AWS IoT Analytics

Analytics für IoT-Geräte

AWS IoT Analytics ist ein vollständig verwalteter Service, der die Ausführung und Operationalisierung anspruchsvoller Analysen an IoT-Massendaten erleichtert – über die Kosten und Komplexitäten der Entwicklung einer IoT-Analyseplattform brauchen Sie damit nicht einmal nachzudenken. Dies ist die einfachste Analysemethode für IoT-Daten. Die dadurch gewonnenen Einblicke helfen Ihnen, bessere und fundiertere Entscheidungen für Ihre IoT- und Machine Learning-Anwendungen zu treffen.

IoT-Daten sind im höchsten Maße unstrukturiert. Damit eignen sie sich nicht für herkömmliche Analyse- und Business Intelligence-Tools, die für die Verarbeitung strukturierter Daten konzipiert sind. IoT-Daten stammen von Geräten, die oft relativ verrauschte Prozesse aufzeichnen (z. B. Temperatur, Bewegung oder Schall). Die Daten von diesen Geräten können häufig erhebliche Lücken, beschädigte Nachrichten und falsche Messwerte aufweisen, die vor der Analyse bereinigt werden müssen. Darüber hinaus sind IoT-Daten oft nur im Zusammenhang mit zusätzlichen Dateneingaben von Drittanbietern aussagekräftig. Um beispielsweise Landwirten dabei zu helfen, zu bestimmen, wann ihre Pflanzen bewässert werden sollen, reichern Bewässerungssysteme für Weinberge häufig die Daten vom Feuchtigkeitssensor mit Niederschlagsdaten vom Weinberg an, um eine effizientere Wassernutzung zu unterstützen, während die Ernteerträge maximiert werden.

AWS IoT Analytics automatisiert jeden der komplexen Schritte, der mit der Analyse der Daten von IoT-Geräten einhergeht. AWS IoT Analytics filtert, transformiert und erweitert IoT-Daten, bevor sie in einem Zeitreihendatenspeicher zur Analyse gespeichert werden. Hierzu können Sie den Service so einrichten, dass er nur die tatsächlich benötigen Daten von Ihren Geräten erfasst, die Daten mittels mathematischer Umwandlungen verarbeitet und sie dann durch gerätespezifische Metadaten wie Gerätetyp und Standort ergänzt, bevor er die verarbeiteten Daten im Speicher ablegt. Danach können Sie die Daten durch Ad-hoc- oder geplante Abfragen über die integrierte SQL-Query-Engine analysieren oder komplexere Analysen und Machine Learning-Inferenzen ausführen. AWS IoT Analytics vereinfacht die ersten Schritte mit Machine Learning durch Einschließen vorgefertigter Modelle für häufige IoT-Anwendungsfälle.

Sie können auch Ihre eigene benutzerdefinierte Analyse, in einem Container verpackt, in AWS IoT Analytics ausführen. AWS IoT Analytics automatisiert die Ausführung Ihrer benutzerdefinierten Analysen, die in Jupyter Notebook oder Ihren eigenen Tools (wie Matlab, Octave usw.) zur Ausführung nach Ihrem Zeitplan erstellt wurden.

AWS IoT Analytics ist ein vollständig verwalteter Service, der Analysen operationalisiert und automatisch skaliert, um IoT-Daten bis in Petabyte-Bereiche zu unterstützen. Mit AWS IoT Analytics können Sie die Daten von Millionen von Geräten analysieren und schnelle, reaktionsstarke IoT-Anwendungen entwickeln, ohne einen Gedanken an die Hardware- oder Infrastrukturverwaltung verschwenden zu müssen.

Besuchen Sie für weitere Informationen die Seite der Dokumentation von AWS IoT Analytics.

