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# Caminhos de arquivo e esquemas de dados salvos na camada fria
<a name="file-path-and-schema"></a>

AWS IoT SiteWise armazena seus dados na camada fria replicando séries temporais, incluindo medições, métricas, transformações e agregados, além de definições de ativos e modelos de ativos. A seguir, descrevemos os caminhos de arquivo e os esquemas de dados enviados para a camada fria.

**Topics**
+ [Dados do equipamento (medições)](#measurements-file-path-and-schema)
+ [Métricas, transformações e agregados](#metrics-file-path-and-schema)
+ [Metadados de ativos](#asset-metadata)
+ [Metadados de hierarquia de ativos](#asset-hierarchy-metadata)
+ [Arquivos de índice de dados de armazenamento](#storage-data-index)

## Dados do equipamento (medições)
<a name="measurements-file-path-and-schema"></a>

AWS IoT SiteWise exporta dados do equipamento (medições) para a camada fria uma vez a cada seis horas. Os dados brutos são salvos na camada fria no formato [Apache AVRO](https://avro.apache.org) (`.avro`).

### Caminho do arquivo
<a name="measurements-file-path"></a>

AWS IoT SiteWise armazena dados do equipamento (medições) na camada fria usando o modelo a seguir.

```
{{{keyPrefix}}}/raw/startYear={{{startYear}}}/startMonth={{{startMonth}}}/startDay={{{startDay}}}/seriesBucket={{{seriesBucket}}}/raw_{{{timeseriesId}}}_{{{startTimestamp}}}_{{{quality}}}.avro
```

Cada caminho de arquivo para dados brutos no Amazon S3 contém os seguintes componentes:

#### Caminho do arquivo
<a name="storage-paths-schemas-file-path"></a>


| Componente do caminho | Description | 
| --- | --- | 
| `keyPrefix` | O prefixo do Amazon S3 que você especificou na configuração de armazenamento. AWS IoT SiteWise O Amazon S3 usa o prefixo como nome de pasta no bucket. | 
| `raw` | A pasta que armazena dados de séries temporais do equipamento (medições). A pasta `raw` é salva na pasta de prefixos. | 
| `seriesBucket` | Um número hexadecimal entre 00 e ff. Esse número é derivado de `timeSeriesId`. Essa partição é usada para aumentar a taxa de transferência ao AWS IoT SiteWise gravar na camada fria. Ao usar o Amazon Athena para executar consultas, você pode usar a partição para particionamento refinado, a fim de melhorar o desempenho da consulta.<br />`seriesBucket` e `timeSeriesBucket` nos metadados do ativo são o mesmo número. | 
| `startYear` | O ano do horário de início exclusivo associado aos dados de séries temporais. | 
| `startMonth` | O mês do horário de início exclusivo associado aos dados de séries temporais. | 
| `startDay` | O dia do mês do horário de início exclusivo associado aos dados de séries temporais. | 
| `fileName` | O nome do arquivo usa o caractere sublinhado (\_) como delimitador para separar:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/iot-sitewise/latest/userguide/file-path-and-schema.html)<br />O arquivo é salvo no formato `.avro` usando a compressão [Rápida](https://github.com/google/snappy). | 

**Example caminho do arquivo para dados brutos na camada fria**  
`keyPrefix/raw/startYear=2021/startMonth=1/startDay=2/seriesBucket=a2/raw_7020c8e2-e6db-40fa-9845-ed0dddd4c77d_95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a_1609577700_GOOD.avro`

### Campos
<a name="measurements-fields"></a>

O esquema de dados brutos exportados para a camada fria contém os seguintes campos:

 AWS IoT SiteWise aconselha os clientes a implementarem o suporte para a evolução do esquema em sistemas que leem dados brutos do nível frio, pois podem ser introduzidos campos adicionais no futuro.

 Os dados nulos são representados como todos os campos de valor sendo nulos. No entanto, os clientes ainda receberão o tipo de dados correto ao fazer consultas com AWS IoT SiteWise APIs. 

