サポート終了通知: 2025 年 12 月 15 日に、 AWS はサポートを終了します AWS IoT Analytics。2025 年 12 月 15 日以降、 AWS IoT Analytics コンソールまたは AWS IoT Analytics リソースにアクセスできなくなります。詳細については、[AWS IoT Analytics 「サポート終了](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/iotanalytics-end-of-support.html)」を参照してください。
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# トラブルシューティング AWS IoT Analytics
次のセクションを参照して、エラーのトラブルシューティングを行い、 の問題を解決するための解決策を見つけます AWS IoT Analytics。
**Topics**
+ [どうすれば AWS IoT Analyticsにメッセージが取り込まれているかどうかを確認できますか?](#getting-data)
+ [パイプラインからメッセージが欠落するのはなぜですか? 解決策は?](#pipeline-no-data)
+ [データストア内にデータがないのはなぜですか?](#datastore-no-data)
+ [データセットに `__dt` が表示されるのはなぜですか?](#dataset-no-data)
+ [データセットの完了に伴ってイベントを発生させるコードはどのように記述しますか?](#event-driven-dataset)
+ [AWS IoT Analyticsを使用するようにノートブックインスタンスを正しく設定するにはどうしますか?](#configure-notebook-instance)
+ [インスタンスでノートブックを作成できないのはなぜですか?](#notebook-instance)
+ [Quick Suite でデータセットが表示されないのはなぜですか?](#sq-no-dataset)
+ [既存の Jupyter Notebook にコンテナ化ボタンが表示されないのはなぜですか?](#containerization-jupyter-notebook)
+ [コンテナ化プラグインのインストールが失敗する原因は何ですか?](#containerization-installation-fails)
+ [なぜコンテナ化プラグインによってエラーが返されるのですか?](#containerization-error)
+ [コンテナ化中に使用する変数が表示されません。](#containerization-no-variables)
+ [どのような変数を入力としてコンテナに追加できますか?](#add-variables-to-container)
+ [コンテナ出力をこの先の入力として設定するにはどうすればよいですか?](#containerization-subsequent-analysis)
+ [コンテナデータセットが失敗する原因は何ですか?](#container-dataset-fails)
## どうすれば AWS IoT Analyticsにメッセージが取り込まれているかどうかを確認できますか?
ルールエンジンを通じてチャネルにデータを取り込むためのルールが正しく設定されているかどうかを確認してください。
```
aws iot get-topic-rule --rule-name {{your-rule-name}}
```
レスポンスは次のようになります。
```
{
"ruleArn": "arn:aws:iot:us-west-2:{{your-account-id}}:rule/{{your-rule-name}}",
"rule": {
"awsIotSqlVersion": "2016-03-23",
"sql": "SELECT * FROM 'iot/{{your-rule-name}}'",
"ruleDisabled": false,
"actions": [
{
"iotAnalytics": {
"channelArn": "arn:aws:iotanalytics:{{region}}:{{your_account_id}}:channel/{{your-channel-name}}"
}
}
],
"ruleName": "{{your-rule-name}}"
}
}
```
ルールで使用されているリージョンとチャネル名が正しいことを確認してください。データがルールエンジンに到達してルールが正しく実行されていることを確認するには、新しいターゲットを追加して一時的に着信メッセージを Amazon S3 バケットに保存することもできます。
## パイプラインからメッセージが欠落するのはなぜですか? 解決策は?
+ アクティビティで受信した JSON 入力が無効です。
すべてのアクティビティ Lambda アクティビティを除くは、有効な JSON 文字列が入力として特に必要です。アクティビティで受信した JSON が無効である場合、メッセージは欠落してデータストアに到達しません。有効な JSON メッセージをサービスに取り込んでいることを確認してください。バイナリ入力の場合、パイプラインの最初のアクティビティが Lambda アクティビティであり、これによってバイナリデータが有効な JSON に変換されてから、次のアクティビティに渡されるか、データストアに保存されていることを確認します。詳細については、「[Lambda 関数の例 2](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/pipeline-activities.html#aws-iot-analytics-pipeline-activities-lambda-ex2)」を参照してください。
+ Lambda アクティビティで呼び出された Lambda 関数のアクセス許可が不十分です。
Lambda アクティビティの各 Lambda 関数に、 AWS IoT Analytics サービスから呼び出すアクセス許可があることを確認します。次の AWS CLI コマンドを使用して、 アクセス許可を付与できます。
```
aws lambda add-permission --function-name --region --statement-id --principal iotanalytics.amazonaws.com --action lambda:InvokeFunction
```
+ フィルタまたは removeAttribute アクティビティの定義が正しくありません。
`filter` または `removeAttribute` アクティビティの定義が正しいかどうか確認してください。メッセージをフィルタで除外した場合やメッセージからすべての属性を削除した場合は、メッセージがデータストアに追加されません。
