이 설명서는 의 버전 1 AWS CLI 전용입니다. 의 버전 2와 관련된 설명서는 버전 2 사용 설명서 를 AWS CLI참조하세요.
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AWS IoT Analytics 사용 예제 AWS CLI
다음 코드 예제에서는 AWS Command Line Interface 와 함께 를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다 AWS IoT Analytics.
작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
각 예제에는 컨텍스트에서 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다.
주제
작업
다음 코드 예시에서는 batch-put-message
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
채널을 통해 메시지를 보내려면
다음
batch-put-message
예제에서는 지정된 채널로 메시지를 보냅니다.aws iotanalytics batch-put-message \ --cli-binary-format
raw-in-base64-out
\ --cli-input-jsonfile://batch-put-message.json
batch-put-message.json
의 콘텐츠:{ "channelName": "mychannel", "messages": [ { "messageId": "0001", "payload": "eyAidGVtcGVyYXR1cmUiOiAyMCB9" } ] }
출력:
{ "batchPutMessageErrorEntries": [] }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조BatchPutMessage의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조BatchPutMessage
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 cancel-pipeline-reprocessing
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
파이프라인을 통한 데이터 재처리를 취소하려면
다음
cancel-pipeline-reprocessing
예제에서는 지정된 파이프라인을 통한 데이터 재처리를 취소합니다.aws iotanalytics cancel-pipeline-reprocessing \ --pipeline-name
mypipeline
\ --reprocessing-id"6ad2764f-fb13-4de3-b101-4e74af03b043"
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조CancelPipelineReprocessing의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조CancelPipelineReprocessing
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 create-channel
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
채널을 생성하려면
다음
create-channel
예제에서는 지정된 구성을 사용하여 채널을 생성합니다. 채널은 MQTT 주제에서 데이터를 수집하고 처리되지 않은 원시 메시지를 보관한 후 파이프라인에 데이터를 게시합니다.aws iotanalytics create-channel \ --cli-input-json
file://create-channel.json
create-channel.json
의 콘텐츠:{ "channelName": "mychannel", "retentionPeriod": { "unlimited": true }, "tags": [ { "key": "Environment", "value": "Production" } ] }
출력:
{ "channelArn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:channel/mychannel", "channelName": "mychannel", "retentionPeriod": { "unlimited": true } }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조CreateChannel의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조CreateChannel
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 create-dataset-content
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 세트의 콘텐츠를 생성하려면
다음
create-dataset-content
예제에서는queryAction
(SQL쿼리) 또는containerAction
(컨테이셔닝된 애플리케이션 실행)을 적용하여 지정된 데이터 세트의 콘텐츠를 생성합니다.aws iotanalytics create-dataset-content \ --dataset-name
mydataset
출력:
{ "versionId": "d494b416-9850-4670-b885-ca22f1e89d62" }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조CreateDatasetContent의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조CreateDatasetContent
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 create-dataset
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 세트를 생성하려면
다음
create-dataset
예제에서는 데이터 세트를 생성합니다. 데이터 세트는queryAction
(SQL쿼리) 또는containerAction
(컨테이셔닝된 애플리케이션 실행)을 적용하여 데이터 스토어에서 검색된 데이터를 저장합니다. 이 작업은 데이터 세트 스켈레톤을 생성합니다. 를 호출하여 수동으로CreateDatasetContent
또는 지정한 에 따라 자동으로 데이터 세트를 채울 수trigger
있습니다.aws iotanalytics create-dataset \ --cli-input-json
file://create-dataset.json
create-dataset.json
의 콘텐츠:{ "datasetName": "mydataset", "actions": [ { "actionName": "myDatasetAction", "queryAction": { "sqlQuery": "SELECT * FROM mydatastore" } } ], "retentionPeriod": { "unlimited": true }, "tags": [ { "key": "Environment", "value": "Production" } ] }
출력:
{ "datasetName": "mydataset", "retentionPeriod": { "unlimited": true }, "datasetArn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:dataset/mydataset" }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조CreateDataset의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조CreateDataset
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 create-datastore
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 스토어 생성
다음
create-datastore
예제에서는 메시지의 리포지토리인 데이터 스토어를 생성합니다.aws iotanalytics create-datastore \ --cli-input-json
file://create-datastore.json
