Daten aufnehmen in AWS IoT SiteWise from AWS IoT things

Navigieren Sie zur AWS IoT SiteWise -Konsole.

Wählen Sie im linken Navigationsbereich Models (Modelle) aus.

Wählen Sie Anlagenmodell erstellen aus.

Geben Sie unter Modelldetails einen Namen für Ihr Modell ein. Beispiel, SiteWise Tutorial Device Model.

Führen Sie unter Measurement definitions (Messungsdefinitionen) die folgenden Schritte aus:

1. Geben Sie unter Name CPU Usage ein.

2. Geben Sie unter Unit (Einheit) % ein.

3. Lassen Sie den Data type (Datentyp) bei Double (Doppelt).

Messungseigenschaften stellen die Rohdatenströme eines Geräts dar. Weitere Informationen finden Sie unter Definieren Sie Datenströme von Geräten (Messungen).

Wählen Sie Neue Messung hinzufügen, um eine zweite Maßeigenschaft hinzuzufügen.

Führen Sie in der zweiten Zeile unter Measurement definitions (Messungsdefinitionen) die folgenden Schritte aus:

1. Geben Sie unter Name Memory Usage ein.

2. Geben Sie unter Unit (Einheit) % ein.

3. Lassen Sie den Data type (Datentyp) bei Double (Doppelt).

Führen Sie unter Metric definitions (Metrikdefinitionen) die folgenden Schritte aus:

1. Geben Sie unter Name Average CPU Usage ein.

2. Geben Sie unter Formula (Formel) avg(CPU Usage) ein. Wählen Sie CPU Usage aus der Autovervollständigungsliste aus, wenn sie angezeigt wird.

3. Geben Sie unter Time interval (Zeitintervall) 5 minutes ein.

Metrikeigenschaften definieren Aggregationsberechnungen, die alle Eingabedatenpunkte über ein Intervall verarbeiten und einen einzelnen Datenpunkt pro Intervall ausgeben. Diese Metrikeigenschaft berechnet alle 5 Minuten die durchschnittliche CPU-Auslastung jedes Geräts. Weitere Informationen finden Sie unter Aggregieren Sie Daten aus Immobilien und anderen Vermögenswerten (Metriken).

Wählen Sie Neue Metrik hinzufügen, um eine zweite Metrikeigenschaft hinzuzufügen.

Führen Sie in der zweiten Zeile unter Metric definitions (Metrikdefinitionen) die folgenden Schritte aus:

1. Geben Sie unter Name Average Memory Usage ein.

2. Geben Sie unter Formula (Formel) avg(Memory Usage) ein. Wählen Sie Memory Usage aus der Autovervollständigungsliste aus, wenn sie angezeigt wird.

3. Geben Sie unter Time interval (Zeitintervall) 5 minutes ein.

Diese Metrikeigenschaft berechnet alle 5 Minuten die durchschnittliche Speicherbelegung jedes Geräts.

(Optional) Fügen Sie weitere zusätzliche Metriken hinzu, die Sie pro Gerät berechnen möchten. Einige interessante Funktionen sind min und max. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden Sie Formelausdrücke. In Schritt 4: Erstellen eines Geräteflotten-Asset-Modells erstellen Sie ein übergeordnetes Asset, das anhand der Daten Ihrer gesamten Geräteflotte Metriken berechnen kann.

Wählen Sie Modell erstellen aus.

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Wählen Sie im linken Navigationsbereich Models (Modelle) aus.

Wählen Sie Anlagenmodell erstellen.

Geben Sie unter Modelldetails einen Namen für Ihr Modell ein. Beispiel, SiteWise Tutorial Device Fleet Model.