## データストア内にデータがないのはなぜですか?
+ データを取り込んでからデータが使用可能になるまでに遅延があります。
データをチャネルに取り込んでからデータがデータストアで使用可能になるまでに数分かかることがあります。パイプラインアクティビティ数とパイプラインのカスタム Lambda アクティビティの定義に応じて、所要時間は異なります。
+ メッセージがフィルタによってパイプラインから除外されています。
パイプラインでメッセージを削除していないことを確認してください 前の質問と回答を参照してください)。
+ データセットのクエリが正しくありません。
データストアからデータセットを生成するクエリが正しいことを確認してください。データがデータストアに到達するように、クエリから不要なフィルタを削除します。
## データセットに `__dt` が表示されるのはなぜですか?
+ この列は、サービスによって自動的に追加され、データ取り込みの推定時間を示します。クエリを最適化するために使用できます。データセットの内容がこれだけの場合は、前の質問と回答を参照してください。
## データセットの完了に伴ってイベントを発生させるコードはどのように記述しますか?
+ `describe-dataset` コマンドに基づくポーリングをセットアップして、特定のタイプスタンプを持つデータセットのステータスが **「成功しました」** であるかどうかを確認する必要があります。
## AWS IoT Analyticsを使用するようにノートブックインスタンスを正しく設定するにはどうしますか?
以下の手順に従って、ノートブックインスタンスの作成に使用している IAM ロールに必要なアクセス許可があることを確認してください。
1. SageMaker AI コンソールに移動し、ノートブックインスタンスを作成します。
1. 詳細を入力し、**新しいロールの作成**を選択します。ロールの ARN をメモします。
1. ノートブックインスタンスを作成します。これにより、SageMaker AI が使用できるロールも作成されます。
1. IAM コンソールに移動し、新しく作成した SageMaker AI ロールを変更します。このロールを開くと、管理ポリシーがあります。
1. **インラインポリシーの追加**をクリックして、サービスとして **IoTAnalytics** を選択します。読み取りアクセス許可で、**GetDatasetContent** を選択します。
1. ポリシーを確認し、ポリシー名を追加して、ポリシーを 作成 します。新しく作成されたロールには、データセットを読み取るポリシーアクセス許可が付与されるようになりました AWS IoT Analytics。
1. AWS IoT Analytics コンソールに移動し、ノートブックインスタンスにノートブックを作成します。
1. ノートブックインスタンスの状態が「進行中」になるのを待ちます。
1. **ノートブックの作成** を選択し、作成したノートブックインスタンスを選択します。これにより、選択したテンプレートを使用してデータセットにアクセスできる Jupyter ノートブックが作成されます。
## インスタンスでノートブックを作成できないのはなぜですか?
+ 正しい IAM ポリシーを使用してノートブックインスタンスを作成していることを確認してください 前の質問の手順に従います)。
+ ノートブックインスタンスの状態が 「進行中」であることを確認します インスタンスを作成するときの状態は 「保留中」です。通常、状態が「進行中」になるまでに約 5 分かかります。約 5 分後にノートブックインスタンスの状態が 「失敗」になった場合は、アクセス許可を再度確認します。
## Quick Suite でデータセットが表示されないのはなぜですか?
Quick Suite では、 AWS IoT Analytics データセットのコンテンツを読み取るためのアクセス許可が必要になる場合があります。アクセス許可を付与するには、次の手順に従います。
1. Quick Suite の右上隅にあるアカウント名を選択し、**QuickSight の管理**を選択します。
1. 左側のナビゲーションペインで、**セキュリティとアクセス権限許可を選択します**。**QuickSight access to AWS services** AWS サービスへの QuickSight アクセスで、アクセスが AWS IoT Analyticsに付与されていることを確認します。
1. にアクセス AWS IoT Analytics できない場合は、**追加または削除**を選択します。
1. **AWS IoT Analytics** の横のボックスを選択して、**Update** 更新を選択します。これにより、データセットのコンテンツを読み取るアクセス許可が Quick Suite に付与されます。
1. データの可視化をもう一度試してください。
AWS IoT Analytics と Quick Suite の両方に同じ AWS リージョンを選択していることを確認してください。そうしないと、 AWS リソースへのアクセスに問題がある可能性があります。サポートされているリージョンのリストについては、『』の「 [AWS IoT Analytics エンドポイントとクォータ](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/iot-analytics.html)」および[「Quick Suite エンドポイントとクォータ](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/quicksight.html)」を参照してください*Amazon Web Services 全般のリファレンス*。
