什么是 AWS IoT TwinMaker？ - AWS IoT TwinMaker
工作方式关键概念与组件

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

什么是 AWS IoT TwinMaker？

AWS IoT TwinMaker 是一项可用于构建物理和数字系统的可操作数字双胞胎的 AWS IoT 服务。 AWS IoT TwinMaker 使用来自各种现实世界传感器、摄像头和企业应用程序的测量和分析来创建数字可视化效果，以帮助您跟踪实际工厂、建筑物或工业厂房。您可以使用此真实数据监控运营、诊断和纠正错误以及优化运营。

数字孪生是系统及其所有物理和数字组件的实时数字表示。它根据数据动态更新，以模仿系统的真实结构、状态和行为。您可将其用于推动实现业务成果。

终端用户通过用户界面应用，与您的数字孪生数据交互。

工作方式

若要满足最基本的数字孪生创建要求，您必须执行以下操作。

  • 对物理位置中的装置、设备、空间和流程进行建模。

  • 将此模型与存储重要上下文信息（如传感器数据摄像头馈送）的数据来源连接。

  • 创建可视化效果，帮助用户理解数据和见解，从而更有效地做出业务决策。

  • 向终端用户提供数字孪生，推动其实现业务成果。

AWS IoT TwinMaker 通过提供以下功能来解决这些难题。

  • 实体组件系统知识图谱： AWS IoT TwinMaker 提供用于在知识图中对设备、设备、空间和流程进行建模的工具。

    此知识图包含有关系统的元数据，可以连接到不同位置的数据。 AWS IoT TwinMaker 为存储在 AWS IoT SiteWise 和 Kinesis Video Streams 中的数据提供了内置连接器。您也可以为存储在其他位置的数据创建自定义连接器。

    知识图和连接器结合，提供了用于查询不同位置数据的界面。

  • 场景编辑器： AWS IoT TwinMaker 控制台提供了用于创建 3D 场景的场景合成工具。您可以上传之前构建的 3D/CAD 模型，针对网页显示进行优化，并转换为 .gltf 或 .glb 格式。然后，您可以使用场景编辑器将多个模型置于单个场景中，从而以可视化方式呈现其操作。

    您也可以在场景内叠加数据。例如，您可以在场景位置创建标签，将其连接至传感器的温度数据。这将数据与位置相关联。

  • 应用程序：为 Grafana 和 Amazon Managed Grafana AWS IoT TwinMaker 提供插件，您可以使用该插件为最终用户构建控制面板应用程序。

  • 第三方工具：Mendix 与 Mendix 合作 AWS IoT TwinMaker ，为工业物联网提供完整的解决方案。参阅 Mendix 精益日常管理应用程序研讨会，并 AWS IoT TwinMaker开始使用 Mendi x 低代码应用程序开发平台 (LCAP) 和 Kinesis Video Streams 等 AWS AWS IoT TwinMaker服务。 AWS IoT SiteWise

关键概念与组件

下图说明了关键概念是如何 AWS IoT TwinMaker 组合在一起的。

AWS IoT TwinMaker 工作区由组件、实体、场景和资源组成。场景由节点组成。节点可以为空，也可以包含标签、光或着色器。
注意

图中的星号 (*) 表示 one-to-many 关系。有关每种关系的配额，请参见 AWS IoT TwinMaker 端点和配额。

下述为图中阐述的概念。

工作区

工作区是数字孪生应用程序的顶级容器。您可以在此工作区内为数字孪生创建一组逻辑实体、组件、场景资源和其他资源。它还充当安全边界，用于管理对数字孪生应用程序及其所含资源的访问权限。每个工作区都与存储工作区数据的 Amazon S3 桶关联。您可以通过 IAM 角色限制对工作区的访问。

一个工作区可以包含多个组件、实体、场景与资源。组件类型、实体、场景或资源仅存在于一个工作区内。

实体组件模型

AWS IoT TwinMaker 提供了使用 entity-component-based 知识图谱对系统进行建模的工具。您可以使用实体组件架构表示物理系统。此实体组件模型由实实体、组件和关系组成。更多关于实体组件系统的信息，请参见实体组件系统。

实体

实体采集数字元素功能，是以数字形式表示的数字孪生元素 此元素可以是物理设备、概念或者过程。实体包含与之关联的组件。这些组件为关联实体提供数据与上下文。

使用 AWS IoT TwinMaker，您可以将实体组织到自定义层次结构中，以实现更高效的管理。实体和组件系统默认为分层结构。

组件

组件为场景内的实体提供上下文和数据。您可向实体添加组件。组件的使用周期与实体的使用周期息息相关。

组件可添加静态数据，例如文档列表或地理位置坐标。它们还可以具有连接到其他系统的功能，包括包含时间序列数据的系统，例如 AWS IoT SiteWise 其他时间序列云历史学家。

