디지털 트윈 작성기에서 엔터티 형식에 데이터 매핑(미리 보기)

디지털 트윈 빌더(미리 보기) 내 의 매핑 기능을 사용하면 의미상 풍부한 엔터티 형식을 사용하여 온톨로지 만들기를 시작하고, 간소화된 방식으로 다양한 원본 시스템의 데이터로 인스턴스를 수화할 수 있습니다.

매핑을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 의미 체계적으로 풍부한 엔터티 형식을 만들어 온톨로지 빌드
• 패브릭 레이크하우스를 통해 다양한 시스템의 데이터를 온톨로지의 엔터티 형식으로 모델링된 엔터티 인스턴스에 매핑
• 시계열 데이터를 엔터티 인스턴스에 직접 연결 및 컨텍스트화
• 통합 의미론적 계층 활성화

Mapping features

다음은 디지털 트윈 빌더(미리 보기)의 매핑에 대한 주요 개념입니다.

• 매핑: 디지털 트윈 작성기의 매핑은 엔터티 인스턴스를 모델로 하는 엔터티 형식을 만들고, 패브릭 레이크하우스에서 데이터를 가져와 해당 엔터티 형식의 인스턴스를 활성화합니다. 매핑을 구성할 때 원본 테이블과 가져오는 데이터의 속성 형식을 선택해야 합니다. 선택한 속성 유형에 따라 특정 구성 세부 정보를 설정해야 합니다. 매핑은 편집, 삭제 및 예약할 수 있습니다. 각 매핑에는 엔터티 구성 창의 매핑 탭에 고유한 카드와 예약 탭에서 볼 수 있는 연결된 일정이 있습니다 .

  

• 의미 체계 캔버스: 의미 체계 캔버스는 온톨로지 생성이 가능한 디지털 트윈 빌더(미리 보기)의 기본 보기입니다. 자세한 내용은 디지털 트윈 빌더에서 의미 체계 캔버스 사용(미리 보기)을 참조하세요.

• 비 시계열 속성: 비 시계열 속성은 원본 데이터에서 찾은 정적 또는 느리게 움직이는 특성입니다( 예 manufacturerId : 또는 assetId. 시계열 속성을 매핑하려면 먼저 하나 이상의 비시계열 속성을 매핑해야 합니다.

  • ID(고유 식별자): 고유 식별자는 수집된 데이터의 각 레코드를 고유하게 식별할 수 있는 원본 데이터의 하나 이상의 열 조합입니다. 이 식별자는 변경 내용 추적 및 업데이트가 필요한 레코드의 정확한 식별을 위해 디지털 트윈 작성기 내에서 내부적으로 활용됩니다. 시계열이 아닌 매핑에만 필요합니다.

• 시계열 속성: 시계열 속성은 시간 간격 동안 타임스탬프로 기록된 특정 측정값 또는 관찰입니다. 이러한 열에는 일반적으로 시간에 따라 추적되는 속성에 해당하는 숫자 값이 포함됩니다.

  • 시계열 링크 속성: 시계열 링크 속성은 값이 엔터티 형식에 정의된 속성 형식 과 정확히 일치하는 시계열 데이터의 한 열입니다. 시계열 데이터를 기존 엔터티 인스턴스 데이터와 컨텍스트화하는 데 사용할 수 있습니다.

  • 증분 처리: 증분 처리는 사용 가능해지면 데이터를 증분 방식으로 매핑합니다. 이 방법은 처리 시간을 절약하고 전반적인 워크플로 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 시계열 데이터에는 이 옵션을 사용하는 것이 좋습니다.

• 디지털 트윈 빌더 흐름: 디지털 트윈 빌더 흐름 항목을 사용하여 독립적으로 그룹 모두에서 매핑 및 컨텍스트화 작업을 포함하여 디지털 트윈 빌더 내에서 작업을 예약하고 볼 수 있습니다. 모든 디지털 트윈 작성기 흐름을 보려면 의미론적인 캔버스 리본에서 작업 관리 버튼을 선택하세요. 디지털 트윈 작성기 흐름 항목에 대한 자세한 내용은 디지털 트윈 작성기(미리 보기) 흐름을 참조하세요.

• 필터: 지정된 열 조건에 따라 원본 테이블에서 엔터티 인스턴스에 매핑할 행의 하위 집합을 선택하도록 매핑하는 동안 원본 테이블에 필터를 적용할 수 있습니다. 다음 연산자를 사용할 수 있습니다.

  • (>=)보다 크거나 같음
  • 보다 작거나 같음(<=)
  • 보다 큽니다(>).
  • 보다 작음(<)
  • (=)와 같습니다.
  • 같지 않음(≠)
  • Contains
  • 포함하지 않음
  • Is empty
  • 비어 있지 않음

  선택한 열의 데이터 형식에 따라 연산자의 하위 집합을 사용할 수 있습니다. 조건 간의 관계 및/또는 관계를 사용하여 여러 필터링 조건을 적용할 수 있습니다. 조건은 대/소문자를 구분하며 시간 기반 열은 문자열로 처리됩니다.

