Hinweis zum Ende des Supports: Am 30. Oktober 2026 AWS wird der Support für Amazon Pinpoint eingestellt. Nach dem 30. Oktober 2026 können Sie nicht mehr auf die Amazon Pinpoint-Konsole oder die Amazon Pinpoint Pinpoint-Ressourcen (Endpunkte, Segmente, Kampagnen, Journeys und Analysen) zugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter Ende des Supports von Amazon Pinpoint. Hinweis: APIs In Bezug auf SMS sind Sprach-, Handy-Push-, OTP- und Telefonnummernvalidierung von dieser Änderung nicht betroffen und werden von AWS End User Messaging unterstützt.
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Ende des Supports für Amazon Pinpoint
Nach reiflicher Überlegung haben wir beschlossen, den Support für Amazon Pinpoint mit Wirkung zum 30. Oktober 2026 einzustellen. Amazon Pinpoint akzeptiert ab dem 20. Mai 2025 keine Neukunden mehr. Als Bestandskunde mit einem Konto, das vor dem 20. Mai 2025 für den Service registriert wurde, können Sie die Funktionen von Amazon Pinpoint weiterhin nutzen. Nach dem 30. Oktober 2026 können Sie Amazon Pinpoint nicht mehr verwenden.
Heute nutzen Kunden Amazon Pinpoint entweder für seine Interaktionsfunktionen (Endpunkte, Segmente, Kampagnen, Journeys und Analysen) oder für seinen Messaging-Kanal APIs (SMS, MMS WhatsApp, Push und Text-to-Voice-Messaging-Funktionen). Wir haben Offboarding-Pläne für beide Kundengruppen erstellt.
Was bedeutet das für Sie
Wenn Sie die Interaktionsfunktionen von Amazon Pinpoint (Endpunkte, Segmente, Kampagnen, Journeys und Analysen) verwenden, empfehlen wir Ihnen, zu Amazon Connect Connect-Lösungen für proaktives Engagement (z. B. ausgehende Amazon Connect Connect-Kampagnen und Amazon Connect Connect-Kundenprofile
Die Kommunikationskanäle von Amazon Pinpoint (SMS, MMS WhatsApp, Push und Text-to-Voice-Messaging-Funktionen) wurden im dritten Quartal 2024 in AWS End User Messaging
Themen
Migrationsschritte: Übergangsfunktionen für Amazon Pinpoint Engagement
Kunden, die nach Interaktionsfunktionen suchen
Um die proaktiven Interaktionsfunktionen von Amazon Connect zu nutzen, einschließlich Segmenten, Nachrichtenvorlagen, Kampagnen, Journeys und Analysen, folgen Sie bitte dieser Anleitung, um die Interaktionsfunktionen von Amazon Pinpoint zu Amazon Connect zu migrieren.
Migrieren Sie Endpunkte und Segmente
Amazon Pinpoint Endpoints können als Amazon Connect Connect-Kundenprofile modelliert werden. Mit Kundenprofilen können Sie mehrere Endpunkte in einem einzigen Profil kombinieren, sodass bis zu 3 E-Mail-Adressen und 4 Telefonnummern als ein einziges Profil modelliert werden können. Um Ihre Endgeräte zu migrieren, können Sie
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Erstellen Sie ein Amazon Pinpoint-Segment ohne Filter, das effektiv alle Ihre Endpunkte umfasst.
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Exportieren Sie dieses Segment in einen S3-Bucket oder auf Ihren lokalen Computer.
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Laden Sie Ihre transformierten Endgeräte in Kundenprofile hoch und verwenden Sie den S3-Konnektor von Customer Profiles, um eine Datenintegration in Kundenprofile zu erstellen.
