소개

여러분은 어디서 IoT 기기의 데이터를 사용하고 있습니까? RDS입니까? DynamoDB? 아니면 S3입니까?
DynamoDB에 데이터를 저장하는 것이 대부분입니다. DynamoDB는 센서 데이터를 저장하는 데 매우 적합하다고 생각합니다.
하지만 AWSIoT의 서비스군에는 제대로 데이터를 축적하기 위한 서비스가 있습니다. 그것이 AWSIoTAnalytics입니다.
게다가 축적할 뿐만 아니라 분석할 수도 있습니다.
요전날 도쿄 리전에 상륙했기 때문에, 어떤 것인지 체감하기 위해서 사용해 보았습니다.

AWSIoTAnalytics란?

AWS IoT Analytics は、膨大な量の IoT データの高度な分析を簡単に実行および操作できる完全マネージド型サービスです。
IoT分析プラットフォームの構築に通常伴うコストや複雑さについて心配する必要はありません。このサービスは、IoT アプリケーションや
Machine Learning のユースケースで最適かつ正確な判断を下すために、IoT データを分析してインサイトを得る最も簡単な手段です。

인용은 이쪽

서비스로서는 AWSIoTCore를 이용하여 AWS에 데이터를 전송하고 있는 IoT 디바이스의 데이터를 축적해 분석하기 위한 서비스인 것 같습니다.

우선 시도

그럼 조속히 시도합시다.

준비

우선 데이터를 축적할 준비를 해 나갑니다.

채널

채널은 AWSIoTCore의 어떤 주제에 게시된 메시지를 검색할지 설정합니다.

데이터스토어

데이터를 축적하기 위한 데이터스토어를 작성합니다.

파이프라인

파이프라인에서는 채널에서 얻은 메시지를 데이터스토어에 축적하기 위한 설정을 합니다.

분석

축적된 데이터를 분석해 갑니다.
이번은 SQL로 빼내는 것만 합니다.

데이터 세트

데이터스토어에 대해 어떠한 데이터의 취득을 할까 설정해 갑니다.







이번에는 데이터 선택 창을 사용하지 않습니다.


일정도 설정하지 않습니다.


스케줄은 이러한 세분성으로 설정할 수 있습니다.




만든 후 목록 화면에서 방금 만든 데이터 세트를 선택하여 오른쪽 상단의 메뉴를 열고 쿼리를 실행합니다.


성공하면 이와 같이 결과가 표시됩니다.

마지막으로

이제 데이터를 축적하고 검색할 수 있었습니다.
아직 본격적으로 사용하고 있지 않기 때문에 잡고 있지 않은 곳이 많습니다만, 단순하게 데이터를 축적할 때까지가 편해졌고, DynamoDB에서는 할 수 없는 SQL로 데이터를 취득하는 것도 할 수 있었습니다.
막상 본격적으로 데이터를 흘리면 어떻게 될까? 자주 쿼리를 실행하면 어떻게됩니까? 의문점은 아직도 많습니다만, 사용성은 좋다고 생각합니다.
또한 데이터스토어를 이용하여 Jupyter 노트북에서 데이터를 분석할 수도 있으므로, 지금까지 이상으로 데이터 분석이 진행될 것인가라는 느낌이군요.
그럼 또!