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Visualize AWS IoT FleetWise 車両データ
Edge Agent for AWS IoT FleetWise ソフトウェアは、選択した車両データを Amazon Timestream または Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に転送します。データがデータ送信先に到着したら、他の AWS のサービスを使用してデータを視覚化して共有できます。
Timestream で車両データを処理する
Timestream は、1 日あたりに何兆もの時系列データポイントを保存して分析できる、フルマネージド型の時系列データベースです。データはカスタマー管理の Timestream テーブルに保存されます。Timestream を使用すると、車両データにクエリを実行して、車両に関するインサイトを得ることができます。詳細については、「What is Amazon Timestream?」を参照してください。
Timestream に転送されるデータのデフォルトのスキーマには、次のフィールドが含まれています。
| フィールド名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
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varchar |
データ収集イベントの ID。 |
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varchar |
データが収集された車両の ID。 |
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varchar |
エッジエージェントソフトウェアがデータ収集に使用したキャンペーンの名前。 |
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timestamp |
データポイントのタイムスタンプ。 |
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varchar |
シグナルの名前。 |
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bigint |
Integer 型のシグナル値。 |
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double |
Double 型のシグナル値。 |
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ブール値 |
Boolean 型のシグナル値。 |
Timestream に保存されている車両データを視覚化する
車両データが Timestream に転送されたら、次の AWS のサービスを使用して、データの視覚化、モニタリング、分析、共有を行うことができます。
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Grafana または Amazon Managed Grafana を使用して、ダッシュボードでデータを視覚化してモニタリングします。単一の Grafana ダッシュボードを使用して、複数の AWS ソース (Amazon CloudWatch や Timestream など) やその他のデータソースからのデータを視覚化できます。
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Amazon QuickSight を使用して、ダッシュボード内のデータを分析および視覚化します。
Amazon S3 で車両データを処理する
Amazon S3 は、任意の量のデータを保存して保護するオブジェクトストレージサービスです。S3 は、データレイク、バックアップと復元、アーカイブ、エンタープライズアプリケーション、 AWS IoT デバイス、ビッグデータ分析など、さまざまなユースケースに使用できます。データは、バケット内のオブジェクトとして S3 に保存されます。詳細については、「Amazon S3 とは」を参照してください。
Amazon S3 に転送されるデータのデフォルトのスキーマには、次のフィールドが含まれています。
| フィールド名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
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varchar |
データ収集イベントの ID。 |
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varchar |
データが収集された車両の ID。 |
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varchar |
エッジエージェントソフトウェアがデータ収集に使用したキャンペーンの名前。 |
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timestamp |
データポイントのタイムスタンプ。 |
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varchar |
シグナルの名前。 |
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bigint |
Integer 型のシグナル値。 |
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double |
Double 型のシグナル値。 |
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ブール値 |
Boolean 型のシグナル値。 |
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struct |
Struct 型のシグナル値。 |
Amazon S3 オブジェクト形式
AWS IoT FleetWise は車両データを S3 に転送し、そこでオブジェクトとして保存されます。データを一意に識別URIするオブジェクトを使用して、キャンペーンからデータを検索できます。S3 オブジェクトURI形式は、収集されたデータが非構造化データか処理されたデータかによって異なります。
非構造化データは、事前に定義されていない方法で S3 に保存されます。画像や動画など、さまざまな形式で保存できます。
Amazon Ion ファイルからのシグナルデータを使用して AWS IoT FleetWise に渡される車両メッセージはデコードされ、オブジェクトとして S3 に転送されます。S3 オブジェクトは各シグナルを表し、バイナリエンコーディングされます。
非構造化データ S3 オブジェクトは、次の形式URIを使用します。
s3://bucket-name/prefix/unstructured-data/random-ID-yyyy-MM-dd-HH-mm-ss-SSS-vehicleName-signalName-fieldName
処理済みデータは S3 に保存され、メッセージを検証、強化、変換する処理ステップを経ます。処理済みデータの例としては、オブジェクトリストや速度があります。
S3 に転送されたデータは、約 10 分間バッファリングされたレコードを表すオブジェクトとして保存されます。デフォルトでは、 AWS IoT FleetWise はオブジェクトを S3 に書き込むyear=YYYY/month=MM/date=DD/hour=HH前に、 形式のUTC時刻プレフィックスを追加します。このプレフィックスにより、バケットに論理階層が作成されます。各スラッシュ (/) は階層のレベルを形成します。処理されたデータには、非構造化データURIへの S3 オブジェクトも含まれます。
処理されたデータ S3 オブジェクトは、次の形式URIを使用します。
s3://bucket-name/prefix/processed-data/year=YYYY/month=MM/day=DD/hour=HH/part-0000-random-ID.gz.parquet
raw データは、プライマリデータとも呼ばれ、Amazon Ion ファイルから収集されたデータです。raw データを使用して、問題のトラブルシューティングを行ったり、エラーの根本原因を特定したりできます。
未加工データ S3 オブジェクトは、次の形式URIを使用します。
s3://bucket-name/prefix/raw-data/vehicle-name/eventID-timestamp.10n
Amazon S3 に保存されている車両データの分析
車両データを S3 に転送したら、以下の AWS のサービスを使用して、データのモニタリング、分析、共有を行うことができます。
Amazon を使用してダウンストリームラベル付けと機械学習 (ML) ワークフロー SageMaker 用にデータを抽出および分析します。
詳細については、Amazon SageMaker デベロッパーガイドの以下のトピックを参照してください。
を使用してデータをカタログ AWS Glue クローラー 化し、Amazon Athena で分析します。デフォルトでは、S3 に書き込まれたオブジェクトは Apache Hive スタイルのタイムパーティションに分割され、データパスには等号で接続されたキーと値のペアが含まれます。
詳細については、「Amazon Athena ユーザーガイド」の次のトピックを参照してください。
Athena テーブルまたは S3 バケットを直接読み取る QuickSight ことで、Amazon を使用してデータを視覚化します。
ヒント
S3 から直接読み取る場合は、Amazon が Apache Parquet JSON形式をサポート QuickSight していないため、車両データが 形式であることを確認します。
詳細については、Amazon QuickSight ユーザーガイドの以下のトピックを参照してください。