Führen Sie unter Hierarchy definitions (Hierarchiedefinitionen) die folgenden Schritte aus:

1. Geben Sie unter Hierarchy name (Hierarchiename) Device ein.

2. Wählen Sie unter Hierarchy model (Hierarchiemodell) das Gerätekomponentenmodell (SiteWise Tutorial Device Model).

Eine Hierarchie definiert eine Beziehung zwischen einem übergeordneten (Flotten-) Komponentenmodell und einem untergeordneten (Geräte-) Komponentenmodell. Übergeordnete Komponenten können auf die Eigenschaftendaten von untergeordneten Komponenten zugreifen. Wenn Sie Komponenten später erstellen, müssen Sie untergeordnete Komponenten gemäß einer Hierarchiedefinition im übergeordneten Komponentenmodell den übergeordneten Komponenten zuordnen. Weitere Informationen finden Sie unter Anlagenhierarchien stellen die Beziehungen zwischen Geräten dar.

Führen Sie unter Metric definitions (Metrikdefinitionen) die folgenden Schritte aus:

1. Geben Sie unter Name Average CPU Usage ein.

2. Geben Sie unter Formula (Formel) avg(Device | Average CPU Usage) ein. Wenn die Autovervollständigungsliste angezeigt wird, wählen Sie Device, um eine Hierarchie auszuwählen, und dann Average CPU Usage, um die Metrik aus der zuvor erstellten Gerätekomponente auszuwählen.

3. Geben Sie unter Time interval (Zeitintervall) 5 minutes ein.

Diese Metrikeigenschaft berechnet die durchschnittliche CPU-Auslastung aller Gerätekomponenten, die einer Flottenkomponente über die Device-Hierarchie zugeordnet sind.

Wählen Sie Neue Metrik hinzufügen, um eine zweite Metrikeigenschaft hinzuzufügen.

Führen Sie in der zweiten Zeile unter Metric definitions (Metrikdefinitionen) die folgenden Schritte aus:

1. Geben Sie unter Name Average Memory Usage ein.

2. Geben Sie unter Formula (Formel) avg(Device | Average Memory Usage) ein. Wenn die Autovervollständigungsliste angezeigt wird, wählen Sie Device, um eine Hierarchie auszuwählen, und dann Average Memory Usage, um die Metrik aus der zuvor erstellten Gerätekomponente auszuwählen.

3. Geben Sie unter Time interval (Zeitintervall) 5 minutes ein.

Diese Metrikeigenschaft berechnet die durchschnittliche Speicherbelegung aller Gerätekomponenten, die einer Flottenkomponente über die Device-Hierarchie zugeordnet sind.

(Optional) Fügen Sie weitere zusätzliche Metriken hinzu, die Sie für Ihre gesamte Geräteflotte berechnen möchten.

Wählen Sie Modell erstellen aus.

Navigieren Sie zur AWS IoT SiteWise -Konsole.

Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Assets (Komponenten).

Wählen Sie dann Create asset (Komponente erstellen) aus.

Wählen Sie unter Modellinformationen das Asset-Modell Ihres Geräts aus. SiteWise Tutorial Device Model

Geben Sie unter Asset-Informationen einen Namen für Ihr Asset ein. Beispiel, SiteWise Tutorial Device 1.

Wählen Sie dann Create asset (Komponente erstellen) aus.

Wählen Sie für Ihre neue Gerätekomponente Edit (Bearbeiten).

Unter Messungen:

1. Geben Sie unter CPU Usage /tutorial/device/SiteWiseTutorialDevice1/cpu als Eigenschaftenalias ein. Sie nehmen den AWS IoT Namen des Objekts in den Eigenschaftsalias auf, sodass Sie mithilfe einer einzigen AWS IoT Regel Daten von all Ihren Geräten aufnehmen können.

2. Geben Sie unter Memory Usage /tutorial/device/SiteWiseTutorialDevice1/memory als Eigenschaftenalias ein.

Wählen Sie Speichern.

Navigieren Sie zur AWS IoT SiteWise -Konsole.

Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Assets (Komponenten).

Wählen Sie dann Create asset (Komponente erstellen) aus.

Wählen Sie unter Modellinformationen Ihr Geräteflottenmodell ausSiteWise Tutorial Device Fleet Model.

Geben Sie unter Bestandsinformationen einen Namen für Ihr Asset ein. Beispiel, SiteWise Tutorial Device Fleet 1.

