AWS IoT Analytics は、膨大な量の IoT データの高度な分析を簡単に実行および操作できる完全マネージド型サービスです。IoT 分析プラットフォームの構築に通常伴うコストや複雑さについて心配する必要はありません。このサービスは、IoT アプリケーションや機械学習のユースケースで最適かつ正確な判断を下すために、IoT データを分析してインサイトを得る最も簡単な手段です。
IoT データは高度に構造化されていないため、構造化データの処理用に設計された従来の分析ツールやビジネスインテリジェンスツールでは分析が困難でした。IoT データの送信元のデバイスでは、通常、ノイズの多いプロセス (温度、モーション、サウンドなど) が記録されます。これらのデバイスのデータには、大きな誤差やメッセージの破損、誤認識が含まれる場合があるため、分析を行う前にクリーンアップする必要があります。また、IoT データは、サードパーティーからの他のデータを追加した場合に初めて意味のある内容になることが少なくありません。たとえば、ブドウ園の経営者が作物に給水する時期を判断できるように、かんがいシステムの湿度センサーのデータをブドウ園の降雨データで強化することで、水の使用を効率化する一方で、収穫を最大化することができます。
AWS IoT Analytics によって、IoT デバイスからのデータの分析に必要な、困難となる各ステップを自動化できます。AWS IoT Analytics では、時系列データストアに分析対象の IoT データを保存する前にデータのフィルタ、変換、および強化を行います。デバイスから必要なデータのみを収集し、数学的変換を適用してデータを処理し、処理されたデータを保存する前にデバイスの種類や場所などのデバイス固有のメタデータでデータをエンリッチ化するサービスを設定できます。その後、組み込みの SQL クエリエンジンを使用してアドホッククエリまたはスケジュールされたクエリを実行することでデータを分析するか、さらに複雑な分析と機械学習推論を実行できます。AWS IoT Analytics では、IoT の一般的ユースケースに構築済みのモデルが使用されるため、機械学習の使用が開始しやすくなります。
コンテナにパッケージ化された独自のカスタム分析を使用して AWS IoT Analytics で実行することもできます。AWS IoT Analytics では、Jupyter ノートブックや独自のツール (Matlab、Octave など) で作成したカスタム分析の実行を自動化して、これを定期的に実行できます。
AWS IoT Analytics は、分析を操作し、自動的にスケールして最大で数ペタバイトの IoT データをサポートする完全マネージド型サービスです。AWS IoT Analytics を使用すれば、数百万台のデバイスのデータを分析し、高速で応答性に優れた IoT アプリケーションを構築できます。ハードウェアやインフラストラクチャの管理は必要ありません。
詳細については、AWS IoT Analytics のドキュメントページをご覧ください。
AWS IoT Analytics の利点
分析ワークロードの操作
IoT データに対するクエリを簡単に実行
IoT 向けに最適化されたデータストレージ
IoT データを分析用に準備する
機械学習向けのツール
従量課金制による自動スケーリング
仕組み

ユースケース
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在庫の事前補充
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