Avviso di fine del supporto: il 15 dicembre 2025, AWS terminerà il supporto per AWS IoT Analytics. Dopo il 15 dicembre 2025, non potrai più accedere alla AWS IoT Analytics console o AWS IoT Analytics alle risorse. Per ulteriori informazioni, consulta questa sezione dedicata AWS IoT Analytics alla fine del supporto.
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Opzioni di migrazione
Quando si considera una migrazione da AWS IoT Analytics, è importante comprendere i vantaggi e le ragioni alla base di questo cambiamento. La tabella seguente fornisce opzioni alternative e una mappatura delle funzionalità esistenti AWS IoT Analytics .
| Azione | AWS IoT Analytics | Servizio alternativo | Motivo |
|---|---|---|---|
Raccogliere |
AWS IoT Analytics semplifica l'inserimento di dati direttamente da AWS IoT Core o da altre fonti utilizzando l' |
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Amazon Kinesis Data Streams offre una soluzione robusta. Kinesis trasmette i dati in tempo reale, consentendo l'elaborazione e l'analisi immediate, il che è fondamentale per le applicazioni che richiedono approfondimenti in tempo reale e rilevamento di anomalie. Amazon Data Firehose semplifica il processo di acquisizione e trasformazione dei dati in streaming prima che arrivino su Amazon S3, ridimensionandoli automaticamente in base alla velocità di trasmissione dei dati. |
Processo |
L'elaborazione dei dati AWS IoT Analytics implica la pulizia, il filtraggio, la trasformazione e l'arricchimento con fonti esterne. |
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Amazon Managed Service per Apache Flink supporta l'elaborazione di eventi complessi, come pattern matching e aggregazioni, essenziali per scenari sofisticati. AWS IoT Analytics Amazon Data Firehose gestisce trasformazioni più semplici e può richiamare AWS Lambda funzioni per l'elaborazione personalizzata, offrendo flessibilità senza la complessità di Flink. |
Archiviare |
AWS IoT Analytics utilizza un data store di serie temporali ottimizzato per i dati, che include funzionalità come le politiche di conservazione AWS IoT dei dati e la gestione degli accessi. |
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Amazon S3 offre una soluzione di storage scalabile, durevole ed economica. L'integrazione di Amazon S3 con altri AWS servizi lo rende una scelta eccellente per lo storage a lungo termine e l'analisi di set di dati di grandi dimensioni. Amazon Timestream è un database di serie temporali creato appositamente. Puoi caricare dati in batch da Amazon S3. |
Analizzare |
AWS IoT Analytics offre funzionalità di query SQL integrate, analisi delle serie temporali e supporto per i notebook Jupyter ospitati, semplificando l'esecuzione di analisi avanzate e apprendimento automatico. |
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AWS Glue semplifica il processo ETL, semplificando l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati, fornendo al contempo un catalogo di dati che si integra con Athena per facilitare le interrogazioni. Amazon Athena fa un ulteriore passo avanti, consentendoti di eseguire query SQL direttamente sui dati archiviati in Amazon S3 senza dover gestire alcuna infrastruttura. |
Visualizzare |
AWS IoT Analytics si integra con QuickSight, abilitando la creazione di visualizzazioni e dashboard avanzati. |
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Continua a utilizzare QuickSight a seconda del datastore alternativo che decidi di utilizzare, come Amazon S3. |
