自动执行工作流程 - AWS IoT Analytics
AWS 文档中描述的 AWS 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅中国的 AWS 服务入门

自动执行工作流程

AWS IoT Analytics 为 提供高级数据分析AWS 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Jupyter Notebook或使用第三方自定义代码容器的容器,这样您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

通过在调用 CreateDatasettriggers:schedule:expression) 时指定触发器来计划数据集内容的自动创建。在数据存储中具有 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。

定义不重叠的连续时间间隔,以确保新数据集内容仅包含自上次以来到达的数据。使用 actions:queryAction:filters:deltaTime:offsetSeconds 字段可指定增量时间间隔。然后,指定一个触发器,以便在经过时间间隔后创建数据集内容。请参阅示例 6 - 使用增量窗口 (CLI) 创建 SQL 数据集。

在另一个数据集完成后创建数据集内容

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

容器化您自己的自定义数据分析应用程序,并在创建另一个数据集的内容时触发这些应用程序以运行。这样,您就可以为应用程序提供数据集内容中的数据,该数据集是按定期计划创建的。您可以从应用程序内自动对分析结果执行 tale 操作。(actions:containerAction