Falls Sie Endgeräte in einem einzigen Kundenprofil zusammenfassen möchten, können Sie das heruntergeladene Amazon Pinpoint-Segment analysieren, um die E-Mail-Adressen und Telefonnummern in einem einzigen Profil zu sammeln. Hier ist ein Python-Skript zum Lesen der exportierten Datei im JSON-Format und zum Erstellen der Profile, die in Kundenprofile importiert werden können.
from collections import defaultdict import json def process_pinpoint_endpoints(input_file, output_file): # Dictionary to store grouped endpoints by user ID grouped_endpoints = defaultdict(list) endpoints = [] # Read the input file with open(input_file, 'r') as file: for line in file: endpoints.append(json.loads(line)) # Group endpoints by user ID for endpoint in endpoints: user_id = endpoint.get('User', {}).get('UserId') if user_id: grouped_endpoints[user_id].append(endpoint) # Convert grouped endpoints to Customer Profiles format # We will assume the userId is stored as an AccountNumber # since the AccountNumber can be queried customer_profiles = [] for user_id, user_endpoints in grouped_endpoints.items(): profile = { 'AccountNumber': user_id, 'Attributes': {}, 'Address': {} } phone_numbers = set() email_addresses = set() output_dict = {} for endpoint in user_endpoints: # Extract attributes attributes = endpoint.get('Attributes', {}) for key, value_list in attributes.items(): if len(value_list) == 1: output_dict[key] = value_list[0] else: for i, item in enumerate(value_list): output_dict[f"{key}_{i}"] = item demographics = endpoint.get('Demographic') for key, value in demographics.items(): attributes[f"Demographic_{key}"] = value location = endpoint.get('Location', {}) profile['Address']['City'] = location['City'] profile['Address']['Country'] = location['Country'] profile['Address']['PostalCode'] = location['PostalCode'] profile['Address']['County'] = location['Region'] profile['Attributes']['Latitude'] = location['Latitude'] profile['Attributes']['Longitude'] = location['Longitude'] metrics = endpoint.get('Metrics', {}) for key, value in metrics.items(): profile['Attributes'][f"Metrics_{key}"] = str(value) user = endpoint.get('User', {}) user_attributes = user.get('UserAttributes', {}) for key, value_list in user_attributes.items(): if len(value_list) == 1: output_dict[key] = value_list[0] else: for i, item in enumerate(value_list): output_dict[f"UserAttributes.{key}_{i}"] = item profile['Attributes'].update(output_dict) # Extract phone number address = endpoint.get('Address') if (endpoint.get('ChannelType') == 'SMS' or endpoint.get('ChannelType') == 'VOICE') and address: phone_numbers.add(address) # Extract email address if endpoint.get('ChannelType') == 'EMAIL' and address: email_addresses.add(address) # Assigning the phone numbers to the different parameters in the Customer Profile for i, phone_number in enumerate(phone_numbers): if i == 0: profile['PhoneNumber'] = phone_number elif i == 1: profile['HomePhoneNumber'] = phone_number elif i == 2: profile['MobilePhoneNumber'] = phone_number elif i == 3: profile['BusinessPhoneNumber'] = phone_number else: profile['Attributes'][f"PhoneNumber_{i}"] = phone_number # Assigning the email addresses to the different parameters in the Customer Profile for i, email_address in enumerate(email_addresses): if i == 0: profile['EmailAddress'] = email_address elif i == 1: profile['PersonalEmailAddress'] = email_address elif i == 2: profile['BusinessEmailAddress'] = email_address else: profile['Attributes'][f"EmailAddress_{i}"] = email_address customer_profiles.append(profile) # Write the output to a file with open(output_file, 'w') as f: json.dump(customer_profiles, f, indent=2) print(f"Processed {len(endpoints)} endpoints into {len(customer_profiles)} customer profiles.") # Example usage input_file = 'pinpoint_endpoints.json' output_file = 'customer_profiles.json' process_pinpoint_endpoints(input_file, output_file)
Migrieren Sie Kanalkonfigurationen
Folgen Sie den Onboarding-Schritten, um die SMS - und E-Mail-Kommunikation in Amazon Connect zu aktivieren.
Vorlagen migrieren
Vorlagen in Amazon Connect verwenden dieselbe Engine zum Rendern von Nachrichten (Handlebars) wie Amazon Pinpoint. Die Platzhalter für Attribute werden jedoch unterschiedlich dargestellt.
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Sie können unseren bestehenden Amazon Pinpoint verwenden APIs , um eine Vorlage abzurufen (z. B. get-email-template, get-sms-template). Alternativ können Sie dieser Anleitung folgen, um eine Vorlage zu bearbeiten, sodass Sie ihren Inhalt kopieren können.
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Nachdem Sie die Vorlage abgerufen haben, aktualisieren Sie ihre Platzhalter. Beispielsweise verwendeten Ihre Amazon Pinpoint Pinpoint-Vorlagen früher einen Platzhalter wie.
