翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# Visualize AWS IoT FleetWise 車両データ
<a name="process-visualize-data"></a>

**重要**  
現在、特定の AWS IoT FleetWise 機能へのアクセスはゲートされています。詳細については、「[AWS AWS IoT FleetWise でのリージョンと機能の可用性](fleetwise-regions.md)」を参照してください。

Edge Agent for AWS IoT FleetWise ソフトウェアは、選択した車両データを MQTT トピックに送信するか、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 サービスを使用してデータを処理、再ルーティング、視覚化、共有できます。

**注記**  
Amazon Timestream は、アジアパシフィック (ムンバイ) リージョンでは利用できません。

## MQTT トピックに送信される車両データの処理
<a name="process-mqtt-data"></a>

MQTT メッセージングによって送信される車両データはほぼリアルタイムで配信され、ルールを使用してアクションを実行したり、データを他の送信先にルーティングしたりできます。MQTT の使用の詳細については、「 *AWS IoT Core デベロッパーガイド*」の[「 デバイス通信プロトコル](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/protocols.html)と [のルール AWS IoT](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/iot-rules.html)」を参照してください。

MQTT メッセージで送信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ます。


| フィールド名 | データ型 | 説明 | 
| --- | --- | --- | 
|  `eventId`  |  varchar  |  データ収集イベントの ID。  | 
|  `vehicleName`  |  varchar  |  データが収集された車両の ID。  | 
|  `name`  |  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。  | 
|  `time`  |  timestamp  |  データポイントのタイムスタンプ。  | 
|  `measure_name`  |  varchar  |  シグナルの名前。  | 
|  `measure_value::bigint`  |  bigint  |  Integer 型のシグナル値。  | 
|  `measure_value::double`  |  double  |  Double 型のシグナル値。  | 
|  `measure_value::boolean`  |  boolean  |  Boolean 型のシグナル値。  | 
|  `measure_value::varchar`  |  varchar  |  varchar 型のシグナル値。  | 

## Timestream で車両データを処理する
<a name="process-vehicle-data"></a>

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?](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/what-is-timestream.html)」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 | 
| --- | --- | --- | 
|  `eventId`  |  varchar  |  データ収集イベントの ID。  | 
|  `vehicleName`  |  varchar  |  データが収集された車両の ID。  | 
|  `name`  |  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。  | 
|  `time`  |  timestamp  |  データポイントのタイムスタンプ。  | 
|  `measure_name`  |  varchar  |  シグナルの名前。  | 
|  `measure_value::bigint`  |  bigint  |  Integer 型のシグナル値。  | 
|  `measure_value::double`  |  double  |  Double 型のシグナル値。  | 
|  `measure_value::boolean`  |  boolean  |  Boolean 型のシグナル値。  | 
|  `measure_value::varchar`  |  varchar  |  varchar 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
<a name="visualize-vehicle-data"></a>

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。
+ [Grafana または Amazon Managed Grafana](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/Grafana.html) 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。
+ [Quick](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/Quicksight.html) 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
<a name="process-vehicle-data-s3"></a>

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](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html)」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 | 
| --- | --- | --- | 
|  `eventId`  |  varchar  |  データ収集イベントの ID。  | 
|  `vehicleName`  |  varchar  |  データが収集された車両の ID。  | 
|  `name`  |  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。  | 
|  `time`  |  timestamp  |  データポイントのタイムスタンプ。  | 
|  `measure_name`  |  varchar  |  シグナルの名前。  | 
|  `measure_value_BIGINT`  |  bigint  |  Integer 型のシグナル値。  | 
|  `measure_value_DOUBLE`  |  double  |  Double 型のシグナル値。  | 
|  `measure_value_BOOLEAN`  |  boolean  |  Boolean 型のシグナル値。  | 
|  `measure_value_STRUCT`  |  struct  |  Struct 型のシグナル値。  | 
|  `measure_value_VARCHAR`  |  varchar  |  varchar 型のシグナル値。  | 

## Amazon S3 オブジェクト形式
<a name="visualize-vehicle-data-s3-format"></a>

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するオブジェクト URI を使用して、キャンペーンのデータを検索できます。S3 オブジェクト URI 形式は、収集データが非構造化データか処理済みデータかによって異なります。

### Unstructured data (非構造化データ)
<a name="unstructured-data"></a>

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。

非構造化データの S3 オブジェクト URI は、次の形式を使用します。

```
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
<a name="processed-data"></a>

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 時間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。処理済みデータには、非構造化データへの S3 オブジェクト URI も含まれます。

処理済みデータの S3 オブジェクト URI は、次の形式を使用します。

```
s3://bucket-name/prefix/processed-data/year=YYYY/month=MM/day=DD/hour=HH/part-0000-random-ID.gz.parquet
```

### raw データ
<a name="raw-data"></a>

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。

raw データの S3 オブジェクト URI は、次の形式を使用します。

```
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を分析する
<a name="analyze-vehicle-data-s3"></a>

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 SageMaker AI を使用して、ダウンストリームのラベル付けと機械学習 (ML) ワークフロー用にデータを抽出して分析します。

詳細については、*Amazon SageMaker AI 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。
+ [データを処理する](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/processing-job.html)
+ [機械学習モデルをトレーニングする](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/train-model.html)
+ [イメージにラベル付けする](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-label-images.html)

を使用してデータをカタログ化し AWS Glue クローラー 、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 でのデータのパーティション化](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html)
+ [AWS Glue を使用して Amazon S3 のデータソースに接続する](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/data-sources-glue.html)
+ [で Athena を使用する場合のベストプラクティス AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/glue-best-practices.html)

Quick を使用してデータを視覚化するには、Athena テーブルまたは S3 バケットを直接読み取ります。

**ヒント**  
S3 から直接読み取る場合は、Quick が Apache Parquet 形式をサポートしていないため、車両データが JSON 形式であることを確認します。

詳細については、*Amazon クイックユーザーガイド*の以下のトピックを参照してください。
+ [サポートされているデータソース](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/supported-data-sources.html)
+ [データソースの作成](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/create-a-data-source.html)