AWS IoT TwinMaker餅乾工廠示例時間序列連接器

Cookie 工廠 Lambda 函數的完整程式碼可在上取得 GitHub。雖然您仍然可以在連接器連結至元件類型之後更新實作，但我們強烈建議您在與之整合之前先驗證 Lambda 連接器 AWS IoT TwinMaker。您可以在 Lambda 主控台或本機中測試 Lambda 函數 AWS CDK。如需有關測試 Lambda 函數的詳細資訊，請參閱測試 Lambda 函數和本機測試 AWS CDK 應用程式。

餅乾工廠組件類型示例

在組件類型中，我們定義跨組件共享的共同屬性。對於 cookie 工廠示例，相同類型的物理組件共享相同的測量，因此我們可以在組件類型中定義測量結構描述。例如，混音器類型在下列範例中定義。

{
    "componentTypeId": "com.example.cookiefactory.mixer"
    "propertyDefinitions": {
        "RPM": {
            "dataType": { "type": "DOUBLE" },
            "isTimeSeries": true,
            "isRequiredInEntity": false,
            "isExternalId": false,
            "isStoredExternally": true
        },
        "Temperature": {
            "dataType": { "type": "DOUBLE" },
            "isTimeSeries": true,
            "isRequiredInEntity": false,
            "isExternalId": false,
            "isStoredExternally": true
        }
    }
}

例如，實體元件可能在 Timestream 資料庫中具有測量值、SQL 資料庫中的維護記錄，或警示系統中的警示資料。建立多個元件並將其與實體產生關聯，會將不同的資料來源連結至實體，並填入實體元件圖形。在此內容中，每個元件都需要一個telemetryId性質來識別對應資料來源中元件的唯一索引鍵。指定telemetryId屬性有兩個好處：該內容可用於資料連接器作為篩選條件，以僅查詢指定元件的值，而且如果您在資料平面 API 回應中包含telemetryId屬性值，則用戶端會取得 ID，並在必要時執行反向查閱。

如果您將元件類型新增為外部 ID，它會在TimeStream表格中識別元件。TelemetryId

{
    "componentTypeId": "com.example.cookiefactory.mixer"
    "propertyDefinitions": {
        "telemetryId": {
            "dataType": { "type": "STRING" },
            "isTimeSeries": false,
            "isRequiredInEntity": true,
            "isExternalId": true,
            "isStoredExternally": false
        },
        "RPM": {
            "dataType": { "type": "DOUBLE" },
            "isTimeSeries": true,
            "isRequiredInEntity": false,
            "isExternalId": false,
            "isStoredExternally": true
        },
        "Temperature": {
            "dataType": { "type": "DOUBLE" },
            "isTimeSeries": true,
            "isRequiredInEntity": false,
            "isExternalId": false,
            "isStoredExternally": true
        }
    }
}

同樣地，我們也有的元件類型WaterTank，如下面的 JSON 範例所示。

{
  "componentTypeId": "com.example.cookiefactory.watertank",
  "propertyDefinitions": {
    "flowRate1": {
      "dataType": { "type": "DOUBLE" },
      "isTimeSeries": true,
      "isRequiredInEntity": false,
      "isExternalId": false,
      "isStoredExternally": true
    },
    "flowrate2": {
      "dataType": { "type": "DOUBLE" },
      "isTimeSeries": true,
      "isRequiredInEntity": false,
      "isExternalId": false,
      "isStoredExternally": true
    },
    "tankVolume1": {
      "dataType": { "type": "DOUBLE" },
      "isTimeSeries": true,
      "isRequiredInEntity": false,
      "isExternalId": false,
      "isStoredExternally": true
    },
    "tankVolume2": {
      "dataType": { "type": "DOUBLE" },
      "isTimeSeries": true,
      "isRequiredInEntity": false,
      "isExternalId": false,
      "isStoredExternally": true
    },
    "telemetryId": {
      "dataType": { "type": "STRING" },
      "isTimeSeries": false,
      "isRequiredInEntity": true,
      "isExternalId": true,
      "isStoredExternally": false
    }
  }
}

如果它的目的TelemetryType是查詢實體範圍中的屬性值，則是組件類型中的選用屬性。如需範例，請參閱AWS IoT TwinMaker 範例 GitHub 存放庫中已定義的元件類型。同一個資料表中也內嵌了警示類型，因此TelemetryType已定義，您可以擷取常用屬性 (如TelemetryId和) TelemetryType 至父元件類型，以供其他子類型共用。

範例 Lambda

Lambda 連接器需要存取資料來源，並根據輸入產生查詢陳述式，並將其轉寄至資料來源。傳送至 Lambda 的範例要求會顯示在下列 JSON 範例中。

{
    'workspaceId': 'CookieFactory', 
    'selectedProperties': ['Temperature'], 
    'startDateTime': 1648796400, 
    'startTime': '2022-04-01T07:00:00.000Z', 
    'endDateTime': 1650610799, 
    'endTime': '2022-04-22T06:59:59.000Z', 
    'properties': {
        'telemetryId': {
            'definition': {
                'dataType': { 'type': 'STRING' },
                'isTimeSeries': False, 
                'isRequiredInEntity': True, 
                'isExternalId': True, 
                'isStoredExternally': False, 
                'isImported': False, 
                'isFinal': False, 
                'isInherited': True, 
            }, 
            'value': {
                'stringValue': 'Mixer_22_680b5b8e-1afe-4a77-87ab-834fbe5ba01e'
            }
        }
        'Temperature': {
            'definition': {
                'dataType': { 'type': 'DOUBLE' }, 
                'isTimeSeries': True, 
                'isRequiredInEntity': False, 
                'isExternalId': False, 
                'isStoredExternally': True, 
                'isImported': False, 
                'isFinal': False, 
                'isInherited': False
            }
        }
        'RPM': {
            'definition': {
                'dataType': { 'type': 'DOUBLE' }, 
                'isTimeSeries': True, 
                'isRequiredInEntity': False, 
                'isExternalId': False, 
                'isStoredExternally': True, 
                'isImported': False, 
                'isFinal':False, 
                'isInherited': False
            }
        }, 
    'entityId': 'Mixer_22_d133c9d0-472c-48bb-8f14-54f3890bc0fe', 
    'componentName': 'MixerComponent', 
    'maxResults': 100, 
    'orderByTime': 'ASCENDING'
}

Lambda 函數的目標是查詢特定實體的歷史測量資料。 AWS IoT TwinMaker 提供元件-屬性對映，您應該為元件 ID 指定具現化的值。例如，若要處理元件類型層級查詢 (警示使用案例很常見) 並傳回工作區中所有元件的警示狀態，則屬性對映具有元件類型性質定義。

對於最簡單的情況，如前面的請求，我們希望在給定的時間窗口內對給定的組件進行一系列溫度樣本，以遞增的時間順序進行。查詢語句可以歸納為以下內容：

...
SELECT measure_name, time, measure_value::double
    FROM {database_name}.{table_name} 
    WHERE time < from_iso8601_timestamp('{request.start_time}')
    AND time >= from_iso8601_timestamp('{request.end_time}')
    AND TelemetryId = '{telemetry_id}'
    AND measure_name = '{selected_property}'
    ORDER BY time {request.orderByTime}
...