Amazon Monitron은 더 이상 신규 고객에게 공개되지 않습니다. 기존 고객은 정상적으로 서비스를 계속 이용할 수 있습니다. Amazon Monitron과 유사한 기능은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/maintain-access-and-consider-alternatives-for-amazon-monitron)을 참조하세요. 기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon Monitron Kinesis 데이터 내보내기 v2 Amazon Monitron에서 들어오는 측정 데이터와 해당 추론 결과를 내보내고 실시간 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터 내보내기는 라이브 데이터를 Kinesis로 스트리밍합니다. **Topics** + [Kinesis 스트림으로 데이터 내보내기](#exporting-stream-procedure-v2) + [라이브 데이터 내보내기 설정 편집](#edit-live-export-v2) + [라이브 데이터 내보내기 중지](#stop-kinesis-export-v2) + [데이터 내보내기 오류 보기](#viewing-kinesis-export-errors-v2) + [Kinesis 스트림에서 서버 측 암호화 사용](#data-export-server-side-encryption-v2) + [Amazon CloudWatch Logs를 사용한 모니터링](data-export-cloudwatch-logs-v2.md) + [Amazon S3에서 데이터 저장하기](kinesis-store-S3-v2.md) + [Lambda를 사용한 데이터 처리](data-export-lambda-v2.md) + [v2 데이터 내보내기 스키마의 이해](data-export-schema-v2.md) + [Kinesis v1에서 v2로 마이그레이션](migration-from-v1-to-v2.md) ## Kinesis 스트림으로 데이터 내보내기 1. 프로젝트 메인 페이지의 페이지 하단 오른쪽에서 **라이브 데이터 내보내기 시작**을 선택합니다. 1. **Kinesis 데이터 스트림 선택**에서 다음 중 하나를 수행합니다. + 검색 칸에 기존 스트림의 이름을 입력합니다. 그런 다음 5단계로 건너뜁니다. + **새 데이터 스트림 생성**을 선택합니다. 1. **데이터 스트림 만들기** 페이지의 **데이터 스트림 구성**에서 데이터 스트림 이름을 입력합니다. 1. 데이터 스트림 용량에서 용량 모드를 선택합니다. + 데이터 스트림의 처리량 요구 사항을 예측할 수 없고 가변적이면 **온디맨드**를 선택하세요. + 데이터 스트림의 처리량 요구 사항을 안정적으로 추정할 수 있다면 **프로비저닝됨**을 선택하세요. 그런 다음 프로비저닝된 샤드에서 만들려는 샤드 수를 입력하거나 **샤드 추정기**를 선택합니다. 1. **데이터 스트림 생성**을 선택합니다. ## 라이브 데이터 내보내기 설정 편집 라이브 데이터 내보내기 설정을 편집하려면 다음과 같이 하세요. 1. Amazon Monitron 콘솔을 엽니다. 1. 탐색 창에서 **프로젝트**를 선택합니다. 1. 프로젝트가 여러 개 있는 경우 내보내기 설정을 편집하려는 프로젝트를 선택합니다. 1. 프로젝트 기본 페이지의 **라이브 데이터 내보내기**에 있는 **작업** 드롭다운 메뉴에서 **라이브 데이터 내보내기 설정 편집**을 선택합니다. ## 라이브 데이터 내보내기 중지 1. Amazon Monitron 콘솔을 엽니다. 1. 탐색 창에서 **프로젝트**를 선택합니다. 1. 프로젝트가 여러 개 있는 경우 내보내기 설정을 편집하려는 프로젝트를 선택합니다. 1. 프로젝트 기본 페이지의 **라이브 데이터 내보내기**에 있는 **작업** 드롭다운 메뉴에서 **라이브 데이터 내보내기 중지**를 선택합니다. 1. 팝업 창에서 **중지**를 선택합니다. ## 데이터 내보내기 오류 보기 CloudWatch Logs 인터페이스에서 오류 메시지를 보려면 다음과 같이 하세요. + Amazon Monitron 콘솔의 프로젝트 메인 페이지에 있는 **라이브 데이터 내보내기**에서 **CloudWatch 로그 그룹**을 선택합니다. ## Kinesis 스트림에서 서버 측 암호화 사용 Kinesis 데이터 내보내기를 설정하기 전에 Kinesis 스트림에 대해 서버 측 암호화를 활성화할 수 있습니다. 그러나 Kinesis 데이터 내보내기를 설정한 후 서버 측 암호화를 활성화하면 Amazon Monitron은 스트림에 게시할 수 없습니다. 이는 Amazon Monitron이 Kinesis로 전송된 데이터를 암호화할 수 있도록 [kms:GenerateDataKey](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/APIReference/API_GenerateDataKey.html)를 호출할 권한이 없기 때문입니다. 이 문제를 해결하려면 구성을 변경하지 말고 [라이브 데이터 내보내기 설정 편집](#edit-live-export-v2)의 지침을 따르세요. 이렇게 하면 설정한 암호화가 내보내기 구성과 연결됩니다. # Amazon CloudWatch Logs를 사용한 모니터링 Amazon CloudWatch Logs를 사용하여 Amazon Monitron 라이브 데이터 내보내기를 모니터링할 수 있습니다. 측정값 내보내기에 실패하면 Amazon Monitron은 CloudWatch Logs에 로그 이벤트를 전송합니다. 또한 오류 로그에 지표 필터를 설정하여 지표를 생성하고 경보를 설정할 수 있습니다. 특정 임계값을 설정하고 해당 임계값이 충족될 때 알림을 전송하거나 조치를 취할 수 있습니다. 자세한 내용은 [CloudWatch 사용 설명서](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)를 참조하세요. Amazon Monitron은 /aws/monitron/data-export/\$1HASH\$1ID\$1 로그 그룹에 로그 이벤트를 보냅니다. 