매핑 프로세스 정보

매핑을 사용하면 엔터티 형식을 디지털 트윈 빌더(미리 보기) 온톨로지에 추가하고, 데이터를 통해 인스턴스를 구성할 수 있습니다. 이 프로세스와 관련된 단계는 다음과 같습니다.

1. 엔터티 형식을 만듭니다. 이 단계에서는 제네릭 엔터티 형식 또는 제공된 시스템 형식 중 하나에서 엔터티 형식을 만듭니다. 사용 사례에 맞는 엔터티 형식에 이름을 추가합니다.

   Tip

   엔터티 형식 이름은 1~26자여야 하며 영숫자, 하이픈 및 밑줄만 포함하며 영숫자 문자로 시작하고 끝나야 합니다.

2. 이 엔터티 형식에 대한 데이터를 매핑하고 모델링합니다. 이 단계에서는 패브릭 레이크하우스에서 이 엔터티 형식의 인스턴스에 대한 속성으로 데이터가 매핑되는 방법을 정의합니다. 처음으로 엔터티 형식을 만드는 경우 매핑을 저장하거나 실행한 후 원본 테이블에서 매핑된 열이 엔터티 인스턴스에서 모델링된 속성이 됩니다. 엔터티 유형에 이미 속성이 있는 경우 원본 테이블의 데이터로 엔터티 인스턴스를 채울 수 있습니다.

   Note

   원본 데이터의 10진수 형식 정밀도는 데이터를 디지털 트윈 빌더로 가져올 때 완벽하게 보존되지 않습니다.

3. (선택 사항) 엔터티 형식에서 시계열 속성을 정의하고 시계열 데이터를 엔터티 인스턴스에 연결합니다. 엔터티 인스턴스에 연결할 시계열 데이터가 있는 경우 해당 시계열 데이터를 엔터티 인스턴스에 직접 매핑할 수 있으며 디지털 트윈 작성기에서 엔터티 인스턴스의 나머지 데이터와 컨텍스트화합니다. 시계열 데이터는 엔터티 형식에서 시계열 속성으로 모델링됩니다.

   Important

   시계열 데이터를 매핑하기 전에 시계열 데이터의 열과 정확히 일치하는 하나 이상의 비 시계열 속성을 모델링했는지 확인합니다.

매핑하는 동안 지원되고 지원되지 않는 작업은 다음과 같습니다.

System types

시스템 형식 은 관련 속성 집합과 신속하게 연결하기 위해 엔터티 형식을 정의할 때 선택할 수 있는 미리 정의된 엔터티 형식입니다. 가져오거나 만들려는 특정 모델이 없는 경우 시스템 유형은 디지털 트윈 빌더(미리 보기)에 자동으로 포함되는 기본 제공 옵션을 제공합니다.

시스템 형식 옵션은 이 형식의 개체에 공통적인 기본 제공 속성이 있는 일련의 개념에 걸쳐 있습니다. 이러한 속성은 선택 사항이며 필요한 경우 사용자 지정 속성으로 확장할 수 있습니다. 시스템 유형은 시스템 작동 방식의 초기 흐름을 개념화하는 과제를 덜어주어 논리적 개념을 빠르게 구축하는 방법입니다.

시스템 유형을 사용하면 모델을 정의하고 데이터를 매핑하는 데 도움이 되는 기본 제공 속성을 제공하고, 디지털 트윈을 빌드하기 위한 공통 온톨로지 모델의 기본 집합을 제공하여 더 빠르게 빌드할 수 있습니다.

시스템 유형 목록

다음 표에서는 디지털 트윈 작성기(미리 보기)에서 사용할 수 있는 시스템 유형과 기본 설명 및 각각에 대한 몇 가지 예제를 보여 줍니다.

시스템 유형 선택

디지털 트윈 빌더(미리 보기)에서 새 엔터티 형식을 만들 때 시스템 형식에 액세스할 수 있습니다.

엔터티 형식을 추가하는 동안 제네릭 형식이 있는 대화 상자와 다른 시스템 형식의 목록이 표시됩니다.

시스템 형식을 사용하여 데이터 매핑

시스템 형식을 사용하여 엔터티 형식을 만든 후에는 매핑을 위해 의미 체계 캔버스에서 액세스할 수 있습니다. 매핑 프로세스는 시스템 형식을 사용하든 제네릭 엔터티 형식을 사용하든 동일합니다. 단, 시스템 형식에는 매핑 단계 내에서 사용할 수 있는 기본 제공 속성이 더 많이 있습니다.

Example ontology

매핑 및 관계 형식을 사용하여 엔터티 형식을 빌드하여 다음 예제와 같은 일련의 온톨로지 링크를 만들 수 있습니다.

의미 체계 캔버스에는 프로세스, 장비 및 센서의 세 가지 시스템 유형이 포함됩니다. 다음과 같이 관련됩니다.

• 장비 엔터티 형식에는 관련 프로세스를 가리키는 hasProcess 의 관계 형식이 있습니다.
• Equipment 엔터티 유형은 센서와 hasSensor 관계 유형을 가지고 있습니다.

이 시나리오는 단일 장비와 이 장비에 연결된 센서를 포함하는 프로세스의 기본 온톨로지 맵을 나타냅니다.

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