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# ¿Qué es AWS IoT SiteWise?
AWS IoT SiteWise es un servicio gestionado con el que puede recopilar, almacenar, organizar y supervisar los datos de los equipos industriales a escala para ayudarle a tomar mejores decisiones basadas en los datos. Se puede utilizar AWS IoT SiteWise para supervisar las operaciones en todas las instalaciones, calcular rápidamente las métricas de rendimiento industrial más comunes y crear aplicaciones que analicen los datos de los equipos industriales para evitar problemas costosos con los equipos y reducir las brechas en la producción.
Con AWS IoT SiteWise Monitor ello, sus usuarios operativos pueden crear aplicaciones web para ver y analizar sus datos industriales en tiempo real. Puede obtener información sobre sus operaciones industriales configurando y monitoreando métricas como el *tiempo medio entre fallas* y *la efectividad general del equipo* (OEE).
AWS IoT SiteWise Edge es un componente AWS IoT SiteWise que permite la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos en dispositivos locales. Resulta útil si tiene acceso limitado a Internet o si necesita mantener la privacidad de los datos.
**Topics**
+ [¿Cómo AWS IoT SiteWise funciona](#how-sitewise-works)
+ [Casos de uso para AWS IoT SiteWise](#use-cases)
+ [Uso de este servicio con un AWS SDK](sdk-general-information-section.md)
+ [AWS IoT SiteWise conceptos](concept-overview.md)
## ¿Cómo AWS IoT SiteWise funciona
AWS IoT SiteWise ofrece un marco de modelado de recursos que puede utilizar para crear representaciones de sus dispositivos, procesos e instalaciones industriales. Las representaciones de sus equipos y procesos se denominan modelos de activos en este documento AWS IoT SiteWise. Con los modelos de activos, puede definir qué datos sin formato consumir y cómo procesarlos en métricas complejas. Cree y visualice activos y modelos para su operación industrial en la [consola de AWS IoT SiteWise](https://console.aws.amazon.com/iotsitewise/). También puede configurar modelos de activos para recopilar y procesar datos en la periferia o en la AWS nube.
**Topics**
+ [Incorporación de datos industriales](#how-it-works-ingest-data)
+ [Modelado de activos para contextualizar los datos recopilados](#how-it-works-model-data)
+ [Analice mediante consultas, alarmas y predicciones](#how-it-works-analyze)
+ [Visualización de operaciones](#how-it-works-web-app)
+ [Almacenamiento de datos](#how-it-works-store-data)
+ [Integración con otros servicios de](#features-integrate-with-services)
### Incorporación de datos industriales
Comience a usarlo AWS IoT SiteWise ingiriendo datos industriales. La ingesta de datos se realiza de varias maneras:
+ **Ingesta directa desde servidores in situ:** utilice protocolos como OPC UA para leer datos directamente desde dispositivos in situ. Implemente el software de puerta de enlace SiteWise Edge, compatible con AWS IoT Greengrass V2él, en una amplia gama de plataformas, como las puertas de enlace industriales comunes o los servidores virtuales. Puede conectar hasta 100 servidores OPC UA a una sola AWS IoT SiteWise puerta de enlace. Para obtener más información, consulte [AWS IoT SiteWise Requisitos de la puerta de enlace autohospedada de Edge](configure-gateway-ggv2.md).
Tenga en cuenta que protocolos como Modbus TCP y Ethernet/IP (EIP) son compatibles con nuestra asociación Domatica en el contexto de. AWS IoT Greengrass V2
+ **Procesamiento de datos perimetrales con paquetes:** mejore su pasarela SiteWise perimetral añadiendo paquetes para disponer de funciones perimetrales integrales. Con SiteWise Edge, disponible en AWS IoT Greengrass V2, el procesamiento de datos se ejecuta directamente in situ antes de transmitirlos de forma segura a la AWS nube mediante una AWS IoT Greengrass transmisión. Para obtener más información, consulte [Configure una fuente OPC UA en Edge SiteWise](configure-opcua-source.md).
+ **Ingesta adaptativa a través de Amazon S3 con operaciones masivas:** cuando trabaje con un gran número de activos o modelos de activos, utilice las operaciones masivas para importar y exportar recursos de forma masiva desde buckets de Amazon S3. Para obtener más información, consulte [Operaciones masivas con activos y modelos](bulk-operations-assets-and-models.md).