create-datastore.json
의 콘텐츠:{ "datastoreName": "mydatastore", "retentionPeriod": { "numberOfDays": 90 }, "tags": [ { "key": "Environment", "value": "Production" } ] }
출력:
{ "datastoreName": "mydatastore", "datastoreArn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:datastore/mydatastore", "retentionPeriod": { "numberOfDays": 90, "unlimited": false } }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조CreateDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조CreateDatastore
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 create-pipeline
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
IoT Analytics 파이프라인 생성
다음
create-pipeline
예제에서는 파이프라인을 생성합니다. 파이프라인은 채널로부터 메시지를 사용하고 사용자가 데이터 스토어에 저장하기 전에 메시지를 처리할 수 있도록 합니다. 채널과 데이터 스토어 활동을 모두 지정해야 하며, 선택적으로pipelineActivities
배열에 최대 23개의 추가 활동을 지정해야 합니다.aws iotanalytics create-pipeline \ --cli-input-json
file://create-pipeline.json
create-pipeline.json
의 콘텐츠:{ "pipelineName": "mypipeline", "pipelineActivities": [ { "channel": { "name": "myChannelActivity", "channelName": "mychannel", "next": "myMathActivity" } }, { "datastore": { "name": "myDatastoreActivity", "datastoreName": "mydatastore" } }, { "math": { "name": "myMathActivity", "math": "((temp - 32) * 5.0) / 9.0", "attribute": "tempC", "next": "myDatastoreActivity" } } ], "tags": [ { "key": "Environment", "value": "Beta" } ] }
출력:
{ "pipelineArn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:pipeline/mypipeline", "pipelineName": "mypipeline" }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조CreatePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조CreatePipeline
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 delete-channel
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
IoT Analytics 채널 삭제
다음
delete-channel
예제에서는 지정된 채널을 삭제합니다.aws iotanalytics delete-channel \ --channel-name
mychannel
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조DeleteChannel의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조DeleteChannel
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 delete-dataset-content
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 세트 콘텐츠를 삭제하려면
다음
delete-dataset-content
예제에서는 지정된 데이터 세트의 내용을 삭제합니다.aws iotanalytics delete-dataset-content \ --dataset-name
mydataset
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조DeleteDatasetContent의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조DeleteDatasetContent
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 delete-dataset
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 세트를 삭제하려면
다음
delete-dataset
예제에서는 지정된 데이터 세트를 삭제합니다. 이 작업을 수행하기 전에 데이터 세트의 내용을 삭제할 필요는 없습니다.aws iotanalytics delete-dataset \ --dataset-name
mydataset
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조DeleteDataset의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조DeleteDataset
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 delete-datastore
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 스토어 삭제
다음
delete-datastore
예제에서는 지정된 데이터 스토어를 삭제합니다.aws iotanalytics delete-datastore \ --datastore-name
mydatastore
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조DeleteDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조DeleteDatastore
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 delete-pipeline
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
파이프라인을 삭제하려면
다음
delete-pipeline
예제에서는 지정된 파이프라인을 삭제합니다.aws iotanalytics delete-pipeline \ --pipeline-name
mypipeline
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조DeletePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조DeletePipeline
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 describe-channel
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
채널에 대한 정보를 검색하려면
다음
describe-channel
예제에서는 지정된 채널에 대한 통계를 포함한 세부 정보를 표시합니다.aws iotanalytics describe-channel \ --channel-name
mychannel
\ --include-statistics출력:
{ "statistics": { "size": { "estimatedSizeInBytes": 402.0, "estimatedOn": 1561504380.0 } }, "channel": { "status": "ACTIVE", "name": "mychannel", "lastUpdateTime": 1557860351.001, "creationTime": 1557860351.001, "retentionPeriod": { "unlimited": true }, "arn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:channel/mychannel" } }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조DescribeChannel의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조DescribeChannel
