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AWS IoT FleetWise 차량 데이터 시각화
Edge Agent for AWS IoT FleetWise 소프트웨어는 선택한 차량 데이터를 Amazon Timestream 또는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)로 전송합니다. 데이터가 데이터 대상에 도착하면 다른 AWS 서비스를 사용하여 데이터를 시각화하고 공유할 수 있습니다.
Timestream에서 차량 데이터 처리
Timestream은 하루에 수조 개의 시계열 데이터 포인트를 저장하고 분석할 수 있는 완전 관리형 시계열 데이터베이스입니다. 데이터는 고객이 관리하는 타임스트림 테이블에 저장됩니다. Timestream을 사용하여 차량 데이터를 쿼리하여 차량에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Timestream이란 무엇입니까?를 참조하세요
Timestream으로 전송되는 기본 데이터 스키마에는 다음 필드가 포함됩니다.
| 필드 이름 | 데이터 유형 | 설명 |
|---|---|---|
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varchar |
데이터 수집 이벤트의 ID. |
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varchar |
데이터가 수집된 차량의 ID. |
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varchar |
Edge Agent 소프트웨어가 데이터를 수집하는 데 사용하는 캠페인의 이름. |
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타임스탬프 |
데이터 포인트의 타임스탬프입니다. |
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varchar |
신호의 이름입니다. |
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bigint |
정수 유형의 신호 값. |
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double |
더블 유형의 신호 값. |
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boolean |
부울 유형의 신호 값. |
Timestream에 저장된 차량 데이터 시각화
차량 데이터가 Timestream으로 전송되면 다음 AWS 서비스를 사용하여 데이터를 시각화, 모니터링, 분석 및 공유할 수 있습니다.
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Grafana 또는 Amazon Managed Grafana를 사용하여 대시보드의 데이터를 시각화하고 모니터링할 수 있습니다. 단일 Grafana 대시보드를 사용하여 여러 AWS 소스(예: Amazon CloudWatch 및 Timestream) 및 기타 데이터 소스의 데이터를 시각화할 수 있습니다.
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Amazon QuickSight 를 사용하여 대시보드의 데이터를 분석하고 시각화합니다.
Amazon S3에서 차량 데이터 처리
Amazon S3는 원하는 양의 데이터를 저장하고 보호하는 객체 스토리지 서비스입니다. S3는 데이터 레이크, 백업 및 복원, 아카이브, 엔터프라이즈 애플리케이션, AWS IoT 디바이스 및 빅 데이터 분석과 같은 다양한 사용 사례에 사용할 수 있습니다. 데이터는 S3에 버킷의 객체로 저장됩니다. 자세한 내용은 Amazon S3란 무엇인가?를 참조하세요
Amazon S3로 전송되는 기본 데이터 스키마에는 다음 필드가 포함됩니다.
| 필드 이름 | 데이터 유형 | 설명 |
|---|---|---|
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varchar |
데이터 수집 이벤트의 ID. |
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varchar |
데이터가 수집된 차량의 ID. |
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varchar |
Edge Agent 소프트웨어가 데이터를 수집하는 데 사용하는 캠페인의 이름. |
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타임스탬프 |
데이터 포인트의 타임스탬프입니다. |
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varchar |
신호의 이름입니다. |
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bigint |
정수 유형의 신호 값. |
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double |
더블 유형의 신호 값. |
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boolean |
부울 유형의 신호 값. |
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struct |
구조체 유형의 신호 값. |
Amazon S3 객체 형식
AWS IoT FleetWise 는 차량 데이터를 S3로 전송하여 객체로 저장합니다. 데이터를 URI 고유하게 식별하는 객체를 사용하여 캠페인에서 데이터를 찾을 수 있습니다. S3 객체 URI 형식은 수집된 데이터가 비정형 데이터인지 또는 처리된 데이터인지에 따라 달라집니다.
비정형 데이터는 미리 정의되지 않은 방식으로 S3에 저장됩니다. 이미지 또는 비디오와 같은 다양한 형식일 수 있습니다.
Amazon Ion 파일의 신호 데이터를 사용하여 AWS IoT FleetWise 로 전달되는 차량 메시지는 디코딩되어 객체로 S3로 전송됩니다. S3 객체는 각 신호를 나타내며 바이너리로 인코딩됩니다.
비정형 데이터 S3 객체는 다음 형식을 URI 사용합니다.
s3://bucket-name/prefix/unstructured-data/random-ID-yyyy-MM-dd-HH-mm-ss-SSS-vehicleName-signalName-fieldName
처리된 데이터는 S3에 저장되며 메시지를 검증, 보강, 변환하는 처리 단계를 거칩니다. 객체 목록과 속도는 처리된 데이터의 예입니다.
S3로 전송된 데이터는 약 10분 동안 버퍼링된 레코드를 나타내는 객체로 저장됩니다. 기본적으로 AWS IoT FleetWise 는 S3에 객체를 쓰기 year=YYYY/month=MM/date=DD/hour=HH 전에 형식의 UTC 시간 접두사를 추가합니다. 이 접두사는 버킷에 논리적 계층 구조를 생성하는데, 계층 구조 내에서 슬래시(/) 하나당 한 계층을 생성합니다. 처리된 데이터에는 구조화되지 않은 데이터에 URI 대한 S3 객체도 포함됩니다.
처리된 데이터 S3 객체는 다음 형식을 URI 사용합니다.
s3://bucket-name/prefix/processed-data/year=YYYY/month=MM/day=DD/hour=HH/part-0000-random-ID.gz.parquet
프리미티브 데이터라고도 하는 원시 데이터는 Amazon Ion 파일에서 수집된 데이터입니다. 원시 데이터를 사용하여 문제를 해결하거나 오류의 근본 원인을 파악할 수 있습니다.
원시 데이터 S3 객체는 다음 형식을 URI 사용합니다.
s3://bucket-name/prefix/raw-data/vehicle-name/eventID-timestamp.10n
Amazon S3에 저장된 차량 데이터 분석
차량 데이터가 S3로 전송된 후에는 다음 AWS 서비스를 사용하여 데이터를 모니터링, 분석 및 공유할 수 있습니다.
다운스트림 레이블 지정 및 기계 학습(ML) 워크플로 SageMaker 를 위해 Amazon을 사용하여 데이터를 추출하고 분석합니다.
자세한 내용은 Amazon SageMaker 개발자 안내서의 다음 주제를 참조하세요.
를 사용하여 데이터를 카탈로그화 AWS Glue 크롤러 하고 Amazon Athena 에서 분석합니다. 기본적으로 S3에 기록된 객체에는 키-값 쌍이 등호로 연결된 데이터 경로를 포함하는 Apache Hive 스타일 시간 파티션이 있습니다.
자세한 내용은 Amazon Athena 사용 설명서에서 다음 주제를 참조하세요.
Athena 테이블 또는 S3 버킷 QuickSight 을 직접 읽고 Amazon을 사용하여 데이터를 시각화합니다.
작은 정보
S3에서 직접 읽는 경우 Amazon은 Apache Parquet JSON 형식을 지원하지 QuickSight 않으므로 차량 데이터가 형식인지 확인합니다.
자세한 내용은 Amazon QuickSight 사용 설명서의 다음 주제를 참조하세요.
