Amazon IoT Analytics 不再向新客户提供。的现有客户 Amazon IoT Analytics 可以继续照常使用该服务。了解更多
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实现工作流程自动化
Amazon IoT Analytics 提供高级数据分析 Amazon IoT。您可以使用数据分析和机器学习工具自动收集 IoT 数据，处理数据以及存储和分析数据。您可以执行托管您自己的自定义分析代码或 Jupyter Notebook 的容器，或者使用第三方自定义代码容器，以便无需重新创建现有的分析工具。您可以使用以下功能从数据存储中提取输入数据，并将其提供给自动化工作流程：
- 按照定期计划创建数据集内容
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在调用
CreateDataset时指定触发器以计划自动创建数据集内容（triggers:schedule:expression）。数据存储中的数据用于创建数据集内容。您可以使用 SQL 查询 (actions:queryAction:sqlQuery) 选择所需的字段。定义非重叠的连续时间间隔，以确保新数据集内容仅包含在上次传送后到达的数据。使用
actions:queryAction:filters:deltaTime和:offsetSeconds字段指定增量时间间隔。然后，指定一个触发器，以便在时间间隔结束时创建数据集内容。请参阅示例 6 - 创建具有增量时段的 SQL 数据集 (CLI)。 - 在另一个数据集完成时创建数据集内容
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在另一个数据集的内容创建完成时触发创建新的数据集内容
triggers:dataset:name。 - 自动运行您的分析应用程序
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将您自己的自定义数据分析应用程序容器化，并在创建另一个数据集的内容时触发以运行这些应用程序。这样，您就可以为应用程序提供按照定期计划创建的数据集内容中的数据。您可以从应用程序中自动对分析结果执行操作。(
actions:containerAction) - 在另一个数据集完成时创建数据集内容
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在另一个数据集的内容创建完成时触发创建新的数据集内容
triggers:dataset:name。 - 自动运行您的分析应用程序
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将您自己的自定义数据分析应用程序容器化，并在创建另一个数据集的内容时触发以运行这些应用程序。这样，您就可以为应用程序提供按照定期计划创建的数据集内容中的数据。您可以从应用程序中自动对分析结果执行操作。(
actions:containerAction)