步驟 1：重新導向持續的資料擷取 - AWS IoT Analytics
模式 1：Amazon Kinesis Data Streams with Amazon Managed Service for Apache Flink模式 2：使用 Amazon Data Firehose

終止支援通知：在 2025 年 12 月 15 日， AWS 將結束對 的支援 AWS IoT Analytics。2025 年 12 月 15 日之後，您將無法再存取 AWS IoT Analytics 主控台或 AWS IoT Analytics 資源。如需詳細資訊，請參閱AWS IoT Analytics 終止支援。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

步驟 1：重新導向持續的資料擷取

遷移的第一步是將進行中的資料擷取重新導向至新服務。我們根據您的特定使用案例建議兩種模式：

建議的架構

模式 1：Amazon Kinesis Data Streams with Amazon Managed Service for Apache Flink

在此模式中，您會先發佈與 Amazon Kinesis Data Streams 整合的資料 AWS IoT Core ，以便即時收集、處理和分析大量資料頻寬。

指標和分析

  1. 擷取資料： AWS IoT 資料會即時擷取至 Amazon Kinesis Data Streams。Amazon Kinesis Data Streams 可以處理數百萬個 AWS IoT 裝置的高傳輸量資料，實現即時分析和異常偵測。

  2. 處理資料：使用 Amazon Managed Service for Apache Flink 從 Amazon Kinesis Data Streams 處理、擴充和篩選資料。Flink 為複雜的事件處理提供了強大的功能，例如彙總、聯結和暫時操作。

  3. 儲存資料：Flink 會將處理的資料輸出至 Amazon S3 以進行儲存和進一步分析。然後，您可以使用 Amazon Athena 查詢這些資料，或與其他 AWS 分析服務整合。

如果您的應用程式涉及高頻寬串流資料，且需要進階處理，例如模式比對或視窗調整，則使用此模式是最合適的。

模式 2：使用 Amazon Data Firehose

在此模式中，資料會發佈至 AWS IoT Core，其與 Amazon Data Firehose 整合，可讓您直接將資料存放在 Amazon S3 中。此模式也支援使用 進行基本轉換 AWS Lambda。

指標和分析

  1. 擷取資料： AWS IoT 資料會直接從您的裝置擷取或擷取 AWS IoT Core 至 Amazon Data Firehose。

  2. 程序資料：Amazon Data Firehose 會對資料執行基本轉換和處理，例如格式轉換和擴充。您可以設定 Firehose 資料轉換以叫用 AWS Lambda 函數，在將傳入的來源資料交付至目的地之前進行轉換。

  3. 存放資料：處理的資料會以近乎即時的方式交付至 Amazon S3。Amazon Data Firehose 會自動擴展以符合傳入資料的輸送量，確保可靠且有效率的資料交付。

將此模式用於需要基本轉換和處理的工作負載。此外，Amazon Data Firehose 透過為存放在 Amazon S3 中的資料提供資料緩衝和動態分割功能，簡化程序。