AWS IoT Analytics 是一项完全托管的服务,让您能够对大量物联网数据轻松运行和操作复杂的分析,无需担心构建物联网分析平台通常会产生的所有成本和复杂性。它是对 IoT 数据运行分析并获得见解的最简单的方法,可以让您针对 IoT 应用程序和机器学习使用案例做出更好、更准确的决定。
IoT 数据是高度非结构化数据,难以使用专用于处理结构化数据的传统分析和商业智能工具进行分析。IoT 数据来自通常记录非常嘈杂过程(如温度、动作或声音)的设备。因而来自这些设备的数据经常具有大量空白、损坏的消息和错误的读数,必须先清除这些,才能进行分析。另外,IoT 数据通常仅在需要额外的第三方数据输入的上下文中有意义。例如,为帮助农民确定确定何时为庄稼浇水,葡萄园灌溉系统通常使用葡萄园的降雨量数据来扩充湿度传感器数据,从而更高效地使用水资源,同时尽可能提升产量。
AWS IoT Analytics 可以自动执行各个复杂的步骤来分析来自 IoT 设备的数据。AWS IoT Analytics 对 IoT 数据进行筛选、转换和扩充,然后再将其存储在时间序列数据存储中以供分析。您可以将该服务设置为只从您的设备中收集需要的数据,应用数学转换来处理数据,并使用特定于设备的元数据(例如设备类型和位置)来扩充数据,然后再存储处理过的数据。然后,您可以使用内置 SQL 查询引擎来运行临时查询或计划查询,从而分析您的数据,也可以执行更复杂的分析和机器学习推理。AWS IoT Analytics 包括针对常见 IoT 使用案例的预构建模型,帮助您轻松开始使用机器学习。
您也可以使用自定义分析,将其打包到容器中,以在 AWS IoT Analytics 上执行。AWS IoT Analytics 可自动执行在 Jupyter Notebook 或您自己工具(例如,Matlab、Octave 等)中创建的自定义分析,实现按您的计划执行。
AWS IoT Analytics 是一项完全托管的服务,可以自动操作分析和扩展以便支持高达 PB 级的 IoT 数据。借助 AWS IoT Analytics,您能够分析来自数百万台设备的数据并构建速度快、响应性高的 IoT 应用程序,而无需管理硬件或基础设施。
有关更多信息,请访问 AWS IoT Analytics 文档页面。
AWS IoT Analytics 的优势
操作分析工作流
轻松运行 IoT 数据查询
针对 IoT 进行了优化的数据存储
准备 IoT 数据以便分析
机器学习工具
自动扩展,按需付费
工作原理

使用案例
智能农业
预测性维护
主动补充物资
处理效率评分
简明用户指南
AWS IoT Analytics 简明用户指南:通道
AWS IoT Analytics 简明用户指南:管道
AWS IoT Analytics 简明用户指南:数据存储与数据集
AWS IoT Analytics 简明用户指南:分析与可视化
博客文章与网络研讨会
