Hinweis zum Ende des Supports: Am 20. Mai 2026 AWS endet der Support für AWS IoT Events. Nach dem 20. Mai 2026 können Sie nicht mehr auf die AWS IoT Events Konsole oder AWS IoT Events die Ressourcen zugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter [AWS IoT Events Ende des Supports](https://docs.aws.amazon.com/iotevents/latest/developerguide/iotevents-end-of-support.html). 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. # AWS IoT Events Ende des Supports Nach reiflicher Überlegung haben wir beschlossen, den Support für den AWS IoT Events Service mit Wirkung zum 20. Mai 2026 einzustellen. AWS IoT Events wird ab dem 20. Mai 2025 keine neuen Kunden mehr annehmen. Als Bestandskunde mit einem Konto, das vor dem 20. Mai 2025 für den Service registriert wurde, können Sie die AWS IoT Events Funktionen weiterhin nutzen. Nach dem 20. Mai 2026 können Sie ihn nicht mehr nutzen AWS IoT Events. Auf dieser Seite finden Sie Anleitungen und Hinweise für AWS IoT Events Kunden, wie sie auf eine alternative Lösung umsteigen können, die Ihren Geschäftsanforderungen entspricht. **Anmerkung** Die in diesen Leitfäden vorgestellten Lösungen sollen als anschauliche Beispiele dienen und nicht als produktionsreifer Ersatz für Funktionen dienen. AWS IoT Events Passen Sie den Code, den Workflow und die zugehörigen AWS Ressourcen an Ihre Geschäftsanforderungen an. **Topics** + [Überlegungen bei der Migration weg von AWS IoT Events](#eos-considerations) + [Migrationsverfahren für Detektormodelle in AWS IoT Events](eos-procedure-detector-models.md) + [Migrationsverfahren für AWS IoT SiteWise Alarme in AWS IoT Events](eos-procedure-alarms.md) ## Überlegungen bei der Migration weg von AWS IoT Events + Implementieren Sie bewährte Sicherheitsmethoden, einschließlich der Verwendung von IAM-Rollen mit den geringsten Rechten für jede Komponente und der Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung. Weitere Informationen finden Sie unter [Bewährte Methoden für die Sicherheit in IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html) im *IAM-Benutzerhandbuch*. + Berücksichtigen Sie die Anzahl der Shards für den Kinesis-Stream auf der Grundlage Ihrer Datenaufnahmeanforderungen. Weitere Informationen zu Kinesis-Shards finden Sie in der [Terminologie und den Konzepten von Amazon Kinesis Data Streams](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/key-concepts.html) im *Amazon Kinesis Data* Streams Developer Guide. + Richten Sie mithilfe von Metriken und Protokollen umfassende Überwachungs- und CloudWatch Debugging-Funktionen ein. Weitere Informationen finden Sie unter [Was ist CloudWatch?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*. + Berücksichtigen Sie die Struktur Ihrer Fehlerbehandlung, einschließlich der Verwaltung von Nachrichten, deren Verarbeitung wiederholt fehlschlägt, der Implementierung von Richtlinien für Wiederholungsversuche und der Einrichtung eines Prozesses zur Isolierung und Analyse problematischer Nachrichten. + Verwenden Sie den [AWS Preisrechner](https://calculator.aws), um die Kosten für Ihren speziellen Anwendungsfall zu schätzen. # Migrationsverfahren für Detektormodelle in AWS IoT Events In diesem Abschnitt werden alternative Lösungen beschrieben, die ähnliche Funktionen des Detektormodells bieten, wenn Sie von wechseln AWS IoT Events. Sie können die Datenaufnahme über AWS IoT Core Regeln auf eine Kombination anderer AWS Dienste migrieren. Anstatt die Daten über die [BatchPutMessage](https://docs.aws.amazon.com/iotevents/latest/apireference/API_iotevents-data_BatchPutMessage.html)API aufzunehmen, können die Daten an das MQTT-Thema weitergeleitet werden. AWS IoT Core Dieser Migrationsansatz nutzt AWS IoT Core MQTT-Themen als Einstiegspunkt für Ihre IoT-Daten und ersetzt die direkte Eingabe zu. AWS IoT Events MQTT-Themen werden aus mehreren wichtigen Gründen ausgewählt. Sie bieten aufgrund der weit verbreiteten Verwendung von MQTT in der Branche eine breite Kompatibilität mit IoT-Geräten. Diese Themen können große Mengen an Nachrichten von zahlreichen Geräten verarbeiten und gewährleisten so die Skalierbarkeit. Sie bieten auch Flexibilität beim Routing und Filtern von Nachrichten nach Inhalt oder Gerätetyp. Darüber hinaus lassen sich AWS IoT Core MQTT-Themen nahtlos in andere AWS Dienste integrieren, was den Migrationsprozess erleichtert. Daten fließen von MQTT-Themen in eine Architektur, die Amazon Kinesis Data Streams, eine AWS Lambda Funktion, eine Amazon DynamoDB-Tabelle und Amazon-Zeitpläne kombiniert. EventBridge Diese Kombination von Diensten repliziert und erweitert die Funktionen, die zuvor von bereitgestellt wurden AWS IoT Events, und bietet Ihnen mehr Flexibilität und Kontrolle über Ihre IoT-Datenverarbeitungspipeline. ## Architekturen im Vergleich Die aktuelle AWS IoT Events Architektur nimmt Daten über eine AWS IoT Core Regel und die `BatchPutMessage` API auf. Diese