로그 이벤트의 JSON 형식은 다음과 같습니다. ``` { "assetName": "string", "destination": "string", "errorCode": "string", "errorMessage": "string", "eventId": "string", "eventType": "string", "positionName": "string", "projectName": "string", "projectId": "string", "sensorId": "string", "gatewayId": "string", "siteName": "string", "timestamp": "string" } ``` assetName + 앱에 표시되는 자산 이름 + 유형: 문자열 destination + Kinesis 데이터 스트림의 ARN + 유형: 문자열 + 패턴: arn:aws:kinesis:\$1\$1REGION\$1\$1:\$1\$1AWS\$1ACCOUNT\$1ID\$1\$1:stream/\$1\$1STREAM\$1NAME\$1\$1 errorCode + 오류 코드 + 타입: 문자열 + 유효 값: `INTERNAL_SEVER_ERROR | KINESIS_RESOURCE_NOT_FOUND | KINESIS_PROVISIONED_THROUGHPUT_EXCEEDED | KMS_ACCESS_DENIED | KMS_NOT_FOUND | KMS_DISABLED | KMS_INVALID_STATE | KMS_THROTTLING` errorMessage + 상세 오류 메시지 + 유형: 문자열 eventId + 각 측정값 내보내기에 해당하는 고유 이벤트 ID + 유형: 문자열 eventType + 현재 이벤트 유형 + 타입: 문자열 + 유효한 값: `measurement` ` | gatewayConnected` ` | gatewayDisconnected` ` | sensorConnected` ` | sensorDisconnected` ` | assetStateTransition` positionName + 앱에 표시된 센서 위치 이름 + 유형: 문자열 projectName + 앱 및 콘솔에 표시되는 프로젝트 이름 + 유형: 문자열 projectID + Amazon Monitron 프로젝트에 해당하는 고유한 프로젝트 ID + 유형: 문자열 sensorID + 측정값이 전송되는 센서의 물리적 ID + 유형: 문자열 gatewayID + Amazon Monitron 서비스로 데이터를 전송하는 데 사용되는 게이트웨이의 물리적 ID + 유형: 문자열 siteName + 앱에 표시된 사이트 이름 + 유형: 문자열 timestamp + Amazon Monitron 서비스가 측정값을 UTC로 수신할 때의 타임스탬프 + 유형: 문자열 + 패턴: yyyy-mm-dd hh:mm:ss.SSS # Amazon S3에서 데이터 저장하기 내보낸 데이터를 Amazon S3에 저장하려면 다음 절차를 따르세요. **Topics** + [콘솔에서 Kinesis를 수동으로 구성하기](#kinesis-configure-console-v2) ## 콘솔에서 Kinesis를 수동으로 구성하기 1. AWS Management Console에 로그인하고 https://console.aws.amazon.com/kinesis Kinesis 콘솔을 엽니다. 1. 탐색 창에서 **전송 스트림**을 선택합니다. 1. **전송 스트림 생성**을 선택합니다. 1. 소스에서 **Amazon Kinesis Data Streams**를 선택합니다. 1. 대상으로 **Amazon S3**를 선택합니다. 1. **소스 설정, Kinesis 데이터 스트림**에서 Kinesis 데이터 스트림의 ARN을 입력합니다. 1. **전송 스트림 이름**에 Kinesis 데이터 스트림의 이름을 입력합니다. 1. **대상 설정**에서 Amazon S3 버킷을 선택하거나 버킷 URI를 입력합니다. 1. (선택 사항) JSON용 인라인 파싱을 사용하여 동적 파티셔닝을 활성화합니다. 이 옵션은 소스 정보와 타임스탬프를 기반으로 스트리밍 측정 데이터를 분할하려는 경우에 적합합니다. 예제: + **동적 파티셔닝**에서 **활성화**를 선택합니다. + **새 줄 구분자**에서 **활성화**를 선택합니다. + **JSON의 인라인 파싱** **활성화**를 선택합니다. + **동적 파티셔닝 키**에서 다음을 추가합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/Monitron/latest/user-guide/kinesis-store-S3-v2.html) 1. **동적 파티셔닝 키 적용**을 선택하고 생성된 Amazon S3 버킷 접두사가 `!{partitionKeyFromQuery:project}/!{partitionKeyFromQuery:site}/!{partitionKeyFromQuery:time}/`인지 확인합니다. 1. Amazon S3에서 객체는 다음 키 형식을 사용합니다: `/project={projectName}/site={siteName}/time={yyyy-mm-dd 00:00:00}/{filename}`. 1. **전송 스트림 생성**을 선택합니다. # Lambda를 사용한 데이터 처리 **Topics** + [1단계: 함수에 AWS 리소스에 액세스할 수 있는 권한을 부여하는 [IAM 역할](https://docs.aws.amazon.com//lambda/latest/dg/lambda-intro-execution-role.html) 생성](#data-export-lambda-v2-1) + [2단계: Lambda 함수 생성](#create-lambda-function-v2) + [3단계: Lambda 함수 구성](#configure-lambda-function-v2) + [4단계: AWS Lambda 콘솔에서 Kinesis 트리거 활성화](#configure-kinesis-trigger-v2) ## 1단계: 함수에 AWS 리소스에 액세스할 수 있는 권한을 부여하는 [IAM 역할](https://docs.aws.amazon.com//lambda/latest/dg/lambda-intro-execution-role.html) 생성 1. IAM 콘솔에서 [역할 페이지](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/roles)를 엽니다. 1. **역할 생성(Create role)**을 선택합니다. 1. **신뢰할 수 있는 엔터티 선택** 페이지에서 다음을 수행합니다. + **신뢰할 수 있는 엔터티 유형**에서 **AWS 서비스를** 선택합니다. + **사용 사례**에서 **서비스 또는 사용 사례**에서 **Lambda**를 선택합니다. + **다음**을 선택합니다. ![\[IAM role creation interface showing trusted entity selection with AWS 서비스 option chosen.