组件由 JSON 文档定义，这些文档描述了数据来源与 AWS IoT TwinMaker之间的连接。组件可以描述外部数据源或内置的数据源 AWS IoT TwinMaker。组件通过使用 JSON 文档中指定的 Lambda 函数访问外部数据来源。工作区可能包含很多组件。组件通过关联实体向标签提供数据。

AWS IoT TwinMaker 提供了几个内置组件，您可以从控制台添加这些组件。您也可创建自定义组件，以连接时间流遥测和地理空间坐标等数据来源。例如， TimeStream遥测、地理空间组件以及指向 Snowflake 等第三方数据源的连接器。

AWS IoT TwinMaker 为常见用例提供了以下类型的内置组件：

  • 文档，例如指定 URL 的用户手册或图片。

  • 时间序列，例如来自 AWS IoT SiteWise的传感器数据。

  • 警报，如来自外部数据来源的时间序列警报。

  • 视频，来自连接至 Kinesis Video Streams 的 IP 摄像机。

  • 自定义组件用于连接至其他数据来源。例如，您可以创建自定义连接器，将您的 AWS IoT TwinMaker 实体与外部存储的时间序列数据连接起来。

数据来源

数据源是数字双胞胎源数据的位置。 AWS IoT TwinMaker 支持两种类型的数据源：

  • 层级结构连接器，允许您将外部模型持续同步至 AWS IoT TwinMaker。

  • 时间序列连接器，允许您连接至时间序列数据库，例如 AWS IoT SiteWise

属性

属性是组件中包含的值，包括静态值与时间序列值。向实体添加组件时，组件中的属性描述了有关当前实体状态的详细信息。

AWS IoT TwinMaker 支持三种属性：

  • 单值、 non-time-series属性 — 这些属性通常是静态键值对，直接存储在 AWS IoT TwinMaker 关联实体的元数据中。

  • 时间序列属性 — AWS IoT TwinMaker 存储对这些属性的时间序列存储的引用。默认为最新值。

  • 关系属性 - 这些属性存储其他实体或组件的引用。例如，seen_by 是一个关系组件，它可能将摄像机实体与另一个由该摄像机直接可视的实体关联起来。

您可以使用统一的数据查询接口，跨异构数据来源查询属性值。

可视化

您可以使用 AWS IoT TwinMaker 增强数字双胞胎的三维表示，然后在 Grafana 中进行查看。若要创建场景，请使用现有的 CAD 或其他 3D 文件类型。然后，您可以使用数据叠加层为数字孪生添加相关数据。

场景数

场景是三维表示，可为连接的数据提供视觉背景 AWS IoT TwinMaker。场景的创建方式包括：对整个环境使用单独的 gltf（GL 传输格式）或 glb 3D 模型，或使用多个模型组合。场景还包括用于表示场景兴趣点的标签。

场景是可视化的顶级容器。场景由一个或多个节点组成。

工作区可包含多个场景。例如，工作区设施的每一层可包含一个场景。

资源

场景显示资源，这些资源在 AWS IoT TwinMaker 控制台中显示为节点。一个场景可能包含多种资源。

资源是用于创建场景的、基于图像和 glTF 的三维模型。资源可以表示一台设备，也可以表示一个完整的场地。

若要将资源放入场景内，您可是将 .gltf 或 .glb 文件上传至工作区资源库，然后将其添加至场景内。

增强用户界面

借 AWS IoT TwinMaker 助，您可以使用数据叠加来增强场景，从而向场景中的位置添加重要的上下文和信息（例如传感器数据）。

节点：节点是标签、灯光和三维模型实例。它们可以为空，以向场景层次添加结构。例如，您可以将多个节点分组至同一空节点。

标签：标签是一种表示组件（通过实体）数据的节点类型。一个标签只能与一个组件关联。标签是添加到特定场景 x,y,z 坐标位置的注释。标签通过实体属性将此场景部分连接至知识图。您可以使用标签来配置场景中项目的行为或视觉外观，如警报。

灯光：您可以向场景中添加灯光，以使某些对象聚焦，或者在对象上投射阴影以指示其物理位置。

三维模型：三维模型是以视觉形式表示导入为资源的 .gltf 或 .glb 文件。

注意

AWS IoT TwinMaker 不打算用于任何可能导致严重人身伤害或死亡或造成环境或财产损失的危险环境或关键系统的运行，或与之相关联。

AWS IoT TwinMaker 应根据您的用例对通过使用收集的数据进行准确性评估。 AWS IoT TwinMaker 不应取代人为评估物理系统是否安全运行而对这些系统进行监测.