18、深入探究数据处理架构：AWS IoT Analytics 实战解析

深入探究数据处理架构：AWS IoT Analytics 实战解析

在物联网（IoT）的世界里，数据处理是核心环节之一。本文将围绕 AWS IoT Analytics 展开，详细介绍如何对物联网数据进行处理和分析，从数据的产生、传输到处理和存储，为你呈现一个完整的数据处理架构。

数据测量与发送

在开始数据处理之前，我们需要明确要测量的数据。以三相电压为例，电压过高或过低都会对电机造成损害。过高的电压会使电机过热，加速损坏；而过低的电压则会使电机难以达到额定功率。理想情况下，三相电压应保持同步，且在额定电压的可接受范围内。

我们设置模拟数据每小时运行一次，并每隔几秒发送一条消息。虽然如果 24/7 运行，这可能会产生大量数据，但在我们的案例中并非问题。不过，在测试大量消息时，需要考虑成本因素，因为数据处理速度过快可能会导致成本迅速增加。

同时，要考虑现实世界中数据采集的间隔和处理工作量，也可以将整个分析过程移至边缘设备，以实现更快速的实时警报。模拟器会自动将数据发送到 IoT Core，我们只需在模拟器中创建模拟设备时定义好主题，然后在 AWS IoT Core 中定义规则，将消息转发到需要处理的地方，这里我们选择 IoT Analytics 通道。

使用 AWS IoT Analytics 处理数据

AWS IoT Analytics 提供了一种简化的方式来处理传入的数据。其核心概念是通道和后续的管道，数据从通道进入，然后通过一个或多个管道进行处理。

进入通道

将数据引入 IoT Analytics 通道并进行初步处理相对简单。通道的主要任务包括：
- 接收特定主