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-role-1.png) 1. **권한 추가** 페이지에서 다음을 수행합니다. + **권한 정책**에서 AWSLambdaKinesisExecutionRole(및 Kinesis 스트림이 암호화된 경우 AWSKeyManagementServicePowerUser)을 선택합니다. + **권한 경계** 설정의 구성을 그대로 둡니다. + **다음**을 선택합니다. ![\[Add permissions interface showing AWSLambdaKinesisExecutionRole policy selected for a new role.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-role-2.png) 1. **이름, 검토 및 생성** 페이지에서 다음을 수행합니다. + **역할 세부 정보의** **역할 이름**에 역할 이름을 입력합니다. 예: *lambda-kinesis-role*. 선택적 **설명을** 추가하도록 선택할 수도 있습니다. + **1단계: 신뢰할 수 있는 엔터티 선택** 및 **2단계: 있는 그대로 권한 추가**에 대한 설정을 그대로 둡니다. **3단계:** 태그를 추가하여 리소스를 추적하도록 선택할 수 있습니다. ![\[IAM role creation interface showing name, review, and create steps with role details and permissions.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-create-role.png) 1. **규칙 생성**을 선택합니다. ## 2단계: Lambda 함수 생성 1. Lambda 콘솔에서 **함수** 페이지를 엽니다. 1. **함수 생성**을 선택합니다. 1. **청사진 사용**을 선택합니다. 1. **청사진** 검색창에서 **kinesis-process-record (nodejs)** 또는 **kinesis-process-record-python**을 검색하고 선택합니다. 1. **구성**을 선택합니다. ![\[Create function interface with options to author from scratch, use a blueprint, or select container image.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-create-function.png) ## 3단계: Lambda 함수 구성 1. **함수 이름**을 선택합니다. 1. 첫 단계에서 만든 역할을 **실행 역할**로 선택합니다. 1. Kinesis 트리거를 구성합니다. 1. Kinesis 스트림을 선택합니다. 1. **함수 생성**을 클릭합니다. ![\[Lambda function configuration form with basic information and Kinesis trigger settings.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/Monitron/latest/user-guide/images/lambda-kinesis-trigger.png) ## 4단계: AWS Lambda 콘솔에서 Kinesis 트리거 활성화 1. **구성** 탭에서 **트리거**를 선택합니다. 1. Kinesis 스트림 이름 옆의 확인란을 선택하고 **활성화**를 선택합니다. ![\[Lambda function configuration page with Triggers tab and Kinesis stream trigger highlighted.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/Monitron/latest/user-guide/images/kinesis-process-record-lambda.png) 이 예제에 사용된 청사진은 선택한 스트림의 로그 데이터만 사용합니다. 나중에 Lambda 함수 코드를 추가로 편집하여 더 복잡한 태스크를 완료할 수 있습니다. # v2 데이터 내보내기 스키마의 이해 각 측정 데이터, 해당 추론 결과, 게이트웨이 연결/연결 해제, 센서 연결/연결 해제 이벤트는 JSON 형식의 Kinesis 데이터 스트림 레코드 하나로 내보내집니다. **Topics** + [v2 스키마 형식](#data-export-schema-format-v2) + [v2 스키마 파라미터](#data-export-schema-parameters-v2) ## v2 스키마 형식 ``` { "timestamp": "string", "eventId": "string", "version": "2.0", "accountId": "string", "projectName": "string", "projectId": "string", "eventType": "measurement|gatewayConnected|gatewayDisconnected|sensorConnected|sensorDisconnected|assetStateTransition", // measurement "eventPayload": { "siteName": "string", "assetName": "string", "positionName": "string", "companyName": "string", "geoLocation": { "latitude": number, "longitude": number }, "address": "string", "serialNumber": "string", "make": "string", "model": "string", "assetPositionURL": "string", "sensor": { "physicalId": "string", "rssi": number }, "gateway": { "physicalId": "string" }, "sequenceNo": number, "features": { "acceleration": { "band0To6000Hz": { "xAxis": { "rms": number }, "yAxis": { "rms": number }, "zAxis": { "rms": number } }, "band10To1000Hz": { "totalVibration": { "absMax": number, "absMin": number, "crestFactor": number, "rms": number }, "xAxis": { "rms": number }, "yAxis": { "rms": number }, "zAxis": { "rms": number } } }, "velocity": { "band10To1000Hz": { "totalVibration": { "absMax": number, "absMin": number, "crestFactor": number, "rms": number }, "xAxis": { "rms": number }, "yAxis": { "rms": number }, "zAxis": { "rms": number } } }, "temperature": number } "models": { "temperatureML": { "previousPersistentClassificationOutput": "string", "persistentClassificationOutput": "string", "pointwiseClassificationOutput": "string" }, "vibrationISO": { "isoClass": "string", "mutedThreshold": "string", "previousPersistentClassificationOutput": "string", "persistentClassificationOutput": "string", "pointwiseClassificationOutput": "string" }, "vibrationML": { "previousPersistentClassificationOutput": "string", "persistentClassificationOutput": "string", "pointwiseClassificationOutput": "string" } }, "assetPositionId": "string" } // sensorConnected "eventPayload": { "siteName": "string", "assetName": "string", "positionName": "string", "companyName": "string", "geoLocation": { "latitude": number, "longitude": number }, "address": "string", "serialNumber": "string", "make": "string", "model": "string", "assetPositionURL": "string", "sensor": { "physicalId": "string" }, "assetPositionId": "string" } // sensorDisconnected "eventPayload": { "siteName": "string", "assetName": "string", "positionName": "string", "companyName": "string", "geoLocation": { "latitude": number, "longitude": number }, "address": "string", "serialNumber": "string", "make": "string", "model": "string", "assetPositionURL": "string", "sensor": { "physicalId": "string" }, "assetPositionId": "string" } // gatewayConnected "eventPayload": { "siteName": "string", "gatewayName": "string", "gatewayListURL": "string", "companyName": "string", "geoLocation": { "latitude": number, "longitude": number }, "address": "string", "gateway": { "physicalId": "string" } } // gatewayDisconnected "eventPayload": { "siteName": "string", "gatewayName": "string", "gatewayListURL": "string", "companyName": "string", "geoLocation": { "latitude": number, "longitude": number }, "address": "string", "gateway": { "physicalId": "string" } } // assetStateTransition "eventPayload": { "siteName": "string", "assetName": "string", "positionName": "string", "companyName": "string", "geoLocation": { "latitude": number, "longitude": number }, "address": "string", "serialNumber": "string", "make": "string", "model": "string", "assetPositionURL": "string", "sensor": { "physicalId": "string" }, "assetTransitionType": "measurement|userInput", "assetState": { "newState": "string", "previousState": "string" }, "closureCode": { "failureMode": "string", "failureCause": "string", "actionTaken": "string", "resolvedModels": list<"string"> }, "assetPositionId": "string" } } ``` ## v2 스키마 파라미터 Amazon Monitron Kinesis 데이터 내보내기 스키마 v2에는 다음과 같은 스키마 파라미터가 포함되어 있습니다. 일부 파라미터는 v1에서 업데이트된 것이고 일부는 v2 고유의 것입니다. 예를 들어 `siteName`은 v1의 첫 번째 수준 파라미터입니다. v2에서는 `eventPayload` 엔티티 아래에서 찾을 수 있는 두 번째 수준 파라미터입니다. timestamp + Amazon Monitron 서비스가 측정값을 UTC로 수신할 때의 타임스탬프 + 유형: 문자열 + 패턴: yyyy-mm-dd hh:mm:ss.SSS eventId + 각 측정에 할당된 고유한 데이터 내보내기 이벤트 ID. 