使用 Docker 容器。

本节包含有关如何构建您自己的 Docker 容器的信息。如果重复使用第三方构建的 Docker 容器，则存在安全风险：这些容器可能使用您的用户权限执行任意代码。在使用之前，请确保您信任任何第三方容器的作者。

使用以下步骤可设置针对自上次执行分析以来到达的数据的定期数据分析：

通过可生成数据集的 SQL 查询和增量窗口，以及应用程序的容器，Amazon IoT Analytics 会创建一个计划的生产数据集，它以您指定的时间间隔对增量窗口中的数据运行，会生成所需的输出并发送通知。

您可以随时暂停您的生产数据集应用程序，然后再恢复。当您恢复生产数据集应用程序时，Amazon IoT Analytics 在默认情况下将同步自上次执行以来已到达但尚未分析的所有数据。您还可通过执行一系列连续运行，来配置恢复生产数据集作业窗口长度的方式。或者，您也可以通过只捕获适合增量时段的指定大小的新到达数据来恢复生产数据集应用程序。

在创建或定义由其他数据集的创建所触发的数据集时，请注意以下限制：

在创建由 SQL 数据集触发的容器数据集时，可能会返回以下错误：

自定义 Docker 容器的输入/输出变量

本节演示您的自定义 Docker 映像运行的程序如何读取输入变量并上传其输出。

参数文件

输入变量以及要将输出上传到的目的地存储在一个 JSON 文件中，它位于执行 Docker 映像的实例上的 /opt/ml/input/data/iotanalytics/params 中。下面是该文件的内容示例。

{
   "Context": {
       "OutputUris": {
           "html": "s3://aws-iot-analytics-dataset-xxxxxxx/notebook/results/iotanalytics-xxxxxxx/output.html",
           "ipynb": "s3://aws-iot-analytics-dataset-xxxxxxx/notebook/results/iotanalytics-xxxxxxx/output.ipynb"
       }
   },
   "Variables": {
       "source_dataset_name": "mydataset",
       "source_dataset_version_id": "xxxx",
       "example_var": "hello world!",
       "custom_output": "s3://aws-iot-analytics/dataset-xxxxxxx/notebook/results/iotanalytics-xxxxxxx/output.txt"
   }
}

除了数据集的名称和版本 ID 外，Variables 部分还包含在 iotanalytics:CreateDataset 调用中指定的变量 - 在此示例中，为变量 example_var 给定值 hello world!。在 custom_output 变量中还提供了自定义输出 URI。该 OutputUris 字段包含容器可将其输出上传到的默认位置 - 在本示例中，同时提供了 ipynb 和 html 输出的默认输出 URI。

输入变量

通过 Docker 映像启动的程序可从 params 文件中读取变量。下面的示例程序将打开 params 文件、对文件进行分析并打印 example_var 变量的值。

import json

with open("/opt/ml/input/data/iotanalytics/params") as param_file:
    params = json.loads(param_file.read())
example_var = params["Variables"]["example_var"]
print(example_var)

上传输出

通过 Docker 映像启动的程序还可以将其输出存储在 Amazon S3 位置。必须使用“bucket-owner-full-control”访问控制列表加载输出。该访问列表将向 Amazon IoT Analytics 服务授予对已上传输出的控制。在本示例中，我们对上一示例进行扩展，将 example_var 的内容上传至 params 文件中由 custom_output 定义的 Amazon S3 位置。

import boto3
import json
from urllib.parse import urlparse

ACCESS_CONTROL_LIST = "bucket-owner-full-control"

with open("/opt/ml/input/data/iotanalytics/params") as param_file:
    params = json.loads(param_file.read())
example_var = params["Variables"]["example_var"]

outputUri = params["Variables"]["custom_output"]
# break the S3 path into a bucket and key
bucket = urlparse(outputUri).netloc
key = urlparse(outputUri).path.lstrip("/")

s3_client = boto3.client("s3")
s3_client.put_object(Bucket=bucket, Key=key, Body=example_var, ACL=ACCESS_CONTROL_LIST)