Avviso di fine del supporto: il 30 ottobre 2026 AWS terminerà il supporto per Amazon Pinpoint. Dopo il 30 ottobre 2026, non potrai più accedere alla console Amazon Pinpoint o alle risorse Amazon Pinpoint (endpoint, segmenti, campagne, percorsi e analisi). Per ulteriori informazioni, consulta la pagina relativa alla fine del supporto di Amazon Pinpoint. Nota: per quanto APIs riguarda gli SMS, i comandi vocali, i messaggi push su dispositivi mobili, l'OTP e la convalida del numero di telefono non sono interessati da questa modifica e sono supportati da AWS End User Messaging.
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Fine del supporto per Amazon Pinpoint
Dopo un'attenta valutazione, abbiamo deciso di interrompere il supporto per Amazon Pinpoint a partire dal 30 ottobre 2026. Amazon Pinpoint non accetterà più nuovi clienti a partire dal 20 maggio 2025. In qualità di cliente esistente con un account registrato al servizio prima del 20 maggio 2025, puoi continuare a utilizzare le funzionalità di Amazon Pinpoint. Dopo il 30 ottobre 2026, non potrai più utilizzare Amazon Pinpoint.
Oggi, i clienti utilizzano Amazon Pinpoint per le sue funzionalità di coinvolgimento (endpoint, segmenti, campagne, percorsi e analisi) o per il suo canale di messaggistica APIs (SMS, MMS WhatsApp, push e funzionalità di messaggistica da testo a voce). Abbiamo creato piani di offboarding per entrambi i gruppi di clienti.
Cosa significa questo per te
Se utilizzi le funzionalità di coinvolgimento di Amazon Pinpoint (endpoint, segmenti, campagne, percorsi e analisi), ti consigliamo di migrare a soluzioni di coinvolgimento proattivo di Amazon Connect (ad esempio, campagne in uscita Amazon Connect e profili cliente Amazon Connect) per promuovere un coinvolgimento personalizzato e
I canali di comunicazione di Amazon Pinpoint (SMS, MMS WhatsApp, push e funzionalità di messaggistica da testo a voce) sono stati rinominati nel terzo trimestre 2024 come messaggistica per utenti AWS finali
Argomenti
Fasi di migrazione: funzionalità di transizione per Amazon Pinpoint Engagement
Clienti che cercano funzionalità di coinvolgimento
Per utilizzare le funzionalità di coinvolgimento proattivo di Amazon Connect, inclusi segmenti, modelli di messaggi, campagne, viaggi, analisi, segui questa guida per migrare le funzionalità di coinvolgimento di Amazon Pinpoint su Amazon Connect.
Migra endpoint e segmenti
Gli endpoint Amazon Pinpoint possono essere modellati come profili cliente Amazon Connect. Customer Profiles ti consente di combinare più endpoint in un unico profilo, permettendo di modellare fino a 3 indirizzi e-mail e 4 numeri di telefono come un unico profilo. Per migrare i tuoi endpoint, puoi
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Crea un segmento Amazon Pinpoint senza filtri, che comprenda efficacemente tutti i tuoi endpoint.
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Esporta quel segmento in un bucket S3 o sul tuo computer locale.
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Carica gli endpoint trasformati nei profili dei clienti e utilizza il connettore S3 di Customer Profiles per creare un'integrazione dei dati nei profili dei clienti.
