步骤 1：重定向正在进行的数据摄取 - AWS IoT Analytics
模式 1：亚马逊 Kinesis Data Streams 使用适用于 Apache Flink 的亚马逊托管服务模式 2：使用亚马逊 Data Firehose

终止支持通知： AWS 将于 2025 年 12 月 15 日终止对的支持 AWS IoT Analytics。2025 年 12 月 15 日之后，您将无法再访问 AWS IoT Analytics 控制台或 AWS IoT Analytics 资源。有关更多信息，请参阅AWS IoT Analytics 终止支持。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

步骤 1：重定向正在进行的数据摄取

迁移的第一步是将持续的数据摄取重定向到新服务。我们根据您的具体用例推荐两种模式：

建议的架构

模式 1：亚马逊 Kinesis Data Streams 使用适用于 Apache Flink 的亚马逊托管服务

在这种模式中，您首先发布与 Amazon Kinesis Data Streams 集成的数据，这样您就可以实时收集、处理和分析大量带宽的数据。 AWS IoT Core

指标和分析

  1. 摄取数据： AWS IoT 数据实时输入到 Amazon Kinesis Data Streams 中。Amazon Kinesis Data Streams 可以处理来自数百万 AWS IoT 台设备的高吞吐量数据，从而实现实时分析和异常检测。

  2. 处理数据：使用适用于 Apache Flink 的亚马逊托管服务来处理、丰富和筛选来自亚马逊 Kinesis Data Streams 的数据。Flink 为复杂的事件处理提供了强大的功能，例如聚合、联接和临时操作。

  3. 存储数据：Flink 将处理后的数据输出到 Amazon S3 以供存储和进一步分析。然后，可以使用 Amazon Athena 或与其他分析服务集成 AWS 来查询这些数据。

如果您的应用程序涉及高带宽流数据并且需要高级处理（例如模式匹配或窗口），则使用此模式，则此模式最合适。

模式 2：使用亚马逊 Data Firehose

在这种模式下，数据将发布到 AWS IoT Core与 Amazon Data Firehose 集成，允许您将数据直接存储在 Amazon S3 中。此模式还支持使用 AWS Lambda进行基本转换。

指标和分析

  1. 摄取数据： AWS IoT 数据直接从您的设备中提取或导入 AWS IoT Core Amazon Data Firehose。

  2. 处理数据：Amazon Data Firehose 对数据进行基本的转换和处理，例如格式转换和扩充。您可以启用 Firehose 数据转换，方法是将其配置为在传送到目标之前调用 AWS Lambda 函数来转换传入的源数据。

  3. 存储数据：处理后的数据将以近乎实时的方式传输到 Amazon S3。Amazon Data Firehose 会自动扩展以匹配传入数据的吞吐量，从而确保可靠、高效的数据交付。

对于需要基本转换和处理的工作负载，请使用此模式。此外，Amazon Data Firehose 还为存储在 Amazon S3 中的数据提供数据缓冲和动态分区功能，从而简化了流程。