ステップ 1: 進行中のデータ取り込みをリダイレクトする - AWS IoT Analytics
パターン 1: Amazon Managed Service for Apache Flink を使用した Amazon Kinesis Data Streamsパターン 2: Amazon Data Firehose を使用する

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ステップ 1: 進行中のデータ取り込みをリダイレクトする

移行の最初のステップは、進行中のデータ取り込みを新しいサービスにリダイレクトすることです。特定のユースケースに基づいて 2 つのパターンをお勧めします。

推奨されるアーキテクチャ

パターン 1: Amazon Managed Service for Apache Flink を使用した Amazon Kinesis Data Streams

このパターンでは、まず、 が Amazon Kinesis Data Streams と統合 AWS IoT Core されているデータを公開し、大量のデータをリアルタイムで収集、処理、分析できるようにします。

メトリクスと分析

  1. Data: AWS IoT data の取り込みは、Amazon Kinesis Data Streams にリアルタイムで取り込まれます。Amazon Kinesis Data Streams は、数百万の AWS IoT デバイスからのデータの高スループットを処理できるため、リアルタイムの分析と異常検出が可能になります。

  2. データの処理: Amazon Managed Service for Apache Flink を使用して、Amazon Kinesis Data Streams からデータを処理、強化、フィルタリングします。Flink は、集計、結合、時間操作など、複雑なイベント処理のための堅牢な機能を提供します。

  3. データの保存: Flink は、処理されたデータを Amazon S3 に出力して、保存とさらなる分析を行います。このデータは、Amazon Athena を使用してクエリすることも、他の AWS 分析サービスと統合することもできます。

アプリケーションで高帯域幅ストリーミングデータが必要で、パターンマッチングやウィンドウ処理などの高度な処理が必要な場合は、このパターンを使用します。このパターンが最適です。

パターン 2: Amazon Data Firehose を使用する

このパターンでは、データは に発行され AWS IoT Core、Amazon Data Firehose と統合されるため、データを Amazon S3 に直接保存できます。このパターンは、 を使用した基本的な変換もサポートしています AWS Lambda。

メトリクスと分析

  1. Data: AWS IoT data の取り込みは、デバイスから、または Amazon Data Firehose AWS IoT Core に直接取り込まれます。

  2. データの処理: Amazon Data Firehose は、形式変換やエンリッチメントなど、データに対して基本的な変換と処理を実行します。Firehose データ変換を有効にするには、 AWS Lambda 関数を呼び出して受信ソースデータを変換してから送信先に配信するように設定します。

  3. データの保存: 処理されたデータは、ほぼリアルタイムで Amazon S3 に配信されます。Amazon Data Firehose は、受信データのスループットに合わせて自動的にスケーリングされるため、信頼性が高く効率的なデータ配信が可能になります。

このパターンは、基本的な変換と処理を必要とするワークロードに使用します。さらに、Amazon Data Firehose は、Amazon S3 に保存されているデータのデータバッファリングと動的パーティショニング機能を提供することで、プロセスを簡素化します。