수신한 Kinesis 스트림 레코드의 중복을 제거하는 데 사용할 수 있습니다. + 유형: 문자열 version + 스키마 버전 + 유형: 문자열 + 값: 1.0 또는 2.0 accountId + Monitron 프로젝트의 12자리 AWS 계정 ID + 유형: 문자열 projectName 앱과 콘솔에 표시되는 프로젝트 이름. 유형: 문자열 projectId Amazon Monitron 프로젝트의 고유 ID입니다. 유형: 문자열 eventType + 현재 이벤트 스트림. 각 이벤트 유형에는 전용 `eventPayload` 형식이 있습니다. + 유형: 문자열 + 가능한 값: `measurement`, `gatewayConnected`, `gatewayDisconnected`, `sensorConnected`, `sensorDisconnected`, `assetStateTransition`. **`eventType: measurement`** eventPayload.features.acceleration.band0To6000Hz.xAxis.rms + x축의 주파수 대역 0\$16000Hz에서 관찰된 가속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + 단위: m/s^2 eventPayload.features.acceleration.band0To6000Hz.yAxis.rms + y축의 주파수 대역 0\$16000Hz에서 관찰된 가속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + 단위: m/s^2 eventPayload.features.acceleration.band0To6000Hz.zAxis.rms + z축의 주파수 대역 0\$16000Hz에서 관찰된 가속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + 단위: m/s^2 eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.absMax + 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 절대 최대 가속도 + 형식: 숫자 + 단위: m/s^2 eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.absMin + 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 절대 최소 가속도 + 형식: 숫자 + 단위: m/s^2 eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.crestFactor + 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 가속 파고율 + 형식: 숫자 eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.resultantVector.rms + 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 가속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + m/s^2 eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.xAxis.rms + x축의 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 가속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + m/s^2 eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.yAxis.rms + y축의 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 가속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + m/s^2 eventPayload.features.acceleration.band10To1000Hz.zAxis.rms + z축의 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 가속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + m/s^2 eventPayload.features.temperature + 관찰된 온도 + 형식: 숫자 + °C/도 eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.absMax + 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 절대 최대 속도 + 형식: 숫자 + mm/s eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.absMin + 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 절대 최소 속도 + 형식: 숫자 + mm/s eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.crestFactor + 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 속도 파고율 + 형식: 숫자 eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.resultantVector.rms + 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + mm/s eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.xAxis.rms + x축의 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + mm/s eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.yAxis.rms + y축의 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관찰된 속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + mm/s eventPayload.features.velocity.band10To1000Hz.zAxis.rms + z축의 주파수 대역 10\$11000Hz에서 관측된 속도의 평균 제곱근 + 형식: 숫자 + mm/s eventPayload.sequenceNo + 측정 시퀀스 번호 + 형식: 숫자 eventPayload.assetPositionId + 측정값이 전송되는 센서 위치의 