Architektur wird AWS IoT Core für die Datenaufnahme und die Veröffentlichung von Ereignissen verwendet, wobei Nachrichten über AWS IoT Events Eingänge an Detektormodelle weitergeleitet werden, die die Zustandslogik definieren. Eine IAM-Rolle verwaltet die erforderlichen Berechtigungen. Die neue Lösung kümmert sich AWS IoT Core um die Datenaufnahme (jetzt mit speziellen MQTT-Themen für Eingabe und Ausgabe). Es führt Kinesis Data Streams für die Datenpartitionierung und eine Evaluator-Lambda-Funktion für die Zustandslogik ein. Gerätestatus werden jetzt in einer DynamoDB-Tabelle gespeichert, und eine erweiterte IAM-Rolle verwaltet die Berechtigungen für diese Dienste. | Zweck | Lösung | Unterschiede | | --- | --- | --- | | **Datenaufnahme** — Empfängt Daten von IoT-Geräten | AWS IoT Core | Erfordert jetzt zwei unterschiedliche MQTT-Themen: eines für die Erfassung von Gerätedaten und eines für die Veröffentlichung von Ausgabeereignissen | | **Nachrichtenrichtung** — Leitet eingehende Nachrichten an entsprechende Dienste weiter | AWS IoT Core Regel für die Nachrichtenweiterleitung | Behält die gleiche Routing-Funktionalität bei, leitet aber Nachrichten jetzt an Kinesis Data Streams weiter, anstatt AWS IoT Events | | **Datenverarbeitung — Verarbeitet** und organisiert eingehende Datenströme | Kinesis Data Streams | Ersetzt die AWS IoT Events Eingabefunktionalität und ermöglicht die Datenaufnahme durch eine Geräte-ID-Partitionierung für die Nachrichtenverarbeitung | | **Logikauswertung** — Verarbeitet Statusänderungen und löst Aktionen aus | Evaluator Lambda | Ersetzt das AWS IoT Events Detektormodell und ermöglicht eine anpassbare Auswertung der Zustandslogik durch Code anstelle eines visuellen Workflows | | **Statusverwaltung** — Behält den Gerätestatus bei | DynamoDB-Tabelle | Neue Komponente, die die persistente Speicherung von Gerätestatus ermöglicht und die interne AWS IoT Events Statusverwaltung ersetzt | | **Sicherheit** — Verwaltet Dienstberechtigungen | IAM role (IAM-Rolle) | Die aktualisierten Berechtigungen umfassen jetzt zusätzlich zu den vorhandenen Berechtigungen den Zugriff auf Kinesis Data Streams und EventBridge DynamoDB AWS IoT Core | ## Schritt 1: (Optional) Exportieren AWS IoT Events Sie die Modellkonfigurationen der Detektoren Bevor Sie neue Ressourcen erstellen, exportieren Sie Ihre AWS IoT Events Detektormodelldefinitionen. Diese enthalten Ihre Logik zur Ereignisverarbeitung und können als historische Referenz für die Implementierung Ihrer neuen Lösung dienen. ------ #### [ Console ] Führen Sie mithilfe von die folgenden Schritte aus AWS IoT Events AWS-Managementkonsole, um Ihre Meldermodellkonfigurationen zu exportieren: **Um Detektormodelle zu exportieren, verwenden Sie AWS-Managementkonsole** 1. Melden Sie sich an der [AWS IoT Events -Konsole](https://console.aws.amazon.com/iotevents/) an. 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Detector models (Detektormodelle)**. 1. Wählen Sie das zu exportierende Detektormodell aus. 1. Wählen Sie **Export** aus. Lesen Sie die Informationsmeldung zur Ausgabe und wählen Sie dann erneut **Exportieren**. 1. Wiederholen Sie den Vorgang für jedes Meldermodell, das Sie exportieren möchten. Eine Datei, die eine JSON-Ausgabe Ihres Detektormodells enthält, wird dem Download-Ordner Ihres Browsers hinzugefügt. Sie können optional jede Konfiguration des Detektormodells speichern, um historische Daten beizubehalten. ------ #### [ AWS CLI ] Führen Sie mit dem die folgenden Befehle aus AWS CLI, um Ihre Detektormodellkonfigurationen zu exportieren: **Um Detektormodelle zu exportieren mit AWS CLI** 1. Alle Meldermodelle in Ihrem Konto auflisten: ``` aws iotevents list-detector-models ``` 1. Exportieren Sie für jedes Meldermodell dessen Konfiguration, indem Sie den folgenden Befehl ausführen: ``` aws iotevents describe-detector-model \ --detector-model-name your-detector-model-name ``` 1. Speichern Sie die Ausgabe für jedes Detektormodell. ------ ## Schritt 2: Erstellen einer IAM-Rolle Erstellen Sie eine IAM-Rolle, um Berechtigungen zur Replikation der Funktionalität von bereitzustellen. AWS IoT Events Die Rolle in diesem Beispiel gewährt Zugriff auf DynamoDB für die Statusverwaltung, EventBridge für die Planung, Kinesis Data Streams für die Datenaufnahme, für die Veröffentlichung von Nachrichten und AWS IoT Core für die Protokollierung. CloudWatch Zusammen können diese Dienste als Ersatz für verwendet werden. AWS IoT Events 1. Erstellen Sie eine IAM-Rolle mit den folgenden Berechtigungen. Ausführlichere Anweisungen zum Erstellen einer IAM-Rolle finden [Sie unter Erstellen einer Rolle zum Delegieren von Berechtigungen für einen AWS Dienst](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-service.html) im *IAM-Benutzerhandbuch*. