Aviso de fin de soporte: el 20 de mayo de 2026, AWS finalizará el soporte para AWS IoT Events. Después del 20 de mayo de 2026, ya no podrás acceder a la AWS IoT Events consola ni a AWS IoT Events los recursos. Para obtener más información, consulta [AWS IoT Events el fin del soporte](https://docs.aws.amazon.com/iotevents/latest/developerguide/iotevents-end-of-support.html). Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # AWS IoT Events fin del soporte Tras considerarlo detenidamente, decidimos poner fin al soporte del AWS IoT Events servicio a partir del 20 de mayo de 2026. AWS IoT Events ya no aceptará nuevos clientes a partir del 20 de mayo de 2025. Como cliente actual con una cuenta registrada en el servicio antes del 20 de mayo de 2025, puedes seguir utilizando AWS IoT Events las funciones. Después del 20 de mayo de 2026, ya no podrás utilizarlas AWS IoT Events. Esta página proporciona instrucciones y consideraciones para que AWS IoT Events los clientes hagan la transición a una solución alternativa que satisfaga sus necesidades empresariales. **nota** Las soluciones que se presentan en estas guías pretenden servir como ejemplos ilustrativos, no como sustitutos de la funcionalidad listos para la producción. AWS IoT Events Personalice el código, el flujo de trabajo y los AWS recursos relacionados según las necesidades de su empresa. **Topics** + [Consideraciones a la hora de migrar desde AWS IoT Events](#eos-considerations) + [Procedimiento de migración de modelos de detectores en AWS IoT Events](eos-procedure-detector-models.md) + [Procedimiento de migración de AWS IoT SiteWise alarmas en AWS IoT Events](eos-procedure-alarms.md) ## Consideraciones a la hora de migrar desde AWS IoT Events + Implemente las mejores prácticas de seguridad, como el uso de las funciones de IAM con los privilegios mínimos para cada componente y el cifrado de los datos en reposo y en tránsito. Para más información, consulte [Prácticas recomendadas de seguridad en IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html) en la *Guía del usuario de IAM*. + Tenga en cuenta el número de fragmentos de la transmisión de Kinesis en función de sus requisitos de ingesta de datos. Para obtener más información sobre los fragmentos de Kinesis, consulte la [terminología y los conceptos de Amazon Kinesis Data Streams](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/key-concepts.html) en la Guía para desarrolladores de *Amazon Kinesis Data Streams*. + Configure una supervisión y una depuración integrales mediante CloudWatch métricas y registros. Para obtener más información, consulta [¿Qué es? CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html) en la *Guía del CloudWatch usuario de Amazon*. + Tenga en cuenta la estructura de su gestión de errores, incluida la forma de gestionar los mensajes que no se procesan repetidamente, implementar políticas de reintentos y configurar un proceso para aislar y analizar los mensajes problemáticos. + Usa la [calculadora AWS de precios](https://calculator.aws) para estimar los costos de tu caso de uso específico. # Procedimiento de migración de modelos de detectores en AWS IoT Events En esta sección se describen soluciones alternativas que ofrecen una funcionalidad similar a la de un modelo de detector a medida que se migra AWS IoT Events. Puede migrar la ingesta de datos mediante AWS IoT Core reglas a una combinación de otros AWS servicios. En lugar de la ingesta de datos a través de la [BatchPutMessage](https://docs.aws.amazon.com/iotevents/latest/apireference/API_iotevents-data_BatchPutMessage.html)API, los datos se pueden dirigir al tema MQTT. AWS IoT Core Este enfoque de migración aprovecha los temas de AWS IoT Core MQTT como punto de entrada para sus datos de IoT, sustituyendo la entrada directa a. AWS IoT Events Los temas de MQTT se eligen por varios motivos clave. Ofrecen una amplia compatibilidad con los dispositivos de IoT debido al uso generalizado de MQTT en la industria. Estos temas permiten gestionar grandes volúmenes de mensajes procedentes de numerosos dispositivos, lo que garantiza la escalabilidad. También proporcionan flexibilidad a la hora de enrutar y filtrar los mensajes según el contenido o el tipo de dispositivo. Además, los temas de AWS IoT Core MQTT se integran perfectamente con otros AWS servicios, lo que facilita el proceso de migración. Los datos fluyen de los temas de MQTT a una arquitectura que combina Amazon Kinesis Data Streams, AWS Lambda una función, una tabla de Amazon DynamoDB y las planificaciones de Amazon. EventBridge Esta combinación de servicios replica