+ **Mensajes MQTT con reglas AWS IoT básicas:** en el caso de los dispositivos conectados a AWS IoT Core que envíen mensajes MQTT, utilice el motor de reglas AWS IoT Core para dirigir esos mensajes hacia ellos AWS IoT SiteWise. Si tiene dispositivos conectados a AWS IoT Core que envían mensajes [MQTT](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/mqtt.html), utilice el motor de reglas AWS IoT Core para enrutar esos mensajes. AWS IoT SiteWise Para obtener más información, consulte [Ingiera datos para AWS IoT SiteWise usar reglas AWS IoT Core](iot-rules.md).
+ **Ingesta de datos activada por eventos:** utilice *AWS IoT Events acciones* para configurar la SiteWise acción de IoT AWS IoT Events para enviar datos AWS IoT SiteWise cuando se produzcan eventos. Para obtener más información, consulte [Ingiera datos desde AWS IoT SiteWise AWS IoT Events](iot-events.md).
+ **AWS IoT SiteWise API:** sus aplicaciones en Edge o en la nube pueden enviar datos directamente a. AWS IoT SiteWise Para obtener más información, consulte [Ingiera datos con AWS IoT SiteWise APIs](ingest-api.md).
### Modelado de activos para contextualizar los datos recopilados
Después de ingerir datos, puede usarlos para crear representaciones virtuales de sus activos, procesos e instalaciones mediante la creación de modelos de sus operaciones físicas. Un activo, que representa un dispositivo o un proceso, transmite flujos de datos a la AWS nube. Los activos también pueden significar agrupaciones lógicas de dispositivos. Las jerarquías se forman asociando activos a operaciones complejas de reflejo. Estas jerarquías permiten a los activos acceder a datos de activos secundarios asociados. Se crean activos a partir de modelos de activos. Los modelos de activos son estructuras declarativas que normalizan los formatos de activos. Reutilice componentes de activos para organizar y mantener sus modelos. Para obtener más información, consulte [Modelado de activos industriales](industrial-asset-models.md).
Con AWS IoT SiteWiseél, puede configurar sus activos para transformar los datos entrantes en métricas y transformaciones contextuales.
+ Las transformaciones funcionan al recibir datos del equipo.
+ Se calculan métricas con los intervalos que usted defina.
Las métricas y las transformaciones se aplican tanto a activos individuales como a varios activos.AWS IoT SiteWise calcula automáticamente los agregados estadísticos más utilizados, como media, suma y recuento, en varios períodos de tiempo relevantes para datos, métricas y transformaciones de sus equipos.
Los activos se pueden sincronizar mediante AWS IoT TwinMaker. Para obtener más información, consulte [Integrar y AWS IoT SiteWise AWS IoT TwinMaker](integrate-tm.md#it-integrate).
### Analice mediante consultas, alarmas y predicciones
Analice la fecha recopilada AWS IoT SiteWise mediante la ejecución de consultas y la configuración de alarmas. También puede usar Amazon Lookout para detectar automáticamente anomalías en las métricas e identificar sus causas principales.
+ Establezca alarmas específicas para alertar a sus colaboradores cuando los equipos o los procesos no funcionen de manera óptima, garantizando una identificación y resolución rápidas de los problemas. Para obtener más información, consulte [Supervise los datos con las alarmas integradas AWS IoT SiteWise](industrial-alarms.md).
+ Utilice las operaciones de la AWS IoT SiteWise API para consultar los valores actuales, históricos y agregados de sus propiedades de activos en intervalos de tiempo específicos. Para obtener más información, consulte [Consulta datos de AWS IoT SiteWise](query-industrial-data.md).
+ Utilice la detección de anomalías con Amazon Lookout for Equipment para identificar y visualizar los cambios en el equipo o en las condiciones de funcionamiento. Con la detección de anomalías, puede determinar medidas de mantenimiento preventivo para sus operaciones. Esta integración permite a los clientes sincronizar datos entre AWS IoT SiteWise y Amazon Lookout for Equipment. Para obtener más información, consulte [Detección de anomalías con Lookout for Equipment](anomaly-detection.md).
