AWS IoT Analytics

IoT デバイス向けのフルマネージドで運用可能な分析

100 MB のデータ処理と 10 GB のデータストレージと 12 か月間のスキャン

カスタムコードコンテナをインポートして実装するときに、MATLABやOctaveなどのツールを使って運用上の洞察を得ることができます。

デバイスデータを時系列形式でフィルタリング、変換、クリーニング、エンリッチ化、保存することで、迅速な検索と分析が可能になります。

ホスト型の Jupyter ノートブックで分析と機械学習 (ML) 推論を実行し、インフラストラクチャを管理せずにモデルを構築してトレーニングできます。

組み込みの SQL クエリエンジンと Amazon QuickSight との統合により、デバイスのパフォーマンスを分析し、傾向を視覚化します。

仕組み

AWS IoT Analytics は、IoT 分析プラットフォームを構築するコストや複雑さなしに、大量の IoT データを分析するのに必要な難しいステップを簡素化します。

図は、AWS IoT Analytics がアプリケーションの構築に役立つデータを収集、処理、分析する方法を示しています。
AWS IoT Analytics – 仕組み (3:01)
AWS IoT Analytics の動作の仕組み
IoT データの送信元のデバイスでは、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。このデータには、大きなギャップ、破損したメッセージ、または誤った読み取りがある可能性があり、分析前にクリーニングする必要があります。
AWS IoT Analytics の動作の仕組み
IoT データの送信元のデバイスでは、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。このデータには、大きなギャップ、破損したメッセージ、または誤った読み取りがある可能性があり、分析前にクリーニングする必要があります。

ユースケース

コンテキストメタデータで IoT データを強化

農業機械事業者は、水分センサーのデータをクリーンアップして予測降雨量に基づいて充実させ、灌漑設備の水効率を最適化します。

予測メンテナンスを運用可能に

あらかじめ用意されたテンプレートは、冷暖房システムの故障を予測する貨物車両モデルなど、強力な予知保全モデルを作成するのに役立ちます。

補給品を積極的に補充する

IoT アプリケーションは、在庫を監視して食品自動販売機からのデータを分析し、供給量が少なくなったときに商品を正確に再注文できます。

プロセス効率スコアリングによる改善

たとえば、トラックに最適な積載量を特定して積載ガイドラインを計画するなど、IoT アプリケーションの効率を監視して改善します。

最初に行うべきこと

AWS IoT アナリティクスの使用を開始する

AWS IoT Analytics にアクセスして、今すぐ構築を始めましょう。

AWS IoT Analytics の使い方を学習する

ユーザーガイドと API および CLI リファレンスガイドをご覧ください。

主な機能を調べる

AWS IoT Analytics がどのようにデータを収集、処理、保存、分析、および視覚化するのに役立つかをご覧ください。


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