投稿日: Jul 31, 2018
AWS IoT Rules Engine で AWS Step Functions を使用して構築したワークフローをトリガーして、Step Functions のアクションを使用できるようになりました。Step Functions のアクションが追加されたことで、ルールエンジンでサポートするアクションは合計 15 種類になりました。
今後は AWS Step Functions を使ってワークフローを視覚的に構築できるようになります。ワークフロー制御のために別個に AWS Lambda 関数を記述する必要はなく、AWS IoT から直接トリガーできます。
例えば、machinelearning_predict 関数を Amazon Machine Learning モデルに対して使用することで、エレベーターのモーターの信頼性をモニタリングするルールを作成できます。異常を検出されると Step Functions のアクションでワークフローがトリガーされ、ERP プラットフォームで修理作業のためのジョブが予約されます。
ルールエンジンは AWS IoT Core を構成するコンポーネントです。ルールエンジンでは、お客様が定義したビジネスルールに基づいて、AWS IoT Core に向けて発行された入力メッセージが評価、変換され、別のデバイスやクラウドサービスへと配信されます。1 つのデバイスからのデータにも、多数のデバイスからのデータにも同じルールを適用でき、アクションを単独で実行することも、多数のアクションを並行して実行することもできます。また、メッセージを AWS Lambda、Amazon Kinesis、Amazon S3、Amazon Machine Learning、Amazon DynamoDB、Amazon CloudWatch、Amazon Simple Notification Service (SNS)、Amazon Simple Queue Service (SQS)、AWS IoT Analytics、Amazon Elasticsearch Service (組み込みの Kibana 統合を含む)、AWS Step Functions などの AWS エンドポイントにルーティングすることもできます。
詳細については、ルールエンジンのドキュメントをご覧ください。