### Visualización de operaciones
Configure SiteWise Monitor para crear aplicaciones web para sus empleados operativos. Las aplicaciones web ayudan a los empleados a visualizar sus operaciones. Gestione distintos niveles de acceso para sus empleados mediante IAM Identity Center o IAM. Configure inicios de sesión y permisos únicos para cada empleado a fin de ver subconjuntos específicos de toda una operación industrial. AWS IoT SiteWise proporciona una [guía de aplicación](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/appguide/) para que estos empleados aprendan a usar SiteWise Monitor.
Para obtener más información sobre la visualización de sus operaciones, consulte [Supervise los datos con AWS IoT SiteWise Monitor](monitor-data.md).
### Almacenamiento de datos
Puede integrar el almacenamiento de series temporales con su lago de datos industriales. AWS IoT SiteWise tiene tres niveles de almacenamiento para datos industriales:
+ Un nivel de almacenamiento de acceso frecuente que está optimizado para aplicaciones en tiempo real.
+ Un nivel de almacenamiento de acceso semiactivo optimizado para cargas de trabajo de análisis.
+ Un nivel de almacenamiento de acceso inactivo administrado por el cliente que utiliza Amazon S3 para aplicaciones de datos operativos con alta tolerancia a la latencia.
AWS IoT SiteWise le ayuda a administrar los costos de almacenamiento al mantener los datos recientes en el nivel de almacenamiento activo. A continuación, defina las políticas de retención de datos para transferir los datos históricos a un almacenamiento de acceso semiactivo o inactivo. Para obtener más información, consulte [Gestione el almacenamiento de datos en AWS IoT SiteWise](manage-data-storage.md).
También puede importar y exportar metadatos de activos. Para obtener más información, consulte [Metadatos de los activos](file-path-and-schema.md#asset-metadata).
### Integración con otros servicios de
AWS IoT SiteWise se integra con varios AWS servicios para desarrollar una AWS IoT solución completa en la AWS nube. Para obtener más información, consulte [Interactúa con otros AWS servicios](interact-with-other-services.md).
## Casos de uso para AWS IoT SiteWise
AWS IoT SiteWise se utiliza en una variedad de industrias para muchas aplicaciones de recopilación y análisis de datos industriales.
Recopile datos coherentes de todas sus fuentes para ayudar a resolver los problemas rápidamente. AWS IoT SiteWise ofrece monitoreo remoto para recopilar los datos directamente in situ o recopilarlos de múltiples fuentes en muchas instalaciones. AWS IoT SiteWise proporciona la flexibilidad necesaria para las soluciones de datos de IoT industrial.
### Fabricación
AWS IoT SiteWise puede simplificar el proceso de recopilación y utilización de los datos de sus equipos para identificar y minimizar las ineficiencias, lo que mejora las operaciones industriales. AWS IoT SiteWise le ayuda a recopilar datos de las líneas y equipos de fabricación. Con AWS IoT SiteWiseél, puede transferir los datos a la AWS nube y crear métricas de rendimiento para sus equipos y procesos específicos. Puede usar las métricas obtenidas para comprender la efectividad general de sus operaciones e identificar oportunidades de innovación y mejora. También puede ver su proceso de fabricación e identificar deficiencias en los equipos y procesos, brechas de producción o defectos en los productos.
### Alimentos y bebidas
Las instalaciones del sector de alimentos y bebidas manejan una amplia variedad de procesos, que incluyen moler granos para hacer harina, faenar y empacar carne, y preparar, cocinar y congelar alimentos para microondas. Las plantas de procesamiento de alimentos a menudo abarca muchas ubicaciones, con operadores de equipo e instalación que supervisan los procesos y el equipo desde una ubicación centralizada. Por ejemplo, las unidades de refrigeración evalúan la gestión y la caducidad de los ingredientes. Supervisan la generación de residuos en todas las instalaciones para garantizar la eficiencia operativa. Con él AWS IoT SiteWise, puede agrupar los flujos de datos de los sensores procedentes de varios lugares por línea de producción e instalaciones para que sus ingenieros de procesos puedan comprender mejor las instalaciones y realizar mejoras en ellas.