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 describe-dataset
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 세트에 대한 정보를 검색하려면
다음
describe-dataset
예제에서는 지정된 데이터 세트에 대한 세부 정보를 표시합니다.aws iotanalytics describe-dataset \ --dataset-name
mydataset
출력:
{ "dataset": { "status": "ACTIVE", "contentDeliveryRules": [], "name": "mydataset", "lastUpdateTime": 1557859240.658, "triggers": [], "creationTime": 1557859240.658, "actions": [ { "actionName": "query_32", "queryAction": { "sqlQuery": "SELECT * FROM mydatastore", "filters": [] } } ], "retentionPeriod": { "numberOfDays": 90, "unlimited": false }, "arn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:dataset/mydataset" } }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조DescribeDataset의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조DescribeDataset
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 describe-datastore
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 스토어에 대한 정보를 검색하려면
다음
describe-datastore
예제에서는 지정된 데이터 스토어에 대한 통계를 포함한 세부 정보를 표시합니다.aws iotanalytics describe-datastore \ --datastore-name
mydatastore
\ --include-statistics출력:
{ "datastore": { "status": "ACTIVE", "name": "mydatastore", "lastUpdateTime": 1557858971.02, "creationTime": 1557858971.02, "retentionPeriod": { "unlimited": true }, "arn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:datastore/mydatastore" }, "statistics": { "size": { "estimatedSizeInBytes": 397.0, "estimatedOn": 1561592040.0 } } }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조DescribeDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조DescribeDatastore
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 describe-logging-options
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
현재 로깅 옵션을 검색하려면
다음
describe-logging-options
예제에서는 현재 AWS IoT Analytics 로깅 옵션을 보여줍니다.aws iotanalytics describe-logging-options
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다. 출력:
{ "loggingOptions": { "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/myIoTAnalyticsRole", "enabled": true, "level": "ERROR" } }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조DescribeLoggingOptions의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조DescribeLoggingOptions
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 describe-pipeline
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
파이프라인에 대한 정보를 검색하려면
다음
describe-pipeline
예제에서는 지정된 파이프라인에 대한 세부 정보를 표시합니다.aws iotanalytics describe-pipeline \ --pipeline-name
mypipeline
출력:
{ "pipeline": { "activities": [ { "channel": { "channelName": "mychannel", "name": "mychannel_28", "next": "mydatastore_29" } }, { "datastore": { "datastoreName": "mydatastore", "name": "mydatastore_29" } } ], "name": "mypipeline", "lastUpdateTime": 1561676362.515, "creationTime": 1557859124.432, "reprocessingSummaries": [ { "status": "SUCCEEDED", "creationTime": 1561676362.189, "id": "6ad2764f-fb13-4de3-b101-4e74af03b043" } ], "arn": "arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:pipeline/mypipeline" } }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조DescribePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조DescribePipeline
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 get-dataset-content
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 세트의 내용을 검색하려면
다음
get-dataset-content
예제에서는 미리 서명된 로 데이터 세트의 내용을 검색합니다URIs.aws iotanalytics get-dataset-content --dataset-name
mydataset
출력:
{ "status": { "state": "SUCCEEDED" }, "timestamp": 1557863215.995, "entries": [ { "dataURI": "https://aws-radiant-dataset-12345678-1234-1234-1234-123456789012.s3.us-west-2.amazonaws.com/results/12345678-e8b3-46ba-b2dd-efe8d86cf385.csv?X-Amz-Security-Token=...-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Date=20190628T173437Z&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Expires=7200&X-Amz-Credential=...F20190628%2Fus-west-2%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Signature=..." } ] }
자세한 내용은 가이드의 섹션을 참조GetDatasetContent하세요.
