Azure Data Explorer용 Azure Digital Twins 쿼리 플러그 인

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이 문서에서는 Azure Data Explorer에 대한 Azure Digital Twin 쿼리 플러그 인, Azure Digital Twins에서 Azure Data Explorer IoT 데이터를 사용하는 방법, Azure Data Explorer 및 Azure Digital Twins에서 데이터를 매핑하는 방법 등에 대해 설명합니다.

Azure Data Explorer용 Azure Digital Twins 플러그 인을 사용하면 Azure Digital Twins 그래프 및 Azure Data Explorer 시계열 데이터베이스를 통해 데이터에 액세스하고 결합하는 Azure Data Explorer 쿼리를 실행할 수 있습니다. 플러그 인을 사용하여 디지털 트윈 및 해당 관계를 통해 추론하여 모델링된 환경의 동작에 대한 인사이트를 얻을 수 있도록 다양한 시계열 데이터를 컨텍스트화합니다.

예를 들어 이 플러그 인을 사용하여 다음을 수행하는 Kusto 쿼리를 작성할 수 있습니다.

  1. Azure Digital Twins 쿼리 플러그 인을 통해 관심 있는 디지털 트윈을 선택합니다.
  2. Azure Data Explorer의 각 시계열에 대해 트윈을 조인하고 다음을 수행합니다.
  3. 해당 트윈에 대해 고급 시계열 분석을 수행합니다.

Azure Digital Twins의 트윈 그래프에서 데이터를 Azure Data Explorer의 시계열 데이터와 결합하면 솔루션의 다양한 부분에 대한 운영 동작을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

플러그 인 사용

다음 명령을 사용하여 Kusto 쿼리에서 플러그 인을 호출할 수 있습니다. 각각 Azure Digital Twins 인스턴스 엔드포인트 및 Azure Digital Twins 쿼리를 나타내는 문자열인 <Azure-Digital-Twins-endpoint> 및 <Azure-Digital-Twins-query>라는 두 개의 자리 표시자가 있습니다.

evaluate azure_digital_twins_query_request(<Azure-Digital-Twins-endpoint>, <Azure-Digital-Twins-query>)

플러그 인은 Azure Digital Twins 쿼리 API를 호출하여 작동하며, 쿼리 언어 구조는 API를 사용할 때와 동일합니다. 단, 다음과 같은 두 가지 예외 사항이 있습니다.

  • SELECT 절의 * 와일드카드는 지원되지 않습니다. 대신 플러그 인을 사용하여 실행되는 Azure Digital Twin 쿼리는 SELECT 절에서 별칭을 사용해야 합니다.

    예를 들어 API를 사용하여 실행되는 아래 Azure Digital Twins 쿼리를 살펴보세요.

    SELECT * FROM DIGITALTWINS

    플러그 인을 사용할 때 해당 쿼리를 실행하려면 다음과 같이 다시 작성해야 합니다.

    SELECT T FROM DIGITALTWINS T

  • 플러그 인에서 반환된 열 이름은 $로 시작할 수 없습니다. SELECT 절에서 별칭을 사용하면 이 시나리오를 방지하는 데도 도움이 됩니다.

    예를 들어 API를 사용하여 실행되는 아래 Azure Digital Twins 쿼리를 살펴보세요.

    SELECT T.$dtId, T.Temperature FROM DIGITALTWINS T

    플러그 인을 사용할 때 해당 쿼리를 실행하려면 다음과 같이 다시 작성해야 합니다.

    SELECT T.$dtId as tid, T.Temperature FROM DIGITALTWINS T

Important

사용자의 Microsoft Entra 토큰은 인증하는 데 사용되므로 플러그 인의 사용자에게 Azure Digital Twins 데이터 읽기 권한자 역할 또는 Azure Digital Twins 데이터 소유자 역할을 부여해야 합니다. 이 역할을 할당하는 방법에 대한 정보는 Azure Digital Twins 솔루션에 대한 보안을 참조하세요.

플러그 인을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 azure_digital_twins_query_request 플러그 인에 대한 Kusto 설명서를 참조하세요.

예제 쿼리를 확인하고 샘플 데이터를 사용하여 연습을 완료하려면 GitHub에서 Azure Data Explorer용 Azure Digital Twins 쿼리 플러그 인: 샘플 쿼리 및 연습을 참조하세요.

Azure Digital Twins 데이터를 Azure Data Explorer에 수집

플러그 인을 사용하여 쿼리하기 전에 Azure Digital Twins 데이터를 Azure Data Explorer로 수집해야 합니다. 데이터 기록 기능을 통해 또는 직접 수집을 통해 수행할 수 있는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 이어지는 섹션에서는 이러한 옵션에 대해 상세히 설명합니다.

데이터 기록으로 수집

Azure Digital Twins에서 Azure Data Explorer로 IoT 데이터를 수집하는 가장 간단한 방법은 데이터 기록 기능을 사용하는 것입니다. 이 기능을 사용하면 Azure Digital Twins 인스턴스와 Azure Data Explorer 클러스터 간의 연결을 설정할 수 있으며 그래프 업데이트(트윈 속성 업데이트, 트윈 수명 주기 이벤트, 관계 수명 주기 이벤트 포함)는 클러스터에 자동으로 기록됩니다. 이는 디바이스 원격 분석 데이터를 사용하여 디지털 트윈에 생명을 불어넣는 경우에 적합합니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 데이터 기록(Azure Data Explorer 포함)을 참조하세요.