Se desideri aggregare gli endpoint in un unico profilo cliente, puoi analizzare il segmento Amazon Pinpoint scaricato per raccogliere gli indirizzi e-mail e i numeri di telefono in un unico profilo. Ecco un esempio di script Python per leggere il file esportato in formato JSON e creare i profili che possono essere importati in Customer Profiles.
from collections import defaultdict import json def process_pinpoint_endpoints(input_file, output_file): # Dictionary to store grouped endpoints by user ID grouped_endpoints = defaultdict(list) endpoints = [] # Read the input file with open(input_file, 'r') as file: for line in file: endpoints.append(json.loads(line)) # Group endpoints by user ID for endpoint in endpoints: user_id = endpoint.get('User', {}).get('UserId') if user_id: grouped_endpoints[user_id].append(endpoint) # Convert grouped endpoints to Customer Profiles format # We will assume the userId is stored as an AccountNumber # since the AccountNumber can be queried customer_profiles = [] for user_id, user_endpoints in grouped_endpoints.items(): profile = { 'AccountNumber': user_id, 'Attributes': {}, 'Address': {} } phone_numbers = set() email_addresses = set() output_dict = {} for endpoint in user_endpoints: # Extract attributes attributes = endpoint.get('Attributes', {}) for key, value_list in attributes.items(): if len(value_list) == 1: output_dict[key] = value_list[0] else: for i, item in enumerate(value_list): output_dict[f"{key}_{i}"] = item demographics = endpoint.get('Demographic') for key, value in demographics.items(): attributes[f"Demographic_{key}"] = value location = endpoint.get('Location', {}) profile['Address']['City'] = location['City'] profile['Address']['Country'] = location['Country'] profile['Address']['PostalCode'] = location['PostalCode'] profile['Address']['County'] = location['Region'] profile['Attributes']['Latitude'] = location['Latitude'] profile['Attributes']['Longitude'] = location['Longitude'] metrics = endpoint.get('Metrics', {}) for key, value in metrics.items(): profile['Attributes'][f"Metrics_{key}"] = str(value) user = endpoint.get('User', {}) user_attributes = user.get('UserAttributes', {}) for key, value_list in user_attributes.items(): if len(value_list) == 1: output_dict[key] = value_list[0] else: for i, item in enumerate(value_list): output_dict[f"UserAttributes.{key}_{i}"] = item profile['Attributes'].update(output_dict) # Extract phone number address = endpoint.get('Address') if (endpoint.get('ChannelType') == 'SMS' or endpoint.get('ChannelType') == 'VOICE') and address: phone_numbers.add(address) # Extract email address if endpoint.get('ChannelType') == 'EMAIL' and address: email_addresses.add(address) # Assigning the phone numbers to the different parameters in the Customer Profile for i, phone_number in enumerate(phone_numbers): if i == 0: profile['PhoneNumber'] = phone_number elif i == 1: profile['HomePhoneNumber'] = phone_number elif i == 2: profile['MobilePhoneNumber'] = phone_number elif i == 3: profile['BusinessPhoneNumber'] = phone_number else: profile['Attributes'][f"PhoneNumber_{i}"] = phone_number # Assigning the email addresses to the different parameters in the Customer Profile for i, email_address in enumerate(email_addresses): if i == 0: profile['EmailAddress'] = email_address elif i == 1: profile['PersonalEmailAddress'] = email_address elif i == 2: profile['BusinessEmailAddress'] = email_address else: profile['Attributes'][f"EmailAddress_{i}"] = email_address customer_profiles.append(profile) # Write the output to a file with open(output_file, 'w') as f: json.dump(customer_profiles, f, indent=2) print(f"Processed {len(endpoints)} endpoints into {len(customer_profiles)} customer profiles.") # Example usage input_file = 'pinpoint_endpoints.json' output_file = 'customer_profiles.json' process_pinpoint_endpoints(input_file, output_file)
Migra le configurazioni dei canali
Segui i passaggi di onboarding per abilitare le comunicazioni via SMS ed e-mail in Amazon Connect.
Migra i modelli
I modelli in Amazon Connect utilizzano lo stesso motore di rendering dei messaggi (Handlebars) di Amazon Pinpoint. Tuttavia, i segnaposto degli attributi sono rappresentati in modo diverso.
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Puoi utilizzare il nostro Amazon Pinpoint esistente APIs per recuperare un modello (ad esempio, get-email-template). get-sms-template In alternativa, puoi seguire questa guida per modificare un modello in modo da copiarne il contenuto.
