Die Anleitung zur Echtzeit-IoT-Geräteüberwachung mit Kinesis Data Analytics stellt automatisch die Dienste bereit, die zum Sammeln, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Verbindungs- und Aktivitätsdaten von IoT-Geräten in Echtzeit erforderlich sind. Diese Anleitung soll einen Rahmen zum Analysieren und Visualisieren von Metriken bieten, sodass Sie sich auf das Hinzufügen neuer Metriken konzentrieren können, anstatt die zugrunde liegende Infrastruktur zu verwalten.
Übersicht
Das folgende Diagramm zeigt die Architektur, die Sie mit dem Beispielcode auf GitHub erstellen können.
IoT-Geräteüberwachung in Echtzeit mit Kinesis Data Analytics-Anleitungsarchitektur
Wenn AWS IoT Daten von Ihren verbundenen Geräten aufnimmt, sendet eine AWS IoT-Regel die Daten an einen Kinesis-Datenlieferstrom. Der Lieferdatenstrom archiviert die Ereignisse in einem Amazon S3-Bucket und sendet die Daten zur Verarbeitung an eine Kinesis Data Analytics-Anwendung.
Die Anwendung sendet die Daten an eine AWS Lambda-Funktion, die sie in Echtzeit an eine DynamoDB-Tabelle zur Speicherung sendet. Die Anwendung sendet die verarbeiteten Daten auch an einen zweiten Kinesis-Datenlieferstrom, der sie in einem Amazon S3-Bucket archiviert.
Die Anleitung erstellt außerdem einen Amazon Cognito-Benutzerpool, einen Amazon S3-Bucket, eine Amazon CloudFront-Distribution und ein Echtzeit-Dashboard zum sicheren Lesen und Anzeigen der in der DynamoDB-Tabelle gespeicherten Kontoaktivitäten.
Real-Time IoT Device Monitoring with Kinesis Data Analytics
Version 1.1.2
Zuletzt aktualisiert: 12/2019
Autor: AWS
Funktionen
Real-Time IoT Device Monitoring with Kinesis Data Analytics – Referenzimplementierung
Anwendung von Amazon Kinesis Data Analytics
Dashboard für die Geräteüberwachung
Anomalieerkennung
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