-
자세한 API 내용은 명령 참조GetDatasetContent
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 list-channels
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
채널 목록을 검색하려면
다음
list-channels
예제에서는 사용 가능한 채널에 대한 요약 정보를 표시합니다.aws iotanalytics list-channels
출력:
{ "channelSummaries": [ { "status": "ACTIVE", "channelName": "mychannel", "creationTime": 1557860351.001, "lastUpdateTime": 1557860351.001 } ] }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListChannels의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조ListChannels
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 list-dataset-contents
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 세트 콘텐츠에 대한 정보를 나열하려면
다음
list-dataset-contents
예제에서는 생성된 데이터 세트 콘텐츠에 대한 정보를 나열합니다.aws iotanalytics list-dataset-contents \ --dataset-name
mydataset
출력:
{ "datasetContentSummaries": [ { "status": { "state": "SUCCEEDED" }, "scheduleTime": 1557863215.995, "version": "b10ea2a9-66c1-4d99-8d1f-518113b738d0", "creationTime": 1557863215.995 } ] }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListDatasetContents의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조ListDatasetContents
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 list-datasets
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 세트에 대한 정보를 검색하려면
다음
list-datasets
예제에서는 사용 가능한 데이터 세트에 대한 요약 정보를 나열합니다.aws iotanalytics list-datasets
출력:
{ "datasetSummaries": [ { "status": "ACTIVE", "datasetName": "mydataset", "lastUpdateTime": 1557859240.658, "triggers": [], "creationTime": 1557859240.658, "actions": [ { "actionName": "query_32", "actionType": "QUERY" } ] } ] }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListDatasets의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조ListDatasets
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 list-datastores
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 스토어 목록을 검색하려면
다음
list-datastores
예제에서는 사용 가능한 데이터 스토어에 대한 요약 정보를 보여줍니다.aws iotanalytics list-datastores
출력:
{ "datastoreSummaries": [ { "status": "ACTIVE", "datastoreName": "mydatastore", "creationTime": 1557858971.02, "lastUpdateTime": 1557858971.02 } ] }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListDatastores의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조ListDatastores
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 list-pipelines
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
파이프라인 목록을 검색하려면
다음
list-pipelines
예제에서는 사용 가능한 파이프라인 목록을 표시합니다.aws iotanalytics list-pipelines
출력:
{ "pipelineSummaries": [ { "pipelineName": "mypipeline", "creationTime": 1557859124.432, "lastUpdateTime": 1557859124.432, "reprocessingSummaries": [] } ] }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListPipelines의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조ListPipelines
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 list-tags-for-resource
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
리소스의 태그를 나열하려면
다음
list-tags-for-resource
예제에서는 지정된 리소스에 연결한 태그를 나열합니다.aws iotanalytics list-tags-for-resource \ --resource-arn
"arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:channel/mychannel"
출력:
{ "tags": [ { "value": "bar", "key": "foo" } ] }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조ListTagsForResource의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조ListTagsForResource
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 put-logging-options
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
로깅 옵션을 설정하거나 업데이트하려면
다음
put-logging-options
예제에서는 AWS IoT Analytics 로깅 옵션을 설정하거나 업데이트합니다.loggingOptions
필드의 값을 업데이트하면 변경 사항이 적용되는 데 최대 1분이 걸릴 수 있습니다. 또한 “roleArn” 필드에서 지정한 역할에 연결된 정책을 변경하는 경우(예: 잘못된 정책을 수정하는 경우) 해당 변경 사항이 적용되는 데 최대 5분이 걸릴 수 있습니다.aws iotanalytics put-logging-options \ --cli-input-json
file://put-logging-options.json
put-logging-options.json
의 콘텐츠:{ "loggingOptions": { "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/myIoTAnalyticsRole", "level": "ERROR", "enabled": true } }
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조PutLoggingOptions의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조PutLoggingOptions
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 run-pipeline-activity
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
파이프라인 활동을 시뮬레이션하려면
다음
run-pipeline-activity
예제에서는 메시지 페이로드에서 파이프라인 활동을 실행한 결과를 시뮬레이션합니다.aws iotanalytics run-pipeline-activity \ --pipeline-activity
file://maths.json
\ --payloadsfile://payloads.json
maths.json
의 콘텐츠:{ "math": { "name": "MyMathActivity", "math": "((temp - 32) * 5.0) / 9.0", "attribute": "tempC" } }
payloads.json
의 콘텐츠:[ "{\"humidity\": 52, \"temp\": 68 }", "{\"humidity\": 52, \"temp\": 32 }" ]
출력:
{ "logResult": "", "payloads": [ "eyJodW1pZGl0eSI6NTIsInRlbXAiOjY4LCJ0ZW1wQyI6MjB9", "eyJodW1pZGl0eSI6NTIsInRlbXAiOjMyLCJ0ZW1wQyI6MH0=" ] }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조RunPipelineActivity의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조RunPipelineActivity
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 sample-channel-data