{{User.UserAttributes.PurchaseHistory}}Diese können jetzt in geändert werden.{{Attributes.Customer.Attributes.PurchaseHistory}} -
Erstellen Sie als Nächstes Vorlagen in Q in Amazon Connect mithilfe der create-message-templateAPI oder verwenden Sie diese Anleitung, um Nachrichtenvorlagen zu erstellen.
Um Ihre Attribute zuzuordnen, folgen Sie den Zuordnungen, die Sie zuvor bei der Zuordnung von Endpunkten zu Profilen vorgenommen haben, mit dem Präfix. Attributes.Customer
Migrieren Sie Kampagnen
Wir empfehlen, für jede Kampagne die Get-Campaign-API zu verwenden, um ihre Definition abzurufen, und sie dann mithilfe des Leitfadens zur Kampagnenerstellung in Amazon Connect neu zu erstellen.
Reisen migrieren
Fahrten werden in Amazon Connect noch nicht vollständig unterstützt. Wir empfehlen Ihnen, Ihre Journey-Anwendungsfälle zu evaluieren, ob sie mit Amazon Connect Connect-Kampagnen gelöst werden können. Falls ja, folgen Sie dem ähnlichen Ansatz wie oben, indem Sie die get-Journey-API verwenden, um die Definition abzurufen, und erstellen Sie sie dann in Amazon Connect mithilfe des Leitfadens zur Kampagnenerstellung neu.
Kunden, die Events sammeln und mobile Analysen durchführen
Amplify SDK-Kunden
Wenn Sie das Amplify SDK verwenden, um Ereignisse an Amazon Pinpoint zu senden, um Endpoints zu aktualisieren, Kampagnen oder Journeys auszulösen oder die Nutzung Ihrer Anwendung zu analysieren, können Sie zur Verwendung von Kinesis migrieren. Mit Kinesis können Sie Ereignisse auf eine Rechenplattform Ihrer Wahl streamen, um dort Aktualisierungen an Kundenprofile zu senden, wodurch das Profil des Anwendungsbenutzers aktualisiert und Amazon Connect Connect-Kampagnen ausgelöst werden können.
Put-Events-Kunden
Wenn Sie Amazon Pinpoint nur verwenden, um Ereignisse von Ihrer Web-/Mobilanwendung in einen Kinesis-Stream zu streamen, können Sie jetzt Amplify SDK verwenden, um die Ereignisse direkt an Kinesis zu streamen.
Nicht verfügbare Funktionen
Derzeit sind die folgenden Amazon Pinpoint Engagement-Funktionen in Amazon Connect nicht verfügbar.
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In-App-Nachrichten
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PUSH-Benachrichtigungen (GCM, APNS, BAIDU usw.) in Kampagnen
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Benutzerdefinierter Kanal
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Importierte Segmente
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Journeys
Schritte beim Offboarding: Daten an Dritte exportieren
Wenn Sie alle Amazon Pinpoint Pinpoint-Daten löschen möchten, können Sie die Anwendung einfach mithilfe der Delete-App-API löschen. Löschen Sie anschließend alle ungenutzten Nachrichtenvorlagen anhand dieser Anleitung zum Löschen von Vorlagen.
Wenn Sie alternativ alle Ihre Ressourcen extrahieren und speichern möchten, gehen Sie wie folgt vor.
Endpunkte
Um Ihre Endgeräte zu offboarding, können Sie
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Erstellen Sie ein Amazon Pinpoint-Segment ohne Filter, das effektiv alle Ihre Endpunkte umfasst.
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Exportieren Sie dieses Segment in einen S3-Bucket oder auf Ihren lokalen Computer.
Segmente, Kampagnen und Journeys
Um Ihre Segmente, Kampagnen und Journeys zu offboarden, rufen Sie sie über unsere APIs oder unsere Benutzeroberfläche ab. Dafür kannst du unsere Tools Get-segment, Get-Campaignoder Get-Journey verwenden. APIs
Nachrichtenvorlagen
Um deine Vorlagen zu veröffentlichen, kannst du die List-Templates-API verwenden, gefolgt von der kanalspezifischen API - APIs
Amazon Pinpoint und mobile Analytik
Zum Offboarding Ihrer Veranstaltungen und KPIs von Amazon Pinpoint Analytics oder Mobile Analytics aus können Sie die folgenden Optionen verwenden:
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Um future Rohereignisse vor der Migration zu exportieren, können Kunden den Event-Datenstream einbinden.
