本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# Visualize AWS IoT FleetWise 車輛資料
<a name="process-visualize-data"></a>

**重要**  
對特定 AWS IoT FleetWise 功能的存取目前受到鎖定。如需詳細資訊，請參閱[AWS AWS IoT FleetWise 中的區域和功能可用性](fleetwise-regions.md)。

Edge Agent for AWS IoT FleetWise 軟體會將選取的車輛資料傳送至 MQTT 主題，或將其傳輸至 Amazon Timestream 或 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)。資料送達資料目的地後，您可以使用其他 AWS 服務來處理、重新路由、視覺化和共用資料。

**注意**  
Amazon Timestream 不適用於亞太區域 （孟買） 區域。

## 處理傳送至 MQTT 主題的車輛資料
<a name="process-mqtt-data"></a>

透過 MQTT 訊息傳送的車輛資料會以近乎即時的方式交付，並可讓您使用規則來採取行動，或將資料路由至其他目的地。如需使用 MQTT 的詳細資訊，請參閱《 *AWS IoT Core 開發人員指南*》中的 [裝置通訊協定](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/protocols.html)和 [的規則 AWS IoT](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/iot-rules.html)。

在 MQTT 訊息中傳送的資料預設結構描述包含下列欄位。


| 欄位名稱 | 資料類型 | Description | 
| --- | --- | --- | 
|  `eventId`  |  varchar  |  資料收集事件的 ID。  | 
|  `vehicleName`  |  varchar  |  收集資料的車輛 ID。  | 
|  `name`  |  varchar  |  Edge Agent 軟體用來收集資料的行銷活動名稱。  | 
|  `time`  |  timestamp  |  資料點的時間戳記。  | 
|  `measure_name`  |  varchar  |  訊號的名稱。  | 
|  `measure_value::bigint`  |  bigint  |  Integer 類型的訊號值。  | 
|  `measure_value::double`  |  double  |  Double 類型的訊號值。  | 
|  `measure_value::boolean`  |  boolean  |  布林值類型的訊號值。  | 
|  `measure_value::varchar`  |  varchar  |  varchar 類型的訊號值。  | 

## 在 Timestream 中處理車輛資料
<a name="process-vehicle-data"></a>

Timestream 是全受管的時間序列資料庫，可每天存放和分析數兆個時間序列資料點。您的資料會存放在客戶受管的 Timestream 資料表中。您可以使用 Timestream 查詢車輛資料，以便深入了解您的車輛。如需詳細資訊，請參閱[什麼是 Amazon Timestream？](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/what-is-timestream.html)

傳輸至 Timestream 的資料預設結構描述包含下列欄位。


| 欄位名稱 | 資料類型 | Description | 
| --- | --- | --- | 
|  `eventId`  |  varchar  |  資料收集事件的 ID。  | 
|  `vehicleName`  |  varchar  |  收集資料的車輛 ID。  | 
|  `name`  |  varchar  |  Edge Agent 軟體用來收集資料的行銷活動名稱。  | 
|  `time`  |  timestamp  |  資料點的時間戳記。  | 
|  `measure_name`  |  varchar  |  訊號的名稱。  | 
|  `measure_value::bigint`  |  bigint  |  Integer 類型的訊號值。  | 
|  `measure_value::double`  |  double  |  Double 類型的訊號值。  | 
|  `measure_value::boolean`  |  boolean  |  布林值類型的訊號值。  | 
|  `measure_value::varchar`  |  varchar  |  varchar 類型的訊號值。  | 

## 視覺化儲存在 Timestream 中的車輛資料
<a name="visualize-vehicle-data"></a>

將車輛資料傳輸至 Timestream 後，您可以使用下列 AWS 服務來視覺化、監控、分析和共用您的資料。
+ 使用 [Grafana 或 Amazon Managed Grafana ](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/Grafana.html)視覺化和監控儀表板中的資料。您可以使用單一 Grafana 儀表板視覺化來自多個 AWS 來源 （例如 Amazon CloudWatch 和 Timestream) 和其他資料來源的資料。
+ 使用 [Quick](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/Quicksight.html) 分析和視覺化儀表板中的資料。

## 在 Amazon S3 中處理車輛資料
<a name="process-vehicle-data-s3"></a>

Amazon S3 是一種物件儲存服務，可存放和保護任何數量的資料。您可以使用 S3 處理各種使用案例，例如資料湖、備份和還原、封存、企業應用程式、 AWS IoT 裝置和大數據分析。您的資料會存放在 S3 中，做為儲存貯體中的物件。如需詳細資訊，請參閱[什麼是 Amazon S3？](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html)