Wählen Sie dann Create asset (Komponente erstellen) aus.

Wählen Sie für Ihre neue Geräteflottenkomponente Edit (Bearbeiten).

Wählen Sie unter Mit diesem Asset verknüpfte Assets die Option Assoziiertes Asset hinzufügen aus und gehen Sie wie folgt vor:

1. Wählen Sie unter Hierarchy (Hierarchie) die Option Device aus. Diese Hierarchie identifiziert die hierarchische Beziehung zwischen Geräte- und Geräteflottenkomponenten. Sie haben diese Hierarchie im Geräteflottenkomponentenmodell früher in diesem Tutorial definiert.

2. Wählen Sie unter Asset (Komponente) Ihre Gerätekomponente, SiteWise Tutorial Device 1, aus.

(Optional) Wenn Sie zuvor mehrere Geräte-Assets erstellt haben, wiederholen Sie die Schritte 8 bis 10 für jedes von Ihnen erstellte Geräte-Asset.

Wählen Sie Speichern.

Sie sollten nun Ihre Gerätekomponenten als Hierarchie sehen.

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Wählen Sie im linken Navigationsbereich Nachrichtenrouting und dann Regeln aus.

Wählen Sie Regel erstellen aus.

Geben Sie einen Namen und eine Beschreibung für Ihre Regel ein und wählen Sie dann Weiter.

Geben Sie die folgende SQL-Anweisung ein und wählen Sie dann Weiter.

SELECT
  *
FROM
  '$aws/things/+/shadow/update/accepted'
WHERE
  startsWith(topic(3), "SiteWiseTutorialDevice")

Diese Regelabfrageanweisung funktioniert, weil der Geräte-Schattenservice Schattenaktualisierungen in $aws/things/thingName/shadow/update/accepted veröffentlicht. Weitere Informationen zu Device Shadows finden Sie im AWS IoT Developer Guide unter Device Shadow Service.

In der WHERE-Klausel verwendet diese Regelabfrageanweisung die topic(3)-Funktion, um den Namen des Objekts aus dem dritten Segment des Themas abzurufen. Anschließend filtert die Anweisung Geräte heraus, die Namen haben, die nicht mit denen der Geräte für das Tutorial übereinstimmen. Weitere Informationen zu AWS IoT SQL finden Sie in der AWS IoT SQL-Referenz im AWS IoT Entwicklerhandbuch.

Wählen Sie unter Regelaktionen die Option Nachrichtendaten an Asset-Eigenschaften senden in aus AWS IoT SiteWise und gehen Sie wie folgt vor:

1. Wählen Sie By property alias (Nach Eigenschaftenalias).

2. Geben Sie unter Property alias (Eigenschaftenalias) /tutorial/device/${topic(3)}/cpu ein.

   Die ${...} Syntax ist eine Substitutionsvorlage. AWS IoT wertet den Inhalt innerhalb der geschweiften Klammern aus. Diese Substitutionsvorlage ruft den Namen des Objekts aus dem Thema ab, um einen Alias zu erstellen, der für jedes Thema eindeutig ist. Weitere Informationen finden Sie im Entwicklerhandbuch unter AWS IoT Substitutionsvorlagen.

   Anmerkung

   Da ein Ausdruck in einer Substitutionsvorlage getrennt von der SELECT-Anweisung ausgewertet wird, können Sie keine Substitutionsvorlage verwenden, um auf einen Alias zu verweisen, der mit einer AS-Klausel erstellt wurde. Zusätzlich zu den unterstützten Funktionen und Operatoren können Sie nur in der ursprünglichen Nutzlast vorhandene Informationen referenzieren.

3. Geben ${concat(topic(3), "-cpu-", floor(state.reported.timestamp))} Sie im Feld Eintrags-ID — optional den Wert ein.

   Eintrags-IDs identifizieren jeden Werteeintragsversuch eindeutig. Wenn ein Eintrag einen Fehler zurückgibt, finden Sie die Eintrags-ID in der Fehlerausgabe, um das Problem zu beheben. Die Substitutionsvorlage in dieser Eintrags-ID kombiniert den Namen des Objekts und den gemeldeten Zeitstempel des Geräts. Beispielsweise könnte die resultierende Eintrags-ID wie SiteWiseTutorialDevice1-cpu-1579808494 aussehen.

