AWS TwinMaker를 통해서 digital twin을 만드는 경우와 같이, 실제 IoT Sensor가 아닌 데이터 시뮬레이터를 통해 동작을 시험하여야 할 필요가 있습니다. 여기서는 IoT Data Generator에 대해 소개하고, Timestream으로 데이터를 모아서, Grafana로 보여주는 일련의 과정을 소개합니다. 전체적인 Architecture는 아래와 같습니다.
IoT Data를 IoT Core의 Rule을 통해 Timestream에 저장하는 인프라 생성 및 배포는 Console을 통해 구현하는 방법과 AWS CDK를 이용해 구현하는 방법을 각각 설명하고 있습니다. 처음에 IoT Service들에 익숙해질때가지는 Console을 이용하지만, 장기적으로 인프라를 관리하기 위해서는 AWS CDK와 같은 IaC툴을 사용하는것이 좋습니다.
IoT Data Generator는 IoT Data Generator의 Concept과 구조에 대해 설명합니다. IoT Data Generator는 Python으로 각종 IoT Data Souce를 생성하여, MQTT로 IoT Core로 보낼 수 있습니다. 이것은 실행중에 쉽게 add, remove, enable, disable, adjust/modify와 같은 작업을 수행할 수 있으며, 여러개의 Data Source를 각각의 설정 파일을 통해 쉽게 생성 할 수 있습니다.
IoT Data Generator 설정에서는 IoT Data Generator에 동작시키기 위한 환경을 설정하고 동작시험을 하는 방법에 대해 설명합니다.
- IoT Data Generator 설정후에 아래처럼 Data를 생성하여 IoT Core로 전송합니다.
$ python3 simulator.py
Wed Jul 6 20:34:54 2022
Wed Jul 6 20:34:54 2022 Water rig Pump 3 RPM last value = 1 new value = 1
Wed Jul 6 20:34:54 2022 Water rig Pump 2 RPM last value = 48 new value = 49
Wed Jul 6 20:34:54 2022 Water rig Pump 1 RPM last value = 38 new value = 39
Wed Jul 6 20:34:55 2022
Wed Jul 6 20:34:55 2022 Water rig Pump 3 RPM last value = 1 new value = 1
Wed Jul 6 20:34:55 2022 Water rig Pump 2 RPM last value = 49 new value = 50
Wed Jul 6 20:34:55 2022 Water rig Pump 1 RPM last value = 39 new value = 40
Wed Jul 6 20:34:56 2022이때, IoT Core로 인입되는 json포멧의 데이터는 "sim/test"라는 Topic으로 인입되고, 포맷은 아래와 같습니다. 여기서 "value"가 Measure이고 "alias"는 Dimension에 해당합니다.
{
"alias": "sage-5/DeviceSet/PLC_1/Memory/Pump3_Speed_RPM",
"ts": 1657075869,
"value": 35
}-
Timestram을 따라 Timestream database와 Table을 생성합니다.
-
IoT Rule설정에 따라 IoT core로 들어오는 Data를 Timestream에 저장합니다.
-
Timestream에 저장된 데이터를 Query해보기 위하여 Query Editor Console로 접속합니다. 이때 Query문으로 "SELECT * FROM "DataGenerator"."IoTData" WHERE alias = 'sage-5/DeviceSet/PLC_1/Memory/Pump2_Speed_RPM' AND time between ago(15m) and now() ORDER BY time DESC LIMIT 10"라고 입력하고 [Run]을 하면 아래와 같이 IoT Data Generator가 생성하여 IoT Core로 인입되어, Timestream에 저장된 데이터를 확인 할 수 있습니다.
아래는 Grafana 설정를 이용하여 TRIANGLE, RAMPUP, PWM50PC와 같은 파형을 생성한 모습입니다.
인프라를 지속적으로 관리하기 위해서는 AWS CDK와 같은 IaC를 툴을 사용하여야 합니다.
AWS CDK를 이용한 IoT 인프라 구축에서는 IoT Core Rule과 Timestream을 정의하고 인프라를 배포합니다.
Ingesting Data into Amazon Timestream with AWS IoT Core
aws-cdk-lib.aws_timestream module