y mejora la funcionalidad que anteriormente ofrecía AWS IoT Events, ofreciéndole más flexibilidad y control sobre su proceso de procesamiento de datos de IoT. ## Comparación de arquitecturas La AWS IoT Events arquitectura actual ingiere datos a través de una AWS IoT Core regla y la `BatchPutMessage` API. Esta arquitectura se utiliza AWS IoT Core para la ingesta de datos y la publicación de eventos, con mensajes enrutados a través de AWS IoT Events las entradas a modelos de detección que definen la lógica de estado. Un rol de IAM administra los permisos necesarios. La nueva solución se ocupa de AWS IoT Core la ingesta de datos (ahora con temas específicos de MQTT de entrada y salida). Presenta Kinesis Data Streams para el particionamiento de datos y una función Lambda evaluadora para la lógica de estados. Los estados de los dispositivos ahora se almacenan en una tabla de DynamoDB y una función de IAM mejorada administra los permisos en estos servicios. | Finalidad | Solución | Diferencias | | --- | --- | --- | | **Ingesta de datos**: recibe datos de dispositivos de IoT | AWS IoT Core | Ahora requiere dos temas distintos de MQTT: uno para la ingesta de datos del dispositivo y otro para la publicación de los eventos de salida | | **Dirección de los mensajes**: enruta los mensajes entrantes a los servicios correspondientes | AWS IoT Core regla de enrutamiento de mensajes | Mantiene la misma funcionalidad de enrutamiento, pero ahora dirige los mensajes a Kinesis Data Streams en lugar de AWS IoT Events | | **Procesamiento de datos**: gestiona y organiza los flujos de datos entrantes | Kinesis Data Streams | Sustituye la funcionalidad AWS IoT Events de entrada y permite la ingesta de datos mediante la partición de la ID del dispositivo para el procesamiento de los mensajes | | **Evaluación lógica**: procesa los cambios de estado y desencadena acciones | Evaluador Lambda | Sustituye al modelo de AWS IoT Events detector y proporciona una evaluación de la lógica de estado personalizable mediante código en lugar de un flujo de trabajo visual | | **Administración del estado**: mantiene los estados de los dispositivos | Tabla de DynamoDB | Nuevo componente que proporciona un almacenamiento persistente de los estados de los dispositivos, en sustitución de la administración interna AWS IoT Events del estado | | **Seguridad**: administra los permisos de servicio | rol de IAM | Los permisos actualizados ahora incluyen el acceso a Kinesis Data Streams y DynamoDB, EventBridge además de los permisos existentes AWS IoT Core | ## Paso 1: (opcional) exportar AWS IoT Events las configuraciones del modelo de detector Antes de crear nuevos recursos, exporte las definiciones AWS IoT Events del modelo de detector. Estos contienen su lógica de procesamiento de eventos y pueden servir como referencia histórica para implementar su nueva solución. ------ #### [ Console ] Con ellas AWS IoT Events Consola de administración de AWS, lleve a cabo los siguientes pasos para exportar las configuraciones del modelo de su detector: **Para exportar modelos de detectores mediante el Consola de administración de AWS** 1. Inicie sesión en la [consola de AWS IoT Events](https://console.aws.amazon.com/iotevents/). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Detector models (Modelos de detector)**. 1. Seleccione el modelo de detector que desee exportar. 1. Seleccione **Exportar**. Lea el mensaje de información sobre la salida y, a continuación, vuelva a seleccionar **Exportar**. 1. Repita el proceso para cada modelo de detector que desee exportar. Se agrega un archivo que contiene una salida JSON de su modelo de detector a la carpeta de descargas de su navegador. Si lo desea, puede guardar la configuración de cada modelo de detector para conservar los datos históricos. ------ #### [ AWS CLI ] Con el AWS CLI, ejecute los siguientes comandos para exportar las configuraciones del modelo de detector: **Para exportar modelos de detectores mediante AWS CLI** 1. Enumere todos los modelos de detectores de su cuenta: ``` aws iotevents list-detector-models ``` 1. Para cada modelo de detector, exporte su configuración ejecutando: ``` aws iotevents describe-detector-model \ --detector-model-name your-detector-model-name ``` 1. Guarde la salida de cada modelo de detector. ------ ## Paso 2: creación de un rol de IAM Cree un rol de IAM para proporcionar permisos para replicar la funcionalidad de AWS IoT Events. El rol de este ejemplo concede acceso a DynamoDB para la administración del estado, la programación EventBridge, y a Kinesis Data Streams para la AWS IoT Core