식별자입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.companyName + 자산을 사용하는 회사의 이름입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.geoLocation.latitude + 사이트 물리적 위치의 위도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.geoLocation.longitude + 사이트 물리적 위치의 경도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.address + 사이트의 주소입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.serialNumber + 자산의 일련 번호입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.make + 자산의 제조업체입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.model + 자산의 모델입니다. + 유형: 문자열 `eventType: sensorConnected` siteName + 앱에 표시된 사이트 이름 + 유형: 문자열 assetName + 앱에 표시되는 자산 이름 + 유형: 문자열 positionName + 앱에 표시된 센서 위치 이름 + 유형: 문자열 assetPositionURL + 앱에 표시된 센서 URL + 유형: 문자열 physicalID + 측정값이 전송되는 센서의 물리적 ID + 유형: 문자열 eventPayload.assetPositionId + 상태가 변경된 센서 위치의 식별자입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.companyName + 자산을 사용하는 회사의 이름입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.geoLocation.latitude + 사이트 물리적 위치의 위도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.geoLocation.longitude + 사이트 물리적 위치의 경도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.address + 사이트의 주소입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.serialNumber + 자산의 일련 번호입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.make + 자산의 제조업체입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.model + 자산의 모델입니다. + 유형: 문자열 `eventType: sensorDisconnected` siteName + 앱에 표시된 사이트 이름 + 유형: 문자열 assetName + 앱에 표시되는 자산 이름 + 유형: 문자열 positionName + 앱에 표시된 센서 위치 이름 + 유형: 문자열 assetPositionURL + 앱에 표시된 센서 URL + 유형: 문자열 physicalID + 측정값이 전송되는 센서의 물리적 ID + 유형: 문자열 eventPayload.assetPositionId + 상태가 변경된 센서 위치의 식별자입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.companyName + 자산을 사용하는 회사의 이름입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.geoLocation.latitude + 사이트 물리적 위치의 위도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.geoLocation.longitude + 사이트 물리적 위치의 경도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.address + 사이트의 주소입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.serialNumber + 자산의 일련 번호입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.make + 자산의 제조업체입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.model + 자산의 모델입니다. + 유형: 문자열 `eventType: gatewayConnected` eventPayload.siteName + 앱에 표시된 사이트 이름 + 유형: 문자열 eventPayload.gatewayName + 앱에 표시된 게이트웨이의 이름. + 유형: 문자열 eventPayload.gatewayListURL + 앱에 표시된 게이트웨이 URL + 유형: 문자열 eventPayload.gateway.physicalID + Amazon Monitron 서비스에 데이터를 전송하기 위해 방금 연결된 게이트웨이의 물리적 ID + 유형: 문자열 eventPayload.companyName + 자산을 사용하는 회사의 이름입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.geoLocation.latitude + 사이트 물리적 위치의 위도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.geoLocation.longitude + 사이트 물리적 위치의 경도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.address + 사이트의 주소입니다. + 유형: 문자열 `eventType: gatewayDisconnected` siteName + 앱에 표시된 사이트 이름 + 유형: 문자열 gatewayName + 앱에 표시된 게이트웨이의 이름. + 유형: 문자열 gatewayListURL + 앱에 표시된 게이트웨이 URL + 유형: 문자열 physicalID + Amazon Monitron 서비스에 데이터를 전송하기 위해 방금 연결된 게이트웨이의 물리적 ID + 유형: 문자열 eventPayload.companyName + 자산을 사용하는 회사의 이름입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.geoLocation.latitude + 사이트 물리적 위치의 위도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.geoLocation.longitude + 사이트 물리적 위치의 경도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.address + 사이트의 주소입니다. + 유형: 문자열 `eventType: assetStateTransition` eventPayload.siteName + 앱에 표시된 사이트 이름 + 유형: 문자열 eventPayload.assetName + 앱에 표시되는 자산 이름 + 유형: 문자열 eventPayload.positionName + 앱에 표시된 센서 위치 이름 + 유형: 문자열 eventPayload.assetPositionURL + 앱에 표시된 센서 URL + 유형: 문자열 eventPayload.sensor.physicalID + 측정값이 전송되는 센서의 물리적 ID + 유형: 문자열 eventPayload.assetTransitionType + 자산 상태 전환의 원인 + 유형: 문자열 + 가능한 값: `measurement` 또는 `userInput` eventPayload.assetState.newState + 자산의 새 상태 + 유형: 문자열 eventPayload.assetState.previousState + 자산의 이전 상태 + 유형: 문자열 eventPayload.closureCode.failureMode + 이 장애를 인지했을 때 사용자가 선택한 장애 모드 + 유형: 문자열 + 가능한 값: `NO_ISSUE` \$1 `BLOCKAGE` \$1 `CAVITATION` \$1 `CORROSION` \$1 `DEPOSIT` \$1 `IMBALANCE` \$1 `LUBRICATION` \$1 `MISALIGNMENT` \$1 `OTHER` \$1 `RESONANCE` \$1 `ROTATING_LOOSENESS` \$1 `STRUCTURAL_LOOSENESS` \$1 `TRANSMITTED_FAULT` \$1 `UNDETERMINED` eventPayload.closureCode.failureCause + 장애를 인지했을 때 사용자가 앱 드롭다운에서 선택한 장애 원인입니다. + 유형: 문자열 + 가능한 값: `ADMINISTRATION` \$1 `DESIGN` \$1 `FABRICATION` \$1 `MAINTENANCE` \$1 `OPERATION` \$1 `OTHER` \$1 `QUALITY` \$1 `UNDETERMINED` \$1 `WEAR` eventPayload.closureCode.actionTaken + 사용자가 앱 드롭다운에서 선택한 대로 이 예외 항목을 종료할 때 취해진 조치입니다. + 유형: 문자열 + 가능한 값: `ADJUST` \$1 `CLEAN` \$1 `LUBRICATE` \$1 `MODIFY` \$1 `NO_ACTION` \$1 `OTHER` \$1 `OVERHAUL` \$1 `REPLACE` eventPayload.closureCode.resolvedModels + 문제를 지적한 모델 세트. + 유형: 문자열 목록 + 가능한 값: `vibrationISO` \$1 `vibrationML` \$1 `temperatureML` eventPayload.assetPositionId + 상태가 변경된 자산 위치의 식별자입니다. + 유형: 문자열 models.temperatureML.persistentClassificationOutput + 기계 학습 기반 온도 모델의 지속적 분류 출력 + 형식: 숫자 + 유효한 값: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM` models.temperatureML.pointwiseClassificationOutput + 기계 학습 기반 온도 모델의 점별 분류 출력 + 타입: 문자열 + 유효 값: `UNKNOWN | INITIALIZING | HEALTHY | WARNING | ALARM` models.vibrationISO.isoClass + ISO 기반 진동 모델에서 사용하는 ISO 20816 등급(기계 진동의 측정 및 평가 표준) + 타입: 문자열 + 유효 값: `CLASS1 | CLASS2 | CLASS3 | CLASS4` models.vibrationISO.mutedThreshold + ISO 기반 진동 모델의 알림을 음소거하기 위한 임계값 + 타입: 문자열 + 유효 값: `WARNING | ALARM` models.vibrationISO.persistentClassificationOutput + ISO 기반 진동 모델의 지속적 분류 출력 + 타입: 문자열 + 유효 값: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM` models.vibrationISO.pointwiseClassificationOutput + ISO 기반 진동 모델의 포인트별 분류 출력 + 타입: 문자열 + 유효 값: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM | MUTED_WARNING | MUTED_ALARM` models.vibrationML.persistentClassificationOutput + 기계 학습 기반 진동 모델의 지속적 분류 출력 + 타입: 문자열 + 유효 값: `UNKNOWN | HEALTHY | WARNING | ALARM` models.vibrationML.pointwiseClassificationOutput + 기계 학습 기반 진동 모델의 포인트별 분류 출력 + 타입: 문자열 + 유효 값: `UNKNOWN | INITIALIZING | HEALTHY | WARNING | ALARM` assetState.newState + 측정을 처리한 후의 기계 상태 + 타입: 문자열 + 유효 값: `UNKNOWN | HEALTHY | NEEDS_MAINTENANCE | WARNING | ALARM` assetState.previousState + 측정을 처리하기 전의 기계 상태 + 타입: 문자열 + 유효 값: `UNKNOWN | HEALTHY | NEEDS_MAINTENANCE | WARNING | ALARM` eventPayload.companyName + 자산을 사용하는 회사의 이름입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.geoLocation.latitude + 사이트 물리적 위치의 