データベース

IoT アプリケーションには複数のデータベースがあり、それぞれのデータベースへのデータの書き込み頻度、データベースからのデータの読み取り頻度、データの構造とクエリの方法などの属性に対して選択されます。データベース提供を選択する際に考慮すべき他の条件があります。

AWS には、IoT ソリューションをサポートするいくつかのデータベースサービスがあります。構造化データの場合は、組織データへの高度にスケーラブルなリレーショナルインターフェイスである Amazon Aurora を使用する必要があります。クエリに低レイテンシーが必要で、複数のコンシューマーによって使用される半構造化データには、完全マネージド型、マルチリージョン、マルチマスターデータベースである DynamoDB を使用します。このデータベースは、ミリ秒単位の安定したレイテンシーを実現し、組み込みのセキュリティ、バックアップと復元、インメモリキャッシュを提供します。

未加工で、未フォーマットのイベントデータを保存するには、AWS IoT Analytics を使用します。AWS IoT Analytics では、分析のために IoT データを時系列データストアに保存する前に、フィルター処理、変換、および強化を行います。 Amazon SageMaker AI を使用して、Greengrass Machine Learning Inference などの AWS IoT サービスを使用して、クラウドとエッジで、IoT データに基づく機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを行います。未加工でフォーマット済みの時系列データを Amazon Redshift などのデータウェアハウスソリューションに保存することをご検討ください。フォーマットされてないデータは、Amazon S3 および Amazon Data Firehose を介して Amazon Redshift にインポートできます。フォーマットされていないデータをスケーラブルなマネージド型データストレージソリューションにアーカイブすることで、ビジネスインサイトの取得、データの調査、時間の経過に伴う傾向やパターンの識別を開始できます。

IoT データの履歴傾向を保存して活用することに加えて、デバイスの現在の状態を保存し、すべてのデバイスの現在の状態に対してクエリを実行するシステムが必要です。これにより、IoT データに対する内部分析と顧客向けビューがサポートされます。

AWS IoT Shadow サービスは、デバイスの仮想表現をクラウドに保存するための効果的なメカニズムです。AWS IoT Device Shadow は、各デバイスの現在の状態を管理するのに最適です。さらに、運用上のニーズについてシャドウに対してクエリを実行する必要がある内部チームには、フリートインデックス作成のマネージド型機能を活用します。これにより、IoT レジストリとシャドウメタデータを組み込んだ検索可能なインデックスが提供されます。コンシューマーアプリケーションなど、多数の外部ユーザーにインデックスベースの検索やフィルタリング機能を提供する必要がある場合は、IoT ルールエンジン、Firehose、Amazon ElasticSearch Service を組み合わせてデータを動的にアーカイブし、外部ユーザーにきめ細かなクエリアクセスを許可する形式でデータを保存します。