Hinweis zum Ende des Supports: Am 15. Dezember 2025 AWS endet der Support für AWS IoT Analytics. Nach dem 15. Dezember 2025 können Sie nicht mehr auf die AWS IoT Analytics Konsole oder AWS IoT Analytics Ressourcen zugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter AWS IoT Analytics Ende des Supports.
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Optionen für die Migration
Wenn Sie eine Migration von in Betracht ziehen AWS IoT Analytics, ist es wichtig, die Vorteile und Gründe für diese Umstellung zu verstehen. Die folgende Tabelle enthält alternative Optionen und eine Zuordnung zu vorhandenen AWS IoT Analytics Funktionen.
| Aktion | AWS IoT Analytics | Alternativer Dienst | Grund |
|---|---|---|---|
Erfassen |
AWS IoT Analytics macht es einfach, Daten direkt aus AWS IoT Core oder anderen Quellen mithilfe der |
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Amazon Kinesis Data Streams bietet eine robuste Lösung. Kinesis streamt Daten in Echtzeit und ermöglicht so eine sofortige Verarbeitung und Analyse, was für Anwendungen, die Echtzeiteinblicke und Anomalieerkennung benötigen, von entscheidender Bedeutung ist. Amazon Data Firehose vereinfacht den Prozess der Erfassung und Transformation von Streaming-Daten, bevor sie in Amazon S3 landen, und passt sich automatisch Ihrem Datendurchsatz an. |
Prozess |
Die Verarbeitung von Daten AWS IoT Analytics umfasst das Bereinigen, Filtern, Transformieren und Anreichern mit externen Quellen. |
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Amazon Managed Service für Apache Flink unterstützt komplexe Ereignisverarbeitung wie Musterabgleich und Aggregationen, die für anspruchsvolle AWS IoT Analytics Szenarien unerlässlich sind. Amazon Data Firehose verarbeitet einfachere Transformationen und kann AWS Lambda Funktionen für die benutzerdefinierte Verarbeitung aufrufen, was Flexibilität ohne die Komplexität von Flink bietet. |
Speichern |
AWS IoT Analytics verwendet einen für Daten optimierten Zeitreihen-Datenspeicher, der Funktionen wie AWS IoT Datenaufbewahrungsrichtlinien und Zugriffsverwaltung umfasst. |
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Amazon S3 bietet eine skalierbare, langlebige und kostengünstige Speicherlösung. Die Integration von Amazon S3 mit anderen AWS Diensten macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für die langfristige Speicherung und Analyse großer Datenmengen. Amazon Timestream ist eine speziell entwickelte Zeitreihendatenbank. Sie können Daten von Amazon S3 stapelweise laden. |
Analysieren |
AWS IoT Analytics bietet integrierte SQL-Abfragefunktionen, Zeitreihenanalysen und Unterstützung für gehostete Jupyter Notebooks, sodass erweiterte Analysen und maschinelles Lernen auf einfache Weise durchgeführt werden können. |
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AWS Glue vereinfacht den ETL-Prozess, erleichtert das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten und bietet gleichzeitig einen Datenkatalog, der in Athena integriert ist, um Abfragen zu erleichtern. Amazon Athena geht noch einen Schritt weiter, indem es Ihnen ermöglicht, SQL-Abfragen direkt für in Amazon S3 gespeicherte Daten auszuführen, ohne eine Infrastruktur verwalten zu müssen. |
Visualisieren |
AWS IoT Analytics lässt sich in integrieren QuickSight und ermöglicht so die Erstellung umfangreicher Visualisierungen und Dashboards. |
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Verwenden Sie es weiter, QuickSight je nachdem, für welchen alternativen Datenspeicher Sie sich entscheiden, z. B. Amazon S3. |
