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# とは何ですか AWS IoT TwinMaker?
AWS IoT TwinMaker は、 AWS IoT 物理システムとデジタルシステムの運用可能なデジタルツインを構築するために使用できるサービスです。 AWS IoT TwinMaker 現実世界のさまざまなセンサー、カメラ、エンタープライズアプリケーションからの測定と分析を使用してデジタルビジュアライゼーションを作成し、実際の工場、建物、または産業プラントの追跡に役立ちます。この実際のデータを使用して、オペレーションのモニタリング、エラーの診断と修正、およびオペレーションの最適化を行うことができます。
デジタルツインは、システムとそのすべての物理コンポーネントとデジタルコンポーネントをライブデジタルで表現したものです。データによって動的に更新され、システムの実際の構造、状態、動作を模倣します。これを利用してビジネスの成果を上げることができます。
エンドユーザーは、ユーザーインターフェースアプリケーションを使用してデジタルツインからのデータを操作します。
## 仕組み
デジタルツインを作成するための最小要件を満たすには、以下を実行する必要があります。
+ デバイス、機器、スペース、プロセスを物理的な場所でモデル化します。
+ これらのモデルを、センサーデータのカメラフィードなどの重要なコンテキスト情報を保存するデータソースに接続します。
+ ビジネス上の意思決定をより効率的に行えるよう、ユーザーがデータやインサイトを理解するのに役立つビジュアライゼーションを作成します。
+ デジタルツインをエンドユーザーが利用できるようにして、ビジネスの成果を高めましょう。
AWS IoT TwinMaker 以下の機能を提供することで、これらの課題に対処します。
+ エンティティコンポーネントシステムナレッジグラフ:デバイス、機器、スペース、 AWS IoT TwinMaker プロセスをナレッジグラフでモデリングするためのツールを提供します。
このナレッジグラフにはシステムに関するメタデータが含まれており、さまざまな場所にあるデータに接続できます。 AWS IoT TwinMaker には、 AWS IoT SiteWise および Kinesis Video Streams に保存されているデータ用のコネクタが組み込まれています。他の場所に保存されているデータへのカスタムコネクタを作成することも可能です。
ナレッジグラフとコネクタを組み合わせることで、異なる場所にあるデータをクエリするための単一のインターフェースが提供されます。
+ Scene Composer: AWS IoT TwinMaker コンソールには、3D でシーンを作成するためのシーン構成ツールがあります。ウェブ表示用に最適化され、.gltfまたは.glb形式に変換された3D/CADモデルをアップロードします。次に、シーンコンポーザーを使用して複数のモデルを1つのシーンに配置し、それぞれの操作を視覚的に表現します。
シーン内のデータをオーバーレイすることもできます。たとえば、センサーからの温度データに接続するタグをシーンの場所に作成できます。これにより、データが位置と関連付けられます。
+ アプリケーション: AWS IoT TwinMaker エンドユーザー向けのダッシュボードアプリケーションの構築に使用できる Grafana と Amazon Managed Grafana 用のプラグインを提供します。
+ サードパーティツール: AWS IoT TwinMaker Mendixはと提携して、産業用IoT向けの完全なソリューションを提供しています。Kinesis Video Streams [AWS などのサービスで Mendix ローコードアプリケーション開発プラットフォーム (LCAP) を使い始めるには AWS IoT TwinMaker、ワークショップ「リーン・デイリー・マネジメント・アプリケーション開発プラットフォーム](https://catalog.workshops.aws/lean-daily-management/en-US) (LCAP) ウィズ・メンディックス」をご覧ください。 AWS IoT TwinMaker AWS IoT SiteWise
## 主要コンセプトとコンポーネント
次の図は、の主要概念がどのように組み合わされているかを示しています。 AWS IoT TwinMaker
![\[AWS IoT TwinMaker ワークスペースは、コンポーネント、エンティティ、シーン、リソースで構成されています。シーンはノードで構成されます。ノードは空でも、タグ、ライト、シェーダが含まれていてもかまいません。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/iot-twinmaker/latest/guide/images/what-is-twinmaker.png)
