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AWS IoT Analytics

AWS IoT Analytics

IoT 장치를 위한 완전 관리되고 운영화된 분석

지원 종료 공지

 2025년 12월 15일을 기해 AWS는 AWS IoT 애널리틱스에 대한 지원을 중단할 예정입니다. 2025년 12월 15일 이후에는 더 이상 AWS IoT Analytics 콘솔 또는 리소스에 액세스할 수 없습니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.

장점

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.

AWS IoT 분석의 작동 방식AWS IoT 분석의 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. 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.

작동 방식

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

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.