AWS IoT分析是用于收集、分析和可视化来自物联网设备的数据的服务。以下是一个简单的解决方案,包含了使用Python代码示例进行数据采集的步骤:
创建AWS IoT Analytics通道(Channel)和数据存储(Data Store)。
import boto3
iot_analytics = boto3.client('iotanalytics')
response = iot_analytics.create_channel(
channelName='myChannel',
channelStorage={
'serviceManagedS3': {}
}
)
response = iot_analytics.create_datastore(
datastoreName='myDataStore',
datastoreStorage={
'serviceManagedS3': {}
}
)
创建数据流程(Data Pipeline),将数据从AWS IoT Core发送到AWS IoT Analytics。
response = iot_analytics.create_pipeline(
pipelineName='myPipeline',
pipelineActivities=[
{
'channel': {
'name': 'myChannel',
'channelName': 'myChannel'
}
},
{
'lambda': {
'name': 'myLambda',
'lambdaName': 'myLambda',
'batchSize': 10,
'next': 'myDatastore'
}
},
{
'datastore': {
'name': 'myDatastore',
'datastoreName': 'myDataStore'
}
}
]
)
创建AWS Lambda函数,并将其与数据流程中的Lambda活动关联。
lambda_client = boto3.client('lambda')
response = lambda_client.create_function(
FunctionName='myLambda',
Runtime='python3.8',
Role='arn:aws:iam::1234567890:role/myRole',
Handler='lambda_function.lambda_handler',
Code={
'ZipFile': b'def lambda_handler(event, context): pass'
}
)
将AWS IoT Core规则与数据流程关联,以将设备数据发送到AWS IoT Analytics。
iot_client = boto3.client('iot')
response = iot_client.create_topic_rule(
ruleName='myRule',
topicRulePayload={
'sql': 'SELECT * FROM myTopic',
'actions': [
{
'iotAnalytics': {
'channelArn': 'arn:aws:iotanalytics:us-east-1:1234567890:channel/myChannel',
'roleArn': 'arn:aws:iam::1234567890:role/myRole',
'batchMode': True
}
}
]
}
)
以上是一个基本的解决方案,用于将数据从AWS IoT Core发送到AWS IoT Analytics进行分析。根据实际需求,可以进一步完善代码和配置。