AWS IoT SiteWise FAQ

Q: AWS IoT SiteWise란 무엇인가요?

AWS IoT SiteWise는 산업 관련 기업이 여러 산업 시설에서 수천 개의 센서 데이터 스트림을 수집, 저장, 구성 및 시각화할 수 있는 관리형 서비스입니다. AWS IoT SiteWise는 시설 현장에 설치된 게이트웨이 디바이스에서 실행되며, 지속적으로 기록 또는 전문 산업용 서버에서 데이터를 수집하고 클라우드로 전송하는 AWS IoT SiteWise Edge 소프트웨어를 포함합니다. 데이터는 AWS IoT Core에서 MQTT 프로토콜을 통해 또는 REST API를 사용하여 AWS IoT SiteWise로 수집될 수도 있습니다. AWS IoT SiteWise를 사용하면 평범한 데이터 수집 및 카탈로그 솔루션을 개발하는 시간을 수개월 단축할 수 있습니다. 대신, 데이터를 사용해 장비 문제를 탐지 및 해결하고, 비효율성을 찾아내며, 프로덕션 생산량을 향상시키는 데 집중할 수 있습니다.

Q: AWS IoT SiteWise를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

AWS IoT SiteWise를 사용하면 산업 운영 시 일반적으로 발생하는 낭비를 줄이기 위해 장비 데이터를 쉽게 수집하고 여기에서 인사이트를 얻을 수 있습니다. 장비별로 센서 데이터를 구조화하여 해당 데이터를 식별하고 검색할 수 있습니다. AWS IoT SiteWise는 장비 및 프로세스에 대해 사용자가 지정한 성능 지표도 계산합니다. 이러한 지표는 장비 문제, 프로덕션의 차이 및 품질 결함과 같은 다양한 낭비 유형을 식별하는 데 도움이 됩니다. SiteWise Edge 소프트웨어를 사용하면 온프레미스에서도 이러한 기능을 사용할 수 있으므로, 공장 현장에서 거의 실시간으로 데이터를 시각화하고 클라우드에 대한 연결이 일시적으로 중단된 경우에도 로컬 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

특히, AWS IoT SiteWise에서는 다음을 지원합니다.
하나의 산업 현장 또는 여러 시설에서 프로세스를 파악하고 개선합니다. 낭비를 줄이려면 종종 다양한 비즈니스 목표를 추적하기 위한 장비 데이터 지표를 계산해야 합니다. AWS IoT SiteWise를 사용하면 산업 엔지니어가 센서 데이터 스트림을 프로덕션 라인별로 그룹화하고 프로덕션 라인을 시설별로 그룹화할 수 있습니다. 그러면 기업 HQ의 분석가는 모든 시설에서 센서 데이터를 손쉽게 쿼리할 수 있습니다. 그리고 AWS IoT SiteWise를 통해 전체 조직에서 사용하도록 장비 및 프로세스별로 구성된 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 생성할 수 있습니다.

장비 문제를 효율적으로 식별하고 해결합니다. 산업 엔지니어가 물리적 장비에서 문제를 찾아내려면 성능 지표가 필요합니다. AWS IoT SiteWise를 사용하면 엔지니어 기술자가 원격으로 각 풍력 발전기와 태양열 발전기의 조건을 이해하고 올바른 리소스를 파견하여 문제를 훨씬 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 그러면 엔지니어는 현장에서 운영 문제를 처리하는 대신, 더 나은 시스템을 이해하고 설계하는 핵심 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. SiteWise Edge를 사용하면 이러한 성능 지표를 온프레미스에서 계산하고 현장에서 실행되는 로컬 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.

