워크플로우 자동화

AWS IoT Analytics는 AWS IoT에 대한 고급 데이터 분석을 제공합니다. 데이터 분석 및 기계 학습 도구를 사용하여 IoT 데이터를 자동으로 수집, 처리, 저장 및 분석할 수 있습니다. 사용자 지정 분석 코드 또는 Jupyter Notebook을 호스팅하는 컨테이너를 실행하거나 타사 사용자 지정 코드 컨테이너를 사용할 수 있으므로 기존 분석 도구를 다시 생성할 필요가 없습니다. 다음 기능을 사용하여 데이터 스토어에서 입력 데이터를 가져와 자동화된 워크플로우에 제공할 수 있습니다.

반복되는 일정으로 데이터 세트 콘텐츠를 생성합니다.

CreateDataset를 호출할 때 트리거를 지정하여 데이터 세트 콘텐츠 자동 생성을 예약합니다(triggers:schedule:expression). 데이터 스토어에 있는 데이터는 데이터 세트 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다. SQL 쿼리를 사용하여 원하는 필드를 선택합니다(actions:queryAction:sqlQuery).

중복되지 않는 연속된 시간 간격을 정의해 새 데이터 세트 콘텐츠에 마지막 시간 이후 도착한 데이터만 포함되도록 만들 수 있습니다. actions:queryAction:filters:deltaTime 및 :offsetSeconds 필드를 사용해 델타 시간 간격을 지정합니다. 그런 다음 시간 간격이 경과할 때 데이터 세트 콘텐츠를 생성하도록 트리거를 지정합니다. 예 6 -- 델타 기간으로 SQL 데이터 세트 생성(CLI) 섹션을 참조하세요.

또 다른 데이터 세트가 완료되었을 때 데이터 세트 콘텐츠를 생성합니다.

다른 데이터 세트의 콘텐츠 생성이 완료되면 새 데이터 세트 콘텐츠 생성을 트리거합니다 triggers:dataset:name.

자동으로 분석 애플리케이션을 실행합니다.

자신의 사용자 지정 데이터 분석 애플리케이션을 컨테이너화하고, 다른 데이터 세트 콘텐츠가 생성되었을 때 이를 실행하도록 트리거합니다. 이렇게 하면 반복되는 일정에 따라 생성된 데이터 세트의 콘텐츠 데이터를 애플리케이션에 공급할 수 있습니다. 애플리케이션 내에서 분석 결과에 대한 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다. (actions:containerAction)

또 다른 데이터 세트가 완료되었을 때 데이터 세트 콘텐츠를 생성합니다.

다른 데이터 세트의 콘텐츠 생성이 완료되면 새 데이터 세트 콘텐츠 생성을 트리거합니다 triggers:dataset:name.

자동으로 분석 애플리케이션을 실행합니다.

자신의 사용자 지정 데이터 분석 애플리케이션을 컨테이너화하고, 다른 데이터 세트 콘텐츠가 생성되었을 때 이를 실행하도록 트리거합니다. 이렇게 하면 반복되는 일정에 따라 생성된 데이터 세트의 콘텐츠 데이터를 애플리케이션에 공급할 수 있습니다. 애플리케이션 내에서 분석 결과에 대한 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다. (actions:containerAction)