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Kunden können die Daten der KPIs letzten 3 Monate mit den folgenden Befehlen exportieren:
Für Kunden, die Mobile Analytics Analytics-Anwendungen im Rahmen ihrer Migration löschen müssen, können Sie das folgende Python-Skript verwenden. Dieses Skript verwendet AWS Signature Version 4 zur Authentifizierung mit der Mobile Analytics Analytics-API.
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Speichern Sie das folgende Skript unter.
delete_mobile_analytics_application.py# Copyright 2010-2019 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. # # This file is licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"). # You may not use this file except in compliance with the License. A copy of the # License is located at # # http://aws.amazon.com/apache2.0/ # # This file is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS # OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific # language governing permissions and limitations under the License. # # ABOUT THIS PYTHON SAMPLE: This sample is part of the AWS General Reference # Signing AWS API Requests top available at # https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sigv4-signed-request-examples.html # # AWS Version 4 signing example # Delete Mobile Analytics application # See: http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sigv4_signing.html # This version makes a DELETE request and passes the signature # in the Authorization header. import sys, os, base64, datetime, hashlib, hmac import requests # pip install requests import argparse # Parse command line arguments parser = argparse.ArgumentParser(description='Delete a Mobile Analytics application') parser.add_argument('--appId', type=str, help='Mobile Analytics application ID to be deleted', required=True) args = parser.parse_args() # ************* REQUEST VALUES ************* delimiter = "/" method = 'DELETE' service = 'mobileanalytics' host = 'mobileanalytics.us-east-1.amazonaws.com' region = 'us-east-1' appId = args.appId # Use the appId from command line arguments endpoint = 'https://mobileanalytics.us-east-1.amazonaws.com/2016-07-01/apps' + delimiter + appId request_parameters = '' # Function for signing. Refer the AWS documentation below for more details. # http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/signature-v4-examples.html#signature-v4-examples-python def sign(key, msg): return hmac.new(key, msg.encode('utf-8'), hashlib.sha256).digest() # Function for computing signature key. Refer the AWS documentation below for more details. # http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/signature-v4-examples.html#signature-v4-examples-python. def getSignatureKey(key, dateStamp, regionName, serviceName): kDate = sign(('AWS4' + key).encode('utf-8'), dateStamp) kRegion = sign(kDate, regionName) kService = sign(kRegion, serviceName) kSigning = sign(kService, 'aws4_request') return kSigning # Read AWS access key from environment variables or configuration file. Best practice is NOT # to embed credentials in code. access_key = os.environ.get('AWS_ACCESS_KEY_ID') secret_key = os.environ.get('AWS_SECRET_ACCESS_KEY') session_token = os.environ.get('AWS_SESSION_TOKEN') if access_key is None or secret_key is None: print('No access key is available.') sys.exit() # Create a date for headers and the credential string t = datetime.datetime.now(datetime.UTC) amzdate = t.strftime('%Y%m%dT%H%M%SZ') datestamp = t.strftime('%Y%m%d') # Date w/o time, used in credential scope # ************* TASK 1: CREATE A CANONICAL REQUEST ************* # http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sigv4-create-canonical-request.html # Step 1 is to define the verb (GET, POST, etc.)