1단계: 진행 중인 데이터 수집 리디렉션 - AWS IoT Analytics
패턴 1: Amazon Managed Service for Apache Flink를 사용한 Amazon Kinesis Data Streams패턴 2: Amazon Data Firehose 사용

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1단계: 진행 중인 데이터 수집 리디렉션

마이그레이션의 첫 번째 단계는 진행 중인 데이터 수집을 새 서비스로 리디렉션하는 것입니다. 특정 사용 사례에 따라 두 가지 패턴을 사용하는 것이 좋습니다.

제안된 아키텍처

패턴 1: Amazon Managed Service for Apache Flink를 사용한 Amazon Kinesis Data Streams

이 패턴에서는가 Amazon Kinesis Data Streams와 통합 AWS IoT Core 되는 데이터를 게시하여 대량의 데이터를 실시간으로 수집, 처리 및 분석할 수 있습니다.

지표 및 분석

  1. 수집 데이터: AWS IoT 데이터는 Amazon Kinesis Data Streams에 실시간으로 수집됩니다. Amazon Kinesis Data Streams는 수백만 개의 AWS IoT 디바이스에서 높은 처리량의 데이터를 처리할 수 있으므로 실시간 분석 및 이상 탐지가 가능합니다.

  2. 데이터 처리: Amazon Managed Service for Apache Flink를 사용하여 Amazon Kinesis Data Streams에서 데이터를 처리, 보강 및 필터링합니다. Flink는 집계, 조인 및 임시 작업과 같은 복잡한 이벤트 처리를 위한 강력한 기능을 제공합니다.

  3. 데이터 저장: Flink는 처리된 데이터를 Amazon S3에 출력하여 저장 및 추가 분석을 수행합니다. 그런 다음 Amazon Athena를 사용하여이 데이터를 쿼리하거나 다른 AWS 분석 서비스와 통합할 수 있습니다.

애플리케이션에 고대역폭 스트리밍 데이터가 포함되어 있고 패턴 일치 또는 윈도우 설정과 같은 고급 처리가 필요한 경우이 패턴을 사용하는 것이 가장 적합합니다.

패턴 2: Amazon Data Firehose 사용

이 패턴에서는 Amazon Data Firehose와 통합 AWS IoT Core되는에 데이터가 게시되므로 Amazon S3에 직접 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 패턴은를 사용한 기본 변환도 지원합니다 AWS Lambda.

지표 및 분석

  1. 수집 데이터: AWS IoT 데이터는 디바이스에서 직접 수집되거나 Amazon Data Firehose AWS IoT Core 로 수집됩니다.

  2. 프로세스 데이터: Amazon Data Firehose는 형식 변환 및 보강과 같은 데이터에 대한 기본 변환 및 처리를 수행합니다. 수신 소스 데이터를 대상으로 전송하기 전에 변환하도록 AWS Lambda 함수를 호출하도록 구성하여 Firehose 데이터 변환을 활성화할 수 있습니다.

  3. 데이터 저장: 처리된 데이터는 거의 실시간으로 Amazon S3로 전송됩니다. Amazon Data Firehose는 수신 데이터의 처리량에 맞게 자동으로 규모를 조정하여 안정적이고 효율적인 데이터 전송을 보장합니다.

기본 변환 및 처리가 필요한 워크로드에이 패턴을 사용합니다. 또한 Amazon Data Firehose는 Amazon S3에 저장된 데이터에 대한 데이터 버퍼링 및 동적 파티셔닝 기능을 제공하여 프로세스를 간소화합니다.