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AWS でのメーターデータ分析に関するガイダンス
概要
このガイダンスは、電力会社がメーターデータ管理システム (MDMS) またはヘッドエンドシステム (HES) から直接データを取り込み、それらを気象や地理情報システム (GIS) データなどの他のデータソースと組み合わせるのに役立ちます。電力会社は、プロアクティブな分析と人工知能と機械学習 (AI/ML) ベースの予測により、メーターや配電回路の異常の検知、回路のバランシング、電力盗難の防止、需要の予測を行い、顧客エンゲージメントの強化が可能になります。
注: このガイダンスは更新されました。アーキテクチャ図は、データレイク、データインジェスト/ML パイプライン、ビジュアライゼーションコンポーネント、MDMS/HES シミュレーター、拡張負荷テストといった新機能を自動的にデプロイする拡張バージョンです。サンプルコードも更新され、新しい機能が追加されました。
仕組み
これらの技術的詳細には、このソリューションを効果的に使用する方法を示すアーキテクチャ図が掲載されています。アーキテクチャ図は、主要なコンポーネントとその相互作用を示し、アーキテクチャの構造と機能の概要を段階的に示しています。
Well-Architected の柱
上記のアーキテクチャ図は、Well-Architected のベストプラクティスを念頭に置いて作成されたソリューションの例です。完全に Well-Architected であるためには、可能な限り多くの Well-Architected ベストプラクティスに従う必要があります。
AWS Glue と Athena はデータを整理し、データアクセスを監視します。QuickSight と Amazon Managed Grafana のダッシュボード、レポート、通知を使用してデータをさらに分析できます。どのデバイスからでもこれらのダッシュボードにアクセスして、アプリやウェブサイトに埋め込むことができます。AWS CloudFormation はインフラストラクチャとアプリケーションスタックを管理するため、さまざまなユースケースに合わせて変更を加えたり、ガイダンスをテストしたりできます。
AWS Glue データカタログは暗号化が有効になっています。AWS Glue が Amazon S3 に書き込むすべてのメタデータは暗号化されます。最小権限の原則を使用して AWS Identity and Access Management (IAM) ロールを設計することをお勧めします。つまり、特定の条件下でロールが特定のアクションを完了するために必要な最小限のアクセス権限を付与することです。これにより、必要なユーザーとリソースのみがデータにアクセスできるようになります。
AWS Glue、Amazon S3、Athena はすべてサーバーレスであり、データ量の増加に応じてデータアクセスのパフォーマンスをスケーリングします。AWS Glue は、データ統合ジョブの実行に必要なリソースをプロビジョニング、設定、スケーリングします。Athena は、サーバーやデータウェアハウスを設定、管理することなく、データをクエリします。Amazon SNS と Amazon SQS により、中断することなくデータインジェストを増やすことができます。
このガイダンスをお手持ちのメーターの読み取り値と組み合わせて使用し、要件に合わせて調整できます。データが内部データフォーマット (関連する実装ガイドに詳述) に変換されると、デモ機能とダッシュボードは透過的に機能します。
このガイダンスでは、Lambda、Athena、Kinesis などのサーバーレスサービスを可能な限り使用しているため、初期費用を避け、実際に使用したリソースに対してのみ支払うことが可能です。Amazon EMR をサーバーレス以外の方法で使用してノードを制御および最適化しているため、お客様のユースケースに応じて費用対効果が高まります。
S3 Glacier は、ソリッドステートメモリではなくマグネティックストレージを使用してデータをアーカイブするため、ストレージ容量の最適化に役立ちます。Amazon SNS と Amazon SQS はアプリケーションを切り離して、実行中のリソースがロードを待たないようにします。
実装リソース
AWS アカウント内で実験および使用するための詳細なガイドが提供されています。ガイダンス構築の各段階 (デプロイ、使用、およびクリーンアップを含む) は、デプロイに向けて準備するために詳細に検討されています。
サンプルコードは出発点です。これは業界で検証済みであり、規範的ではありますが決定的なものではなく、内部を知ることができ、開始に役立ちます。
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