Pemberitahuan akhir dukungan: Pada 15 Desember 2025, AWS akan mengakhiri dukungan untuk AWS IoT Analytics. Setelah 15 Desember 2025, Anda tidak akan lagi dapat mengakses AWS IoT Analytics konsol, atau AWS IoT Analytics sumber daya. Untuk informasi selengkapnya, lihat AWS IoT Analytics akhir dukungan.
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Opsi migrasi
Saat mempertimbangkan migrasi dari AWS IoT Analytics, penting untuk memahami manfaat dan alasan di balik perubahan ini. Tabel di bawah ini menyediakan opsi alternatif dan pemetaan ke AWS IoT Analytics fitur yang ada.
Tindakan | AWS IoT Analytics | Layanan Alternatif | Alasan |
---|---|---|---|
Kumpulkan |
AWS IoT Analytics membuatnya mudah untuk menyerap data langsung dari AWS IoT Core atau sumber lain menggunakan |
|
Amazon Kinesis Data Streams menawarkan solusi yang kuat. Kinesis mengalirkan data secara real-time, memungkinkan pemrosesan dan analisis segera, yang sangat penting untuk aplikasi yang membutuhkan wawasan waktu nyata dan deteksi anomali. Amazon Data Firehose menyederhanakan proses pengambilan dan transformasi data streaming sebelum mendarat di Amazon S3, secara otomatis menskalakan agar sesuai dengan throughput data Anda. |
Proses |
Memproses data AWS IoT Analytics melibatkan pembersihan, penyaringan, transformasi, dan memperkayanya dengan sumber eksternal. |
|
Amazon Managed Service untuk Apache Flink mendukung pemrosesan peristiwa yang kompleks, seperti pencocokan pola dan agregasi, yang penting untuk skenario canggih. AWS IoT Analytics Amazon Data Firehose menangani transformasi yang lebih sederhana dan dapat menjalankan AWS Lambda fungsi untuk pemrosesan khusus, memberikan fleksibilitas tanpa kerumitan Flink. |
Menyimpan |
AWS IoT Analytics menggunakan penyimpanan data deret waktu yang dioptimalkan untuk AWS IoT data, yang mencakup fitur seperti kebijakan penyimpanan data dan manajemen akses. |
|
Amazon S3 menawarkan solusi penyimpanan yang dapat diskalakan, tahan lama, dan hemat biaya. Integrasi Amazon S3 dengan AWS layanan lain menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk penyimpanan jangka panjang dan analisis kumpulan data besar-besaran. Amazon Timestream adalah database deret waktu yang dibuat khusus. Anda dapat memuat data batch dari Amazon S3. |
Menganalisis |
AWS IoT Analytics menyediakan kemampuan kueri SQL bawaan, analisis deret waktu, dan dukungan untuk Notebook Jupyter yang dihosting, sehingga memudahkan untuk melakukan analitik tingkat lanjut dan pembelajaran mesin. |
|
AWS Glue menyederhanakan proses ETL, sehingga mudah untuk mengekstrak, mengubah, dan memuat data, sementara juga menyediakan katalog data yang terintegrasi dengan Athena untuk memfasilitasi kueri. Amazon Athena mengambil langkah ini lebih jauh dengan memungkinkan Anda menjalankan kueri SQL langsung pada data yang disimpan di Amazon S3 tanpa perlu mengelola infrastruktur apa pun. |
Visualisasikan |
AWS IoT Analytics terintegrasi dengan QuickSight, memungkinkan penciptaan visualisasi dan dasbor yang kaya. |
|
Terus gunakan QuickSight tergantung pada datastore alternatif yang Anda putuskan untuk digunakan, seperti Amazon S3. |