ingesta de datos, la publicación de mensajes y el registro. CloudWatch En conjunto, estos servicios funcionarán como sustitutos. AWS IoT Events 1. Cree un rol de IAM con los siguientes permisos. Para obtener instrucciones más detalladas sobre la creación de un rol de IAM, consulte [Crear un rol para delegar permisos a un AWS servicio](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-service.html) en la Guía del *usuario de IAM*. ------ #### [ 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. Añada la siguiente política de confianza de roles de IAM. Una política de confianza permite a AWS los servicios especificados asumir la función de IAM para poder realizar las acciones necesarias. Para obtener instrucciones más detalladas sobre cómo crear una política de confianza de IAM, consulte [Crear un rol mediante políticas de confianza personalizadas](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-custom.html) en la Guía del usuario de *IAM*. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": [ "scheduler.amazonaws.com", "lambda.amazonaws.com", "iot.amazonaws.com" ] }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] } ``` ------ ## Paso 3: Crear Amazon Kinesis Data Streams Cree Amazon Kinesis Data Streams con Consola de administración de AWS o. AWS CLI ------ #### [ Console ] Para crear una transmisión de datos de Kinesis mediante el Consola de administración de AWS, siga el procedimiento que se encuentra en la página [Crear una transmisión de datos de la Guía para desarrolladores de *Amazon Kinesis Data* Streams](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/tutorial-stock-data-kplkcl-create-stream.html). Ajuste el recuento de fragmentos en función del número de dispositivos y del tamaño de la carga útil de los mensajes. ------ #### [ AWS CLI ] Utilice AWS CLI Amazon Kinesis Data Streams para incorporar y particionar los datos de sus dispositivos. En esta migración se utiliza Kinesis Data Streams para reemplazar la funcionalidad de ingesta de datos de. AWS IoT Events Proporciona una forma escalable y eficiente de recopilar, procesar y analizar datos de streaming en tiempo real desde sus dispositivos de IoT, a la vez que proporciona un manejo flexible de los datos y la integración con otros AWS servicios. ``` aws kinesis create-stream --stream-name your-kinesis-stream-name --shard-count 4 --region your-region ``` Ajusta el número de fragmentos en función del número de dispositivos y del tamaño de la carga útil de los mensajes. ------ ## Paso 4: Cree o actualice la regla de enrutamiento de mensajes de MQTT Puede crear una nueva regla de enrutamiento de mensajes de MQTT o actualizar una regla existente. ------ #### [ Console ] 1. Determine si necesita una nueva regla de enrutamiento de mensajes de MQTT o si puede actualizar una regla existente. 1. Abra la [consola de AWS IoT Core](https://console.aws.amazon.com/iot/). 1. En el panel de navegación, elija **Enrutamiento de mensajes** y, a continuación, **Reglas**. 1. En la sección **Administrar**, selecciona **Enrutamiento de mensajes** y, a continuación, **Reglas**. 1. Seleccione **Creación de regla**. 1. En la página **Especificar las propiedades de la regla**, introduzca el nombre de la AWS IoT Core regla para Nombre de la **regla**. En **Descripción de la regla *(opcional)*, introduzca una descripción para identificar que está procesando eventos y reenviándolos a Kinesis Data Streams**. 1. **En la página **Configurar una sentencia SQL**, introduzca lo siguiente para la **sentencia SQL**: y, a continuación**SELECT \$1 FROM 'your-database'**, seleccione Siguiente.** 1. En la página **Adjuntar reglas y acciones** y, en **Acciones de regla**, elija **kinesis**. 1. Elija su transmisión de Kinesis para la transmisión. Escriba **your-instance-id** como clave de partición. Seleccione la función adecuada para la función de IAM y, a continuación, elija **Añadir acción de regla**. Para obtener más información, consulte [Crear reglas de AWS IoT para enrutar los datos del dispositivo a otros servicios](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/iot-rules-tutorial.html). ------ #### [ AWS CLI ] 1. Cree un archivo JSON denominado con el siguiente contenido. Este archivo de configuración JSON define una AWS IoT Core regla que selecciona todos los mensajes de un tema y los reenvía a la transmisión de Kinesis especificada, utilizando el ID de instancia como clave de partición. ``` { "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. Cree la regla temática de MQTT con. AWS CLI En este paso se utiliza AWS CLI para crear una regla AWS IoT Core temática con la configuración definida en el `events_rule.json` archivo. ``` aws iot create-topic-rule \ --rule-name "your-iot-core-rule" \ --topic-rule-payload file://your-file-name.json ``` ------ ## Paso 5: Obtenga el punto final del tema MQTT de destino Utilice el tema MQTT de destino para configurar dónde publican sus temas los mensajes salientes, sustituyendo la funcionalidad que antes utilizaba. AWS IoT Events El punto final es exclusivo de su AWS cuenta y región. ------ #### [ Console ] 1. Abra la [consola de AWS IoT Core](https://console.aws.amazon.com/iot/). 