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Dopo aver recuperato il modello, aggiorna i segnaposto. Ad esempio, i tuoi modelli Amazon Pinpoint in precedenza utilizzavano un segnaposto come.
{{User.UserAttributes.PurchaseHistory}}Ora possono essere modificati in.{{Attributes.Customer.Attributes.PurchaseHistory}} -
Successivamente, crea modelli in Q in Amazon Connect utilizzando l'create-message-templateAPI o utilizzando questa guida per creare modelli di messaggi.
Per mappare i tuoi attributi, segui le mappature eseguite in precedenza quando mappavi gli endpoint ai profili, con il prefisso. Attributes.Customer
Migra le campagne
Per ogni campagna, ti consigliamo di utilizzare l'API get-campaign per recuperarne la definizione e poi ricrearla in Amazon Connect utilizzando la guida alla creazione della campagna.
Migra i viaggi
I viaggi non sono ancora completamente supportati in Amazon Connect. Ti consigliamo di valutare i casi d'uso del tuo percorso se possono essere risolti utilizzando Amazon Connect Campaigns. In caso affermativo, segui l'approccio simile a quello precedente utilizzando l'API get-journey per recuperarne la definizione, quindi ricreala in Amazon Connect utilizzando la guida alla creazione della campagna.
Clienti che si occupano di raccolta di eventi e analisi mobili
Clienti Amplify SDK
Se utilizzi Amplify SDK per inviare eventi ad Amazon Pinpoint per aggiornare gli endpoint, attivare campagne o percorsi o analizzare l'utilizzo dell'applicazione, puoi migrare a Kinesis. Con Kinesis, puoi trasmettere gli eventi su una piattaforma di elaborazione di tua scelta e inviare aggiornamenti ai profili dei clienti, che possono aggiornare il profilo dell'utente dell'applicazione e attivare le campagne Amazon Connect.
Clienti Put-Events
Se utilizzi Amazon Pinpoint solo per trasmettere eventi dalla tua applicazione web/mobile a uno stream Kinesis, ora puoi utilizzare Amplify SDK per trasmettere direttamente gli eventi a Kinesis.
Funzionalità non disponibili
Al momento, le seguenti funzionalità di coinvolgimento di Amazon Pinpoint non sono disponibili in Amazon Connect.
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Messaggistica in-app
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Notifiche PUSH (GCM, APNS, BAIDU, ecc.) nelle campagne
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Canale personalizzato
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Segmenti importati
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Percorsi
Fasi di offboarding: esportazione dei dati verso terze parti
Se desideri eliminare tutti i dati di Amazon Pinpoint, non esitare a eliminare semplicemente l'applicazione utilizzando l'API delete-app. Successivamente, elimina tutti i modelli di messaggio non utilizzati utilizzando questa guida sull'eliminazione dei modelli.
In alternativa, se desideri estrarre tutte le tue risorse e archiviarle, procedi nel seguente modo.
Endpoints
Per esternalizzare i tuoi endpoint, puoi
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Crea un segmento Amazon Pinpoint senza filtri, che comprenda efficacemente tutti i tuoi endpoint.
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Esporta quel segmento in un bucket S3 o sul tuo computer locale.
Segmenti, campagne e viaggi
Per esternalizzare segmenti, campagne e percorsi, utilizza la nostra interfaccia utente APIs o la nostra interfaccia utente per recuperarli. Per questo, puoi utilizzare i nostri get-segment, get-campaign o get-journey. APIs
Modelli dei messaggi
Amazon Pinpoint e analisi per dispositivi mobili
Per esternalizzare i tuoi eventi KPIs da Amazon Pinpoint Analytics o Mobile Analytics puoi utilizzare le seguenti opzioni:
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Per esportare gli eventi non elaborati futuri prima della migrazione, i clienti possono accedere al flusso di dati degli eventi.