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "DynamoDBAccess", "Effect": "Allow", "Action": [ "dynamodb:GetItem", "dynamodb:PutItem", "dynamodb:UpdateItem", "dynamodb:DeleteItem", "dynamodb:Query", "dynamodb:Scan" ], "Resource": "arn:aws:dynamodb:us-east-1:123456789012:table/EventsStateTable" }, { "Sid": "SchedulerAccess", "Effect": "Allow", "Action": [ "scheduler:CreateSchedule", "scheduler:DeleteSchedule" ], "Resource": "arn:aws:scheduler:us-east-1:123456789012:schedule/*" }, { "Sid": "KinesisAccess", "Effect": "Allow", "Action": [ "kinesis:GetRecords", "kinesis:GetShardIterator", "kinesis:DescribeStream", "kinesis:ListStreams" ], "Resource": "arn:aws:kinesis:us-east-1:123456789012:stream/*" }, { "Sid": "IoTPublishAccess", "Effect": "Allow", "Action": "iot:Publish", "Resource": "arn:aws:iot:us-east-1:123456789012:topic/*" }, { "Effect": "Allow", "Action": "logs:CreateLogGroup", "Resource": "arn:aws:logs:us-east-1:123456789012:*" }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "logs:CreateLogStream", "logs:PutLogEvents" ], "Resource": [ "arn:aws:logs:us-east-1:123456789012:log-group:/aws/lambda/your-lambda:*" ] } ] } ``` ------ 1. Fügen Sie die folgende Vertrauensrichtlinie für IAM-Rollen hinzu. Eine Vertrauensrichtlinie ermöglicht es den angegebenen AWS Diensten, die IAM-Rolle zu übernehmen, sodass sie die erforderlichen Aktionen ausführen können. Ausführlichere Anweisungen zur Erstellung einer IAM-Vertrauensrichtlinie finden Sie im *IAM-Benutzerhandbuch* unter [Erstellen einer Rolle mithilfe benutzerdefinierter Vertrauensrichtlinien](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-custom.html). ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": [ "scheduler.amazonaws.com", "lambda.amazonaws.com", "iot.amazonaws.com" ] }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] } ``` ------ ## Schritt 3: Amazon Kinesis Data Streams erstellen Erstellen Sie Amazon Kinesis Data Streams mit dem AWS-Managementkonsole oder AWS CLI. ------ #### [ Console ] Um einen Kinesis-Datenstream mit dem zu erstellen AWS-Managementkonsole, folgen Sie dem Verfahren auf der Seite [Einen Datenstream erstellen](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/tutorial-stock-data-kplkcl-create-stream.html) im *Amazon Kinesis Data Streams Developer Guide*. Passen Sie die Anzahl der Shards an Ihre Geräteanzahl und die Größe der Nachrichtennutzlast an. ------ #### [ AWS CLI ] Erstellen Sie mithilfe von Amazon Kinesis Data Streams AWS CLI, um die Daten von Ihren Geräten aufzunehmen und zu partitionieren. Kinesis Data Streams werden bei dieser Migration verwendet, um die Datenaufnahmefunktion von zu ersetzen. AWS IoT Events Es bietet eine skalierbare und effiziente Methode zur Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Echtzeit-Streaming-Daten von Ihren IoT-Geräten und bietet gleichzeitig eine flexible Datenverarbeitung und Integration mit anderen AWS Diensten. ``` aws kinesis create-stream --stream-name your-kinesis-stream-name --shard-count 4 --region your-region ``` Passen Sie die Anzahl der Shards an die Anzahl Ihrer Geräte und die Größe der Nachrichtennutzlast an. ------ ## Schritt 4: Erstellen oder aktualisieren Sie die MQTT-Nachrichtenrouting-Regel Sie können eine neue MQTT-Nachrichtenrouting-Regel erstellen oder eine bestehende Regel aktualisieren. ------ #### [ Console ] 1. Stellen Sie fest, ob Sie eine neue MQTT-Nachrichtenrouting-Regel benötigen oder ob Sie eine bestehende Regel aktualisieren können. 1. Öffnen Sie die [AWS IoT Core -Konsole](https://console.aws.amazon.com/iot/). 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Message Routing** und dann **Regeln** aus. 1. Wählen **Sie im Abschnitt Verwalten** die Option **Nachrichtenweiterleitung** und dann **Regeln** aus. 1. Wählen Sie **Regel erstellen** aus. 1. **Geben Sie auf der Seite Regeleigenschaften** angeben den AWS IoT Core Regelnamen für **Regelname** ein. **Geben Sie unter Regelbeschreibung — *optional* eine Beschreibung ein, um zu kennzeichnen, dass Sie Ereignisse verarbeiten und an Kinesis Data Streams weiterleiten**. 1. Geben Sie auf der Seite „**SQL-Anweisung konfigurieren**“ Folgendes für die **SQL-Anweisung** ein: **SELECT \$1 FROM 'your-database'** und wählen Sie dann **Weiter**. 1. Wählen Sie auf der Seite „**Regeln anhängen**“ und unter **Regelaktionen** die Option **Kinesis** aus. 1. Wählen Sie Ihren Kinesis-Stream für den Stream aus. Geben Sie als Partitionsschlüssel **your-instance-id** ein. Wählen Sie die entsprechende Rolle für die IAM-Rolle aus und klicken Sie dann auf **Regelaktion hinzufügen**. Weitere Informationen finden Sie unter [AWS IoT-Regeln erstellen, um Gerätedaten an andere Dienste weiterzuleiten](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/iot-rules-tutorial.html). ------ #### [ AWS CLI ] 1. Erstellen Sie eine JSON Datei mit dem Namen und dem folgenden Inhalt. Diese JSON-Konfigurationsdatei definiert eine AWS IoT Core Regel, die alle Nachrichten aus einem Thema auswählt und sie an den angegebenen Kinesis-Stream