직접 수집

IoT 데이터를 IoT Hub 또는 다른 원본에서 Azure Data Explorer 클러스터로 직접 수집하도록 선택할 수도 있습니다. 그런 다음, 공동 Azure Digital Twins/Azure Data Explorer 쿼리를 사용하여 시계열 데이터를 컨텍스트화할 수 있도록 Azure Digital Twins 그래프를 사용합니다. 이 옵션은 직접 수집 워크로드에 적합합니다. 그러나 Azure Digital Twins의 이벤트 기반 아키텍처를 활용하여 다른 트윈을 업데이트하거나, 다운스트림 서비스를 트리거하거나, 트윈이 상태를 변경할 때 알림을 내보낼 수는 없습니다. 이 프로세스에 대한 자세한 내용을 보려면 이 섹션의 나머지 부분을 계속 진행하세요.

Azure Data Explorer 및 Azure Digital Twins 간에 데이터 매핑

시계열 데이터를 Azure Data Explorer로 직접 수집하는 경우 이 원시 시계열 데이터를 공동 Azure Digital Twins/Azure Data Explorer 쿼리에 적합한 스키마로 변환해야 할 수 있습니다.

Azure Data Explorer의 업데이트 정책을 사용하면 새 데이터가 원본 테이블에 삽입될 때마다 데이터를 자동으로 변환하고 대상 테이블에 추가할 수 있습니다.

디바이스 원격 분석 데이터의 센서 ID가 Azure Digital Twins의 해당 트윈 ID와 다른 경우 업데이트 정책을 사용하여 원시 시계열 데이터를 트윈 ID로 보강하고 대상 테이블에 유지할 수 있습니다. 그런 다음, 트윈 ID를 사용하여 대상 테이블을 Azure Digital Twins 플러그 인에서 선택한 디지털 트윈에 조인할 수 있습니다.

예를 들어 Azure Data Explorer 인스턴스로 흐르는 원시 시계열 데이터를 저장하는 다음 테이블을 만들었다고 가정합니다.

.create-merge table rawData (Timestamp:datetime, someId:string, Value:string, ValueType:string)

트윈 ID와 다른 선택적 필드를 사용하여 시계열 ID를 연결하는 매핑 테이블을 만들 수 있습니다.

.create-merge table mappingTable (someId:string, twinId:string, otherMetadata:string)

그런 다음, 보강된 시계열 데이터를 저장할 대상 테이블을 만듭니다.

.create-merge table timeseriesSilver (twinId:string, Timestamp:datetime, someId:string, otherMetadata:string, ValueNumeric:real, ValueString:string)

다음으로 매핑 테이블과 조인하여 원시 데이터를 보강하는 Update_rawData 함수를 만듭니다. 이렇게 하면 결과 대상 테이블에 트윈 ID가 추가됩니다.

.create-or-alter function with (folder = "Update", skipvalidation = "true") Update_rawData() { 
rawData 
| join kind=leftouter mappingTable on someId 
| project 
    Timestamp, ValueNumeric = toreal(Value), ValueString = Value, ... 
}

마지막으로 함수를 호출하고 대상 테이블을 업데이트하는 업데이트 정책을 만듭니다.

.alter table timeseriesSilver policy update 
@'[{"IsEnabled": true, "Source": "rawData", "Query": "Update_rawData()", "IsTransactional": false, "PropagateIngestionProperties": false}]'

대상 테이블을 만든 후에는 Azure Digital Twins 플러그 인을 사용하여 관심 있는 트윈을 선택한 다음, 대상 테이블의 시계열 데이터에 조인할 수 있습니다.

스키마 예제

다음은 공유 데이터를 나타내는 데 사용할 수 있는 스키마의 예제입니다. 이 예제에서는 Azure Data Explorer 트윈 속성 업데이트에 대한 데이터 기록 스키마를 따릅니다.

TimeStamp SourceTimeStamp TwinId ModelId Name Value RelationshipTarget RelationshipID
2021-02-01 17:24 2021-02-01 17:11 ConfRoomTempSensor dtmi:com:example:TemperatureSensor;1 온도 301.0

디지털 트윈 속성은 키-값 쌍(name, value)으로 저장됩니다. name 및 value는 동적 데이터 형식으로 저장됩니다.

스키마는 relationshipTarget 및 relationshipID 필드별로 관계에 대한 속성 저장도 지원합니다. 키-값 스키마는 각 트윈 속성에 대해 열을 만들 필요가 없습니다.

여러 필드가 포함된 속성 표시

여러 필드를 사용하여 스키마에 속성을 저장하는 것이 좋습니다. 이러한 속성은 스키마에 value와 같이 JSON 개체를 저장하여 표시됩니다.

예를 들어 roll, pitch 및 yaw에 대한 세 개의 필드를 포함하는 속성을 나타내려는 경우 value 개체는 {"roll": 20, "pitch": 15, "yaw": 45}와 같습니다.

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