4. Geben Sie unter Time in seconds (Zeit in Sekunden) ${floor(state.reported.timestamp)} ein.

   Diese Substitutionsvorlage berechnet die Zeit in Sekunden aus dem gemeldeten Zeitstempel des Geräts. In diesem Tutorial melden Geräte Zeitstempel in Sekunden nach Unix-Epoche als Gleitkommazahl.

5. Geben ${floor((state.reported.timestamp % 1) * 1E9)} Sie im Feld Offset in Nanos — optional den Wert ein.

   Diese Substitutionsvorlage berechnet die Verschiebung in Nanosekunden aus der Zeit in Sekunden, indem der Dezimalteil des gemeldeten Zeitstempels des Geräts konvertiert wird.

   Anmerkung

   AWS IoT SiteWise erfordert, dass Ihre Daten einen aktuellen Zeitstempel in Unix-Epochenzeit haben. Wenn Ihre Geräte die Zeit nicht genau melden, können Sie die aktuelle Zeit von der AWS IoT -Regelengine mit timestamp()abrufen. Diese Funktion meldet die Zeit in Millisekunden. Daher müssen Sie die Zeitparameter Ihrer Regelaktion auf die folgenden Werte aktualisieren:

   • Geben Sie unter Time in seconds (Zeit in Sekunden) ${floor(timestamp() / 1E3)} ein.

   • Geben Sie unter Offset in Nanos (Verschiebung in Nanosekunden) ${(timestamp() % 1E3) * 1E6} ein.

6. Wählen Sie unter Data type (Datentyp) die Option Double (Doppelt).

   Dieser Datentyp muss mit dem Datentyp der Komponenteneigenschaft übereinstimmen, die Sie im Komponentenmodell definiert haben.

7. Geben Sie unter Value (Wert) ${state.reported.cpu} ein. In Substitutionsvorlagen verwenden Sie den .-Operator, um einen Wert aus einer JSON-Struktur abzurufen.

8. Wählen Sie Add entry (Eintrag hinzufügen), um einen neuen Eintrag für die Speicherbelegungseigenschaft hinzuzufügen, und führen Sie die folgenden Schritte für diese Eigenschaft erneut aus:

   1. Wählen Sie By property alias (Nach Eigenschaftenalias).

   2. Geben Sie unter Property alias (Eigenschaftenalias) /tutorial/device/${topic(3)}/memory ein.

   3. Geben Sie im Feld Eintrags-ID — optional den Wert ein. ${concat(topic(3), "-memory-", floor(state.reported.timestamp))}

   4. Geben Sie unter Time in seconds (Zeit in Sekunden) ${floor(state.reported.timestamp)} ein.

   5. Geben ${floor((state.reported.timestamp % 1) * 1E9)} Sie im Feld Offset in Nanos — optional den Wert ein.

   6. Wählen Sie unter Data type (Datentyp) die Option Double (Doppelt).

   7. Geben Sie unter Value (Wert) ${state.reported.memory} ein.

9. Wählen Sie unter IAM-Rolle die Option Neue Rolle erstellen aus, um eine IAM-Rolle für diese Regelaktion zu erstellen. Diese Rolle ermöglicht es AWS IoT , Daten an Eigenschaften in Ihrer Geräteflotte und deren Asset-Hierarchie weiterzuleiten.

10. Geben Sie einen Rollennamen ein und wählen Sie Erstellen.

(Optional) Konfigurieren Sie eine Fehleraktion, die Sie zur Problembehandlung Ihrer Regel verwenden können. Weitere Informationen finden Sie unter Fehler bei einer Regel beheben (AWS IoT SiteWise).

Wählen Sie Weiter aus.

Überprüfen Sie die Einstellungen und wählen Sie Erstellen, um die Regel zu erstellen.

Navigieren Sie zur AWS IoT -Konsole.