AWS IoT Analytics – How it works (3:01)

AWS IoT Analytics – Vorteile

Operationalisieren Ihrer analytischen Workflows

Sie stellen die Analyse bereit und AWS IoT Analytics automatisiert die Ausführung Ihrer Analyse wann und wo Sie sie benötigen. AWS IoT Analytics importiert Ihre benutzerdefiniert verfassten Code-Container, die in externen Tools wie Matlab oder Octave usw. erstellt wurden, und führt sie nach Ihrem Zeitplan aus, um betriebsrelevante Erkenntnisse zu liefern, damit Sie mehr Zeit haben, sich auf das zu konzentrieren, was Sie am besten können.

Einfache Ausführung von Abfragen an IoT-Daten

Mit AWS IoT Analytics können Sie einfache Ad-hoc-Abfragen über die integrierte SQL-Query-Engine ausführen. Durch die Nutzung von SQL-Standardabfragen zum Extrahieren von Daten aus dem Datenspeicher können Sie beispielsweise die durchschnittliche Strecke berechnen, die eine Flotte von Fahrzeugen zurückgelegt hat oder die Anzahl von Türen, die in einem intelligenten Gebäude abgesperrt sind. AWS IoT Analytics bietet auch eine Reihe von nicht überschneidenden, zusammenhängenden Zeitfenstern zur Durchführung von Analysen für neue, inkrementelle Daten. Sie können die Effizienz der Analyse verbessern und die Kosten senken, indem Sie nur die benötigten Daten scannen.

Für IoT optimierter Datenspeicher

AWS IoT Analytics speichert die verarbeiteten Gerätedaten in einem Zeitreihendatenspeicher, der für schnelle Antworten auf IoT-Abfragen optimiert ist. Auch die Rohdaten werden automatisch für eine spätere Verarbeitung oder erneute Verarbeitung für einen anderen Anwendungsfall gespeichert.

Vorbereitung Ihrer IoT-Daten für die Analyse

AWS IoT Analytics beinhaltet Technologien für die Datenvorbereitung, welche die Vorbereitung und Verarbeitung Ihrer Daten für die Analyse erheblich vereinfachen. AWS IoT Analytics unterstützt Zeitreihenanalysen. Damit können Sie die Leistung Ihrer Geräte über einen längeren Zeitraum analysieren und ermitteln, wo und wie diese eingesetzt werden. Sie können die Gerätedaten fortlaufend überwachen, um Wartungsprobleme frühzeitig zu erkennen, und Sensoren überwachen, um Umwelteinflüsse wie Temperatur oder Niederschlag zu prognostizieren und entsprechend reagieren zu können. AWS IoT Analytics ist in AWS IoT Core integriert, um Gerätedaten ganz einfach direkt von angeschlossenen Geräten zu erfassen. Zur Datenvorbereitung bereinigt der Service falsche Ablesungen, füllt Datenlücken auf und führt an den übertragenen Daten mathematische Umwandlungen durch. Wenn die Daten aufgenommen werden, kann AWS IoT Analytics sie mithilfe von bedingten Anweisungen verarbeiten, Daten filtern, um nur die Daten zu erfassen, die Sie analysieren möchten, und sie mit Informationen aus der AWS IoT-Registry anreichern. Mithilfe von AWS Lambda-Funktionen können Sie Ihre Gerätedaten aus externen Quellen (z. B. aus Wetteraufzeichnungen, HERE Maps, Salesforce oder Amazon DynamoDB) ergänzen.

Tools für Machine Learning

AWS IoT Analytics erleichtert auf den bereitgestellten Jupyter-Notebooks das Machine Learning zu Ihren IoT-Daten. Sie können Ihre IoT-Daten direkt mit dem Notebook verbinden und Modelle direkt von der AWS IoT Analytics-Konsole aus erstellen, trainieren und ausführen, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen. Auf Ihre Gerätedaten können Sie in AWS IoT Analytics Machine Learning-Algorithmen anwenden, um den Zustand der einzelnen Geräte Ihrer Flotte zu ermitteln. Ein Automobilhersteller beispielsweise kann auf diese Weise feststellen, bei welchen seiner Kunden die Bremsklötze ausgetauscht werden müssten, und diese auf den notwendigen Service aufmerksam machen. Mit nur einem Mausklick können Sie Ihren Jupyter Notebook-Code auch in ein ausführbares Container-Abbild packen und diesen Container bei Bedarf in AWS IoT Analytics ausführen.