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I clienti possono esportare KPIs i dati degli ultimi 3 mesi utilizzando i seguenti comandi:
Per i clienti che devono eliminare le applicazioni Mobile Analytics durante la migrazione, è possibile utilizzare il seguente script Python. Questo script utilizza AWS la versione 4 di Signature per l'autenticazione con l'API Mobile Analytics.
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Salva lo script seguente come
delete_mobile_analytics_application.py.# Copyright 2010-2019 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. # # This file is licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"). # You may not use this file except in compliance with the License. A copy of the # License is located at # # http://aws.amazon.com/apache2.0/ # # This file is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS # OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific # language governing permissions and limitations under the License. # # ABOUT THIS PYTHON SAMPLE: This sample is part of the AWS General Reference # Signing AWS API Requests top available at # https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sigv4-signed-request-examples.html # # AWS Version 4 signing example # Delete Mobile Analytics application # See: http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sigv4_signing.html # This version makes a DELETE request and passes the signature # in the Authorization header. import sys, os, base64, datetime, hashlib, hmac import requests # pip install requests import argparse # Parse command line arguments parser = argparse.ArgumentParser(description='Delete a Mobile Analytics application') parser.add_argument('--appId', type=str, help='Mobile Analytics application ID to be deleted', required=True) args = parser.parse_args() # ************* REQUEST VALUES ************* delimiter = "/" method = 'DELETE' service = 'mobileanalytics' host = 'mobileanalytics.us-east-1.amazonaws.com' region = 'us-east-1' appId = args.appId # Use the appId from command line arguments endpoint = 'https://mobileanalytics.us-east-1.amazonaws.com/2016-07-01/apps' + delimiter + appId request_parameters = '' # Function for signing. Refer the AWS documentation below for more details. # http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/signature-v4-examples.html#signature-v4-examples-python def sign(key, msg): return hmac.new(key, msg.encode('utf-8'), hashlib.sha256).digest() # Function for computing signature key. Refer the AWS documentation below for more details. # http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/signature-v4-examples.html#signature-v4-examples-python. def getSignatureKey(key, dateStamp, regionName, serviceName): kDate = sign(('AWS4' + key).encode('utf-8'), dateStamp) kRegion = sign(kDate, regionName) kService = sign(kRegion, serviceName) kSigning = sign(kService, 'aws4_request') return kSigning # Read AWS access key from environment variables or configuration file. Best practice is NOT # to embed credentials in code. access_key = os.environ.get('AWS_ACCESS_KEY_ID') secret_key = os.environ.get('AWS_SECRET_ACCESS_KEY') session_token = os.environ.get('AWS_SESSION_TOKEN') if access_key is None or secret_key is None: print('No access key is available.') sys.exit() # Create a date for headers and the credential string t = datetime.datetime.now(datetime.UTC) amzdate = t.strftime('%Y%m%dT%H%M%SZ') datestamp = t.strftime('%Y%m%d') # Date w/o time, used in credential scope # ************* TASK 1: CREATE A CANONICAL REQUEST ************* # http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sigv4-create-canonical-request.html # Step 1 is to define the verb (GET, POST, etc.)