#### Campos
<a name="measurements-fields-subsection"></a>


| Nome do campo | Tipos suportados | Tipo padrão | Description | 
| --- | --- | --- | --- | 
| `seriesId` | `string` | N/A | A ID que identifica os dados de série temporais do equipamento (medições). Você pode usar esse campo para unir dados brutos e metadados de ativos em consultas. | 
| `timeInSeconds` | `long` | N/D | O carimbo de data e hora, em segundos, no formato de época do Unix. Os dados fracionários de nanossegundos são fornecidos por `offsetInNanos`. | 
| `offsetInNanos` | `long` | N/D | O deslocamento em nanossegundos de `timeInSeconds`. | 
| `quality` | `string` | N/D | A qualidade do valor de série temporal. | 
| `doubleValue` | `double` ou `null` | `null` | Dados de séries temporais tipo duplo (número de ponto flutuante). | 
| `stringValue` | `string` ou `null` | `null` | Dados de séries temporais tipo string (sequência de caracteres). | 
| `integerValue` | `int` ou `null` | `null` | Dados de séries temporais tipo inteiro (número inteiro). | 
| `booleanValue` | `boolean` ou `null` | `null` | Dados de séries temporais tipo Booleanos (verdadeiro ou falso). | 
| `jsonValue` | `string` ou `null` | `null` | Dados de séries temporais do tipo JSON (tipos de dados complexos armazenados como string). | 
| `recordVersion` | `long` ou `null` | `null` | O número da versão para o registro. Você pode usar o número da versão para selecionar o registro mais recente. Os registros mais recentes têm números de versão maiores. | 

**Example dados brutos na camada fria**  

```
  {"seriesId":"e9687d2a-0dbe-4f65-9ed6-6f443cba41f7_95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a","timeInSeconds":1625675887,"offsetInNanos":0,"quality":"GOOD","doubleValue":{"double":0.75},"stringValue":null,"integerValue":null,"booleanValue":null,"jsonValue":null,"recordVersion":null}
  {"seriesId":"e9687d2a-0dbe-4f65-9ed6-6f443cba41f7_95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a","timeInSeconds":1625675889,"offsetInNanos":0,"quality":"GOOD","doubleValue":{"double":0.69},"stringValue":null,"integerValue":null,"booleanValue":null,"jsonValue":null,"recordVersion":null}
  {"seriesId":"e9687d2a-0dbe-4f65-9ed6-6f443cba41f7_95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a","timeInSeconds":1625675890,"offsetInNanos":0,"quality":"GOOD","doubleValue":{"double":0.66},"stringValue":null,"integerValue":null,"booleanValue":null,"jsonValue":null,"recordVersion":null}
  {"seriesId":"e9687d2a-0dbe-4f65-9ed6-6f443cba41f7_95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a","timeInSeconds":1625675891,"offsetInNanos":0,"quality":"GOOD","doubleValue":{"double":0.92},"stringValue":null,"integerValue":null,"booleanValue":null,"jsonValue":null,"recordVersion":null}
  {"seriesId":"e9687d2a-0dbe-4f65-9ed6-6f443cba41f7_95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a","timeInSeconds":1625675892,"offsetInNanos":0,"quality":"GOOD","doubleValue":{"double":0.73},"stringValue":null,"integerValue":null,"booleanValue":null,"jsonValue":null,"recordVersion":null}
```

## Métricas, transformações e agregados
<a name="metrics-file-path-and-schema"></a>

AWS IoT SiteWise exporta métricas, transforma e agrega para o nível frio uma vez a cada seis horas. Métricas, transformações e agregados são salvos na camada fria, no formato [Apache AVRO](https://avro.apache.org) (`.avro`).

