本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。
探索Amazon IoT Analytics数据
您可以通过多种方式存储、分析和可视化Amazon IoT Analytics数据。
Amazon S3
您可以将数据集内容发送到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶,从而实现与现有数据湖的集成或通过内部应用程序和可视化工具进行访问。请参阅contentDeliveryRules::destination::s3DestinationConfiguration
中的字段CreateDataset。
Amazon IoT Events
您可以将数据集内容作为输入发送到服务Amazon IoT Events,该服务使您了解如何监控设备和进程中的故障情况或操作中的更改,并在发生此类事件时触发其他操作。
为此,请使用创建数据集CreateDataset并在字段中指定Amazon IoT Events输入contentDeliveryRules :: destination :: iotEventsDestinationConfiguration :: inputName
。您还必须指定授予执行 “iotevents:BatchPutMessage”Amazon IoT Analytics 权限的角色。roleArn
每当创建数据集的内容时,都会Amazon IoT Analytics将每个数据集内容条目作为消息发送到指定的Amazon IoT Events输入。例如,如果您的数据集包含:
"what","who","dt" "overflow","sensor01","2019-09-16 09:04:00.000" "overflow","sensor02","2019-09-16 09:07:00.000" "underflow","sensor01","2019-09-16 11:09:00.000" ...
然后Amazon IoT Analytics将发送包含以下字段的消息:
{ "what": "overflow", "who": "sensor01", "dt": "2019-09-16 09:04:00.000" }
{ "what": "overflow", "who": "sensor02", "dt": "2019-09-16 09:07:00.000" }
并且您需要创建一个可识别您感兴趣的字段(what
、who
中的一个或多个dt
)的Amazon IoT Events输入,并创建一个Amazon IoT Events探测器模型,该模型在事件中使用这些输入字段来触发操作或设置内部变量。
Jupyter Notebook
Amazon IoT AnalyticsJupyter Notebook 也可以直接使用数据集来执行高级分析和数据探索。Jupyter Notebook 是一个开源解决方案。您可以从 http://jupyter.org/install.html