Wählen Sie unten im linken Navigationsbereich Settings (Einstellungen) aus.

Speichern Sie Ihren benutzerdefinierten Endpunkt zur Verwendung mit dem Geräte-Clientskript. Sie verwenden diesen Endpunkt, um mit den Schatten Ihres Objekts zu interagieren. Dieser Endpunkt ist eindeutig für Ihr Konto in der aktuellen Region.

Ihr benutzerdefinierter Endpunkt sollte wie im folgenden Beispiel aussehen.

identifier.iot.region.amazonaws.com

Öffnen Sie eine Befehlszeile, und führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu dem zuvor erstellten Tutorialverzeichnis zu navigieren.

cd iot-sitewise-rule-tutorial

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das AWS IoT-Geräte-SDK for Python zu installieren:

pip3 install AWSIoTPythonSDK

Weitere Informationen finden Sie AWS IoT-Geräte-SDK for Python im AWS IoT Entwicklerhandbuch

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um psutil, eine plattformübergreifende Prozess- und Systemdienstprogrammbibliothek, zu installieren.

pip3 install psutil

Weitere Informationen finden Sie unter psutil im Python-Paketindex.

Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen thing_performance.py im Verzeichnis iot-sitewise-rule-tutorial, und kopieren Sie dann den folgenden Python-Code in diese Datei.

import AWSIoTPythonSDK.MQTTLib as AWSIoTPyMQTT

import json
import psutil
import argparse
import logging
import time


# Configures the argument parser for this program.
def configureParser():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument(
        "-e",
        "--endpoint",
        action="store",
        required=True,
        dest="host",
        help="Your AWS IoT custom endpoint",
    )
    parser.add_argument(
        "-r",
        "--rootCA",
        action="store",
        required=True,
        dest="rootCAPath",
        help="Root CA file path",
    )
    parser.add_argument(
        "-c",
        "--cert",
        action="store",
        required=True,
        dest="certificatePath",
        help="Certificate file path",
    )
    parser.add_argument(
        "-k",
        "--key",
        action="store",
        required=True,
        dest="privateKeyPath",
        help="Private key file path",
    )
    parser.add_argument(
        "-p",
        "--port",
        action="store",
        dest="port",
        type=int,
        default=8883,
        help="Port number override",
    )
    parser.add_argument(
        "-n",
        "--thingName",
        action="store",
        required=True,
        dest="thingName",
        help="Targeted thing name",
    )
    parser.add_argument(
        "-d",
        "--requestDelay",
        action="store",
        dest="requestDelay",
        type=float,
        default=1,
        help="Time between requests (in seconds)",
    )
    parser.add_argument(
        "-v",
        "--enableLogging",
        action="store_true",
        dest="enableLogging",
        help="Enable logging for the AWS IoT Device SDK for Python",
    )
    return parser


# An MQTT shadow client that uploads device performance data to AWS IoT at a regular interval.
class PerformanceShadowClient:
    def __init__(
        self,
        thingName,
        host,
        port,
        rootCAPath,
        privateKeyPath,
        certificatePath,
        requestDelay,
    ):
        self.thingName = thingName
        self.host = host
        self.port = port
        self.rootCAPath = rootCAPath
        self.privateKeyPath = privateKeyPath
        self.certificatePath = certificatePath
        self.requestDelay = requestDelay

    # Updates this thing's shadow with system performance data at a regular interval.
    def run(self):
        print("Connecting MQTT client for {}...".format(self.thingName))
        mqttClient = self.configureMQTTClient()
        mqttClient.connect()
        print("MQTT client for {} connected".format(self.thingName))
        deviceShadowHandler = mqttClient.createShadowHandlerWithName(
            self.thingName, True
        )

        print("Running performance shadow client for {}...\n".format(self.thingName))
        while True:
            performance = self.readPerformance()
            print("[{}]".format(self.thingName))
            print("CPU:\t{}%".format(performance["cpu"]))
            print("Memory:\t{}%\n".format(performance["memory"]))
            payload = {"state": {"reported": performance}}
            deviceShadowHandler.shadowUpdate(
                json.dumps(payload), self.shadowUpdateCallback, 5
            )
            time.sleep(args.requestDelay)