**注記**
図中のアスタリスク (\$1) は関係を示しています。 one-to-many [各リレーションシップのクォータについては、エンドポイントとクォータをご覧ください。AWS IoT TwinMaker](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/iot-twinmaker.html)
以下のセクションでは、図に示されている概念について説明します。
### ワークスペース
ワークスペースは、デジタルツインアプリケーションの最上位コンテナです。デジタルツイン用のエンティティ、コンポーネント、シーンアセット、その他のリソースの論理セットをこのワークスペース内で作成します。また、デジタルツインアプリケーションとそれに含まれるリソースへのアクセスを管理するためのセキュリティ境界としても機能します。各ワークスペースは、ワークスペースデータが保存されるAmazon S3バケットにリンクされます。IAMロールを使用してワークスペースへのアクセスを制限します。
ワークスペースには複数のコンポーネント、エンティティ、シーン、リソースを含めることができます。コンポーネントタイプ、エンティティ、シーン、またはリソースは1つのワークスペース内にのみ存在します。
### エンティティ-コンポーネントモデル
AWS IoT TwinMaker には、 entity-component-based ナレッジグラフを使用してシステムをモデル化するためのツールが用意されています。エンティティコンポーネントアーキテクチャを使用して、物理システムの表現を作成できます。このエンティティコンポーネントモデルは、**エンティティ**、**コンポーネント**、リレーションシップで構成されています。エンティティコンポーネントシステムの詳細については、[エンティティコンポーネントシステム](https://en.wikipedia.org/wiki/Entity_component_system)を参照してください。
#### エンティティ
エンティティは、デジタルツイン内の要素をデジタル表現したもので、その要素の機能をキャプチャします。この要素には、物理的な機器、コンセプト、プロセスなどがあります。エンティティには**コンポーネント**が関連付けられています。これらの**コンポーネント**は、関連するエンティティのデータとコンテキストを提供します。
を使用すると AWS IoT TwinMaker、エンティティをカスタム階層に整理して、より効率的に管理できます。エンティティとコンポーネントシステムのデフォルトビューは階層型です。
#### コンポーネント
コンポーネントはシーン内のエンティティのコンテキストとデータを提供します。エンティティにコンポーネントを追加します。コンポーネントの有効期間はエンティティの有効期間と関連しています。
コンポーネントは、ドキュメントのリストや地理的位置の座標などの静的データを追加できます。また、や他の時系列クラウドヒストリアンなどの時系列データを含むシステムなど AWS IoT SiteWise 、他のシステムに接続する機能を持つこともできます。
コンポーネントは、データソースと AWS IoT TwinMakerの接続を記述したJSONドキュメントによって定義されます。コンポーネントには、外部データソースやに組み込まれているデータソースを記述できます。 AWS IoT TwinMakerコンポーネントは、JSONドキュメントで指定されているLambda関数を使用して外部データソースにアクセスします。ワークスペースには多数のコンポーネントを含めることができます。コンポーネントは、関連するエンティティを通じてタグにデータを提供します。
AWS IoT TwinMaker には、コンソールから追加できる組み込みコンポーネントがいくつか用意されています。独自のカスタムコンポーネントを作成して、タイムストリームテレメトリや地理空間座標などのデータソースに接続することもできます。例としては、 TimeStreamテレメトリ、地理空間コンポーネント、Snowflakeなどのサードパーティのデータソースへのコネクタなどがあります。
AWS IoT TwinMaker には、一般的なユースケース向けに以下の種類の組み込みコンポーネントが用意されています。
+ **ドキュメント**、指定したURLにあるユーザーマニュアルや画像など。
+ **時系列**、 AWS IoT SiteWiseからのセンサーデータなど。
+ **アラーム**、外部データソースからの時系列アラームなど。
+ **ビデオ**、Kinesis Video Streamsに接続されたIPカメラからのビデオ。
+ **カスタムコンポーネント**、追加のデータソースに接続するためのカスタムコンポーネント。たとえば、カスタムコネクタを作成して、外部に保存されている時系列データに AWS IoT TwinMaker エンティティを接続できます。