--already done with defining "method" variable above. # Step 2: Create canonical URI--the part of the URI from domain to query # string (use '/' if no path) canonical_uri = '/2016-07-01/apps' + delimiter + appId # Step 3: Create the canonical query string. In this example (a DELETE request), # request parameters are in the query string. Query string values must # be URL-encoded (space=%20). The parameters must be sorted by name. # For this example, the query string is pre-formatted in the request_parameters variable. canonical_querystring = request_parameters # Step 4: Create the canonical headers and signed headers. Header names # must be trimmed and lowercase, and sorted in code point order from # low to high. Note that there is a trailing \n. canonical_headers = 'host:' + host + '\n' + 'x-amz-date:' + amzdate + '\n' # Step 5: Create the list of signed headers. This lists the headers # in the canonical_headers list, delimited with ";" and in alpha order. # Note: The request can include any headers; canonical_headers and # signed_headers lists those that you want to be included in the # hash of the request. "Host" and "x-amz-date" are always required. signed_headers = 'host;x-amz-date' # Step 6: Create payload hash (hash of the request body content). For GET # requests, the payload is an empty string (""). payload_hash = hashlib.sha256(request_parameters.encode('utf-8')).hexdigest() # Step 7: Combine elements to create canonical request canonical_request = method + '\n' + canonical_uri + '\n' + canonical_querystring + '\n' + canonical_headers + '\n' + signed_headers + '\n' + payload_hash # ************* TASK 2: CREATE THE STRING TO SIGN************* # Match the algorithm to the hashing algorithm you use, either SHA-1 or # SHA-256 (recommended) algorithm = 'AWS4-HMAC-SHA256' credential_scope = datestamp + '/' + region + '/' + service + '/' + 'aws4_request' string_to_sign = algorithm + '\n' + amzdate + '\n' + credential_scope + '\n' + hashlib.sha256( canonical_request.encode('utf-8')).hexdigest() # ************* TASK 3: CALCULATE THE SIGNATURE ************* # Create the signing key using the function defined above. signing_key = getSignatureKey(secret_key, datestamp, region, service) # Compute signature by invoking hmac.new method by passing signingkey, string_to_sign signature = hmac.new(signing_key, string_to_sign.encode('utf-8'), hashlib.sha256).hexdigest() # ************* TASK 4: ADD SIGNING INFORMATION TO THE REQUEST ************* # The signing information can be either in a query string value or in # a header named Authorization. This code shows how to use a header. # Create authorization header and add to request headers authorization_header = algorithm + ' ' + 'Credential=' + access_key + '/' + credential_scope + ', ' + 'SignedHeaders=' + signed_headers + ', ' + 'Signature=' + signature # The request can include any headers, but MUST include "host", "x-amz-date", # and (for this scenario) "Authorization". "host" and "x-amz-date" must # be included in the canonical_headers and signed_headers, as noted # earlier. Order here is not significant. # Python note: The 'host' header is added automatically by the Python 'requests' library. headers = { 'x-amz-date': amzdate, 'accept': 'application/hal+json', 'content-type': 'application/json; charset=UTF-8', 'Authorization': authorization_header} if session_token: headers['X-Amz-Security-Token'] = session_token # ************* SEND THE REQUEST ************* request_url = endpoint + '?' + canonical_querystring print('\nBEGIN REQUEST++++++++++++++++++++++++++++++++++++') print('Request URL = ' + request_url) print('Request Headers = ', headers) r = requests.delete(request_url, data=request_parameters, headers=headers) print('\nRESPONSE++++++++++++++++++++++++++++++++++++') print('Response code: %d\n' % r.status_code) print(r.text) -
Assicurati di avere AWS credenziali valide impostate come variabili di ambiente.
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Esegui lo script con l'ID dell'applicazione Mobile Analytics:
python delete_mobile_analytics_application.py --appId<YOUR_MOBILE_ANALYTICS_APP_ID>
Questo script invia una DELETE richiesta all'API Mobile Analytics per rimuovere l'applicazione specificata. Assicurati di eseguirlo per ogni applicazione Mobile Analytics che devi eliminare.
Nota
I clienti di Active Mobile Analytics possono continuare a importare eventi tramite putEvents API e visualizzarli in Amazon Pinpoint fino alla data di fine del supporto di Amazon Pinpoint.
Riepilogo
Le organizzazioni con almeno un account Amazon Pinpoint possono continuare a utilizzare le funzionalità di coinvolgimento di Amazon Pinpoint, tra cui segmenti, campagne, percorsi, analisi ed e-mail fino al 30 ottobre 2026, quando il supporto per il servizio terminerà.
Risorse aggiuntive
Sono disponibili le seguenti risorse aggiuntive:
Se hai bisogno di assistenza o hai un feedback, contatta Supporto AWS
