게시된 날짜: Nov 17, 2022
AWS IoT TwinMaker를 통해 건물, 공장, 산업용 장비 및 프로덕션 라인 같은 실제 시스템의 디지털 트윈을 더 쉽게 생성할 수 있습니다. 이제 TwinMaker Knowledge Graph의 기능 출시로 고객은 디지털 트윈을 쿼리하고, 서로 다른 데이터 소스의 데이터를 컨텍스트화하고, 실제 시스템에 대한 자세한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 고객은 근본 원인 분석과 같은 기능을 수행하는 시간을 절약하고 정보에 기반한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
TwinMaker Knowledge Graph를 구축하려면 고객은 실제 시스템을 가상으로 표현한 엔터티를 생성한 다음 해당 엔터티 간의 물리적 또는 논리적 관계를 정의합니다. 그러면 오픈 소스 쿼리 언어 partiQL을 사용하여 TwinMaker Knowledge Graph를 쿼리할 수 있습니다. 예를 들어 고객은 이름에 "pump"가 포함된 모든 엔터티를 쿼리하거나 관심 있는 엔터티에 연결된 모든 엔터티를 찾을 수 있습니다. 쿼리 기능을 통해 고객은 근본 원인 분석과 같은 기능을 수행하고 변경 사항이 물리적 시스템에 도입될 때 영향을 받는 엔터티 및 시스템을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 운영 효율성을 향상하고 문제 해결 시간을 단축할 수 있습니다. 서로 다른 데이터 소스에서 컨텍스트화된 데이터를 통해 고객은 정보에 기반한 결정을 내리고 향후 문제가 발생할 가능성이 있는 위치를 예측할 수 있습니다. 자세한 내용은 개발자 안내서와 API 참조를 참조하세요.
TwinMaker Knowledge Graph가 정식 출시되어 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 아시아 태평양(싱가포르), 아시아 태평양(시드니), 유럽(프랑크푸르트) 및 유럽(아일랜드) AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.
요금 정보는 AWS IoT TwinMaker 요금 페이지를 참조하세요. AWS IoT TwinMaker에 대한 자세한 내용은 제품 페이지를 참조하세요. 시작하려면 AWS Management Console을 사용하고, 샘플 디지털 트윈 애플리케이션을 보려면 GitHub 리포지토리를 참조하세요.