傳輸至 Amazon S3 的資料預設結構描述包含下列欄位。


| 欄位名稱 | 資料類型 | Description | 
| --- | --- | --- | 
|  `eventId`  |  varchar  |  資料收集事件的 ID。  | 
|  `vehicleName`  |  varchar  |  收集資料的車輛 ID。  | 
|  `name`  |  varchar  |  Edge Agent 軟體用來收集資料的行銷活動名稱。  | 
|  `time`  |  timestamp  |  資料點的時間戳記。  | 
|  `measure_name`  |  varchar  |  訊號的名稱。  | 
|  `measure_value_BIGINT`  |  bigint  |  Integer 類型的訊號值。  | 
|  `measure_value_DOUBLE`  |  double  |  Double 類型的訊號值。  | 
|  `measure_value_BOOLEAN`  |  boolean  |  布林值類型的訊號值。  | 
|  `measure_value_STRUCT`  |  struct  |  Struct 類型的訊號值。  | 
|  `measure_value_VARCHAR`  |  varchar  |  varchar 類型的訊號值。  | 

## Amazon S3 物件格式
<a name="visualize-vehicle-data-s3-format"></a>

AWS IoT FleetWise 會將車輛資料傳輸到儲存為物件的 S3。您可以使用可唯一識別資料的物件 URI 來尋找行銷活動中的資料。S3 物件 URI 格式取決於收集的資料是非結構化還是已處理的資料。

### 非結構化資料
<a name="unstructured-data"></a>

非結構化資料會以非預先定義的方式存放在 S3 中。它可以採用各種格式，例如影像或影片。

使用來自 Amazon Ion 檔案的訊號資料傳遞至 AWS IoT FleetWise 的車輛訊息會解碼，並以物件形式傳輸到 S3。S3 物件代表每個訊號，並以二進位編碼。

非結構化資料 S3 物件 URI 使用以下格式：

```
s3://bucket-name/prefix/unstructured-data/random-ID-yyyy-MM-dd-HH-mm-ss-SSS-vehicleName-signalName-fieldName
```

### 已處理的資料
<a name="processed-data"></a>

已處理的資料會存放在 S3 中，並經過驗證、擴充和轉換訊息的處理步驟。物件清單和速度是已處理資料的範例。

傳輸至 S3 的資料會儲存為物件，代表緩衝約 10 分鐘的記錄。根據預設， AWS IoT FleetWise 會在將物件寫入 S3 `year=YYYY/month=MM/date=DD/hour=HH`之前，以 格式新增 UTC 時間字首。此字首會在儲存貯體中建立邏輯階層，其中每個正斜線 (`/`) 都會在階層中建立層級。處理的資料也包含非結構化資料的 S3 物件 URI。

處理的資料 S3 物件 URI 使用以下格式：

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

### 原始資料
<a name="raw-data"></a>

原始資料也稱為主要資料，是從 Amazon Ion 檔案收集的資料。您可以使用原始資料來疑難排解任何問題或根本原因錯誤。

原始資料 S3 物件 URI 使用以下格式：

```
s3://bucket-name/prefix/raw-data/vehicle-name/eventID-timestamp.10n
```

## 分析存放在 Amazon S3 中的車輛資料
<a name="analyze-vehicle-data-s3"></a>

將車輛資料傳輸至 S3 之後，您可以使用下列 AWS 服務來監控、分析和共用您的資料。

使用 Amazon SageMaker AI 擷取和分析資料，以進行下游標記和機器學習 (ML) 工作流程。

如需詳細資訊，請參閱《*Amazon SageMaker AI 開發人員指南*》中的下列主題：
+ [處理資料](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/processing-job.html)
+ [訓練機器學習模型](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/train-model.html)
+ [標籤影像](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-label-images.html)

使用 為資料編製目錄， AWS Glue 編目程式 並在 Amazon Athena 中進行分析。根據預設，寫入 S3 的物件具有 Apache Hive 樣式時間分割區，其中包含透過等號連接的鍵值對的資料路徑。

如需詳細資訊，請參閱《*Amazon Athena 使用者指南*》中的下列主題：
+ [在 Athena 中分割資料](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html)
+ [使用 AWS Glue 連線到 Amazon S3 中的資料來源](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/data-sources-glue.html)
+ [搭配 使用 Athena 時的最佳實務 AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/glue-best-practices.html)

透過直接讀取 Athena 資料表或 S3 儲存貯體，使用快速視覺化資料。

**提示**  
如果您直接從 S3 讀取，請確認您的車輛資料為 JSON 格式，因為 Quick 不支援 Apache Parquet 格式。

如需詳細資訊，請參閱《*Amazon Quick 使用者指南*》中的下列主題：
+ [支援的資料來源](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/supported-data-sources.html)
+ [建立資料來源](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/create-a-data-source.html)