### Caminho do arquivo
<a name="metrics-file-path"></a>

AWS IoT SiteWise armazena métricas, transformações e agregados na camada fria usando o modelo a seguir.

```
{{{keyPrefix}}}/agg/startYear={{{startYear}}}/startMonth={{{startMonth}}}/startDay={{{startDay}}}/seriesBucket={{{seriesBucket}}}/agg_{{{timeseriesId}}}_{{{startTimestamp}}}_{{{quality}}}.avro
```

Cada caminho de arquivo para métricas, transformações e agregados no Amazon S3 contém os seguintes componentes:

#### Caminho do arquivo
<a name="metrics-file-path-subsection"></a>


| Componente do caminho | Description | 
| --- | --- | 
| `keyPrefix` | O prefixo do Amazon S3 que você especificou na configuração de armazenamento. AWS IoT SiteWise O Amazon S3 usa o prefixo como nome de pasta no bucket. | 
| `agg` | A pasta que armazena dados de séries temporais das métricas. A pasta `agg` é salva na pasta de prefixos. | 
| `seriesBucket` | Um número hexadecimal entre 00 e ff. Esse número é derivado de `timeSeriesId`. Essa partição é usada para aumentar a taxa de transferência ao AWS IoT SiteWise gravar na camada fria. Ao usar o Amazon Athena para executar consultas, você pode usar a partição para particionamento refinado, a fim de melhorar o desempenho da consulta.<br />`seriesBucket` e `timeSeriesBucket` nos metadados do ativo são o mesmo número. | 
| `startYear` | O ano do horário de início exclusivo associado aos dados de séries temporais. | 
| `startMonth` | O mês do horário de início exclusivo associado aos dados de séries temporais. | 
| `startDay` | O dia do mês do horário de início exclusivo associado aos dados de séries temporais. | 
| `fileName` | O nome do arquivo usa o caractere sublinhado (\_) como delimitador para separar:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/iot-sitewise/latest/userguide/file-path-and-schema.html)<br />O arquivo é salvo no formato `.avro` usando a compressão [Rápida](https://github.com/google/snappy). | 

**Example caminho do arquivo para métricas na camada fria**  
`keyPrefix/agg/startYear=2021/startMonth=1/startDay=2/seriesBucket=a2/agg_7020c8e2-e6db-40fa-9845-ed0dddd4c77d_95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a_1609577700_GOOD.avro`

### Campos
<a name="metrics-fields"></a>

O esquema de métricas, transformações e agregados que são exportados para a camada fria contém os seguintes campos:

#### Campos
<a name="metrics-fields-subsection"></a>


| Nome do campo | Tipos suportados | Tipo padrão | Description | 
| --- | --- | --- | --- | 
| `seriesId` | `string` | N/D | A ID que identifica dados de séries temporais de equipamentos, métricas ou transformações. Você pode usar esse campo para unir dados brutos e metadados de ativos em consultas. | 
| `timeInSeconds` | `long` | N/D | O carimbo de data e hora, em segundos, no formato de época do Unix. Os dados fracionários de nanossegundos são fornecidos por `offsetInNanos`. | 
| `offsetInNanos` | `long` | N/D | O deslocamento em nanossegundos de `timeInSeconds`. | 
| `quality` | `string` | N/D | A qualidade pela qual filtram-se os dados de ativos. | 
| `resolution` | `string` | N/D | O intervalo de tempo no qual agregam-se os dados. | 
| `count` | `double` ou `null` | `null` | O número total de pontos de dados das variáveis fornecidas ao longo do intervalo de tempo atual. | 
| `average` | `double` ou `null` | `null` | A média dos valores das variáveis fornecidas ao longo do intervalo de tempo atual. | 
| `min` | `double` ou `null` | `null` | O valor mínimo dos valores das variáveis fornecidas ao longo do intervalo de tempo atual. | 
| `max` | `boolean` ou `null` | `null` | O valor máximo das variáveis fornecidas ao longo do intervalo de tempo atual. | 
| `sum` | `string` ou `null` | `null` | A soma dos valores das variáveis fornecidas ao longo do intervalo de tempo atual. | 
| `recordVersion` | `long` ou `null` | `null` | O número da versão para o registro. Você pode usar o número da versão para selecionar o registro mais recente. Os registros mais recentes têm números de versão maiores. | 

