AWS IoT TwinMaker餅乾工廠示例時間序列連接器 - AWS IoT TwinMaker

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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。查詢語句可以概括如下:

... 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} ...