Automatische Skalierung mit nutzungsabhängigen Preisen

AWS IoT Analytics ist ein vollständig verwalteter Service mit nutzungsabhängigem Zahlungsmodell, der automatisch skaliert, um IoT-Daten bis in Petabyte-Bereiche zu unterstützen. Mit IoT Analytics können Sie Ihre gesamte Flotte verbundener Geräte analysieren, ohne die Hardware oder Infrastruktur selbst verwalten zu müssen. Rechenleistung und Datenspeicher passen sich automatisch – sowohl nach oben als auch nach unten – an Ihre sich ändernden Anforderungen an, so dass Ihnen stets die Kapazität zur Verfügung steht, die Sie für Ihre IoT-Anwendungen benötigen, und Sie nur die Ressourcen bezahlen, die Sie tatsächlich nutzen.

Funktionsweise

Anwendungsfälle

Intelligente Landwirtschaft

AWS IoT Analytics kann Ihre IoT-Gerätedaten automatisch durch kontextabhängige Metadaten aus der AWS IoT-Registry und anderen, öffentlichen Datenquellen ergänzen. Damit erweitern Sie Ihre Analysen um Faktoren wie Zeit, Standort, Temperatur, Höhe über dem Meeresspiegel und andere Umweltbedingungen. Anhand dieser Analysen können Sie Modelle entwickeln, die empfohlene Aktionen für Ihre Geräte im Außeneinsatz bereitstellen. So haben die Betreiber verbundener Geräte im landwirtschaftlichen Bereich über AWS IoT Analytics beispielsweise auch Zugriff auf Niederschlagsprognosen, mit denen sie in Kombination mit den Daten ihrer Feuchtigkeitssensoren die Effizienz ihrer automatisierten Bewässerungsanlagen optimieren können.

Vorausschauende Wartung

AWS IoT Analytics bietet vordefinierte Vorlagen, mit denen Sie im Handumdrehen leistungsstarke Wartungsprognosemodelle entwickeln und auf Ihre Fahrzeugflotte anwenden können. Beispielsweise können Sie mit AWS IoT Analytics besser vorhersagen, wann Heiz- und Kühlsysteme bei angeschlossenen Frachtfahrzeugen ausfallen und entsprechend Wartungen vornehmen, um Schäden an den transportierten Waren zu vermeiden.

Proaktive Lagerhaltung

Mit AWS IoT Analytics können Sie IoT-Anwendungen für die Echtzeitüberwachung Ihrer Lagerbestände entwickeln. In der Fast-Food-Gastronomie kann AWS IoT Analytics beispielsweise die Daten von Snack-Automaten analysieren und proaktiv Lebensmittel für diejenigen Automaten nachbestellen, deren Sortiment zur Neige geht.

Effizienzbewertung für Prozesse

Fertigungsbetriebe können mit AWS IoT Analytics Anwendungen entwickeln, die die Effizienz ihrer Prozesse überwachen und ineffiziente Prozesse anhand dieser Analysen optimieren. Beispielsweise kann ein Bergbauunternehmen die Effizienz seiner Erztransporter steigern, indem es die Ladung für jede Fahrt maximiert. Mit AWS IoT Analytics kann das Unternehmen die effizienteste Ladung für einen Standort oder ein Fahrzeug über die Zeit identifizieren und dann Abweichungen von der Soll-Last in Echtzeit vergleichen und die Verladerichtlinien besser planen, um die Effizienz zu verbessern.