**Example Dados métricos na camada fria**  

```
{"seriesId":"f74c2828-5317-4df3-ba16-6d41b5bcb531","timeInSeconds":1637334060,"offsetInNanos":0,"quality":"GOOD","resolution":"PT1M","count":31.0,"average":{"double":16.0},"min":{"double":1.0},"max":{"double":31.0},"sum":{"double":496.0},"recordVersion":null}
  {"seriesId":"f74c2828-5317-4df3-ba16-6d41b5bcb531","timeInSeconds":1637334120,"offsetInNanos":0,"quality":"GOOD","resolution":"PT1M","count":29.0,"average":{"double":46.0},"min":{"double":32.0},"max":{"double":60.0},"sum":{"double":1334.0},"recordVersion":null}
  {"seriesId":"f74c2828-5317-4df3-ba16-6d41b5bcb531","timeInSeconds":1637334540,"offsetInNanos":0,"quality":"GOOD","resolution":"PT1M","count":31.0,"average":{"double":16.0},"min":{"double":1.0},"max":{"double":31.0},"sum":{"double":496.0},"recordVersion":null}
  {"seriesId":"f74c2828-5317-4df3-ba16-6d41b5bcb531","timeInSeconds":1637334600,"offsetInNanos":0,"quality":"GOOD","resolution":"PT1M","count":29.0,"average":{"double":46.0},"min":{"double":32.0},"max":{"double":60.0},"sum":{"double":1334.0},"recordVersion":null}
  {"seriesId":"f74c2828-5317-4df3-ba16-6d41b5bcb531","timeInSeconds":1637335020,"offsetInNanos":0,"quality":"GOOD","resolution":"PT1M","count":31.0,"average":{"double":16.0},"min":{"double":1.0},"max":{"double":31.0},"sum":{"double":496.0},"recordVersion":null}
```

## Metadados de ativos
<a name="asset-metadata"></a>

Quando você ativa AWS IoT SiteWise a exportação de dados para a camada fria pela primeira vez, os metadados do ativo são exportados para a camada fria. Após a configuração inicial, AWS IoT SiteWise exporta metadados do ativo para a camada somente quando você altera as definições do modelo do ativo ou as definições do ativo. Os metadados de ativo são salvos no nível frio no formato JSON delimitado por nova linha (`.ndjson`).

### Caminho do arquivo
<a name="asset-metadata-file-path"></a>

AWS IoT SiteWise armazena metadados de ativos na camada fria usando o modelo a seguir.

```
{{{keyPrefix}}}/asset_metadata/asset_{{{assetId}}}.ndjson
```

Cada caminho de arquivo para metadados de ativos na camada fria contém os seguintes componentes:

#### Caminho do arquivo
<a name="asset-metadata-file-path-subsection"></a>


| Componente do caminho | Description | 
| --- | --- | 
| `keyPrefix` | O prefixo do Amazon S3 que você especificou na configuração de armazenamento AWS IoT SiteWise s. O Amazon S3 usa o prefixo como nome de pasta no bucket. | 
| `asset_metadata` | A pasta que armazena os metadados do ativo. A pasta `asset_metadata` é salva na pasta de prefixos. | 
| `fileName` | O nome do arquivo usa o caractere sublinhado (\_) como delimitador para separar:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/iot-sitewise/latest/userguide/file-path-and-schema.html)<br />O arquivo é salvo no formato `.ndjson`. | 

**Example caminho de arquivo para metadados de ativos na camada mais fria**  
`keyPrefix/asset_metadata/asset_35901915-d476-4dca-8637-d9ed4df939ed.ndjson`

### Campos
<a name="asset-metadata-fields"></a>

O esquema dos metadados do ativo exportado para a camada fria contém os seguintes campos:

