AWS IoT Analytics

IoT 장치를 위한 완전 관리되고 운영화된 분석

12개월 동안 100MB의 데이터를 처리하고 10GB의 데이터를 저장하고 스캔합니다.

AWS 프리 티어 사용 혜택

사용자 지정 코드 컨테이너를 가져오고 구현할 때 MATLAB 및 Octave를 비롯한 도구를 사용하여 운영 통찰력을 얻을 수 있습니다.

장치 데이터를 시계열 형식으로 필터링, 변환, 정리, 보강 및 저장하여 빠르게 검색하고 분석할 수 있습니다.

호스팅된 Jupyter 노트북으로 분석 및 머신 러닝 (ML) 추론을 수행하여 인프라를 관리하지 않고도 모델을 구축하고 학습할 수 있습니다.

내장된 SQL 쿼리 엔진과 Amazon QuickSight와의 통합을 통해 디바이스 성능을 분석하고 추세를 시각화할 수 있습니다.

작동 방식

AWS IoT Analytics는 IoT 분석 플랫폼을 구축하는 데 드는 비용과 복잡성 없이 대용량의 IoT 데이터를 분석하는 데 필요한 어려운 단계를 간소화합니다.

다이어그램은 AWS IoT Analytics가 데이터를 수집, 처리 및 분석하여 애플리케이션 구축을 지원하는 방법을 보여줍니다.
AWS IoT Analytics - 작동 방식(3:01)
AWS IoT Analytics의 작동 방식
IoT 데이터는 잡음이 많은 프로세스(예: 온도, 동작 또는 소리)를 기록하는 디바이스에서 나옵니다. 이 데이터에는 큰 차이, 손상된 메시지 또는 판독 오류가 포함될 수 있기 때문에 분석 전에 정리가 필요합니다.
AWS IoT Analytics의 작동 방식
IoT 데이터는 잡음이 많은 프로세스(예: 온도, 동작 또는 소리)를 기록하는 디바이스에서 나옵니다. 이 데이터에는 큰 차이, 손상된 메시지 또는 판독 오류가 포함될 수 있기 때문에 분석 전에 정리가 필요합니다.

사용 사례

상황별 메타데이터로 IoT 데이터 강화

농업 장비 운영자는 예측된 강우량으로 수분 센서 데이터를 정리 및 강화하고 관개 장비의 용수 효율성을 최적화합니다.

예측 유지보수를 운영하세요

사전 빌드된 템플릿을 사용하면 난방 및 냉방 시스템의 고장을 예측하는 화물 차량 모델과 같은 강력한 예측 유지보수 모델을 만들 수 있습니다.

물품을 사전에 보충하세요

IoT 애플리케이션은 재고를 모니터링하고 식품 자판기의 데이터를 분석한 다음, 공급이 부족할 때마다 상품을 정확하게 재주문할 수 있습니다.

프로세스 효율성 점수를 통한 개선

예를 들어, 트럭에 가장 적합한 적재물을 식별하여 적재 지침을 계획하는 등 IoT 애플리케이션의 효율성을 모니터링하고 개선합니다.

시작하는 방법

AWS IoT 애널리틱스 사용 시작

AWS IoT Analytics에 액세스하여 지금 구축을 시작하십시오.

AWS IoT Analytics 사용 방법 알아보기

사용 설명서와 API 및 CLI 참조 가이드를 확인하세요.

주요 기능 살펴보기

AWS IoT Analytics가 데이터를 수집, 처리, 저장, 분석하고 시각화하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.


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