위도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.geoLocation.longitude + 사이트 물리적 위치의 경도입니다. + 형식: 숫자 eventPayload.address + 사이트의 주소입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.serialNumber + 자산의 일련 번호입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.make + 자산의 제조업체입니다. + 유형: 문자열 eventPayload.model + 자산의 모델입니다. + 유형: 문자열 # Kinesis v1에서 v2로 마이그레이션 현재 v1 데이터 스키마를 사용하고 있다면 이미 Amazon S3로 데이터를 보내고 있거나 Lambda로 데이터 스트림 페이로드를 추가로 처리하고 있을 수 있습니다. **Topics** + [데이터 스키마를 v2로 업데이트](#updating-to-v2) + [Lambda를 사용한 데이터 처리 업데이트](#updating-with-lam) ## 데이터 스키마를 v2로 업데이트 v1 스키마로 데이터 스트림을 이미 구성한 경우, 다음을 수행하여 데이터 내보내기 프로세스를 업데이트할 수 있습니다. 1. Amazon Monitron 콘솔을 엽니다. 1. 프로젝트로 이동합니다. 1. [현재 라이브 데이터 내보내기](monitron-kinesis-export-v2.md#stop-kinesis-export-v2)를 중지합니다. 1. 라이브 데이터 내보내기를 시작하여 새 데이터 스트림을 생성합니다. 1. 새로 생성한 데이터 스트림을 선택합니다. 1. **라이브 데이터 내보내기 시작**을 선택합니다. 이때 새 스키마가 데이터 스트림을 통해 페이로드를 전송합니다. 1. (선택 사항) Kinesis 콘솔로 이동하여 이전 데이터 스트림을 삭제합니다. 1. v2 스키마를 사용하여 새로 생성한 데이터 스트림의 새 전송 방법을 구성하세요. 이제 새 스트림이 v2 스키마를 준수하는 페이로드를 새 버킷으로 전송합니다. 이러한 버킷의 모든 데이터를 처리하려는 경우 두 개의 서로 다른 버킷을 사용하여 일관된 형식을 유지하는 것이 좋습니다. 예를 들어 Athena 및와 같은 다른 서비스를 사용합니다 AWS Glue. **참고** Amazon S3로 데이터를 전송하는 경우, v2 스키마를 사용하여 Amazon S3에 데이터를 전송하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 [내보낸 데이터를 Amazon S3에 저장](kinesis-store-S3-v2.md#kinesis-store-S3-title-v2)하는 방법을 알아보세요. **참고** Lambda 함수를 사용하여 페이로드를 처리했다면 [Lambda로 데이터를 처리](https://docs.aws.amazon.com/Monitron/latest/user-guide/data-export-lambda.html)하는 방법을 알아보세요. [Lambda로 업데이트](#updating-with-lam) 섹션에서 자세한 내용을 참조할 수도 있습니다. ## Lambda를 사용한 데이터 처리 업데이트 Lambda로 데이터 처리를 업데이트하려면 v2 데이터 스트림이 이제 이벤트 기반이라는 점을 고려해야 합니다. 초기 v1 Lambda 코드는 다음과 비슷했을 수 있습니다. ``` import base64 def main_handler(event): # Kinesis "data" blob is base64 encoded so decode here: for record in event['Records']: payload = base64.b64decode(record["kinesis"]["data"]) measurement = payload["measurement"] projectDisplayName = payload["projectDisplayName"] # Process the content of the measurement # ... ``` v1 데이터 스키마가 지원 중단 경로에 있으므로 이전 Lambda 코드는 모든 새 데이터 스트림에서 작동하지 않습니다. 다음 Python 샘플 코드는 데이터 스키마 v2를 사용하여 Kinesis 스트림의 이벤트를 처리합니다. 이 코드는 새 `eventType` 파라미터를 사용하여 처리 방향을 적절한 핸들러로 지정합니다. ``` import base64 handlers = { "measurement": measurementEventHandler, "gatewayConnected": gatewayConnectedEventHandler, "gatewayDisconnected": gatewayDisconnectedEventHandler, "sensorConnected": sensorConnectedEventHandler, "sensorDisconnected": sensorDisconnectedEventHandler, } def main_handler(event): # Kinesis "data" blob is base64 encoded so decode here: for record in event['Records']: payload = base64.b64decode(record["kinesis"]["data"]) eventType = payload["eventType"] if eventType not in handler.keys(): log.info("No event handler found for the event type: {event['eventType']}") return # Invoke the appropriate handler based on the event type. eventPayload = payload["eventPayload"] eventHandler = handlers[eventType] eventHandler(eventPayload) def measurementEventHandler(measurementEventPayload): # Handle measurement event projectName = measurementEventPayload["projectName"] # ... def gatewayConnectedEventHandler(gatewayConnectedEventPayload): # Handle gateway connected event # Other event handler functions ```