使用AWS IoT服務來開發大量的資料傳輸系統，主要是想彙整資料或是做數據分析，AWS同樣提供資料串流的分析服務 kinesis. kinesis服務裡面有三個類別，Data Streams, Data Firehose, Data Analytics. Data Streams: streams 這個服務其實就有點類似 Kafka. 在IoT mqtt的protocol下，publish/subscribe之間系統是不會保存任何傳遞的資料。所以一但需要做資料流分析時，需要將收到的資料存在Message Queue裡，kinesis streams就擔任這個初階的角色，stream可以搭配firhorsec，analytics，lambda…一起使用。 Data Firehose: firehose可以將stream的資料倒至其他AWS的服務，例如： S3, Redshift…，firehose服務裡提供transformation功能將資料整理成需要的格式。 Data Analytics: 利用收到的data stream，只要提供需要sql程式，設定好Source(data stream)與Destination，AWS就會提供即時分析服務。 IoT trigger Kinese stream 只要在IoT的Service上建立rule，只要推送資料到設定的topi就會將資料導入Kinese stream。 選定 Send messages to an Kinesis Stream 就可以在符合Rule時將資料導入data stream 選定預先創立好的stream，設定Partition key，還有執行角色就完成 Partition key說明 利用Partition key，IoT的資料可以藉由group的方式去將資料分配的儲存在stream的shards裡面，最容易的方式是用網頁上提供的function: newuuid()，去隨機產出亂數平均的儲存資料，或是利用IoT的資料裡面的Key直做group。 [{'key':'a1', 'value':1}, {'key':'a2', 'value':2}, {'key':'a1', 'value':3}] 如果Partition key填入${key}，那麼第1,3比資料會被送到stream裡的同一個shard，2則被送到另一個shard。 trigger lambda處理收集好的batch資料 shard只由一個lambda服務 pull 多shard由多個lambda執行task, semphore問題