1. En la sección **Connect** del panel de navegación izquierdo, selecciona **Configuración de dominio**. 1. Elija la configuración del dominio **IoT:DATA-ATS** para abrir la página de detalles de la configuración. 1. **Copie el valor del nombre de dominio.** Este valor es el punto final. Guarde el valor del punto final, ya que lo necesitará en pasos posteriores. ------ #### [ AWS CLI ] Ejecuta el siguiente comando para obtener el AWS IoT Core punto final para publicar los mensajes salientes de tu cuenta. ``` aws iot describe-endpoint --endpoint-type iot:Data-ATS --region your-region ``` ------ ## Paso 6: Crear una tabla de Amazon DynamoDB Una tabla de Amazon DynamoDB reemplaza la funcionalidad de administración de estados AWS IoT Events de, lo que proporciona una forma escalable y flexible de conservar y administrar el estado de sus dispositivos y la lógica del modelo de detector en la nueva arquitectura de soluciones. ------ #### [ Console ] Cree una tabla de Amazon DynamoDB para conservar el estado de los modelos de detectores. Para obtener más información, consulte [Crear una tabla en DynamoDB en](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/getting-started-step-1.html) la Guía para desarrolladores de Amazon *DynamoDB*. Utilice lo siguiente para ver los detalles de la tabla: + **En Nombre de tabla**, introduzca el nombre de tabla que desee. + En **Clave de partición**, introduce tu propio ID de instancia. + Puede usar la **configuración predeterminada para la configuración** de la **tabla** ------ #### [ AWS CLI ] Ejecute el siguiente comando para crear una tabla de DynamoDB. ``` 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 \ ``` ------ ## Paso 7: Crear una AWS Lambda función (consola) La función Lambda actúa como motor de procesamiento central y reemplaza la lógica de evaluación del modelo de detector de. AWS IoT Events En el ejemplo, nos integramos con otros AWS servicios para gestionar los datos entrantes, gestionar el estado y activar acciones en función de las reglas definidas. Cree una función Lambda con NodeJS tiempo de ejecución. Utilice el siguiente fragmento de código para reemplazar las constantes codificadas de forma rígida: 1. Abra la [AWS Lambda console](https://console.aws.amazon.com/lambda/). 1. Seleccione **Creación de función**. 1. **Introduzca un nombre para el nombre de la función.** 1. **Seleccione **Nodejs** 22.x como motor de ejecución.** 1. En el menú desplegable **Cambiar la función de ejecución predeterminada**, elija **Usar la función existente** y, a continuación, seleccione la función de IAM que creó en los pasos anteriores. 1. Seleccione **Creación de función**. 1. Pegue el siguiente fragmento de código después de reemplazar las constantes codificadas de forma rígida. 1. Una vez creada la función, en la pestaña **Código**, pega el siguiente ejemplo de código y reemplaza el **your-destination-endpoint** punto final por el tuyo. ``` 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 ] ); ``` ## Paso 8: Añadir un activador de Amazon Kinesis Data Streams Añada un activador de Kinesis Data Streams a la función Lambda mediante o. Consola de administración de AWS AWS CLI Al añadir un activador de Kinesis Data Streams a la función Lambda, se establece la conexión entre el proceso de ingesta de datos y la lógica de procesamiento, lo que le permite evaluar automáticamente los flujos de datos de IoT entrantes y reaccionar ante los eventos en tiempo real, de forma similar a como se procesa las entradas. AWS IoT Events ------ #### [ Console ] Para obtener más información, consulte [Crear un mapeo de origen de eventos para invocar una función Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-kinesis-create.html#services-kinesis-eventsourcemapping) en *AWS Lambda la* Guía para desarrolladores. Utilice lo siguiente para obtener los detalles del mapeo de la fuente de eventos: + En **Nombre de función**, introduzca el nombre de lambda utilizado en[Paso 7: Crear una AWS Lambda función (consola)](#eos-detector-model-create-lambda-function). + Para **Consumer (opcional)**, introduzca el ARN de la transmisión de Kinesis. + En **Tamaño del lote**, ingrese **10**. ------ #### [ AWS CLI ] Ejecute el siguiente comando para crear el activador de la función Lambda. ``` 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 ``` ------ ## Paso 9: Pruebe la funcionalidad de entrada y salida de datos ()AWS CLI Publique una carga útil en el tema MQTT en función de lo que haya definido en su modelo de detector. El siguiente es un ejemplo de carga útil del tema `your-topic-name` MQTT para probar una implementación. ``` { "instanceId": "your-instance-id", "payload": "{\"temperature\":78}" } ``` Debería ver un mensaje de MQTT publicado en un tema con el siguiente contenido (o similar): ``` { "state": "alarm detected, timer started" } ``` # Procedimiento de migración de AWS IoT SiteWise alarmas en AWS IoT Events En esta sección, se describen soluciones alternativas que ofrecen una funcionalidad de alarma similar a la que se migra AWS IoT Events. En el AWS IoT SiteWise caso de las propiedades que utilizan AWS IoT Events alarmas, puede migrar a una solución que utilice CloudWatch alarmas. Este enfoque proporciona capacidades de monitoreo sólidas con funciones establecidas SLAs y adicionales, como la detección de anomalías y las alarmas agrupadas. ## Comparación de arquitecturas La configuración de AWS IoT Events alarmas actual para AWS IoT SiteWise las propiedades debe crearse `AssetModelCompositeModels` en el modelo de activos, tal y como se describe en la [sección Definir alarmas externas](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/userguide/define-external-alarms.html) de la *Guía del AWS IoT SiteWise usuario*. AWS IoT SiteWise Por lo general, las modificaciones de la nueva solución se gestionan a través de la AWS IoT Events consola. La nueva solución proporciona administración de alarmas mediante el aprovechamiento de CloudWatch las alarmas. Este enfoque utiliza AWS IoT SiteWise notificaciones para publicar puntos de datos de propiedades en temas de AWS IoT Core MQTT, que luego son procesados por una función Lambda. La función transforma estas notificaciones en CloudWatch métricas, lo que permite monitorizar las alarmas a través CloudWatch del marco de alarmas que incorpora. | Finalidad | Solución | Diferencias | | --- | --- | --- | | **Fuente de datos**: datos de propiedades de AWS IoT SiteWise | AWS IoT SiteWise Notificaciones MQTT | Sustituye la integración directa de IoT Events con notificaciones MQTT de las propiedades AWS IoT SiteWise | | **Procesamiento de datos**: transforma los datos de las propiedades | Función de Lambda | Procesa las notificaciones de AWS IoT SiteWise propiedades y las convierte en CloudWatch métricas | | **Evaluación de alarmas**: monitorea las métricas y activa las alarmas | CloudWatch Alarmas Amazon | Sustituye las AWS IoT Events CloudWatch alarmas por alarmas y ofrece funciones adicionales, como la detección de anomalías | | **Integración**: conexión con AWS IoT SiteWise | AWS IoT SiteWise alarmas externas | Capacidad opcional para volver a importar CloudWatch las alarmas AWS IoT SiteWise como alarmas externas | ## Paso 1: Habilite las notificaciones MQTT en la propiedad del activo Si utiliza AWS IoT Events integraciones para las AWS IoT SiteWise alarmas, puede activar las notificaciones MQTT para cada propiedad que desee supervisar. 1. Siga el AWS IoT SiteWise procedimiento de [configuración de las alarmas de los activos](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/userguide/configure-alarms.html#configure-alarm-threshold-value-console) hasta llegar a **editar las propiedades** del modelo de activos. 1. Para cada propiedad que vaya a migrar, cambie el **estado de la notificación MQTT** a **ACTIVO**. ![\[Captura de pantalla que muestra la ubicación del menú desplegable de estado de las notificaciones de MQTT en la consola. AWS IoT SiteWise\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/iotevents/latest/developerguide/images/events-eos-sw-asset-mqtt.png) 1. Anote la ruta temática en la que se publica la alarma para cada atributo de alarma modificado. Para obtener más información, consulte los siguientes recursos de documentación: + [Conozca las propiedades de los activos en los temas de MQTT](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/userguide/mqtt-topics.html) de la *Guía del AWS IoT SiteWise usuario*. + [Los temas de MQTT](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/topics.html) de la Guía para *AWS IoT desarrolladores*. ## Paso 2: Crear una función AWS Lambda Cree una función Lambda para leer la matriz TQV publicada en el tema MQTT y publique valores individuales en ella. CloudWatch Usaremos esta función Lambda como acción de destino para activarla en AWS IoT Core Message Rules. 