探索 AWS IoT Analytics 数据 - AWS IoT Analytics
Amazon S3AWS IoT EventsQuickSightJupyter Notebook

终止支持通知： AWS 将于 2025 年 12 月 15 日终止对的支持 AWS IoT Analytics。2025 年 12 月 15 日之后，您将无法再访问 AWS IoT Analytics 控制台或 AWS IoT Analytics 资源。有关更多信息，请参阅AWS IoT Analytics 终止支持。

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 AWS IoT Analytics 数据

您可以通过多种方式存储、分析和可视化 AWS 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，从而允许与现有数据湖集成在一起，或者从内部应用程序和可视化工具中进行访问。请参阅contentDeliveryRules::destination::s3DestinationConfiguration中的字段CreateDataset。

AWS IoT Events

您可以将数据集内容作为输入发送到该服务 AWS IoT Events，该服务使您能够监控设备或进程的故障或操作变化，并在此类事件发生时触发其他操作。

为此，请使用创建数据集CreateDataset并在字段中指定 AWS IoT Events 输入contentDeliveryRules :: destination :: iotEventsDestinationConfiguration :: inputName。您还必须指定授予执行 “iotevents:” AWS IoT Analytics 权限的角色。roleArn BatchPutMessage每当创建数据集的内容时，都会 AWS IoT Analytics 将每个数据集内容条目作为消息发送到指定的 AWS 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 AWS IoT Analytics 会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" }

你需要创建一个能够识别你感兴趣的字段（、中的一个或多个dt）的 AWS IoT Events 输入 whatwho，并创建一个在事件中使用这些输入字段来触发操作或设置内部变量的 AWS IoT Events 检测器模型。

QuickSight

AWS IoT Analytics 提供与的直接集成QuickSight。 QuickSight 是一项快速的业务分析服务，可用于构建可视化、执行临时分析以及快速从数据中获取业务见解。 QuickSight 使组织能够扩展到成千上万的用户，并通过使用强大的内存引擎 (SPICE) 提供响应式性能。 QuickSight 在这些地区可用。

Jupyter Notebook

AWS IoT Analytics Jupyter Notebook 也可以直接使用数据集，以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 安装并下载。还提供与 SageMaker Amazon 托管笔记本解决方案 AI 的额外集成。