#### Campos
<a name="asset-metadata-fields-subsection"></a>


| Nome do campo | Description | 
| --- | --- | 
| `assetId` | ID do ativo. | 
| `assetName` | O nome do ativo. | 
| `assetExternalId` | O ID externo do ativo. | 
| `assetModelId` | ID do modelo de ativo usada para criá-lo. | 
| `assetModelName` | O nome do modelo do ativo. | 
| `assetModelExternalId` | O ID externo do modelo de ativo. | 
| `assetPropertyId` | A ID da propriedade do ativo. | 
| `assetPropertyName` | O nome da propriedade do ativo. | 
| `assetPropertyExternalId` | O ID externo da propriedade de ativo. | 
| `assetPropertyDataType` | O tipo de dados da propriedade do ativo. | 
| `assetPropertyUnit` | A unidade da propriedade do ativo (por exemplo, `Newtons` e `RPM`). | 
| `assetPropertyAlias` | O alias que identifica a propriedade de ativo, como um caminho de fluxo de dados do servidor OPC UA (por exemplo, `/company/windfarm/3/turbine/7/temperature`). | 
| `timeSeriesId` | A ID que identifica dados de séries temporais de equipamentos, métricas ou transformações. Você pode usar esse campo para unir dados brutos e metadados de ativos em consultas. | 
| `timeSeriesBucket` | Um número hexadecimal entre 00 e ff. Esse número é derivado de `timeSeriesId`. Essa partição é usada para aumentar a taxa de transferência ao AWS IoT SiteWise gravar na camada fria. Ao usar o Amazon Athena para executar consultas, você pode usar a partição para particionamento refinado, a fim de melhorar o desempenho da consulta.<br />`timeSeriesBucket` e `seriesBucket` no caminho do arquivo para os dados brutos são o mesmo número. | 
| `assetCompositeModelId` | O ID do modelo composto. | 
| `assetCompositeModelExternalId` | O ID externo do modelo composto. | 
| `assetCompositeModelDescription` | A descrição do modelo composto. | 
| `assetCompositeModelName` | O nome do modelo composto. | 
| `assetCompositeModelType` | O tipo do modelo composto. Para modelos compostos de alarme, este tipo é `AWS/ALARM`. | 
| `assetCreationDate` | A data na qual o ativo foi criado, no horário de época do Unix. | 
| `assetLastUpdateDate` | A data na qual o ativo foi atualizado pela última vez, no horário de época do Unix. | 
| `assetStatusErrorCode` | O código do erro. | 
| `assetStatusErrorMessage` | A mensagem de erro. | 
| `assetStatusState` | O status atual do ativo. | 