### Energía y servicios públicos
Con él AWS IoT SiteWise, puede resolver los problemas de los equipos de forma más fácil y eficiente. Puede supervisar el rendimiento de los activos de forma remota y en tiempo real. Acceda a datos históricos de los equipos desde cualquier lugar para identificar posibles problemas, enviar activos precisos y prevenir y solucionar los problemas con mayor rapidez.
# Uso de este servicio con un AWS SDK
AWS Los kits de desarrollo de software (SDKs) están disponibles para muchos lenguajes de programación populares. Cada SDK proporciona una API, ejemplos de código y documentación que facilitan a los desarrolladores la creación de aplicaciones en su lenguaje preferido.
| Documentación de SDK | Ejemplos de código |
| --- | --- |
| [AWS SDK para C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-cpp) | [AWS SDK para C\$1\$1 ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp) |
| [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli) | [AWS CLI ejemplos de código](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/cli_2_code_examples.html) |
| [AWS SDK para Go](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go) | [AWS SDK para Go ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/gov2) |
| [AWS SDK para Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java) | [AWS SDK para Java ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2) |
| [AWS SDK para JavaScript](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript) | [AWS SDK para JavaScript ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3) |
| [AWS SDK para Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-kotlin) | [AWS SDK para Kotlin ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin) |
| [AWS SDK para .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net) | [AWS SDK para .NET ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3) |
| [AWS SDK para PHP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-php) | [AWS SDK para PHP ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php) |
| [Herramientas de AWS para PowerShell](https://docs.aws.amazon.com/powershell) | [Herramientas de AWS para PowerShell ejemplos de código](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/powershell_5_code_examples.html) |
| [AWS SDK para Python (Boto3)](https://docs.aws.amazon.com/pythonsdk) | [AWS SDK para Python (Boto3) ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python) |
| [AWS SDK para Ruby](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-ruby) | [AWS SDK para Ruby ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/ruby) |
| [AWS SDK para Rust](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-rust) | [AWS SDK para Rust ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/rustv1) |
| [AWS SDK para SAP ABAP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sapabap) | [AWS SDK para SAP ABAP ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap) |
| [AWS SDK para Swift](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-swift) | [AWS SDK para Swift ejemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift) |
**Ejemplo de disponibilidad**
¿No encuentra lo que necesita? Solicite un ejemplo de código a través del enlace de **Enviar comentarios** que se encuentra al final de esta página.
# AWS IoT SiteWise conceptos
Los siguientes son los conceptos básicos de AWS IoT SiteWise:
**Agregado**
Los agregados son métricas o mediciones fundamentales que AWS IoT SiteWise se calculan automáticamente para todos los datos de series temporales. Para obtener más información, consulte [La propiedad del activo de consulta se agrega en AWS IoT SiteWise](aggregates.md).
**activo**
Cuando introduce o ingiere datos de su equipo industrial, cada uno AWS IoT SiteWise de sus dispositivos, equipos y procesos se muestra como activos. Cada activo tiene datos asociados. Por ejemplo, un equipo podría tener un número de serie, una ubicación, una marca y un modelo y una fecha de instalación. También puede tener valores de series temporales para disponibilidad, rendimiento, calidad, temperatura, presión, etc. Agrupe los activos en jerarquías para permitir que los activos accedan a datos almacenados en sus activos secundarios. Para obtener más información, consulte [Modelado de activos industriales](industrial-asset-models.md).
**Jerarquía de activos**
Configure jerarquías de activos para crear representaciones lógicas de sus operaciones industriales. Para ello, defina una jerarquía en un modelo de activos y asocie los activos creados a partir de ese modelo a la jerarquía especificada. Las métricas de los activos principales pueden combinar datos de las propiedades de los activos secundarios, lo que le permite calcular métricas que ofrecen información sobre sus operaciones generales o sobre una parte específica de ellas. Para obtener más información, consulte [Definición de jerarquías de modelos de activos](define-asset-hierarchies.md).
**Modelo de activos**
Cada activo se crea utilizando un modelo de activos. Los modelos de activos son estructuras que definen y normalizan el formato de los activos. Garantizan la coherencia de la información en varios activos del mismo tipo, lo que permite gestionar datos en activos que representan grupos de dispositivos. En cada modelo de activos, puede definir [atributos](#concept-attribute), entradas de serie temporal ([medidas](#concept-measurement)), transformaciones de serie temporal ([transformaciones](#concept-transform)), agregaciones de serie temporal ([métricas](#concept-metric)) y [jerarquías de activos](#concept-hierarchy). Para obtener más información, consulte [Modelado de activos industriales](industrial-asset-models.md).