    # Configures the MQTT shadow client for this thing.
    def configureMQTTClient(self):
        mqttClient = AWSIoTPyMQTT.AWSIoTMQTTShadowClient(self.thingName)
        mqttClient.configureEndpoint(self.host, self.port)
        mqttClient.configureCredentials(
            self.rootCAPath, self.privateKeyPath, self.certificatePath
        )
        mqttClient.configureAutoReconnectBackoffTime(1, 32, 20)
        mqttClient.configureConnectDisconnectTimeout(10)
        mqttClient.configureMQTTOperationTimeout(5)
        return mqttClient

    # Returns the local device's CPU usage, memory usage, and timestamp.
    def readPerformance(self):
        cpu = psutil.cpu_percent()
        memory = psutil.virtual_memory().percent
        timestamp = time.time()
        return {"cpu": cpu, "memory": memory, "timestamp": timestamp}

    # Prints the result of a shadow update call.
    def shadowUpdateCallback(self, payload, responseStatus, token):
        print("[{}]".format(self.thingName))
        print("Update request {} {}\n".format(token, responseStatus))


# Configures debug logging for the AWS IoT Device SDK for Python.
def configureLogging():
    logger = logging.getLogger("AWSIoTPythonSDK.core")
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    streamHandler = logging.StreamHandler()
    formatter = logging.Formatter(
        "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
    )
    streamHandler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(streamHandler)


# Runs the performance shadow client with user arguments.
if __name__ == "__main__":
    parser = configureParser()
    args = parser.parse_args()
    if args.enableLogging:
        configureLogging()
    thingClient = PerformanceShadowClient(
        args.thingName,
        args.host,
        args.port,
        args.rootCAPath,
        args.privateKeyPath,
        args.certificatePath,
        args.requestDelay,
    )
    thingClient.run()

Führen Sie thing_performance.py über die Befehlszeile mit den folgenden Parametern aus:

Ihr Befehl sollte ähnlich wie im folgenden Beispiel aussehen.

python3 thing_performance.py \
  --thingName SiteWiseTutorialDevice1 \
  --endpoint identifier.iot.region.amazonaws.com \
  --rootCA AmazonRootCA1.pem \
  --cert device1/thing-id-certificate.pem.crt \
  --key device1/thing-id-private.pem.key

Wenn Sie das Skript für zusätzliche AWS IoT Dinge ausführen, aktualisieren Sie den Dingnamen und das Zertifikatsverzeichnis entsprechend.

Versuchen Sie, Programme auf Ihrem Gerät zu öffnen und zu schließen, um zu sehen, wie sich die CPU- und Speichernutzung ändern. Das Skript druckt jede Ablesung von CPU- und Speichernutzung. Wenn das Skript Daten erfolgreich zum Geräteschattenservice hochlädt, sollte die Ausgabe des Skripts wie im folgenden Beispiel aussehen.

[SiteWiseTutorialDevice1]
CPU:    24.6%
Memory: 85.2%

[SiteWiseTutorialDevice1]
Update request e6686e44-fca0-44db-aa48-3ca81726f3e3 accepted

Gehen Sie folgendermaßen vor, um zu überprüfen, ob das Skript den Geräteschatten aktualisiert:

1. Navigieren Sie zur AWS IoT -Konsole.

2. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Alle Geräte und dann Dinge aus.

3. Wähle dein Ding, SiteWiseTutorialDevice.

4. Wählen Sie den Tab „Geräteschatten“, wählen Sie „Klassischer Schatten“ und vergewissern Sie sich, dass der Schattenstatus wie im folgenden Beispiel aussieht.

