게시된 날짜: Apr 20, 2022
오늘 개발자가 건물, 공장, 생산 라인 및 장비와 같은 실제 시스템의 디지털 트윈을 더 손쉽게 생성할 수 있게 해주는 서비스인 AWS IoT TwinMaker가 정식 출시되었음을 발표합니다. 고객은 스마트 빌딩, 제조, 건설, 에너지, 전력 및 유틸리티 등과 같은 산업에서 더 나은 운영 및 전략적 결정을 내리기 위해 디지털 트윈을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이제 AWS IoT TwinMaker를 사용하면 산업 운영을 모니터링하고 개선하는 데 도움이 되는 디지털 트윈을 구축하는 데 필요한 도구를 갖출 수 있습니다.
AWS IoT TwinMaker를 사용하면 데이터를 다시 수집하거나 다른 위치로 이동하지 않고도 여러 데이터 원본의 데이터를 연결하여 장비, 프로세스 및 시설의 디지털 트윈을 빠르게 생성할 수 있습니다. 장비 및 시계열 센서 데이터용 AWS IoT SiteWise 및 비디오 데이터용 Amazon Kinesis Video Streams와 같은 AWS 서비스에 내장 데이터 커넥터를 사용할 수 있습니다. 또한, AWS IoT TwinMaker는 기타 AWS 또는 서드 파티 데이터 원본(예: Amazon Timestream, Snowflake 및 Siemens MindSphere)에서 함께 사용할 자체 데이터 커넥터를 생성할 수 있도록 프레임워크도 제공합니다. 그러면 각 데이터 원본을 개별적으로 쿼리할 필요 없이 기본 데이터 원본에 대한 AWS IoT TwinMaker 통합 데이터 액세스 API를 사용하여 모든 디지털 트윈 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
AWS IoT TwinMaker를 사용하면 엔터티(예: 용광로, 조립 라인 또는 전체 공장과 같은 물리적 자산 또는 시스템)와 해당 구성 요소(예: 데이터 커넥터)를 사용하여 물리적 환경을 모델링한 다음 연결된 데이터 원본 간의 관계를 결합하고 이해하는 지식(또는 디지털 트윈) 그래프를 자동으로 생성하여 시간을 절약할 수 있습니다. 구축 환경이 발전함에 따라 예를 들어 새로운 데이터 소스를 추가하는 경우, 디지털 트윈이 정확하고 최신 상태를 유지하도록 모델을 쉽게 업데이트할 수 있습니다.
디지털 트윈 그래프가 생성되면 실제 환경의 컨텍스트에서 데이터를 시각화할 수 있습니다. AWS IoT TwinMaker를 사용하면 기존 3D 모델(예: CAD 파일 및 포인트 클라우드 스캔)을 가져와 간단한 3D 구성 도구를 사용하여 실제 공간과 해당 내용물(예: 공장 및 해당 장비)의 3D 장면을 구성하고 배열할 수 있습니다. 작업에 대한 공간 인식 시각화를 생성하려면 연결된 데이터 원본에서 대화형 비디오 및 센서 데이터를, 연결된 기계 학습(ML) 및 시뮬레이션 서비스에서 인사이트를, 그리고 장비 유지 관리 레코드 및 설명서를 추가할 수 있습니다. 개발자가 공장 운영자 및 유지 관리 엔지니어와 같은 최종 사용자를 위한 웹 기반 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 하기 위해 AWS IoT TwinMaker에는 Grafana용 플러그 인과 Grafana Labs의 오픈 소스 대시보드 및 시각화 플랫폼을 위한 완전관리형 서비스인 Amazon Managed Grafana가 포함되어 있습니다.
AWS IoT TwinMaker는 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 아시아 태평양(싱가포르), 아시아 태평양(시드니), EU(프랑크푸르트) 및 EU(아일랜드)에서 정식 출시되었으며 곧 더 많은 지역에서 출시될 예정입니다.
자세히 내용은 AWS IoT TwinMaker 제품 페이지를 참조하고, 디지털 트윈 여정에 도움이 될 AWS 파트너를 찾으려면 AWS IoT TwinMaker 파트너 페이지를 참조하세요. 시작하려면 AWS 관리 콘솔을 사용하고, 샘플 디지털 트윈 애플리케이션을 보려면 GitHub 리포지토리를 참조하세요.