weiterleitet, wobei die Instanz-ID als Partitionsschlüssel verwendet wird. ``` { "sql": "SELECT * FROM 'your-config-file'", "description": "Rule to process events and forward to Kinesis Data Streams", "actions": [ { "kinesis": { "streamName": "your-kinesis-stream-name", "roleArn": "arn:aws:iam::your-account-id:role/service-role/your-iam-role", "partitionKey": "${your-instance-id}" } } ], "ruleDisabled": false, "awsIotSqlVersion": "2016-03-23" } ``` 1. Erstellen Sie die MQTT-Themenregel mit dem. AWS CLI In diesem Schritt wird mithilfe der AWS CLI eine AWS IoT Core Themenregel unter Verwendung der in der `events_rule.json` Datei definierten Konfiguration erstellt. ``` aws iot create-topic-rule \ --rule-name "your-iot-core-rule" \ --topic-rule-payload file://your-file-name.json ``` ------ ## Schritt 5: Ermitteln Sie den Endpunkt für das MQTT-Zielthema Verwenden Sie das Ziel-MQTT-Thema, um zu konfigurieren, wo Ihre Themen ausgehende Nachrichten veröffentlichen, und ersetzen Sie damit die Funktionalität, die zuvor von verwendet wurde. AWS IoT Events Der Endpunkt ist für Ihr AWS Konto und Ihre Region einzigartig. ------ #### [ Console ] 1. Öffnen Sie die [AWS IoT Core -Konsole](https://console.aws.amazon.com/iot/). 1. Wählen **Sie im linken Navigationsbereich im Bereich Connect** die Option **Domain-Konfiguration** aus. 1. Wählen Sie die Domainkonfiguration **IoT:Data-ATS**, um die Detailseite der Konfiguration zu öffnen. 1. **Kopieren Sie den Wert für den Domainnamen.** Dieser Wert ist der Endpunkt. Speichern Sie den Endpunktwert, da Sie ihn in späteren Schritten benötigen werden. ------ #### [ AWS CLI ] Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den AWS IoT Core Endpunkt für die Veröffentlichung ausgehender Nachrichten für Ihr Konto zu ermitteln. ``` aws iot describe-endpoint --endpoint-type iot:Data-ATS --region your-region ``` ------ ## Schritt 6: Erstellen Sie eine Amazon DynamoDB-Tabelle Eine Amazon DynamoDB-Tabelle ersetzt die Statusverwaltungsfunktion von und bietet eine skalierbare und flexible Möglichkeit AWS IoT Events, den Status Ihrer Geräte und die Detektormodelllogik in Ihrer neuen Lösungsarchitektur beizubehalten und zu verwalten. ------ #### [ Console ] Erstellen Sie eine Amazon DynamoDB-Tabelle, um den Status der Detektormodelle beizubehalten. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Tabelle in DynamoDB im *Amazon DynamoDB*](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/getting-started-step-1.html) Developer Guide. Verwenden Sie Folgendes für die Tabellendetails: + Geben Sie **unter Tabellenname** einen Tabellennamen Ihrer Wahl ein. + Geben Sie für **Partitionsschlüssel** Ihre eigene Instanz-ID ein. + Sie können die **Standardeinstellungen** für die **Tabelleneinstellungen** verwenden ------ #### [ AWS CLI ] Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine DynamoDB-Tabelle zu erstellen. ``` aws dynamodb create-table \ --table-name your-table-name \ --attribute-definitions AttributeName=your-instance-id,AttributeType=S \ --key-schema AttributeName=your-instance-id,KeyType=HASH \ ``` ------ ## Schritt 7: Erstellen Sie eine AWS Lambda Funktion (Konsole) Die Lambda-Funktion dient als zentrale Verarbeitungs-Engine und ersetzt die Bewertungslogik des Detektormodells von AWS IoT Events. In diesem Beispiel integrieren wir andere AWS Dienste, um eingehende Daten zu verarbeiten, den Status zu verwalten und Aktionen auf der Grundlage Ihrer definierten Regeln auszulösen. Erstellen Sie eine Lambda-Funktion mit NodeJS Laufzeit. Verwenden Sie den folgenden Codeausschnitt, der die hartcodierten Konstanten ersetzt: 1. Öffnen Sie die [AWS Lambda console](https://console.aws.amazon.com/lambda/). 1. Wählen Sie **Funktion erstellen**. 1. **Geben Sie einen Namen für den Funktionsnamen ein.** 1. **Wählen Sie **NodeJS 2.x** als Runtime aus.** 1. Wählen Sie in der Dropdownliste **Standardausführungsrolle ändern** die Option **Bestehende Rolle verwenden** und wählen Sie dann die IAM-Rolle aus, die Sie in den vorherigen Schritten erstellt haben. 1. Wählen Sie **Funktion erstellen**. 1. Fügen Sie den folgenden Codeausschnitt ein, nachdem Sie die hartcodierten Konstanten ersetzt haben. 1. Fügen Sie nach der Erstellung Ihrer Funktion auf der Registerkarte **Code** das folgende Codebeispiel ein und ersetzen Sie den **your-destination-endpoint** Endpunkt durch Ihren eigenen. ``` import { DynamoDBClient, GetItemCommand } from '@aws-sdk/client-dynamodb'; import { PutItemCommand } from '@aws-sdk/client-dynamodb'; import { IoTDataPlaneClient, PublishCommand } from "@aws-sdk/client-iot-data-plane"; import { SchedulerClient, CreateScheduleCommand, DeleteScheduleCommand } from "@aws-sdk/client-scheduler"; // ES Modules import //// External Clients and Constants const scheduler = new SchedulerClient({}); const iot = new IoTDataPlaneClient({ endpoint: 'https://your-destination-endpoint-ats.iot.your-region.amazonaws.com/' }); const ddb = new DynamoDBClient({}); //// Lambda Handler function export const handler = async (event) => { console.log('Incoming event:', JSON.stringify(event, null, 2)); if (!event.Records) { throw new Error('No records found in event'); } const processedRecords = []; for (const record of event.Records) { try { if (record.eventSource !