   {
     "reported": {
       "cpu": 24.6,
       "memory": 85.2,
       "timestamp": 1579567542.2835066
     }
   }

   Wenn der Schattenstatus deines Dings leer ist oder nicht wie im vorherigen Beispiel aussieht, überprüfe, ob das Skript ausgeführt wird und erfolgreich eine Verbindung hergestellt wurde AWS IoT. Wenn das Skript beim Herstellen einer Verbindung zu weiterhin einen Timeout hat AWS IoT, überprüfe, ob deine Ding-Richtlinie gemäß diesem Tutorial konfiguriert ist.

Gehen Sie folgendermaßen vor, um zu überprüfen, ob die Regelaktion Daten an AWS IoT SiteWise sendet:

1. Navigieren Sie zur AWS IoT SiteWise -Konsole.

2. Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Assets (Komponenten).

3. Klicken Sie auf den Pfeil neben Ihrem Gerätebestand (SiteWise Tutorial Device Fleet 1), um dessen Asset-Hierarchie zu erweitern, und wählen Sie dann Ihr Geräte-Asset (SiteWise Tutorial Device1) aus.

4. Wählen Sie Measurements (Messungen).

5. Stellen Sie sicher, dass die Zellen Latest value (Letzter Wert) Werte für die Eigenschaften CPU Usage und Memory Usage aufweisen.

   

6. Wenn die Eigenschaften CPU Usage und Memory Usage nicht über die neuesten Werte verfügen, aktualisieren Sie die Seite. Wenn nach einigen Minuten keine Werte angezeigt werden, finden Sie weitere Informationen unter Fehler bei einer Regel beheben (AWS IoT SiteWise).

Navigieren Sie zur Konsole AWS IoT SiteWise

Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf Assets (Komponenten).

Wenn Sie Assets in löschen AWS IoT SiteWise, müssen Sie sie zunächst trennen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Zuordnung Ihrer Gerätekomponenten zu Ihrer Geräteflottenkomponente aufzuheben:

1. Wählen Sie das Asset Ihrer Geräteflotte (SiteWise Tutorial Device Fleet 1) aus.

2. Wählen Sie Bearbeiten aus.

3. Wählen Sie unter Assets associated to this asset (Dieser Komponente zugeordnete Komponenten) die Option Disassociate (Zuordnung aufheben) für jede Gerätekomponente, die dieser Geräteflottenkomponente zugeordnet ist.

4. Wählen Sie Speichern.

   Sie sollten nun Ihre Gerätekomponenten nicht mehr als Hierarchie organisiert sehen.

Wählen Sie Ihre Gerätekomponente ( SiteWise Tutorial Device 1).

Wählen Sie Löschen aus.

Geben Sie in das Bestätigungsfeld Delete ein, und wählen Sie dann Delete (Löschen).

Wiederholen Sie die Schritte 4 bis 6 für jedes Geräte-Asset und das Geräteflotten-Asset (SiteWise Tutorial Device Fleet 1).

Navigieren Sie zur AWS IoT SiteWise -Konsole.

Wenn Sie dies noch nicht getan haben, löschen Sie Ihre Geräte- und Geräteflottenkomponenten. Weitere Informationen finden Sie im vorhergehenden Verfahren. Sie können ein Modell nicht löschen, wenn Sie Komponenten haben, die aus diesem Modell erstellt wurden.

Wählen Sie im linken Navigationsbereich Models (Modelle) aus.

Wählen Sie Ihr Geräteflottenkomponentenmodell (SiteWise Tutorial Device Fleet Model).

Wenn Sie hierarchische Anlagenmodelle löschen, löschen Sie zunächst das übergeordnete Anlagenmodell.

Wählen Sie Löschen aus.

Geben Sie in das Bestätigungsfeld Delete ein, und wählen Sie dann Delete (Löschen).

Wiederholen Sie die Schritte 4 bis 6 für Ihr Gerätekomponentenmodell (SiteWise Tutorial Device Model).

Navigieren Sie zur AWS IoT -Konsole.

Wählen Sie im linken Navigationsbereich Nachrichtenrouting und dann Regeln aus.

Wählen Sie Ihre Regel aus und klicken Sie auf Löschen.

Geben Sie im Bestätigungsdialogfeld den Namen der Regel ein und wählen Sie dann Löschen.