Seleccione dónde desea que se procesan las propiedades de su modelo de activos configurando su modelo de activos para la periferia. Utilice esta característica para gestionar y supervisar los datos de los activos en los dispositivos locales.
**Propiedad de activo**
Las propiedades de activo son las estructuras dentro de cada activo que contienen datos industriales. Cada propiedad tiene un tipo de datos y también puede tener una unidad. Una propiedad puede ser un [atributo](#concept-attribute), una [medida](#concept-measurement), una [transformación](#concept-transform) o una [métrica](#concept-metric). Para obtener más información, consulte [Definición de propiedades de datos](asset-properties.md).
Configure las propiedades de los activos para que se procesen en la periferia. Para obtener más información sobre el procesamiento de datos en la periferia, consulte [Configure una fuente OPC UA en Edge SiteWise](configure-opcua-source.md).
**Atributo**
Los atributos son propiedades de un activo que normalmente permanecen constantes, como el fabricante o la ubicación del dispositivo. Los atributos pueden tener valores predefinidos. Cada activo creado a partir de un modelo de activos incluye los valores predeterminados de los atributos definidos en dicho modelo. Para obtener más información, consulte [Definición de datos estáticos (atributos)](attributes.md).
**Modelo de cómputo**
A `ComputationModel` es una abstracción para ciertos tipos de cómputo que se puede aplicar a los datos. Define el modelo de un conjunto de cálculos, en el que los usuarios pueden describir la entrada, la salida y la configuración de un motor de cálculo específico. `ComputationModel`es un recurso nuevo con ARN y tiene estado y está versionado. Para obtener más información, consulte [Crear un modelo de cálculo ()AWS CLI](anom-detection-sensors-asset.md#create-computation-model).
**Panel de control**
Cada proyecto contiene un conjunto de paneles. Los paneles proporcionan un conjunto de visualizaciones para los valores de un conjunto de activos. Los propietarios de proyectos crean los paneles y las visualizaciones que contiene. Cuando un propietario de proyecto está listo para compartir el conjunto de paneles, el propietario puede invitar a observadores al proyecto, lo que les da acceso a todos los paneles del mismo. Si desea un conjunto distinto de observadores para distintos paneles, debe dividir los paneles entre proyectos. Cuando los observadores consultan paneles, pueden personalizar el intervalo de tiempo para buscar datos específicos.
**Conjunto de datos **
Los conjuntos de datos son conjuntos de datos que representan datos de series temporales, non-time-series datos y datos no relacionados con el equipo, como los horarios de los turnos, los registros de mantenimiento y las bases de datos de los empleados. Son compatibles con datos externos y utilizan AWS IoT SiteWise capacidades analíticas. Incluye las fuentes del conjunto de datos, el esquema del conjunto de datos y los parámetros del conjunto de datos. El AWS IoT SiteWise Asistente usa conjuntos de datos que consumen los índices de Amazon Kendra.
**Flujo de datos**
Introduzca o ingiera datos industriales AWS IoT SiteWise incluso antes de crear modelos y activos. AWS IoT SiteWise genera automáticamente flujos de datos para recopilar flujos de datos sin procesar de su equipo.
**Alias de flujo de datos**
Los alias de flujo de datos le ayudan a identificar fácilmente un flujo de datos. Por ejemplo, el alias `server1-windfarm/3/turbine/7/temperature` indica los valores de temperatura procedentes de la turbina \$17 del parque eólico \$13. El término `server1` es el nombre del origen de datos que ayuda a identificar el servidor OPC UA y `server1-` es un prefijo asociado a todos los flujos de datos notificados desde este servidor OPC UA.
**Asociación de flujos de datos**
Después de crear modelos de activos y activos, asocie los flujos de datos con las propiedades de los activos definidas en sus activos para estructurar los datos. AWS IoT SiteWise a continuación, puede utilizar modelos de activos y activos para gestionar los datos entrantes de sus flujos de datos. También puede disociar los flujos de datos de las propiedades de activo. Para obtener más información, consulte [Gestione los flujos de datos para AWS IoT SiteWise](manage-data-streams.md).