AWS IoT SiteWise Monitor 기능으로 디바이스 및 장비의 운영 데이터를 시각화합니다. 코드를 작성하지 않고도 AWS IoT에 연결된 디바이스 및 장비에서 운영 데이터를 시각화하고 해당 데이터와 상호 작용하기 위한 완전관리형 웹 애플리케이션을 생성합니다. AWS IoT SiteWise에 이미 수집되어 모델링된 자산의 데이터를 자동으로 검색하고 시각화합니다. 현재 데이터 값을 보고 자산 데이터의 실시간 추세 차트와 함께 사용자가 정의한 기간에 이전 시계열 자산 데이터 플롯도 볼 수 있습니다. 또한 인터넷 연결이 일시적으로 끊긴 경우에도 SiteWise Edge를 사용하여 로컬로 이러한 웹 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다.

Q: AWS IoT SiteWise의 자산을 사용하여 산업용 장비를 가상으로 나타내려면 어떻게 해야 합니까?

AWS IoT SiteWise에서 자산을 사용하여 산업용 장비 또는 프로세스의 가상 표시를 생성할 수 있습니다. 자산은 하나 이상의 데이터 스트림을 클라우드에 업로드하는 디바이스, 장비 또는 프로세스를 나타냅니다. 예를 들어 풍력 발전용 터빈은 기온, 프로펠러 회전 속도, 전력 출력 시계열 측정치를 AWS IoT SiteWise의 해당 자산으로 전송할 수 있습니다. 온도 데이터를 섭씨에서 화씨로 변환하는 등, 수학식을 사용하여 수신되는 측정치 데이터를 변환하도록 자산을 구성할 수 있습니다. 또한 사용자가 지정한 시간 간격 동안의 자산 데이터 지표를 정의할 수도 있습니다. 자산은 전체 풍력 발전 단지와 같이 디바이스의 논리 그룹을 나타내도록 확장할 수 있습니다. 자산을 다른 자산에 연결하여 복잡한 산업 운영을 나타내는 자산 계층을 생성할 수 있습니다. 이러한 자산은 연결된 하위 자산 내에서 데이터에 액세스할 수 있으므로, 풍력 발전 단지의 순 전력 출력과 같은 집계 지표를 계산할 수 있습니다.

Q: 외부 시스템에 구축된 산업 자산 프레임워크를 가져오고 업데이트하려면 어떻게 해야 하나요?

Sitewise에서 정의한 데이터 형식을 사용하여 산업 현장이나 사업부를 나타내는 자산 모델, 계층 구조, 자산을 비롯한 산업 자산 메타데이터를 가져올 수 있습니다. 자산 모델 및 계층 구조를 가져온 후 업데이트하고 계정 또는 작업 공간 간에 내보낼 수 있습니다. 또한 자산 모델을 재사용 가능한 구성 요소로 생성하여 다양한 장비 간의 차이를 표현할 수 있습니다. 예를 들어 선반 기계와 같은 다른 구성 요소 내에서 중첩 구성 요소로 사용할 수 있는 고유한 속성을 가진 모터 구성 요소 자산 모델을 생성할 수 있습니다. 이러한 중첩된 구성 요소는 CNC 기계와 같은 대규모 자산 모델의 구성 요소로 추가로 사용할 수 있습니다. 구성 요소는 자산 간의 변형을 표현할 수 있는 재사용 가능한 빌딩 블록을 제공하여 변형 표현의 복잡성을 줄여줍니다.

Q: AWS IoT SiteWise Edge를 사용하려면 어떻게 해야 하나요?