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
채널에서 샘플 메시지를 검색하려면
다음
sample-channel-data
예제에서는 지정된 기간 동안 수집된 지정된 채널에서 메시지 샘플을 검색합니다. 최대 10개의 메시지를 검색할 수 있습니다.aws iotanalytics sample-channel-data \ --channel-name
mychannel
출력:
{ "payloads": [ "eyAidGVtcGVyYXR1cmUiOiAyMCB9", "eyAiZm9vIjogImJhciIgfQ==" ] }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조SampleChannelData의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조SampleChannelData
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 start-pipeline-reprocessing
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
파이프라인 재처리를 시작하려면
다음
start-pipeline-reprocessing
예제에서는 지정된 파이프라인을 통해 원시 메시지 데이터의 재처리를 시작합니다.aws iotanalytics start-pipeline-reprocessing \ --pipeline-name
mypipeline
출력:
{ "reprocessingId": "6ad2764f-fb13-4de3-b101-4e74af03b043" }
자세한 내용은 IoT Analytics 참조StartPipelineReprocessing의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조StartPipelineReprocessing
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 tag-resource
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
리소스에 대한 태그를 추가하거나 수정하려면
다음
tag-resource
예제에서는 지정된 리소스에 연결된 태그를 추가하거나 수정합니다.aws iotanalytics tag-resource \ --resource-arn
"arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:channel/mychannel"
\ --tags "[{\"key\": \"Environment\", \"value\": \"Production\"}]"이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조TagResource의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조TagResource
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 untag-resource
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
리소스에서 태그를 제거하려면
다음
untag-resource
예제에서는 지정된 리소스에서 지정된 키 이름이 있는 태그를 제거합니다.aws iotanalytics untag-resource \ --resource-arn
"arn:aws:iotanalytics:us-west-2:123456789012:channel/mychannel"
\ --tag-keys "[\"Environment\"]"이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 AWS IoT Analytics API 참조의 UntagResource <https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/APIReference/API_UntagResource.html >을 참조하세요.
-
자세한 API 내용은 명령 참조UntagResource
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 update-channel
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
채널을 수정하려면
다음
update-channel
예제에서는 지정된 채널에 대한 설정을 수정합니다.aws iotanalytics update-channel \ --cli-input-json
file://update-channel.json
update-channel.json
의 콘텐츠:{ "channelName": "mychannel", "retentionPeriod": { "numberOfDays": 92 } }
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조UpdateChannel의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
-
자세한 API 내용은 명령 참조UpdateChannel
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 update-dataset
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 세트를 업데이트하려면
다음
update-dataset
예제에서는 지정된 데이터 세트의 설정을 수정합니다.aws iotanalytics update-dataset \ --cli-input-json
file://update-dataset.json
update-dataset.json
의 콘텐츠:{ "datasetName": "mydataset", "actions": [ { "actionName": "myDatasetUpdateAction", "queryAction": { "sqlQuery": "SELECT * FROM mydatastore" } } ], "retentionPeriod": { "numberOfDays": 92 } }
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 AWS IoT Analytics API 참조의 UpdateDataset <https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/APIReference/API_UpdateDataset.html >을 참조하세요.
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자세한 API 내용은 명령 참조UpdateDataset
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
-
다음 코드 예시에서는 update-datastore
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
데이터 스토어를 업데이트하려면
다음
update-datastore
예제에서는 지정된 데이터 스토어의 설정을 수정합니다.aws iotanalytics update-datastore \ --cli-input-json
file://update-datastore.json
update-datastore.json의 내용:
{ "datastoreName": "mydatastore", "retentionPeriod": { "numberOfDays": 93 } }
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조UpdateDatastore의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
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자세한 API 내용은 명령 참조UpdateDatastore
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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다음 코드 예시에서는 update-pipeline
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- AWS CLI
-
파이프라인을 업데이트하려면
다음
update-pipeline
예제에서는 지정된 파이프라인의 설정을 수정합니다. 채널과 데이터 스토어 활동을 모두 지정해야 하며, 선택적으로pipelineActivities
배열에 최대 23개의 추가 활동을 지정해야 합니다.aws iotanalytics update-pipeline \ --cli-input-json
file://update-pipeline.json
update-pipeline.json의 내용:
{ "pipelineName": "mypipeline", "pipelineActivities": [ { "channel": { "name": "myChannelActivity", "channelName": "mychannel", "next": "myMathActivity" } }, { "datastore": { "name": "myDatastoreActivity", "datastoreName": "mydatastore" } }, { "math": { "name": "myMathActivity", "math": "(((temp - 32) * 5.0) / 9.0) + 273.15", "attribute": "tempK", "next": "myDatastoreActivity" } } ] }
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 IoT Analytics 참조UpdatePipeline의 섹션을 참조하세요. AWS IoT API
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자세한 API 내용은 명령 참조UpdatePipeline
의 섹션을 참조하세요. AWS CLI
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