**Destinos**
Los destinos en SiteWise Edge representan los puntos finales a los que desea enviar la telemetría o los datos procesados. SiteWise Edge admite la capa AWS IoT SiteWise activa, la ingesta en búfer o un bucket de Amazon S3 como destinos. Puede configurar los destinos para suscribirse a temas específicos de MQTT mediante filtros de ruta. Para obtener más información, consulte [Comprenda los destinos de AWS IoT SiteWise Edge](gw-destinations.md#source-destination).
**Fórmula**
Cada propiedad de [transformación](#concept-transform) y [métrica](#concept-metric) tiene una fórmula que define de qué forma la propiedad transforma o agrega datos. Las fórmulas constan de entradas de propiedad, operadores y funciones que ofrece AWS IoT SiteWise. Para obtener más información, consulte [Uso de expresiones de fórmula](formula-expressions.md).
**Interfaz**
Una interfaz es un tipo de modelo que define una estructura estándar que se puede aplicar a diferentes modelos de activos. Para obtener más información, consulte [Interfaces del modelo de activos](model-interfaces.md).
**Medida**
Las medidas son propiedades de un activo que representan flujos de datos de serie temporal sin procesar de sensores procedentes de un dispositivo o equipo. Para obtener más información, consulte [Definición de flujos de datos procedentes del equipo (mediciones)](measurements.md).
**Métrica**
Las métricas son propiedades que representan datos de serie temporal agregados. Cada métrica va acompañada de una expresión matemática ([fórmula](#concept-formula)) que describe cómo agregar puntos de datos y un intervalo de tiempo para calcular esa agregación. Las métricas generan un único punto de datos para cada intervalo de tiempo especificado. Para obtener más información, consulte [Agregación de datos desde propiedades y otros activos (métricas)](metrics.md).
**MQTT**
El MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) es un protocolo de mensajería ligero para sensores y dispositivos.
**Paquetes**
SiteWise Las pasarelas perimetrales utilizan paquetes para determinar cómo recopilar, procesar y enrutar los datos. Para obtener más información sobre los paquetes disponibles para su puerta de enlace SiteWise Edge, consulte[Utilice paquetes para recopilar y procesar datos en Edge SiteWise](data-packs.md).
Paquete de recopilación de datos
Utilice el paquete de recopilación de datos para que su puerta de enlace SiteWise Edge pueda recopilar sus datos industriales y enviarlos al AWS destino que elija.
Paquete de procesamiento de datos
Utilice el paquete de procesamiento de datos para procesar, almacenar y recuperar sus datos en la periferia durante un máximo de 30 días. Intercambie datos procesados de forma perimetral hacia y desde aplicaciones locales a través SiteWise de Edge. APIs
**OPC UA**
OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) es un protocolo de comunicación para la automatización industrial.
**Filtros de ruta**
Utilice filtros de ruta dentro de una puerta de enlace para suscribirse a los temas de MQTT y publicarlos en los destinos AWS IoT SiteWise compatibles. Todas las fuentes, los canales de procesamiento de datos y los destinos basados en MQTT intercambian datos mediante temas de MQTT en una pasarela V3 autohospedada y habilitada para MQTT. Puede definir filtros de temas para especificar los datos que desea ingerir o enrutar a diferentes destinos.
**Portal**
Un AWS IoT SiteWise Monitor portal es una aplicación web que puede utilizar para visualizar y compartir sus AWS IoT SiteWise datos. Un portal tiene uno o varios administradores y contiene cero o más proyectos.
**Administrador del portal**
Cada portal de SiteWise Monitor tiene uno o más administradores de portal. Los administradores del portal utilizan el portal para crear proyectos que contengan recopilaciones de activos y paneles. A continuación, el administrador del portal asigna activos y propietarios a cada proyecto. Al controlar el acceso al proyecto, los administradores del portal especifican los activos que los propietarios y visores de proyectos pueden ver.
