是否可以将 AWS IoT 分析数据存储数据实时提取到数据集中?

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【中文标题】是否可以将 AWS IoT 分析数据存储数据实时提取到数据集中?【英文标题】:Is it possible to pull AWS IoT analytics datastore data into the dataset in real time? 【发布时间】:2021-02-12 17:00:45 【问题描述】:

我正在使用 AWS QuickSight 来显示图表。数据源是 AWS IoT 分析数据集。

是否可以将 AWS IoT 分析数据实时存储到数据集中?我知道我们可以手动执行run now,这将有我们按下run now 时的数据。有什么方法可以自动将实时数据放入数据集中?

目前,自动将数据从数据存储区拉入数据集的最低频率为 1 分钟。这意味着数据集中的数据(以及因此的 QuickSight 图表)将始终过时 1 分钟。

【问题讨论】:

【参考方案1】:

安排查询定期运行以刷新数据集是使用 AWS IoT Analytics 数据集时唯一的自动化选项。 The highest frequency is 1 minute(接近实时)对于大多数支持 IoT 的解决方案来说非常合适。

另一个值得研究的替代解决方案是使用 AWS IoT Core 并通过 IoT Core 规则将消息从主题流转发到 Lambda,然后将记录放在 Amazon Kinesis Data Firehose 传输流上,最后使用 Amazon QuickSight 可视化存储在 S3 存储桶中的数据。 This link 是一个关于如何完成它的教程。

【讨论】:

AWS DynamoDb 或 AWS Timestream db 代替 S3 存储桶怎么样? 这真的取决于你的用例。如您所知,S3 不是数据库,它适合存储静态数据集,同时提供显着的成本优势。如果您的业务问题对时间敏感并且依赖于流数据,我建议您考虑使用时间序列数据库。在这种情况下,您还应该质疑 Amazon QuickSight 对于表示层是否足够好。希望这会有所帮助。 对于物联网,表示层还有哪些其他选择? 另外,您提到了“通过 IoT Core 规则从主题流到 Lambda 的消息,然后将记录放在 Amazon Kinesis Data Firehose 传输流上” - 为什么不直接到“Kinesis Data”而不是 Lambda 操作Firehose 的行动? 对于表示层,我建议你看看 Grafana。显然,它不是托管的 AWS 服务,但仍然可以在 AWS 上轻松部署和扩展。 Lambda 为您提供了额外的灵活性来处理您的有效负载、添加一些业务逻辑以及路由到不同的目的地。同样,这实际上取决于您的业务问题,对此我没有太多详细信息。

以上是关于是否可以将 AWS IoT 分析数据存储数据实时提取到数据集中?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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