AWS IoT SiteWise 콘솔에서 SiteWise Edge 소프트웨어를 다운로드하고 Linux 운영 체제를 지원하는 타사 산업용 컴퓨터 또는 게이트웨이와 같은 로컬 하드웨어에 설치합니다. 또는 AWS Outposts 또는 AWS Snow Family 컴퓨팅 디바이스에 SiteWise Edge 소프트웨어를 설치할 수 있습니다. 그런 다음, 클라우드에서 AWS IoT SiteWise 콘솔을 사용하여 SiteWise Edge 소프트웨어 런타임 기능을 구성합니다. 콘솔을 사용하여 이미 모델링된 사용 가능한 장비 목록(예: 풍력 발전소에서 대기 온도 센서 또는 프로펠러 회전 속도 센서)에서 데이터 원본을 선택합니다. 그리고 사전 정의된 함수 목록 중에서 선택하여 데이터를 샘플링하거나 공통 성능 지표(예: 전반적인 장비 효율성)를 계산하거나 직접 사용자 지정 함수를 정의하여 데이터를 처리할 수 있습니다. 그런 다음 클라우드의 AWS IoT SiteWise로 데이터를 전송하도록 구성할 수 있습니다. 데이터 흐름을 매핑한 후에는 SiteWise Monitor 웹 애플리케이션을 구성하여 데이터 및 계산된 지표를 시각화하는 방법을 구성할 수 있습니다. 마지막으로, 한 번의 클릭으로 이러한 모든 구성 설정을 로컬 게이트웨이에서 실행되는 SiteWise Edge 소프트웨어로 복사하여 배포할 수 있습니다. 엣지 및 클라우드에서 개발을 간소화하기 위해 SiteWise Edge는 클라우드에서와 같이 동일한 SiteWise 쿼리 API를 로컬로 제공합니다. 프로세스 엔지니어 및 운영자를 위해 구축된 로컬 애플리케이션은 이러한 API를 사용하여 온프레미스 게이트웨이에서 거의 실시간으로 데이터 및 지표를 읽을 수 있습니다.

Q: SiteWise Edge가 지원되는 운영 체제는 무엇인가요?

SiteWise Edge는 현재 Linux 또는 Windows 운영 체제를 실행하는 디바이스에서 지원됩니다.

Q: SiteWise Edge가 지원되는 하드웨어는 무엇인가요?

SiteWise Edge는 타사 산업용 게이트웨이 및 컴퓨터, AWS Outposts, AWS Snow Family 컴퓨팅 디바이스에 설치할 수 있습니다.

Q: SiteWise Edge 소프트웨어를 실행하기 위한 최소 하드웨어 요구 사항은 무엇인가요?

데이터 수집 팩과 함께 SiteWise Edge를 실행하려면 게이트웨이 소프트웨어에 최소 1GB의 RAM과 10GB의 사용 가능한 디스크 공간이 할당되어야 합니다. 데이터 처리 팩이 포함된 SiteWise Edge를 실행하려면 4코어 CPU, 16GB RAM, 256GB의 사용 가능한 디스크 공간이 있는 최소 기술 사양을 갖춘 하드웨어가 필요합니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.

Q: 엣지 게이트웨이에서 데이터를 얼마 동안 유지할 수 있습니까?

엣지 게이트웨이에서 최대 30일까지 데이터를 유지할 수 있습니다(허용되는 디스크 공간에 따라 달라질 수 있음).

Q: AWS IoT SiteWise로 장비 데이터를 수집하려면 어떻게 해야 합니까?

AWS IoT SiteWise는 장비 데이터를 수집하는 다양한 방법을 제공합니다. 첫 번째, 서드 파티 산업용 컴퓨터 및 게이트웨이 또는 AWS Outposts 및 AWS Snow Family 컴퓨팅 디바이스에서 SiteWise Edge 소프트웨어를 실행하고, OPC-UA, MQTT와 같은 프로토콜과 AWS 파트너가 지원하는 다양한 프로토콜, 기록 데이터베이스를 사용하여 장비에서 데이터를 읽어 초당 수천 개의 데이터 스트림을 업로드할 수 있습니다.  게이트웨이는 원격 시설에서는 자주 발생하는 간헐적인 인터넷 연결 끊김 현상에 대비해 데이터를 로컬로 캐시할 수 있습니다. 두 번째로, AWS IoT SiteWise는 AWS IoT Core와의 통합을 통해 MQTT 데이터 수집을 지원합니다. AWS IoT Core 메시지 브로커를 사용하여 산업 장비에서 메시지를 게시하는 주제를 구독한 후 AWS IoT Core 규칙 엔진을 사용하여 AWS IoT SiteWise에 메시지를 라우팅할 수 있습니다. 마지막으로, AWS SDK를 사용하여 사용자 지정 엣지 또는 클라우드 애플리케이션에서 데이터를 전송할 수 있습니다.