## 既存の Jupyter Notebook にコンテナ化ボタンが表示されないのはなぜですか?
+ これは、 AWS IoT Analytics コンテナ化プラグインが見つからないことが原因です。SageMaker ノートブックインスタンスを 2018 年 8 月 23 日以前に作成した場合には、「[ノートブックのコンテナ化](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/automate.html#aws-iot-analytics-automate-containerize)」の説明に従って、手動でプラグインをインストールする必要があります。
+ AWS IoT Analytics コンソールから SageMaker ノートブックインスタンスを作成した後、または手動でインストールした後にコンテナ化ボタンが表示されない場合は、 AWS IoT Analytics テクニカルサポートにお問い合わせください。
## コンテナ化プラグインのインストールが失敗する原因は何ですか?
+ 通常の場合、プラグインのインストールの失敗は、SageMaker ノートブックインスタンスへのアクセス権限がないことが原因です。ノートブックインスタンスに必要なアクセス許可については、「[アクセス許可](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/automate.html#aws-iot-analytics-automate-permissions)」を参照し、ノートブックインスタンスロールに必要なアクセス許可を追加します。問題が解決しない場合は、 AWS IoT Analytics コンソールから新しいノートブックインスタンスを作成します。
+ プラグインのインストール中にログに表示される「To initialize this extension in the browser every time the notebook or other apploads.」ノートブック または他のアプリが読み込まれるたびに、この拡張機能をブラウザで初期化する方法というメッセージについては、無視しても問題ありません。
## なぜコンテナ化プラグインによってエラーが返されるのですか?
+ コンテナ化は複数の原因により失敗し、エラーを生成することがあります。ノートブックをコンテナ化する前に、正しいカーネルを使用していることを確認してください。コンテナ化されたカーネルは、「Containerized」というプレフィックスで始まります。
+ プラグインは Docker イメージを ECR リポジトリに作成して保存するため、ノートブックインスタンスロールに ECR リポジトリを読み取り、リストして作成するために十分なアクセス権限があることを確認してください。ノートブックインスタンスに必要なアクセス許可については、「[アクセス許可](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/automate.html#aws-iot-analytics-automate-permissions)」を参照し、ノートブックインスタンスロールに必要なアクセス許可を追加します。
+ また、リポジトリの名前が ECR 要件を準拠していることを確認します。ECR リポジトリ名は英字で始まる必要があり、小文字、数字、ハイフン、下線、スラッシュのみを含めることができます。"
+ コンテナ化プロセスがエラーで失敗する場合：「このインスタンスでは、コンテナ化を実行するための空き領域が不足しています。
+ 接続エラーあるいはイメージ作成エラーが表示されたら、再試行してください。問題が解決しない場合は、インスタンスを再起動し、最新のプラグインのバージョンをインストールします。
## コンテナ化中に使用する変数が表示されません。
+ AWS IoT Analytics コンテナ化プラグインは、「コンテナ化」カーネルでノートブックを実行した後、ノートブック内のすべての変数を自動的に認識します。コンテナ化されたカーネルの 1 つを使用してノートブックを実行し、コンテナ化を実行します。
## どのような変数を入力としてコンテナに追加できますか?
+ ランタイム中に変更する値を含む任意の変数をコンテナへの入力として追加できます。これにより、データセットの作成時に提供される必要がある別のパラメータを使用して、同じコンテナを実行できます。 AWS IoT Analytics コンテナ化 Jupyter プラグインは、ノートブック内の変数を自動的に認識し、コンテナ化プロセスの一部として使用できるようにすることで、このプロセスを簡素化します。
## コンテナ出力をこの先の入力として設定するにはどうすればよいですか?
+ 実行されたアーティファクトを保存できる特定の S3 の場所は、コンテナデータセットの実行ごとに作成されます。この出力場所にアクセスするには、コンテナデータセットで `outputFileUriValue` と入力してデータセット変数を作成します。この変数の値は、追加の出力ファイルを保存するために使用される S3 パスとする必要があります。これ以降の実行で上記で保存したアーティファクトにアクセスするには、`getDatasetContent` API を使用して、後続の実行で必要となる適切な出力ファイルを選択できます。
## コンテナデータセットが失敗する原因は何ですか?
+ 正しい `executionRole` をコンテナデータセットに渡そうとしていることを確認してください。`executionRole` の信頼ポリシーには `iotanalytics.amazonaws.com` と `sagemaker.amazonaws.com` が含まれていなければなりません。
+ 失敗の原因として「`AlgorithmError`」と表示される場合には、手動でコンテナのデバッグを試行してください。これは、コンテナコードにバグがある場合、あるいは実行ロールにコンテナを実行できるアクセス権限がない場合に発生します。 AWS IoT Analytics Jupyter プラグインを使用してコンテナ化した場合には、同じロールを containerDataset の executionRole として使用して新しい SageMaker ノートブックインスタンスを作成し、手動でノートブックの実行を試行してください。Jupyter プラグイン外でコンテナが作成された場合には、手動でコードを実行して、executionRole のアクセス権限を制限してみてください。