AWS IoT Analytics

Analisis untuk perangkat IoT

AWS IoT Analytics adalah layanan yang sepenuhnya dikelola yang memudahkan pelaksanaan dan operasional analisis canggih pada volume masif data IoT tanpa perlu khawatir mengenai biaya dan kompleksitas yang umumnya diperlukan untuk membangun platform analisis IoT. Sistem ini adalah cara termudah untuk menjalankan analisis pada data IoT dan mendapatkan pengetahuan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih akurat untuk aplikasi IoT dan kasus penggunaan machine learning.

Data IoT sangat tidak terstruktur yang membuatnya sulit untuk dianalisis dengan analisis tradisional dan alat intelijen bisnis yang dirancang untuk memproses data terstruktur. Data IoT berasal dari perangkat yang sering merekam proses yang cukup berisik (seperti suhu, gerakan, atau suara). Data dari perangkat ini sering dapat memiliki celah yang signifikan, pesan rusak, dan pembacaan palsu yang harus dibersihkan sebelum analisis dapat dilakukan. Selain itu, data IoT sering hanya bermakna dalam konteks tambahan, input data pihak ketiga. Misalnya, untuk membantu petani menentukan kapan mengairi tanaman mereka, sistem irigasi kebun anggur sering memperkaya data sensor kelembapan dengan data curah hujan dari kebun anggur, yang memungkinkan mereka untuk lebih efisien dengan penggunaan air sambil memaksimalkan hasil panen.

AWS IoT Analytics mengotomatiskan setiap langkah sulit yang diperlukan untuk menganalisis data dari perangkat IoT. AWS IoT Analytics memfilter, mengubah, dan memperkaya data IoT sebelum menyimpannya dalam penyimpanan data seri waktu untuk analisis. Anda dapat mengatur layanan untuk mengumpulkan hanya data yang Anda butuhkan dari perangkat Anda, menerapkan transformasi matematis untuk memproses data, dan memperkaya data dengan metadata khusus perangkat seperti jenis dan lokasi perangkat sebelum menyimpan data yang diproses. Kemudian, Anda dapat menganalisis data Anda dengan menjalankan kueri ad hoc atau terjadwal menggunakan mesin kueri SQL bawaan, atau melakukan analisis yang lebih kompleks dan inferensi machine learning. AWS IoT Analytics mempermudah proses memulai machine learning dengan menyertakan model pra-bawaan untuk kasus penggunaan IoT umum.

Anda juga dapat menggunkaan analisis kustom sendiri, yang dikemas dalam wadah, untuk menjalankan AWS IoT Analytics. AWS IoT Analytics mengotomatiskan eksekusi analisis kustom yang dibuat pada Jupyter Notebook atau alat Anda sendiri (seperti Matlab, Octave, dll.) untuk dieksekusi sesuai jadwal Anda.

AWS IoT Analytics adalah layanan terkelola sepenuhnya yang mengoperasionalkan analisis dan diskalakan secara otomatis untuk mendukung hingga petabyte data IoT. Dengan AWS IoT Analytics, Anda dapat menganalisis data dari jutaan perangkat dan membuat aplikasi IoT yang cepat dan responsif tanpa mengelola perangkat keras atau infrastruktur.

Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi halaman dokumentasi AWS IoT Analytics.

AWS IoT Analytics – Cara Kerjanya (3:01)

Manfaat AWS IoT Analytics

Operasikan alur kerja analitik Anda

Anda memasok analisis, AWS IoT Analytics akan mengautomasi eksekusi analisis kapan dan di mana Anda memerlukannya. AWS IoT Analytics akan mengimpor wadah kode otorisasi kustom Anda, alat eksternal bawaan seperti Matlab, Octave, dll., serta mengeksekusi mereka sesuai jadwal untuk membuat wawasan operasional, memberi Anda lebih banyak waktu untuk fokus pada pekerjaan terbaik Anda.

Menjalankan kueri dengan mudah pada data IoT

Dengan AWS IoT Analytics, Anda dapat menjalankan kueri ad-hoc sederhana menggunakan mesin kueri SQL bawaan. Dengan kueri standar SQL untuk mengekstrak data dari penyimpanan data, Anda dapat menghitung jarak rata-rata yang ditempuh armada kendaraan atau jumlah pintu yang terkunci dalam gedung pintar, misalnya. AWS IoT Analytics juga menyediakan sekumpulan jendela waktu berdekatan yang tidak tumpang tindih untuk melakukan analisis pada data baru yang bertahap. Anda dapat meningkatkan efisiensi analisis dan mengurangi biaya dengan memindai data yang Anda perlukan saja.

Penyimpanan data yang dioptimalkan untuk IoT

AWS IoT Analytics menyimpan data perangkat yang diproses dalam penyimpanan data time-series yang dioptimalkan untuk memberikan waktu respons cepat pada kueri IoT. Data mentah juga disimpan secara otomatis untuk diproses nanti atau diproses ulang untuk kasus penggunaan lain.