**Example metadados de ativos na camada fria**  

```
  {"assetId":"7020c8e2-e6db-40fa-9845-ed0dddd4c77d","assetExternalId":null,"assetName":"Wind Turbine Asset 2","assetModelId":"ec1d924f-f07d-444f-b072-e2994c165d35","assetModelExternalId":null,"assetModelName":"Wind Turbine Asset Model","assetPropertyId":"95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a","assetPropertyExternalId":null,"assetPropertyName":"Temperature","assetPropertyDataType":"DOUBLE","assetPropertyUnit":"Celsius","assetPropertyAlias":"USA/Washington/Seattle/WT2/temp","timeSeriesId":"7020c8e2-e6db-40fa-9845-ed0dddd4c77d_95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a","timeSeriesBucket":"f6","assetArn":null,"assetCompositeModelDescription":null,"assetCompositeModelName":null,"assetCompositeModelType":null,"assetCompositeModelId":null,"assetCompositeModelExternalId":null,"assetCreationDate":1619466323,"assetLastUpdateDate":1623859856,"assetStatusErrorCode":null,"assetStatusErrorMessage":null,"assetStatusState":"ACTIVE"}
  {"assetId":"7020c8e2-e6db-40fa-9845-ed0dddd4c77d","assetExternalId":null,"assetName":"Wind Turbine Asset 2","assetModelId":"ec1d924f-f07d-444f-b072-e2994c165d35","assetModelExternalId":null,"assetModelName":"Wind Turbine Asset Model","assetPropertyId":"c706d54d-4c11-42dc-9a01-63662fc697b4","assetPropertyExternalId":null,"assetPropertyName":"Pressure","assetPropertyDataType":"DOUBLE","assetPropertyUnit":"KiloPascal","assetPropertyAlias":"USA/Washington/Seattle/WT2/pressure","timeSeriesId":"7020c8e2-e6db-40fa-9845-ed0dddd4c77d_c706d54d-4c11-42dc-9a01-63662fc697b4","timeSeriesBucket":"1e","assetArn":null,"assetCompositeModelDescription":null,"assetCompositeModelName":null,"assetCompositeModelType":null,"assetCompositeModelId":null,"assetCompositeModelExternalId":null,"assetCreationDate":1619466323,"assetLastUpdateDate":1623859856,"assetStatusErrorCode":null,"assetStatusErrorMessage":null,"assetStatusState":"ACTIVE"}
  {"assetId":"7020c8e2-e6db-40fa-9845-ed0dddd4c77d","assetExternalId":null,"assetName":"Wind Turbine Asset 2","assetModelId":"ec1d924f-f07d-444f-b072-e2994c165d35","assetModelExternalId":null,"assetModelName":"Wind Turbine Asset Model","assetPropertyId":"8cf1162f-dead-4fbe-b468-c8e24cde9f50","assetPropertyExternalId":null,"assetPropertyName":"Max Temperature","assetPropertyDataType":"DOUBLE","assetPropertyUnit":null,"assetPropertyAlias":null,"timeSeriesId":"7020c8e2-e6db-40fa-9845-ed0dddd4c77d_8cf1162f-dead-4fbe-b468-c8e24cde9f50","timeSeriesBucket":"d7","assetArn":null,"assetCompositeModelDescription":null,"assetCompositeModelName":null,"assetCompositeModelType":null,"assetCompositeModelId":null,"assetCompositeModelExternalId":null,"assetCreationDate":1619466323,"assetLastUpdateDate":1623859856,"assetStatusErrorCode":null,"assetStatusErrorMessage":null,"assetStatusState":"ACTIVE"}
  {"assetId":"3a5f2a22-3b37-4332-9c1c-404ea1d73fab","assetExternalId":null,"assetName":"BatchAssetDouble1","assetModelId":"814bdfd8-24db-4a33-8d9b-ebc75e75e827","assetModelExternalId":null,"assetModelName":"FlashTestAssetModelDouble","assetPropertyId":"6b7e1532-175b-4c02-b410-ab401a9176ed","assetPropertyExternalId":null,"assetPropertyName":"measurementProperty","assetPropertyDataType":"DOUBLE","assetPropertyUnit":"u","assetPropertyAlias":null,"timeSeriesId":"ab19f4fa-7e7b-4247-ae89-ff316f5ff8aa","timeSeriesBucket":"af","assetArn":null,"assetCompositeModelDescription":null,"assetCompositeModelName":null,"assetCompositeModelType":null,"assetCompositeModelId":null,"assetCompositeModelExternalId":null,"assetCreationDate":1646960106,"assetLastUpdateDate":1646960106,"assetStatusErrorCode":null,"assetStatusErrorMessage":null,"assetStatusState":"ACTIVE"}
```

## Metadados de hierarquia de ativos
<a name="asset-hierarchy-metadata"></a>

Quando você ativa AWS IoT SiteWise para salvar dados na camada fria pela primeira vez, os metadados da hierarquia de ativos são exportados para a camada fria. Após a configuração inicial, AWS IoT SiteWise exporta os metadados da hierarquia de ativos para a camada fria somente quando você faz alterações no modelo do ativo ou nas definições do ativo. Os metadados da hierarquia de ativos são salvos no nível frio no formato JSON delimitado por nova linha (`.ndjson`).

Um identificador externo para a hierarquia, o ativo de destino ou o ativo de origem é recuperado chamando a [DescribeAsset](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/APIReference/API_DescribeAsset.html)API. 