Q: AWS IoT SiteWise 데이터를 사용자 지정 애플리케이션에 사용하려면 어떻게 해야 하나요?

AWS IoT SiteWise는 사용자 지정 클라우드 애플리케이션에서 장비 데이터 및 계산된 데이터를 사용할 수 있는 두 가지 방법을 제공합니다. 첫 번째, 속성 알림을 사용하여 MQTT 메시지를 통해 정형 IoT 데이터의 스트림을 게시할 수 있습니다. 애플리케이션은 MQTT 주제를 구독하고 장비 데이터와 계산된 데이터가 도달하면 메시지를 수신할 수 있습니다. 이러한 알림을 개별 자산 속성 수준에서 구성하여 애플리케이션이 수신하는 데이터를 선택할 수 있습니다. 두 번째는, AWS SDK에서 AWS IoT SiteWise 쿼리 API를 사용하여 실시간 데이터와 기록 데이터, 그리고 계산된 변환 및 지표를 검색할 수 있습니다. 사용자 지정 엣지 애플리케이션의 경우 로컬로 실행되는 SiteWise Edge 소프트웨어에서 동일한 AWS IoT SiteWise 쿼리 API를 사용하여 실시간 및 기록 데이터와 자산 속성에 대한 계산된 변환 및 지표를 검색할 수 있습니다.

Q: AWS IoT SiteWise는 AWS CloudFormation을 지원하나요?

예. AWS IoT SiteWise 콘솔을 통해 리소스를 수동으로 프로비저닝하거나 사용자 지정 스크립트를 작성하지 않고도 AWS CloudFormation 템플릿을 작성하여 데이터 모으기 및 자산 모델링을 위한 AWS IoT SiteWise 리소스 생성 및 관리를 자동화할 수 있습니다. 또한, 계정 및 리전 전체에서 이러한 템플릿을 재사용하여 일관성을 보장할 수도 있습니다. 

Q: AWS IoT SiteWise Monitor를 사용하기 위한 전제 조건은 무엇입니까?

SiteWise Monitor 웹 애플리케이션을 사용하기 전에 AWS IoT SiteWise로 데이터를 전송하도록 엣지 디바이스 및 장비를 구성해야 합니다. 엣지 데이터는 온프레미스 기록에 저장되므로, AWS로 데이터를 전송하려면 SiteWise Edge를 엣지 게이트웨이에서 실행합니다. MQTT 프로토콜을 사용하여 엣지 데이터를 AWS IoT Core로 전송하면 AWS IoT SiteWise를 규칙 엔진에서 대상 엔드포인트로 선택해야 합니다. 데이터가 AWS로 제공되면 엣지 디바이스 및 장비의 디지털 모델이 AWS IoT SiteWise에서 생성되어야 합니다. 마지막으로 AWS IoT SiteWise로 수집된 장비 데이터를 생성된 자산 모델에 연결하고 실제 엣지 디바이스 및 장비를 나타내는 모델을 인스턴스화해야 합니다. SiteWise Monitor는 AWS IAM Identity Center(AWS SSO의 후속 서비스)를 사용하여 회사 ID로 로그인하는 사용자를 지원합니다. 이를 지원하려면 IAM Identity Center 내에서 회사 ID 제공업체를 연결해야 합니다.

Q: SiteWise Monitor를 설정하려면 어떻게 해야 하나요?

웹 애플리케이션을 생성하려면 관리자가 AWS Management Console에 로그인한 후 AWS IoT SiteWise 콘솔을 열어야 합니다. 그러면 AWS IoT SiteWise Monitor 메뉴 아래 시작하기 페이지로 이동합니다. 시작하기 페이지에서는 간단한 단계별 워크플로(1/ 웹 포털 생성, 2/ Single Sign-On(SSO) 로그인에 대한 Active Directory 구성, 3/ 웹 포털의 관리자로 사용자 선택, 4/ 웹 포털에 대한 액세스 권한이 있는 사용자 추가)를 관리자에게 안내합니다.