== 'aws:kinesis') { console.log(`Skipping non-Kinesis record from ${record.eventSource}`); continue; } // Assumes that we are processing records from Kinesis const payload = record.kinesis.data; const decodedData = Buffer.from(payload, 'base64').toString(); console.log("decoded payload is ", decodedData); const output = await handleDecodedData(decodedData); // Add additional processing logic here const processedData = { output, sequenceNumber: record.kinesis.sequenceNumber, partitionKey: record.kinesis.partitionKey, timestamp: record.kinesis.approximateArrivalTimestamp }; processedRecords.push(processedData); } catch (error) { console.error('Error processing record:', error); console.error('Failed record:', record); // Decide whether to throw error or continue processing other records // throw error; // Uncomment to stop processing on first error } } return { statusCode: 200, body: JSON.stringify({ message: 'Processing complete', processedCount: processedRecords.length, records: processedRecords }) }; }; // Helper function to handle decoded data async function handleDecodedData(payload) { try { // Parse the decoded data const parsedData = JSON.parse(payload); // Extract instanceId const instanceId = parsedData.instanceId; // Parse the input field const inputData = JSON.parse(parsedData.payload); const temperature = inputData.temperature; console.log('For InstanceId: ', instanceId, ' the temperature is:', temperature); await iotEvents.process(instanceId, inputData) return { instanceId, temperature, // Add any other fields you want to return rawInput: inputData }; } catch (error) { console.error('Error handling decoded data:', error); throw error; } } //// Classes for declaring/defining the state machine class CurrentState { constructor(instanceId, stateName, variables, inputs) { this.stateName = stateName; this.variables = variables; this.inputs = inputs; this.instanceId = instanceId } static async load(instanceId) { console.log(`Loading state for id ${instanceId}`); try { const { Item: { state: { S: stateContent } } } = await ddb.send(new GetItemCommand({ TableName: 'EventsStateTable', Key: { 'InstanceId': { S: `${instanceId}` } } })); const { stateName, variables, inputs } = JSON.parse(stateContent); return new CurrentState(instanceId, stateName, variables, inputs); } catch (e) { console.log(`No state for id ${instanceId}: ${e}`); return undefined; } } static async save(instanceId, state) { console.log(`Saving state for id ${instanceId}`); await ddb.send(new PutItemCommand({ TableName: 'your-events-state-table-name', Item: { 'InstanceId': { S: `${instanceId}` }, 'state': { S: state } } })); } setVariable(name, value) { this.variables[name] = value; } changeState(stateName) { console.log(`Changing state from ${this.stateName} to ${stateName}`); this.stateName = stateName; } async setTimer(instanceId, frequencyInMinutes, payload) { console.log(`Setting timer ${instanceId} for frequency of ${frequencyInMinutes} minutes`); const base64Payload = Buffer.from(JSON.stringify(payload)).toString(); console.log(base64Payload); const scheduleName = `your-schedule-name-${instanceId}-schedule`; const scheduleParams = { Name: scheduleName, FlexibleTimeWindow: { Mode: 'OFF' }, ScheduleExpression: `rate(${frequencyInMinutes} minutes)`, Target: { Arn: "arn:aws::kinesis:your-region:your-account-id:stream/your-kinesis-stream-name", RoleArn: "arn:aws::iam::your-account-id:role/service-role/your-iam-role", Input: base64Payload, KinesisParameters: { PartitionKey: instanceId, }, RetryPolicy: { MaximumRetryAttempts: 3 } }, }; const command = new CreateScheduleCommand(scheduleParams); console.log(`Sending command to set timer ${JSON.stringify(command)}`); await scheduler.send(command); } async clearTimer(instanceId) { console.log(`Cleaning timer ${instanceId}`); const scheduleName = `your-schedule-name-${instanceId}-schedule`; const command = new DeleteScheduleCommand({ Name: scheduleName }); await scheduler.send(command); } async executeAction(actionType, actionPayload) { console.log(`Will execute the ${actionType} with payload ${actionPayload}`); await iot.send(new PublishCommand({ topic: `${this.instanceId}`, payload: actionPayload, qos: 0 })); } setInput(value) { this.inputs = { ...this.inputs, ...value }; } input(name) { return this.inputs[name]; } } class IoTEvents { constructor(initialState) { this.initialState = initialState; this.states = {}; } state(name) { const state = new IoTEventsState(); this.states[name] = state; return state; } async process(instanceId, input) { let currentState = await CurrentState.load(instanceId) || new CurrentState(instanceId, this.initialState, {}, {}); currentState.setInput(input); console.log(`With inputs as: ${JSON.stringify(currentState)}`); const state = this.states[currentState.stateName]; currentState = await state.evaluate(currentState); console.log(`With output as: ${JSON.stringify(currentState)}`); await CurrentState.save(instanceId, JSON.stringify(currentState)); } } class Event { constructor(condition, action) { this.condition = condition; this.action = action; } } class IoTEventsState { constructor() { this.eventsList = [] } events(eventListArg) { this.eventsList.push(...eventListArg); return this; } async evaluate(currentState) { for (const e of this.eventsList) { console.log(`Evaluating event ${e.condition}`); if (e.condition(currentState)) { console.log(`Event condition met`); // Execute any action as defined in iotEvents DM Definition await e.action(currentState); } } return currentState; } } ////// DetectorModel Definitions - replace with your own defintions let processAlarmStateEvent = new Event( (currentState) => { const source = currentState.input('source'); return ( currentState.input('temperature') < 70 ); }, async (currentState) => { currentState.changeState('normal'); await currentState.clearTimer(currentState.instanceId) await currentState.executeAction('MQTT', `{"state": "alarm cleared, timer deleted" }`); } ); let processTimerEvent = new Event( (currentState) => { const source = currentState.input('source'); console.log(`Evaluating timer event with source ${source}`); const booleanOutput = (source !== undefined && source !== null && typeof source === 'string' && source.toLowerCase() === 'timer' && // check if the currentState == state from the timer payload currentState.input('currentState') !== undefined && currentState.input('currentState') !== null && currentState.input('currentState').toLowerCase !== 'normal'); console.log(`Timer event evaluated as ${booleanOutput}`); return booleanOutput; }, async (currentState) => { await currentState.executeAction('MQTT', `{"state": "timer timed out in Alarming state" }`); } ); let processNormalEvent = new Event( (currentState) => currentState.input('temperature') > 70, async (currentState) => { currentState.changeState('alarm'); await currentState.executeAction('MQTT', `{"state": "alarm detected, timer started" }`); await currentState.setTimer(currentState.instanceId, 5, { "instanceId": currentState.instanceId, "payload":"{\"currentState\": \"alarm\", \"source\": \"timer\"}" }); } ); const iotEvents = new IoTEvents('normal'); iotEvents .state('normal') .events( [ processNormalEvent ]); iotEvents .state('alarm') .events([ processAlarmStateEvent, processTimerEvent ] ); ``` ## Schritt 8: Einen Amazon Kinesis Data Streams Streams-Trigger hinzufügen Fügen Sie der Lambda-Funktion mithilfe von oder einen Kinesis Data Streams Streams-Trigger hinzu. AWS-Managementkonsole AWS CLI Durch das Hinzufügen eines Kinesis Data Streams Streams-Triggers zu Ihrer Lambda-Funktion wird die Verbindung zwischen Ihrer Datenerfassungspipeline und Ihrer Verarbeitungslogik hergestellt, sodass eingehende IoT-Datenströme automatisch ausgewertet und in Echtzeit auf Ereignisse reagiert werden kann, ähnlich wie bei der Verarbeitung von Eingaben. AWS IoT Events ------ #### [ Console ] Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Ereignisquellenzuordnung zum Aufrufen einer Lambda-Funktion](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-kinesis-create.html#services-kinesis-eventsourcemapping) im *AWS Lambda Entwicklerhandbuch*. Einzelheiten zur Zuordnung der Ereignisquellen finden Sie wie folgt: + Geben Sie als **Funktionsname** den Lambda-Namen ein, der in [Schritt 7: Erstellen Sie eine AWS Lambda Funktion (Konsole)](#eos-detector-model-create-lambda-function) verwendet wird. + Geben Sie für **Consumer — optional** den ARN für Ihren Kinesis-Stream ein. + Geben Sie für **Batch size (Stapelgröße)** **10** ein. ------ #### [ AWS CLI ] Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Lambda-Funktionstrigger zu erstellen. ``` aws lambda create-event-source-mapping \ --function-name your-lambda-name \ --event-source arn:aws:kinesis:your-region:your-account-id:stream/your-kinesis-stream-name \ --batch-size 10 \ --starting-position LATEST \ --region your-region ``` ------ ## Schritt 9: Testen Sie die Funktionen zur Datenaufnahme und -ausgabe ()AWS CLI Veröffentlichen Sie eine Nutzlast zum MQTT-Thema, die auf dem basiert, was Sie in Ihrem Detektormodell definiert haben. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Payload zum MQTT-Thema `your-topic-name` zum Testen einer Implementierung. ``` { "instanceId": "your-instance-id", "payload": "{\"temperature\":78}" } ``` Sie sollten eine MQTT-Nachricht sehen, die zu einem Thema veröffentlicht wurde und den folgenden (oder ähnlichen) Inhalt hat: ``` { "state": "alarm detected, timer started" } ``` # Migrationsverfahren für AWS IoT SiteWise Alarme in AWS IoT Events In diesem Abschnitt werden alternative Lösungen beschrieben, die bei der Migration von ähnliche Alarmfunktionen bieten AWS IoT Events. Für AWS IoT SiteWise Immobilien, die AWS IoT Events Alarme verwenden, können Sie zu einer Lösung migrieren, die CloudWatch Alarme verwendet. Dieser Ansatz bietet robuste Überwachungsfunktionen mit etablierten SLAs und zusätzlichen Funktionen wie der Erkennung von Anomalien und gruppierten Alarmen. ## Architekturen im Vergleich Die aktuelle AWS IoT Events Alarmkonfiguration für AWS IoT SiteWise Eigenschaften muss `AssetModelCompositeModels` im Asset-Modell erstellt werden, wie unter [Definieren externer Alarme AWS IoT SiteWise im AWS IoT SiteWise](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/userguide/define-external-alarms.html) *Benutzerhandbuch* beschrieben. Änderungen an der neuen Lösung werden in der Regel über die AWS IoT Events Konsole verwaltet. Die neue Lösung ermöglicht das Alarmmanagement mithilfe von CloudWatch Alarmen. Dieser Ansatz verwendet AWS IoT SiteWise Benachrichtigungen, um Eigenschaftsdatenpunkte in AWS IoT Core MQTT-Themen zu veröffentlichen, die dann von einer Lambda-Funktion verarbeitet werden. Die Funktion wandelt diese Benachrichtigungen in CloudWatch Metriken um und ermöglicht so die Alarmüberwachung über CloudWatch das Alarmierungs-Framework. | Zweck | Lösung | Unterschiede | | --- | --- | --- | | **Datenquelle** — Immobiliendaten von AWS IoT SiteWise | AWS IoT SiteWise MQTT-Benachrichtigungen | Ersetzt die direkte Integration von IoT Events durch MQTT-Benachrichtigungen von Immobilien AWS IoT SiteWise | | **Datenverarbeitung** — Transformiert Immobiliendaten | Lambda-Funktion | Verarbeitet AWS IoT SiteWise Eigenschaftsbenachrichtigungen und wandelt sie in Metriken um CloudWatch | | **Alarmauswertung** — Überwacht Messwerte und löst Alarme aus | CloudWatch Amazon-Alarme | Ersetzt AWS IoT Events Alarme durch CloudWatch Alarme und bietet zusätzliche Funktionen wie die Erkennung von Anomalien | | **Integration** — Verbindung mit AWS IoT SiteWise | AWS IoT SiteWise externe Alarme | Optionale Möglichkeit, CloudWatch Alarme wieder AWS IoT SiteWise als externe Alarme zu importieren | ## Schritt 1: Aktivieren Sie MQTT-Benachrichtigungen auf der Asset-Eigenschaft Wenn Sie AWS IoT Events Integrationen für AWS IoT SiteWise Alarme verwenden, können Sie MQTT-Benachrichtigungen für jede zu überwachende Eigenschaft aktivieren. 1. Folgen Sie der [Anleitung Alarme für Anlagen konfigurieren](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/userguide/configure-alarms.html#configure-alarm-threshold-value-console), AWS IoT SiteWise bis Sie den Schritt zum **Bearbeiten** der Eigenschaften des Asset-Modells abgeschlossen haben. 1. Ändern Sie für jede zu migrierende Eigenschaft den **Status der MQTT-Benachrichtigung** auf **AKTIV**. ![\[Ein Screenshot, der die Platzierung der Dropdownliste für den MQTT-Benachrichtigungsstatus in der Konsole zeigt. AWS IoT SiteWise\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/iotevents/latest/developerguide/images/events-eos-sw-asset-mqtt.png) 1. Notieren Sie sich den Themenpfad, unter dem der Alarm für jedes geänderte Alarmattribut veröffentlicht wird. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Dokumentationsressourcen: + [Erfahren Sie mehr über Asset-Eigenschaften in den MQTT-Themen](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/userguide/mqtt-topics.html) im *AWS IoT SiteWise Benutzerhandbuch*. + [MQTT-Themen](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/topics.html) im *AWS IoT Entwicklerhandbuch*. ## Schritt 2: Erstellen Sie eine Funktion AWS Lambda Erstellen Sie eine Lambda-Funktion zum Lesen des vom MQTT-Thema veröffentlichten TQV-Arrays und veröffentlichen Sie einzelne Werte in. CloudWatch Wir werden diese Lambda-Funktion als Zielaktion verwenden, die in AWS IoT Core Message Rules ausgelöst werden soll. 1. Öffnen Sie die [AWS Lambda console](https://console.aws.amazon.com/lambda). 1. Wählen Sie **Funktion erstellen**. 1. Geben Sie einen Namen für den **Funktionsnamen** ein. 1. **Wählen Sie **NodeJS 2.x** als Runtime aus.** 1. Wählen Sie in der Dropdownliste **Standardausführungsrolle ändern** die Option **Bestehende Rolle verwenden** und wählen Sie dann die IAM-Rolle aus, die Sie in den vorherigen Schritten erstellt haben. **Anmerkung** Bei diesem Verfahren wird davon ausgegangen, dass Sie Ihr Meldermodell bereits migriert haben. Wenn Sie keine IAM-Rolle haben, finden Sie weitere Informationen unter. [](eos-procedure-detector-models.md#eos-detector-model-create-iam-role) 1. Wählen Sie **Funktion erstellen**. 