amazon-web-services - Pinpoint 连接到 Kinesis 与直接流式传输到 Kinesis 的移动应用程序有什么区别？

Question

我正在研究与移动分析相关的 AWS 服务，因为我们使用 AWS 作为我们的后端基础设施，现在想了解如何最好地利用 Pinpoint 和/或 Kinesis 以最终将事件存储在 S3 中以供以后分析。

Pinpoint 提供分析并有一些标准事件和自定义事件。这些具有 90 天的保留期，但允许与 Kinesis 连接以无限期存储事件:
https://docs.aws.amazon.com/pinpoint/latest/userguide/analytics-streaming.html

这听起来不错。

我还在 AWS Amplify 的网站上看到，可以使用 Pinpoint 和 Kinesis 完成分析:
https://aws-amplify.github.io/docs/ios/analytics#analytics

是否可以在没有 Pinpoint 的情况下完成分析以及它看起来如何？ 它似乎只是提供了将任何数据从移动设备发送到 Kinesis 流的可能性，而不是分析。正确的？

我希望如果使用 Pinpoint 收集标准和自定义事件，它已经可以最佳地执行 Kinesis 描述的所有内容，如何优化性能和电池。因此，如果将 Pinpoint 连接(在 Pinpoint 设置中)与 Kinesis 一起使用，则所有这些都已提供，因此不需要从移动设备与 Kinesis 直接连接。正确的？

如果有人对此或相关经验有深入的了解，如果您分享它，我会很高兴，因为不清楚究竟会发生什么。谢谢!

Answer 1

从我的研究来看，直接流式传输到 Kinesis 似乎更像是一种手动方法，至少对于 javascript，它通过手动包含您要发送的数据来显示将 kinesis 集成到您的代码中，也就是说，对于您执行的每个事件进行分析.record() 上，您可以包含他们按下的按钮或您查询的其他信息。除了最基本的准系统框架代码说明在何处包含您的数据之外，没有太多关于如何实际使用这种方法的文档。 ( https://docs.amplify.aws/lib/analytics/streaming/q/platform/js )

另一方面，使用 Pinpoint，似乎有更多的结构包含名称、属性等字段。我想这可以通过 Kinesis 手动完成，但对其进行格式化并让所有数据都可以很好地格式化并制作感觉可能更难。

我认为 Pinpoint 的主要优势在于它强加给数据的结构和易用性。似乎有更多关于如何将数据从 Pinpoint 导出到 Kinesis 并将其与其他 AWS 服务一起使用的文档。目前还没有关于哪种最好的明确答案，但似乎精确定位是更容易、更不容易出错的方法(但需要付出代价，因为您必须为另一项服务付费，原则上如果你愿意自己配置一切)