--already done with defining "method" variable above. # Step 2: Create canonical URI--the part of the URI from domain to query # string (use '/' if no path) canonical_uri = '/2016-07-01/apps' + delimiter + appId # Step 3: Create the canonical query string. In this example (a DELETE request), # request parameters are in the query string. Query string values must # be URL-encoded (space=%20). The parameters must be sorted by name. # For this example, the query string is pre-formatted in the request_parameters variable. canonical_querystring = request_parameters # Step 4: Create the canonical headers and signed headers. Header names # must be trimmed and lowercase, and sorted in code point order from # low to high. Note that there is a trailing \n. canonical_headers = 'host:' + host + '\n' + 'x-amz-date:' + amzdate + '\n' # Step 5: Create the list of signed headers. This lists the headers # in the canonical_headers list, delimited with ";" and in alpha order. # Note: The request can include any headers; canonical_headers and # signed_headers lists those that you want to be included in the # hash of the request. "Host" and "x-amz-date" are always required. signed_headers = 'host;x-amz-date' # Step 6: Create payload hash (hash of the request body content). For GET # requests, the payload is an empty string (""). payload_hash = hashlib.sha256(request_parameters.encode('utf-8')).hexdigest() # Step 7: Combine elements to create canonical request canonical_request = method + '\n' + canonical_uri + '\n' + canonical_querystring + '\n' + canonical_headers + '\n' + signed_headers + '\n' + payload_hash # ************* TASK 2: CREATE THE STRING TO SIGN************* # Match the algorithm to the hashing algorithm you use, either SHA-1 or # SHA-256 (recommended) algorithm = 'AWS4-HMAC-SHA256' credential_scope = datestamp + '/' + region + '/' + service + '/' + 'aws4_request' string_to_sign = algorithm + '\n' + amzdate + '\n' + credential_scope + '\n' + hashlib.sha256( canonical_request.encode('utf-8')).hexdigest() # ************* TASK 3: CALCULATE THE SIGNATURE ************* # Create the signing key using the function defined above. signing_key = getSignatureKey(secret_key, datestamp, region, service) # Compute signature by invoking hmac.new method by passing signingkey, string_to_sign signature = hmac.new(signing_key, string_to_sign.encode('utf-8'), hashlib.sha256).hexdigest() # ************* TASK 4: ADD SIGNING INFORMATION TO THE REQUEST ************* # The signing information can be either in a query string value or in # a header named Authorization. This code shows how to use a header. # Create authorization header and add to request headers authorization_header = algorithm + ' ' + 'Credential=' + access_key + '/' + credential_scope + ', ' + 'SignedHeaders=' + signed_headers + ', ' + 'Signature=' + signature # The request can include any headers, but MUST include "host", "x-amz-date", # and (for this scenario) "Authorization". "host" and "x-amz-date" must # be included in the canonical_headers and signed_headers, as noted # earlier. Order here is not significant. # Python note: The 'host' header is added automatically by the Python 'requests' library. headers = { 'x-amz-date': amzdate, 'accept': 'application/hal+json', 'content-type': 'application/json; charset=UTF-8', 'Authorization': authorization_header} if session_token: headers['X-Amz-Security-Token'] = session_token # ************* SEND THE REQUEST ************* request_url = endpoint + '?' + canonical_querystring print('\nBEGIN REQUEST++++++++++++++++++++++++++++++++++++') print('Request URL = ' + request_url) print('Request Headers = ', headers) r = requests.delete(request_url, data=request_parameters, headers=headers) print('\nRESPONSE++++++++++++++++++++++++++++++++++++') print('Response code: %d\n' % r.status_code) print(r.text) -
Stellen Sie sicher, dass Sie gültige AWS Anmeldeinformationen als Umgebungsvariablen festgelegt haben.
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Führen Sie das Skript mit Ihrer Mobile Analytics Analytics-Anwendungs-ID aus:
python delete_mobile_analytics_application.py --appId<YOUR_MOBILE_ANALYTICS_APP_ID>
Dieses Skript sendet eine DELETE Anfrage an die Mobile Analytics Analytics-API, um die angegebene Anwendung zu entfernen. Stellen Sie sicher, dass Sie dies für jede Mobile Analytics Analytics-Anwendung ausführen, die Sie löschen müssen.
Anmerkung
Active Mobile Analytics Analytics-Kunden können weiterhin Ereignisse über die putEvents API aufnehmen und sie bis zum Ende des Supports von Amazon Pinpoint in Amazon Pinpoint einsehen.
Übersicht
Organizations mit mindestens einem Amazon Pinpoint-Konto können die Engagement-Funktionen von Amazon Pinpoint, einschließlich Segmenten, Kampagnen, Journeys, Analysen und E-Mails, weiterhin bis zum 30. Oktober 2026 nutzen, wenn der Support für den Service endet.
Weitere Ressourcen
Die folgenden zusätzlichen Ressourcen sind verfügbar:
Wenn Sie Hilfe benötigen oder Feedback haben, wenden Sie sich an AWS -Support