1. Abra la [AWS Lambda console](https://console.aws.amazon.com/lambda). 1. Seleccione **Creación de función**. 1. Introduzca un nombre para el **nombre de la función**. 1. **Seleccione **Nodejs** 22.x como motor de ejecución.** 1. En el menú desplegable **Cambiar la función de ejecución predeterminada**, elija **Usar la función existente** y, a continuación, seleccione la función de IAM que creó en los pasos anteriores. **nota** Este procedimiento supone que ya ha migrado su modelo de detector. Si no tiene una función de IAM, consulte[](eos-procedure-detector-models.md#eos-detector-model-create-iam-role). 1. Seleccione **Creación de función**. 1. Pegue el siguiente fragmento de código después de reemplazar las constantes codificadas de forma rígida. ``` 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)}') } ``` ## Paso 3: Crea AWS IoT Core una regla de enrutamiento de mensajes + Siga el [tutorial: Procedimiento para volver a publicar un mensaje MQTT](https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/iot-repub-rule.html) introduciendo la siguiente información cuando se le solicite: 1. Nombre la regla de enrutamiento de mensajes. `SiteWiseToCloudwatchAlarms` 1. Para la consulta, puede usar lo siguiente: ``` SELECT * FROM '$aws/sitewise/asset-models/your-asset-model-id/assets/your-asset-id/properties/your-property-id' ``` 1. En **Acciones de regla**, seleccione la acción **Lambda** desde AWS IoT SiteWise la que enviar los datos generados a. CloudWatch Por ejemplo: ![\[Captura de pantalla que muestra la acción de la regla para la función Lambda.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/iotevents/latest/developerguide/images/events-eos-lambda-rule-action.png) ## Paso 4: Ver CloudWatch las métricas A medida que ingiere datos a AWS IoT SiteWise la propiedad seleccionada anteriormente[Paso 1: Habilite las notificaciones MQTT en la propiedad del activo](#eos-alarms-mqtt-asset-property), los dirige a la función Lambda que creamos en. [Paso 2: Crear una función AWS Lambda](#eos-alarms-lambda-function) En este paso, puedes comprobar a qué Lambda envía tus métricas. CloudWatch 1. Abra la [CloudWatch de Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/). 1. En el menú de navegación de la izquierda, selecciona **Métricas** y, a continuación, **Todas las métricas**. 1. Elige la URL de una alarma para abrirla. 1. En la pestaña **Fuente**, el CloudWatch resultado tiene un aspecto similar al de este ejemplo. La información de esta fuente confirma que se están introduciendo los datos de las métricas 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" } ``` ## Paso 5: Crear CloudWatch alarmas Sigue el procedimiento [Crear una CloudWatch alarma basada en un umbral estático](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html) de la *Guía del CloudWatch usuario de Amazon* para crear alarmas para cada métrica relevante. **nota** Existen muchas opciones de configuración de alarmas en Amazon. CloudWatch Para obtener más información sobre CloudWatch las alarmas, consulta [Uso de CloudWatch alarmas de Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html) en la *Guía del CloudWatch usuario de Amazon*. ## Paso 6: (opcional) importe la CloudWatch alarma a AWS IoT SiteWise Puede configurar CloudWatch las alarmas para devolver los datos AWS IoT SiteWise mediante acciones de CloudWatch alarma y Lambda. Esta integración le permite ver los estados y las propiedades de las alarmas en el portal SiteWise Monitor. 1. Configure la alarma externa como una propiedad en un modelo de activos. Para obtener más información, consulte [Definir alarmas externas AWS IoT SiteWise en](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/userguide/define-external-alarms.html) la *Guía del AWS IoT SiteWise usuario*. 1. Cree una función Lambda que utilice la [BatchPutAssetPropertyValue](https://docs.aws.amazon.com/iot-sitewise/latest/APIReference/API_BatchPutAssetPropertyValue.html)API que se encuentra en la *Guía del AWS IoT SiteWise usuario* para enviar datos de alarma a. AWS IoT SiteWise 1. Configure acciones de CloudWatch alarma para invocar la función Lambda cuando cambien los estados de alarma. Para obtener más información, consulta la sección [Acciones de alarma](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html#alarms-and-actions.html) en la *Guía del CloudWatch usuario de Amazon*.