Publié le: Aug 23, 2018
Vous pouvez désormais conteneuriser votre code d'analyse personnalisé, automatiser son exécution selon un calendrier défini et analyser uniquement les données incrémentielles dont vous avez besoin lorsque vous en avez besoin.
Avec AWS IoT Analytics, vous pouvez désormais apporter vos propres conteneurs créés avec du code personnalisé, créés à l'aide d'outils tiers, tels que Matlab, Octave, R, Python, etc., ou Jupyter Notebooks d'IoT Analytics et les exécuter selon votre calendrier pour générer des informations opérationnelles. Une fois ces conteneurs créés, vous pouvez automatiser l'exécution pour exécuter le calendrier récurrent qui répond le mieux aux besoins de votre entreprise. Si vous utilisez Jupyter Notebooks, créez simplement une image de conteneur exécutable de votre code Jupyter Notebook en cliquant simplement sur un bouton et planifiez son exécution sur AWS IoT Analytics.
AWS IoT Analytics vous permet désormais de personnaliser les fenêtres temporelles pour capturer uniquement les données incrémentielles dont vous avez besoin. Vous pouvez créer une série de fenêtres temporelles mutuellement exclusives et contiguës pour effectuer une analyse sur de nouvelles données incrémentielles. En analysant des données incrémentielles au lieu de l'intégralité de vos données, vous pouvez améliorer l'efficacité de l'analyse et réduire vos coûts.
Pour en savoir plus, consultez la documentation du service.