Q: SiteWise Monitor에서 운영 데이터에 대한 보안은 어떻게 수행되나요?

SiteWise Monitor 웹 애플리케이션 사용자는 AWS IAM Identity Center(AWS SSO의 후속 서비스)에서 설정한 기본 사용자 보안 인증 정보 또는 엔터프라이즈 ID 보안 인증 정보에 기반하여 인증됩니다. 관리자는 웹 애플리케이션에서 액세스할 수 있는 자산 및 자산 데이터와 해당 웹 애플리케이션을 사용할 권한이 있는 사용자를 설정할 수 있습니다.

Q: 수집 후 얼마나 빨리 데이터 시각화를 시작할 수 있나요?

AWS IoT SiteWise는 AWS IoT에 연결된 디바이스 및 장비에서 운영 데이터를 시각화하고 이와 상호작용하기 위해 SiteWise Monitor를 사용하여 코드가 없는 완전관리형 웹 애플리케이션을 생성하는 기능을 제공합니다. SiteWise Monitor를 사용하면 자산 데이터와 계산된 데이터를 거의 실시간으로 볼 수 있습니다. 이 실시간 데이터 시각화를 지원하기 위해 AWS IoT SiteWise는 평균, 합계, 일정 시간 간격 동안의 카운트 등 일반적으로 사용되는 통계 집계를 자동으로 계산합니다. 이 자동 계산된 집계는 시계열 데이터 스토어에 저장되며 사용자 지정 애플리케이션에서 쿼리할 수 있습니다.

Q: Grafana에서 AWS IoT SiteWise를 사용하려면 어떻게 해야 하나요?

Grafana용 AWS IoT SiteWise 플러그인을 사용하면 Grafana 대시보드에서 다양한 시각화 옵션을 통해 AWS IoT SiteWise에서 거의 실시간으로 장비 데이터 및 지표를 시각화하고 모니터링할 수 있습니다. 단일 Grafana 대시보드를 사용하여 다양한 소스(예: AWS IoT SiteWise, Amazon Timestream, Amazon CloudWatch)의 데이터를 쉽게 결합하고 해당 데이터를 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요. 아래에서 Grafana 대시보드의 샘플 스크린샷을 참조하세요.

Q: SiteWise를 사용하여 분석 워크로드를 실행하려면 어떻게 해야 하나요?

SiteWise는 분석 워크로드를 위한 고성능 핫 스토리지 티어와 비용 최적화된 고성능 웜 스토리지 티어를 모두 제공합니다. SiteWise에 저장된 데이터는 수집 후 몇 분 이내에 검색할 수 있습니다. 핫 스토리지 및 웜 스토리지 티어에서 SiteWise의 GET API 또는 SQL API 기능을 사용하여 인공 지능/기계 학습 모델뿐만 아니라 분석 애플리케이션 및 도구에서 다운스트림에 사용하기 위해 산업 데이터 및 메타데이터를 사용할 수 있습니다.

Q: SiteWise를 사용하여 장비 고장을 예측할 수 있나요?

Amazon Lookout for Equipment는 과거 유지 보수 기록을 기반으로 비정상적인 장비 동작을 탐지하는 ML 서비스입니다. SiteWise는 Amazon Lookout for Equipment와 완벽하게 통합되어 고객이 Lookout for Equipment 모델의 산업 데이터를 훈련, 재훈련, 샘플링, 전처리할 수 있도록 지원합니다. 이제 SiteWise와 Lookout for Equipment 간의 이러한 턴키 통합을 사용하여 과거 유지 보수 데이터를 통해 장비 예측 유지 보수 모델을 구축할 수 있습니다. 또한 SiteWise 데이터를 사용하여 장비 이상 탐지를 위한 모델을 훈련하고 SiteWise에서 추론 결과를 다시 수집할 수 있을 뿐만 아니라 예측된 장비 이상 징후에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 개발자와 시민 데이터 과학자가 예측 유지 보수 사용 사례를 파악하는 데 따르는 복잡성이 줄어듭니다.