**Proyecto**
Cada portal de SiteWise Monitor contiene un conjunto de proyectos. Cada proyecto tiene un subconjunto de sus activos de AWS IoT SiteWise asociados al mismo. Los propietarios de proyectos crean uno o varios paneles para proporcionar una forma coherente de ver los datos asociados a esos activos. Los propietarios del proyecto pueden invitar a los lectores al proyecto para permitirles ver los activos y paneles del proyecto. El proyecto es la unidad básica para compartir en SiteWise Monitor. Los propietarios del proyecto pueden invitar a los usuarios a los que el AWS administrador les dio acceso al portal. Un usuario debe tener acceso a un portal antes de que un proyecto de ese portal pueda compartirse con ese usuario.
**Propietario del proyecto**
Cada proyecto de SiteWise Monitor tiene propietarios. Los propietarios de proyectos crean visualizaciones en forma de paneles para representar los datos operativos de manera coherente. Cuando los paneles están listos para compartirse, el propietario del proyecto puede invitar a lectores al proyecto. Los propietarios de proyectos también pueden asignar otros propietarios al proyecto. Los propietarios del proyecto pueden configurar los umbrales y los ajustes de notificación de las alarmas.
**Observador de proyectos**
Cada proyecto de SiteWise Monitor tiene visores. Los observadores de proyectos pueden conectarse al portal para ver los paneles creados por los propietarios de proyectos. En cada panel de control, los observadores de proyectos pueden ajustar el intervalo de tiempo para comprender mejor los datos operativos. Los observadores de proyectos solo pueden ver los paneles de los proyectos a los que tienen acceso. Los observadores de proyectos pueden confirmar y posponer alarmas.
**Alias de propiedad**
Tiene la opción de crear alias en las propiedades de los activos, como la ruta de flujo de datos de un servidor OPC UA (por ejemplo,/company/windfarm/3/turbine/7/temperature), lo que simplifica la identificación de la propiedad de un activo durante la ingesta o la recuperación de los datos del activo. Cuando utiliza una [puerta de enlace SiteWise Edge](#concept-gateway) para ingerir datos de los servidores, los alias de sus propiedades deben coincidir con las rutas de sus flujos de datos sin procesar. Para obtener más información, consulte [Gestione los flujos de datos para AWS IoT SiteWise](manage-data-streams.md).
**Notificación de propiedad**
Al habilitar las notificaciones de propiedad para una propiedad de un activo, AWS IoT SiteWise publica un mensaje MQTT AWS IoT Core cada vez que esa propiedad recibe un nuevo valor. La carga útil del mensaje incluye detalles sobre la actualización de ese valor de propiedad. Utilice las notificaciones del valor de la propiedad para crear soluciones que conecten sus datos industriales AWS IoT SiteWise con otros AWS servicios. Para obtener más información, consulte [Interactúa con otros AWS servicios](interact-with-other-services.md).
**SiteWise Puerta de enlace Edge**
Se instala una puerta de enlace SiteWise Edge en las instalaciones del cliente para recopilar, gestionar y dirigir los datos. Una puerta de enlace SiteWise Edge se conecta a sus fuentes de datos industriales a través de varios protocolos para recopilar y procesar datos y enviarlos a la AWS nube. SiteWise Las pasarelas perimetrales también se pueden conectar a fuentes de datos asociadas. Para obtener más información, consulte [Utilice puertas de enlace AWS IoT SiteWise Edge](gateways.md).
**Transformación**
Las transformaciones son propiedades de un activo que representan datos de serie temporal transformados. Cada transformación va acompañada de una expresión matemática ([fórmula](#concept-formula)) que especifica cómo convertir puntos de datos de una forma a otra. Los puntos de datos transformados mantienen una one-to-one relación con los puntos de datos de entrada. Para obtener más información, consulte [Datos de transformación (transformaciones)](transforms.md).
**Visualización**
En cada panel de control, los propietarios de proyectos deciden cómo mostrar las propiedades y alarmas de los activos asociados al proyecto. La disponibilidad puede representarse como un gráfico de líneas, mientras que otros valores pueden mostrarse como gráficos de barras o indicadores clave de rendimiento (KPIs). Las alarmas se visualizan mejor como cuadrículas de estado y líneas temporales de estado. Los propietarios de proyectos personalizan cada visualización para ofrecer la mejor comprensión de los datos de ese activo.