지원 종료 알림: 2025년 12월 15일에 AWS 에 대한 지원이 종료됩니다 AWS IoT Analytics. 2025년 12월 15일 이후에는 AWS IoT Analytics 콘솔 또는 AWS IoT Analytics 리소스에 더 이상 액세스할 수 없습니다. 자세한 내용은 AWS IoT Analytics 지원 종료를 참조하세요.
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마이그레이션 옵션
마이그레이션을 고려할 때는이 전환의 이점과 이유를 이해하는 AWS IoT Analytics것이 중요합니다. 아래 표에는 대체 옵션과 기존 AWS IoT Analytics 기능에 대한 매핑이 나와 있습니다.
| 작업 | AWS IoT Analytics | 대체 서비스 | 이유 |
|---|---|---|---|
수집 |
AWS IoT Analytics 를 사용하면 |
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Amazon Kinesis Data Streams는 강력한 솔루션을 제공합니다. Kinesis는 데이터를 실시간으로 스트리밍하여 즉각적인 처리 및 분석을 가능하게 하며, 이는 실시간 인사이트와 이상 탐지가 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다. Amazon Data Firehose는 스트리밍 데이터가 Amazon S3에 도착하기 전에 스트리밍 데이터를 캡처하고 변환하는 프로세스를 간소화하여 데이터 처리량에 맞게 자동으로 규모를 조정합니다. |
프로세스 |
에서 데이터를 처리 AWS IoT Analytics 하려면 외부 소스로 데이터를 정리, 필터링, 변환 및 보강해야 합니다. |
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Amazon Managed Service for Apache Flink는 정교한 AWS IoT Analytics 시나리오에 필수적인 패턴 일치 및 집계와 같은 복잡한 이벤트 처리를 지원합니다. Amazon Data Firehose는 더 간단한 변환을 처리하고 사용자 지정 처리를 위해 AWS Lambda 함수를 호출하여 Flink의 복잡성 없이 유연성을 제공합니다. |
저장 |
AWS IoT Analytics 는 데이터 보존 정책 및 액세스 관리와 같은 기능을 포함하는 AWS IoT 데이터에 최적화된 시계열 데이터 스토어를 사용합니다. |
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Amazon S3는 확장 가능하고 내구성이 뛰어나며 비용 효율적인 스토리지 솔루션을 제공합니다. Amazon S3는 다른 AWS 서비스와 통합되어 대규모 데이터 세트의 장기 저장 및 분석에 매우 적합합니다. Amazon Timestream은 특별히 구축된 시계열 데이터베이스입니다. Amazon S3에서 데이터를 일괄 로드할 수 있습니다. |
분석 |
AWS IoT Analytics 는 호스팅된 Jupyter Notebook에 대한 기본 제공 SQL 쿼리 기능, 시계열 분석 및 지원을 제공하므로 고급 분석 및 기계 학습을 쉽게 수행할 수 있습니다. |
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AWS Glue 는 ETL 프로세스를 간소화하여 데이터를 쉽게 추출, 변환 및 로드하는 동시에 쿼리를 용이하게 하기 위해 Athena와 통합되는 데이터 카탈로그를 제공합니다. Amazon Athena는 인프라를 관리할 필요 없이 Amazon S3에 저장된 데이터에 대해 SQL 쿼리를 직접 실행할 수 있도록 하여이 작업을 한 단계 더 진행합니다. |
시각화 |
AWS IoT Analytics 는 QuickSight와 통합되어 풍부한 시각화 및 대시보드를 생성할 수 있습니다. |
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Amazon S3와 같이 사용하려는 대체 데이터 스토어에 따라 QuickSight를 계속 사용합니다. |