### Caminho do arquivo
<a name="asset-hierarchy-metadata-file-path"></a>

AWS IoT SiteWise armazena metadados da hierarquia de ativos na camada fria usando o modelo a seguir.

```
{{{keyPrefix}}}/asset_hierarchy_metadata/{{{parentAssetId}}}_{{{hierarchyId}}}.ndjson
```

Cada caminho de arquivo para metadados da hierarquia do ativo na camada fria contém os seguintes componentes:

#### Caminho do arquivo
<a name="asset-hierarchy-metadata-file-path-subsection"></a>


| Componente do caminho | Description | 
| --- | --- | 
| `keyPrefix` | O prefixo do Amazon S3 que você especificou na configuração de armazenamento. AWS IoT SiteWise O Amazon S3 usa o prefixo como nome de pasta no bucket. | 
| `asset_hierarchy_metadata` | A pasta que armazena os metadados da hierarquia do ativo. A pasta `asset_hierarchy_metadata` é salva na pasta de prefixos. | 
| `fileName` | O nome do arquivo usa o caractere sublinhado (\_) como delimitador para separar:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/iot-sitewise/latest/userguide/file-path-and-schema.html)<br />O arquivo é salvo no formato `.ndjson`. | 

**Example caminho do arquivo para metadados da hierarquia do ativo na camada fria**  
`keyPrefix/asset_hierarchy_metadata/35901915-d476-4dca-8637-d9ed4df939ed_c5b3ced8-589a-48c7-9998-cdccfc9747a0.ndjson`

### Campos
<a name="asset-hierarchy-metadata-fields"></a>

O esquema dos metadados da hierarquia do ativo exportados para a camada fria contém os seguintes campos:

#### Campos
<a name="asset-hierarchy-metadata-fields-subsection"></a>


| Nome do campo | Description | 
| --- | --- | 
| `sourceAssetId` | ID do ativo de origem nessa relação de ativos. | 
| `targetAssetId` | ID do ativo de destino nessa relação de ativos. | 
| `hierarchyId` | ID da hierarquia. | 
| `associationType` | O tipo de associação dessa relação de ativos. <br />O valor deve ser `CHILD`. O ativo de destino é um ativo filho do ativo de origem. | 

**Example metadados da hierarquia do ativo na camada fria**  

```
{"sourceAssetId":"80388e72-2284-44fb-9c89-bfbaf0dfedd2","targetAssetId":"2b866c25-0c74-4750-bdf5-b73683c8a2a2","hierarchyId":"bbed9f59-0412-4585-a61d-6044db526aee","associationType":"CHILD"}
  {"sourceAssetId":"80388e72-2284-44fb-9c89-bfbaf0dfedd2","targetAssetId":"6b51246e-984d-460d-bc0b-470ea47d1e31","hierarchyId":"bbed9f59-0412-4585-a61d-6044db526aee","associationType":"CHILD"}
```

**Para visualizar seus dados na camada fria:**

1. Navegue até o [console do Amazon S3](https://console.aws.amazon.com/s3/).

1. No painel de navegação, escolha **Buckets** e, em seguida, o bucket do Amazon S3.

1. Navegue até a pasta contendo os dados brutos, os metadados do ativo, ou os metadados da hierarquia do ativo.

1. Selecione os arquivos e em **Ações**, escolha **Baixar**.

## Arquivos de índice de dados de armazenamento
<a name="storage-data-index"></a>

AWS IoT SiteWise usa esses arquivos para otimizar o desempenho da consulta de dados. Eles aparecem no seu bucket do Amazon S3, mas você não precisa usá-los.

### Caminho do arquivo
<a name="storage-data-index-file-path"></a>

AWS IoT SiteWise armazena arquivos de índice de dados na camada fria usando o modelo a seguir.

```
{{keyPrefix}}/index/series={{timeseriesId}}/startYear={{startYear}}/startMonth={{startMonth}}/startDay={{startDay}}/index_{{timeseriesId}}_{{startTimestamp}}_{{quality}}
```

**Example caminho do arquivo para o arquivo de índice de armazenamento de dados**  
`keyPrefix/index/series=7020c8e2-e6db-40fa-9845-ed0dddd4c77d_95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a/startYear=2022/startMonth=02/startDay=03/index_7020c8e2-e6db-40fa-9845-ed0dddd4c77d_95e63da7-d34e-43e1-bc6f-1b490154b07a_1643846400_GOOD`