1. Fügen Sie den folgenden Codeausschnitt ein, nachdem Sie die hartcodierten Konstanten ersetzt haben. ``` import json import boto3 from datetime import datetime # Initialize CloudWatch client cloudwatch = boto3.client('cloudwatch') def lambda_handler(message, context): try: # Parse the incoming IoT message # Extract relevant information asset_id = message['payload']['assetId'] property_id = message['payload']['propertyId'] # Process each value in the values array for value in message['payload']['values']: # Extract timestamp and value timestamp = datetime.fromtimestamp(value['timestamp']['timeInSeconds']) metric_value = value['value']['doubleValue'] quality = value.get('quality', 'UNKNOWN') # Publish to CloudWatch response = cloudwatch.put_metric_data( Namespace='IoTSiteWise/AssetMetrics', MetricData=[ { 'MetricName': f'Property_your-property-id', 'Value': metric_value, 'Timestamp': timestamp, 'Dimensions': [ { 'Name': 'AssetId', 'Value': 'your-asset-id' }, { 'Name': 'Quality', 'Value': quality } ] } ] ) return { 'statusCode': 200, 'body': json.dumps('Successfully published metrics to CloudWatch') } except Exception as e: print(f'Error processing message: {str(e)}') return { 'statusCode': 500, 'body': json.dumps(f'Error: {str(e)}') } ``` ## Schritt 3: Erstellen AWS IoT Core Sie eine Regel für die Nachrichtenweiterleitung + Folgen Sie der [Anleitung: Vorgang zum erneuten Veröffentlichen einer MQTT-Nachricht](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/iot-repub-rule.html) und geben Sie die folgenden Informationen ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden: 1. Nennen Sie die Nachrichten-Routing-Regel. `SiteWiseToCloudwatchAlarms` 1. Für die Abfrage können Sie Folgendes verwenden: ``` SELECT * FROM '$aws/sitewise/asset-models/your-asset-model-id/assets/your-asset-id/properties/your-property-id' ``` 1. Wählen Sie unter **Regelaktionen** die **Lambda-Aktion** aus, an die die generierten Daten gesendet werden sollen AWS IoT SiteWise . CloudWatch Beispiel: ![\[Ein Screenshot, der die Regelaktion für die Lambda-Funktion zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/iotevents/latest/developerguide/images/events-eos-lambda-rule-action.png) ## Schritt 4: Metriken anzeigen CloudWatch Wenn Sie Daten in die zuvor ausgewählte Eigenschaft aufnehmen AWS IoT SiteWise, werden Daten an die Lambda-Funktion weitergeleitet[Schritt 1: Aktivieren Sie MQTT-Benachrichtigungen auf der Asset-Eigenschaft](#eos-alarms-mqtt-asset-property), die wir in erstellt haben. [Schritt 2: Erstellen Sie eine Funktion AWS Lambda](#eos-alarms-lambda-function) In diesem Schritt können Sie überprüfen, an welches Lambda Ihre Metriken sendet. CloudWatch 1. Öffnen Sie das [CloudWatch AWS-Managementkonsole](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/). 1. Wählen Sie in der linken Navigationsleiste **Metriken** und dann **Alle Metriken** aus. 1. Wählen Sie die URL eines Alarms aus, um ihn zu öffnen. 1. Auf der Registerkarte **Quelle** sieht die CloudWatch Ausgabe ähnlich wie in diesem Beispiel aus. Diese Quellinformationen bestätigen, dass die metrischen Daten in CloudWatch. ``` { "view": "timeSeries", "stacked": false, "metrics": [ [ "IoTSiteWise/AssetMetrics", "Property_your-property-id-hash", "Quality", "GOOD", "AssetId", "your-asset-id-hash", { "id": "m1" } ] ], "region": "your-region" } ``` ## Schritt 5: CloudWatch Alarme erstellen Folgen Sie dem Verfahren [Einen CloudWatch Alarm auf der Grundlage eines statischen Schwellenwerts erstellen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*, um Alarme für jede relevante Metrik zu erstellen. **Anmerkung** Es gibt viele Optionen für die Alarmkonfiguration in Amazon CloudWatch . Weitere Informationen zu CloudWatch Alarmen finden Sie unter [Verwenden von CloudWatch Amazon-Alarmen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*. ## Schritt 6: (Optional) importieren Sie den CloudWatch Alarm in AWS IoT SiteWise Sie können CloudWatch Alarme so konfigurieren, dass Daten AWS IoT SiteWise mithilfe von CloudWatch Alarmaktionen und Lambda zurückgesendet werden. Diese Integration ermöglicht es Ihnen, Alarmstatus und -eigenschaften im SiteWise Monitor-Portal einzusehen. 1. Konfigurieren Sie den externen Alarm als Eigenschaft in einem Asset-Modell. Weitere Informationen finden Sie [AWS IoT SiteWise im *AWS IoT SiteWise Benutzerhandbuch* unter Definieren externer Alarme](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/userguide/define-external-alarms.html). 1. Erstellen Sie eine Lambda-Funktion, die die [BatchPutAssetPropertyValue](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/APIReference/API_BatchPutAssetPropertyValue.html)API im *AWS IoT SiteWise Benutzerhandbuch* verwendet, um Alarmdaten an zu AWS IoT SiteWise senden. 1. Richten Sie CloudWatch Alarmaktionen ein, um Ihre Lambda-Funktion aufzurufen, wenn sich der Alarmstatus ändert. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt [Alarmaktionen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html#alarms-and-actions.html) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*.