终止支持通知： Amazon 将于 2025 年 12 月 15 日终止对的支持 Amazon IoT Analytics。2025 年 12 月 15 日之后，您将无法再访问 Amazon IoT Analytics 控制台或 Amazon IoT Analytics 资源。有关更多信息，请参阅[Amazon IoT Analytics 终止支持](https://docs.amazonaws.cn/iotanalytics/latest/userguide/iotanalytics-end-of-support.html)。

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# 实现工作流程自动化
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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**  
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)](automate-create-dataset.md#automate-example6)。

**在另一个数据集完成时创建数据集内容**  
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**  
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**  
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**  
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`)