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AWS IoT SiteWiseのハンズオンをやってみた（後半）

2023/05/31

Table of Contents

６. OEEの計算
7. AWS IoT SiteWiseからデータを取得
8. AWS データのエクスポートとインポート
9. AWS IoTデータサービス
まとめ

６. OEEの計算

この章では、設備総合効率 (OEE) を計算を行いました。

OEE = 稼働率 x 性能 x 品質

AWS IoT SiteWiseでは、アセットを階層化することで、階層構造を元にしたデータの集計（メトリクス）が可能となります。子階層の結果を参照して、sum、average、min、max、countなどの計算を指定した時間間隔（1分、5分、15分、1時間、1日など）で行うことができます。

メトリクスを設定することで、簡単にリアルタイムで、指定した時間間隔で集計することができるのはとても便利だと感じました。設定もGUIで簡単にでき、Excelの関数を設定しているような感覚でした。

7. AWS IoT SiteWiseからデータを取得

この章では、AWS IoT SiteWiseに保存されたデータを解析などに利用する方法を学びました。

データの取得方法は、以下の2つでした。

1. AWS IoT Coreのルールを利用する

AWS IoT SiteWiseでは、データを保存する際にアセットプロパティレベルで、AWS IoT Coreへ送信するか否かを定義することができます。 MQTT 通知ステータスを「アクティブ」にすることで、それぞれのプロパティに設定されたトピックにデータが送信されます。あとは、AWS IoT Coreのルールを利用して、データを取得することができます。

2. AWS IoT SiteWiseのAPIを利用する

AWS IoT SiteWiseのAPIを利用することで、データを取得することができます。 https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/iotsitewise.html

AWS IoT Coreのルールを介すことで、SQLステートメント内で更にフィルタリングや算術演算などもできるので、より柔軟にデータを取得することができると感じました。

8. AWS データのエクスポートとインポート

この章では、データのエクスポートとインポートを行いました。

エクスポート

2つの階層で区別されていました。

ホット階層 : デフォルトでAWS IoT SiteWiseのデータが保存されるマネージドなデータベース
コールド階層 : オプション。一定期間ごとにS3にバックアップデータを保存することができました。

データの長期的な保存と運用、ランニングコストを考慮して、コールド階層を使うことができるのは便利だと思いました。

インポート

AWS IoT SiteWiseのAPIを利用することで、S3にある履歴データをAWS IoT SiteWiseにバルクインポートすることができました。 https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/APIReference/API_CreateBulkImportJob.html

ただし、事前にS3に履歴データを保存する必要があるので、デバイス側からS3へのアップロードを行いました。