ファイル名は、「sample.txt」とします。world」という文字列のみとします。ログに追加のフィールド「author」があります。フローデザイナーのフローと連携します。ヘッダーは一部のみの例示です)。application/x-www-form-urlencodedkey=d29b76ac16181816ac7bd678&filename=sample.txt&content=aGVsbG8sIHdvcmxkCg%3D%3D&author=MAGELLAN&foo=barこのときの各パラメーターの意味は、以下のとおりです。データを保存するときのファイル名です。形式でエンコードしています。任意のパラメーターです。ログの追加フィールド「author」に、「MAGELLAN」という値を保存する目的で使用しています。連携するフローにも渡されます。フローでは、「MAGELLAN」という値を変数「author」で参照できます。任意のパラメーターです。連携するフローに渡されます。フローでは、「bar」という値を変数「foo」で参照できます。連携するフローには、「gcs_url」・「target_time」・「filename」というパラメーターも渡されます。詳しくは、「フローデザイナー連携設定」を参照してください。トークン」は、データバケット詳細画面で確認できます。データバケット詳細画面は、確認したいデータバケットの名前をクリックすると表示されます。サービスを利用した環境を構築します。適用される料金は、サービスごとに異なります。詳しくは、データバケットで使用する各サービスごとの料金ページを参照してください。open_in_newデータバケットの使い方ここでは、デバイスからデータバケットへ画像ファイルを送り、フローデザイナーのフローと連携し画像解析する方法を例示します。下図は、「データバケット」と「フローデザイナーのフロー」との連携の様子です。デバイスから画像ファイルをデータバケットへ送ります。このとき画像ファイルの所有者情報(「author=MAGELLAN」)も一緒に送ります。バケットに保存し、所有者情報もログ(「author」フィールド)に記録します。画像ファイルの保存後、フローデザイナーのフローを実行します。フローデザイナーのフローでは、保存された画像を「画像解析」ブロック使って色解析します。解析結果は、「ログへ出力」ブロックを使って、ログに出力します。データバケットを作るまず、フローデザイナーのフローを以下の内容で準備します。列は、ブロックを上から順につなげる順番を示します。ここでは、「フローの開始」ブロックと「フローの終了」ブロックの記述を割愛していますが必要です。author続いて、データバケットは、以下の内容で作ります。実際に試す場合は、バケットやテーブルなどの具体的な値を示しているところは、自由に変えて構いません。デフォルトのままとします。「magellan-iot-sample」とします。先に作っておいたフローと連携させるため、そのフローデザイナーとフローを選択します。試してみる以下のサンプル画像を色解析し、ドミナント・カラーを分析してみます。系の「curl」コマンドと「base64」コマンドをターミルで使って試しています。以下のコマンドを実行します。sample.jpg「curl」コマンドを使って、サンプル画像ファイルをダウンロードしています。形式にエンコードしています。ファイル名は、「sample.jpg」としています。続いて、画像ファイルをデータバケットへ送ります。以下のように「curl」コマンドを使います。トークン(「key」パラメーター)は、作成するデータバケットごとに異なります。トークンに読み替えてください。保存され、フローデザイナーのフローでその画像が解析されます。以下は、フローの実行ログです。Groovenauts,Inc.。