As análises do AWS IoT automatizam todas as etapas necessárias para executar análises em dados IoT. O AWS IoT Analytics pode aceitar dados de qualquer fonte, como o Amazon Kinesis, o S3 ou outras fontes mediante a API BatchPutMessage API, totalmente integrada ao AWS IoT Core, o que facilita coletar os dados e iniciar a execução de análises. Primeiro, você deve definir um canal usando os filtros de tópicos do MQTT para especificar apenas os dados que deseja armazenar e analisar. Depois da configuração do canal, você deve configurar um pipeline para processar seus dados. O pipeline pode realizar transformações de dados, executar declarações condicionais e enriquecer mensagens com dados de fontes externas.

Após o processamento dos dados, o AWS IoT Analytics o armazena em um armazenamento de dados da série temporal para análise. Em seguida, você pode executar consultas ad hoc usando o mecanismo incorporado de consultas SQL para responder a questões de negócios específicas ou realizar análises e aprendizado de máquina mais sofisticados.

Principais recursos

Colete

Consuma dados de qualquer fonte, incluindo o AWS IoT Core – Consuma dados diretamente do AWS IoT Core para o AWS IoT Analytics. Ou use a API BatchPutMessage API para enviar dados do IoT Analytics para o Amazon S3, o Amazon Kinesis ou qualquer outra fonte. A integração completa do IoT Analytics com o AWS IoT Core e a API permite obter facilmente mensagens de dispositivos conectados assim que seu streaming é recebido.

Colete apenas os dados que deseja armazenar e analisar – Você pode usar o console do AWS IoT Analytics para configurar o AWS IoT Analytics para receber mensagens de dispositivos através de filtros de tópicos do MQTT em diversos formatos e frequências. O IoT Analytics valida que os dados estão dentro de parâmetros específicos definidos por você e cria canais. Em seguida, o serviço direciona os canais para os pipelines adequados para o processamento, transformação e enriquecimento de mensagens.

Processe

Limpe e filtre – O AWS IoT Analytics permite que você defina funções do AWS Lambda que podem ser acionadas quando o IoT Analytics detecta dados ausentes, o que possibilita a execução de código para estimar e preencher lacunas. Você também pode definir filtros máximos/mínimos e limites percentis para remover valores atípicos em seus dados.

Transforme – O AWS IoT Analytics pode transformar mensagens usando lógica matemática ou condicional pré-definida, o que permite realizar cálculos comuns como a conversão de Celsius para Fahrenheit.
 
Enriqueça – O AWS IoT Analytics pode enriquecer dados com fontes de dados externas, como informações de previsão meteorológica, e rotear os dados para o datastore do IoT Analytics.
 
Reprocesse – O AWS IoT Analytics pode reprocessar dados brutos do canal conectado ao pipeline. O reprocessamento de dados brutos oferece a flexibilidade de criar um novo pipeline ou acessar novamente um pipeline antigo para capturar dados novos e históricos, alterar o pipeline ou simplesmente processar os dados de forma diferente. Muitas vezes, esse recurso é necessário para obter insights mais detalhados ou testar hipóteses. Basta conectar o pipeline ao canal adequado para reprocessar os dados.
 

Armazene

Armazenamento de dados em série temporal – O AWS IoT Analytics armazena os dados do dispositivo em um armazenamento de dados otimizado da série temporal IoT para análise. Você pode gerenciar permissões de acesso, implementar políticas de retenção de dados e exportar seus dados para pontos de acesso externos.

Armazenar dados processados e brutos – O AWS IoT Analytics armazena os dados processados e também armazena automaticamente os dados ingeridos em bruto para que você possa processá-los mais tarde.

Analise

Execute consultas SQL ad hoc ou programadas – O AWS IoT Analytics fornece um mecanismo incorporado de consultas SQL para que você possa executar consultas ad hoc ou programadas e obter resultados rapidamente. Por exemplo, você pode querer executar uma consulta rápida para descobrir quantos usuários ativos mensais existem para cada dispositivo em sua frota.

Análises de séries temporais – O AWS IoT Analytics é compatível com análises de séries temporais, o que permite analisar o desempenho de dispositivos ao longo do tempo e compreender como e onde foram usados, monitorar continuamente dados do dispositivo para prever problemas de manutenção e monitorar sensores para prever e reagir a condições ambientais.

Notebooks hospedados para análise sofisticada e aprendizado de máquina – O AWS IoT Analytics inclui suporte para hospedagem em notebooks Jupyter para análise estatística e aprendizado de máquina. O serviço inclui um conjunto de modelos de caderno pré-construídos que contêm modelos de aprendizado de máquina e visualizações de autoria da AWS para ajudar você a começar com os casos de uso de IoT relacionados ao perfil de falha do dispositivo, eventos de previsão, como o baixo uso que pode indicar que o cliente abandonará o produto ou segmentação de dispositivos por níveis de uso do cliente (por exemplo, usuários frequentes, usuários de fim de semana) ou a saúde do dispositivo.

Você pode fazer classificação estatística através de um método chamado regressão logística. Você também pode usar memória Long-Short-Term (LSTM), que é uma poderosa técnica de rede neural para prever a saída ou o estado de um processo que varia ao longo do tempo. Os modelos de caderno pré-construídos também são compatíveis com o algoritmo de agrupamento K-means para segmentação de dispositivos, que agrupa seus dispositivos em coortes de dispositivos similares. Esses modelos normalmente são usados para avaliar a integridade e o estado do dispositivo, como unidades de HVAC em uma fábrica de chocolate ou desgaste de lâminas em uma turbina eólica.

Visualizar

Integração ao QuickSight – O AWS IoT Analytics fornece um conector ao Amazon QuickSight para que você possa visualizar conjuntos de dados em um painel do QuickSight. Você também pode visualizar os resultados ou a análise ad hoc nos Notebooks Jupyter incorporados no console do IoT Analytics.

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