Menyiapkan data IoT Anda untuk analisis

AWS IoT Analytics mencakup teknik persiapan data yang memudahkan persiapan dan pemrosesan data Anda untuk analisis. AWS IoT Analytics juga mendukung analisis time-series sehingga Anda dapat menganalisis kinerja perangkat dari waktu ke waktu dan memahami bagaimana dan di mana perangkat digunakan, terus memantau data perangkat untuk memprediksi masalah perawatan, dan memantau sensor untuk memprediksi dan bereaksi terhadap kondisi lingkungan. AWS IoT Analytics terintegrasi dengan AWS IoT Core untuk mempermudah memproses data perangkat langsung dari perangkat yang terhubung. Ini membersihkan kesalahan pembacaan, mengisi celah dalam data, dan melakukan transformasi matematis dari data pesan. Saat data diproses, AWS IoT Analytics dapat memprosesnya menggunakan pernyataan bersyarat, memfilter data untuk mengumpulkan hanya data yang ingin Anda analisis, dan memperkayanya dengan informasi dari registry AWS IoT. Anda juga dapat menggunakan fungsi AWS Lambda untuk memperkaya data perangkat Anda dari sumber luar seperti Weather Service, HERE Maps, Salesforce, atau Amazon DynamoDB.

Alat untuk machine learning

AWS IoT Analytics memudahkan untuk menerapkan machine learning ke data IoT Anda dengan buku catatan Jupyter yang di-host. Anda dapat langsung menghubungkan data IoT Anda ke buku catatan dan membangun, melatih, dan menjalankan model langsung dari konsol AWS IoT Analytics tanpa harus mengelola infrastruktur apa pun yang mendasarinya. Menggunakan AWS IoT Analytics, Anda dapat menerapkan algoritme machine learning ke data perangkat Anda untuk memproduksi nilai yang sehat untuk setiap perangkat dalam armada Anda. Misalnya, produsen mobil dapat mendeteksi pelanggan mana yang telah menggunakan bantalan rem dan memberi tahu mereka untuk mencari perawatan untuk kendaraan mereka. Hanya dengan mengeklik tombol, Anda juga dapat mengemas kode Notebook Jupyter menjadi sebuah citra wadah yang dapat dieksekusi dan menjalankan wadah tersebut pada AWS IoT Analytics sebagaimana diperlukan.

Penskalaan otomatis dengan harga bayar sesuai pemakaian

AWS IoT Analytics adalah layanan yang terkelola sepenuhnya dan menggunakan sistem bayar sesuai pemakaian yang diskalakan secara otomatis untuk mendukung hingga petabyte data IoT. Dengan IoT Analytics, Anda dapat menganalisis seluruh armada perangkat yang terhubung tanpa mengelola perangkat keras atau infrastruktur. Ketika kebutuhan Anda berubah, hitung kekuatan dan penyimpanan data secara otomatis ditingkatkan atau diturunkan sehingga Anda selalu memiliki kapasitas yang tepat untuk aplikasi IoT Anda dan Anda hanya membayar sumber daya yang Anda gunakan.

Cara kerjanya

Kasus penggunaan

Pertanian cerdas

AWS IoT Analytics dapat secara otomatis memperkaya data perangkat IoT dengan metadata kontekstual menggunakan AWS IoT Registry dan sumber data publik lainnya sehingga Anda dapat melakukan analisis yang mempertimbangkan waktu, lokasi, suhu, ketinggian, dan kondisi lingkungan lainnya. Dengan analisis tersebut, Anda dapat menulis model yang menghasilkan tindakan yang direkomendasikan yang dapat dilakukan perangkat Anda di lapangan. Sebagai contoh, operator peralatan pertanian yang terhubung dapat menggunakan AWS IoT Analytics untuk memperkaya data sensor kelembapan dengan curah hujan yang diharapkan untuk mengoptimalkan efisiensi air dari peralatan irigasi otomatis mereka.

Pemeliharaan prediktif

AWS IoT Analytics menyediakan template yang dibuat sebelumnya untuk membantu Anda dengan mudah membuat model pemeliharaan prediktif yang kuat dan menerapkannya ke armada Anda. Misalnya, Anda dapat menggunakan AWS IoT Analytics untuk melakukan prediksi lebih baik kapan sistem pemanasan dan pendinginan akan gagal pada kendaraan kargo dan layanan sedemikian rupa untuk mencegah kerusakan pengiriman.

Pengisian persediaan proaktif

AWS IoT Analytics memungkinkan Anda membangun aplikasi IoT yang dapat memantau inventaris secara real time. Misalnya, perusahaan makanan dan minuman dapat menggunakan AWS IoT Analytics untuk menganalisis data dari mesin penjual makanan mereka dan secara proaktif memesan ulang barang dagangan untuk mesin dan barang yang benar kapan pun pasokan makanan mulai menipis.

Penilaian efisiensi proses

Dengan AWS IoT Analytics, perusahaan dapat membangun aplikasi yang selalu memantau efisiensi proses yang berbeda dan mengambil tindakan untuk meningkatkan proses. Misalnya, perusahaan pertambangan dapat meningkatkan efisiensi atau truk bijih mereka dengan memaksimalkan beban untuk setiap perjalanan. Dengan AWS IoT Analytics, perusahaan dapat mengidentifikasi beban yang paling efisien untuk suatu lokasi atau truk dari waktu ke waktu, dan kemudian membandingkan setiap penyimpangan dari beban target secara real time, dan panduan pemuatan rencana yang lebih baik untuk meningkatkan efisiensi.