##### データソース
データソースはデジタルツインのソースデータの場所です。 AWS IoT TwinMaker 次の 2 種類のデータソースをサポートします。
+ **階層コネクタ**、これにより、外部モデルを AWS IoT TwinMakerに継続的に同期できます。
+ **時系列コネクタ**、これにより、 AWS IoT SiteWiseなどの時系列データベースに接続できます。
##### プロパティ
プロパティは、コンポーネントに含まれる、静的な値と時系列に連動する値の両方です。エンティティにコンポーネントを追加すると、コンポーネント内のプロパティにエンティティの現在の状態に関する詳細が記述されます。
AWS IoT TwinMaker 次の 3 種類のプロパティをサポートします。
+ **単一値、 non-time-seriesプロパティ** — これらのプロパティは通常、静的なキーと値のペアで、 AWS IoT TwinMaker 関連するエンティティのメタデータと一緒に直接格納されます。
+ **時系列プロパティ — AWS IoT TwinMaker これらのプロパティの時系列ストアへの参照を保存します**。デフォルトは最新の値です。
+ **リレーションシッププロパティ**—これらのプロパティには、別のエンティティまたはコンポーネントへの参照が格納されます。たとえば、`seen_by`は、カメラエンティティを、そのカメラによって直接視覚化される別のエンティティに関連付けることができるリレーションシップコンポーネントです。
統合データクエリインターフェイスを使用して、異種データソース間でプロパティ値をクエリできます。
### 視覚化
AWS IoT TwinMaker これを使用して、デジタルツインを 3 次元で表現し、それを Grafana に表示します。シーンを作成するには、既存のCADまたはその他の3Dファイルタイプを使用します。次に、データオーバーレイを使用してデジタルツインに関連するデータを追加します。
#### シーン
シーンは、接続先のデータを視覚的に把握できる 3 次元表現です。 AWS IoT TwinMakerシーンは、環境全体で単一のgltf (GL Transmission Format) またはglb 3Dモデルを使用して作成することも、複数のモデルを組み合わせて作成することもできます。シーンには、シーンの注目ポイントを示す**タグ**も含まれています。
シーンはビジュアライゼーションの最上位のコンテナです。シーンは1つ以上のノードで構成されています。
ワークスペースには複数のシーンを含めることができます。たとえば、ワークスペースには施設の各フロアにつき1つのシーンを含めることができます。
#### リソース
シーンにはリソースが表示され、コンソールにはノードとして表示されます。 AWS IoT TwinMaker シーンには多数のリソースが含まれる場合があります。
リソースとは、シーンを作成するために使用される画像や`glTF`ベースの3次元モデルのことです。リソースは1つの機器を表すことも、サイト全体を表すこともできます。
リソースをシーンに配置するには、.gltfまたは.glbファイルをワークスペースリソースライブラリにアップロードし、シーンに追加します。
#### ユーザーインタフェースを改善
AWS IoT TwinMaker を使用すると、センサーデータなどの重要なコンテキストや情報をシーン内の場所に追加するデータオーバーレイでシーンを拡張できます。
**ノード**：ノードはタグ、ライト、3次元モデルのインスタンスです。空にしてシーン階層に構造を追加することもできます。たとえば、複数のノードを1つの空のノードにまとめることができます。
**タグ**：タグは、（エンティティを通じて）コンポーネントからのデータを表すノードの一種です。タグは、1つのコンポーネントにのみ関連付けることができます。タグは、シーンの特定の`x,y,z`座標位置に追加される注釈です。タグは、エンティティプロパティを使用してこのシーンパーツをナレッジグラフに接続します。タグを使用して、シーン内のアイテム（アラームなど）の動作や外観を設定できます。
**ライト**：シーンにライトを追加して特定のオブジェクトにピントを合わせたり、オブジェクトに影を落として物理的な位置を示すことができます。
**3次元モデル**：3次元モデルは、リソースとしてインポートされた.gltfまたは.glbファイルを視覚的に表現したものです。
**注記**
AWS IoT TwinMaker 重大な人身傷害や死亡につながったり、環境や物的損害を引き起こす可能性のある危険な環境や重要なシステムの運用における使用、またはそれらに関連する使用を目的としたものではありません。
の使用を通じて収集されたデータは、 AWS IoT TwinMaker その使用事例に応じて正確性を評価する必要があります。 AWS IoT TwinMaker 物理システムが安全に動作しているかどうかを評価する目的で、人間が物理システムを監視する代わりに使用すべきではありません。