AWS IoT Analytics automatizza tutte le fasi necessarie per eseguire analisi di dati IoT. AWS IoT Analytics può acquisire dati da Amazon Kinesis, S3 o da altre origini dati utilizzando un'API BatchPutMessage; inoltre il servizio è integrato con AWS IoT Core per semplificare la raccolta di dati e l'avvio di analisi. In primo luogo, si definisce un canale utilizzando filtri di argomenti MQTT per specificare solo i dati che si desidera memorizzare e analizzare. Una volta definito il canale, si configura una pipeline per elaborare i dati. La pipeline è in grado di eseguire trasformazioni di dati, eseguire dichiarazioni di condizioni e arricchire i messaggi con dati provenienti da fonti esterne.

Dopo l'elaborazione dei dati, AWS IoT Analytics li memorizza in un datastore dei dati delle serie temporali per l'analisi. Quindi, puoi eseguire query ad hoc o programmate utilizzando il motore di query SQL integrato per rispondere alle domande aziendali specifiche oppure eseguire analisi più sofisticate e l'apprendimento automatico.

Caratteristiche principali

Raccolta

Dati di acquisizione da qualsiasi fonte, tra cui AWS IoT Core: consente di importare i dati di acquisizione direttamente daAWS IoT Corea AWS IoT Analytics. In alternativa, è possibile utilizzare l'API BatchPutMessage per inviare i dati in IoT Analytics da Amazon S3, Amazon Kinesis o qualsiasi altra origine dati. Con la piena integrazione di IoT Analytics con AWS IoT Core e l'API, si semplifica la ricezione dei messaggi, durante la loro trasmissione, dai dispositivi connessi.

Raccolta solo dei dati che si desidera memorizzare e analizzare – Puoi utilizzare la console AWS IoT Analytics per configurare AWS IoT Analytics per ricevere messaggi da dispositivi mediante i filtri di argomenti MQTT in vari formati e frequenze. IoT Analytics verifica che i dati rientrino in specifici parametri definiti dall'utente e crea canali. Quindi il servizio instrada i canali alle pipeline appropriate per elaborazione, trasformazione e arricchimento di messaggi.

Elaborazione

Pulizia e filtraggio – AWS IoT Analytics ti permette di definire funzioni AWS Lambda in grado di attivare trigger quando IoT Analytics rileva dati mancanti, per poter eseguire codice per stimare e colmare le lacune. Puoi inoltre definire filtri max/min e soglie percentili per rimuovere gli outlier nei tuoi dati.

Trasformazione – AWS IoT Analytics è in grado di trasformare i messaggi utilizzando una logica matematica o condizionale definita dall'utente, così è possibile eseguire calcoli comuni come conversioni da Celsius a Fahrenheit.
 
Arricchimento – AWS IoT Analytics è in grado di arricchire i dati con origini dati esterne, come informazioni sulle previsioni meteo, quindi instradare i dati al datastore di IoT Analytics.
 
Rielaborazione:AWS IoT Analytics può rielaborare i dati grezzi dal Canale collegato alla Pipeline. La rielaborazione dei dati grezzi offre la flessibilità necessaria per creare una nuova pipeline o rivisitare una vecchia, in modo da poter acquisire dati nuovi e storici, apportare modifiche alla pipeline o semplicemente elaborare i dati in un modo diverso. Questa capacità è spesso necessaria per ottenere ulteriori informazioni o valutare ipotesi. Basta collegare la Pipeline al Canale appropriato da rielaborare.
 

Memorizzazione

Datastore di dati delle serie temporali – AWS IoT Analytics memorizza i dati dei dispositivi in un datastore di dati delle serie temporali ottimizzato per l'IoT per l'analisi. Puoi gestire autorizzazioni agli accessi, implementare policy di retention dei dati ed esportare i dati in punti di accesso esterni.

Memorizzazione di dati elaborati e grezzi – AWS IoT Analytics memorizza i dati elaborati ed esegue anche lo storage automatico dei dati grezzi integrati, per permetterti di elaborarli in una fase successiva.

Analisi

È possibile eseguire query SQL ad hoc o programmate: AWS IoT Analytics fornisce un motore di query SQL integrato per eseguire query ad hoc o programmate e ottenere risultati rapidi. Ad esempio, forse vuoi eseguire una rapida query per scoprire quanti utenti attivi al mese sono presenti per ciascun dispositivo nel tuo parco istanze.

Analisi delle serie temporali – AWS IoT Analytics supporta l'analisi di serie temporali per cui puoi analizzare le prestazioni dei dispositivi nel tempo e capire come e dove vengono utilizzati, monitorare continuamente i dati dei dispositivi per prevedere problemi di manutenzione e monitorare i sensori per prevedere e reagire alle condizioni ambientali.

Notebook in hosting per analisi sofisticate e apprendimento automatico – AWS IoT Analytics include il supporto per i notebook con hosting in Jupyter per l'analisi statistica e l'apprendimento automatico. Il servizio include un set di modelli di notebook predefiniti che contengono modelli di apprendimento automatico e visualizzazioni di AWS che ti aiutano a iniziare con i casi d'uso IoT relativi a creazione di profili dei guasti dei dispositivi, previsione di eventi come basso utilizzo che possono segnalare un abbandono del prodotto da parte del cliente, o segmentazione dei dispositivi per livelli d'uso dei clienti (ad esempio utenti intensivi, utenti del weekend) o salute dei dispositivi.

Puoi eseguire una classificazione statistica mediante un metodo denominato regressione logistica. Puoi inoltre utilizzare Long-Short-Term Memory (LSTM), una potente tecnica di rete neurale per la previsione di output o stato di un processo variabili nel tempo. Inoltre, i modelli notebook predefiniti supportano l'algoritmo di clustering K-means per la segmentazione dei dispositivi che li raggruppa in coorti di dispositivi simili. Tali modelli vengono normalmente utilizzati per la creazione di profili di salute e stato dei dispositivi, come le unità HVAC in una fabbrica di cioccolato o l'usura delle lame di una turbina eolica.

Visualizzazione

Integrazione di QuickSight – AWS IoT Analytics fornisce un collegamento ad Amazon QuickSight, così è possibile visualizzare i set di dati in un pannello di controllo QuickSight. Inoltre, è possibile visualizzare risultati o analisi ad hoc nei notebook Jupyter integrati all'interno della console di IoT Analytics.

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