Аналитика AWS IoT больше не доступна для новых клиентов. Действующие клиенты Аналитики AWS IoT могут продолжать использовать сервис в обычном режиме. Подробнее

AWS IoT Analytics

Полностью управляемая операционная аналитика для ваших устройств Интернета вещей

100 МБ обработанных данных и 10 ГБ хранилища и сканирования данных в течение 12 месяцев

Получайте оперативную аналитику с помощью таких инструментов, как MATLAB и Octave, при импорте и внедрении настраиваемых контейнеров кода.

Фильтруйте, преобразуйте, очищайте, обогащайте и сохраняйте данные устройства в формате временных рядов для быстрого поиска и анализа.

Выполняйте аналитику и выводы с помощью машинного обучения (ML) с помощью размещенных ноутбуков Jupyter для создания и обучения моделей без управления инфраструктурой.

Анализируйте производительность устройства и визуализируйте тенденции с помощью встроенного механизма SQL-запросов и интеграции с Amazon QuickSight.

Как это работает

AWS IoT Analytics упрощает сложные шаги, необходимые для анализа больших объемов данных Интернета вещей, без затрат и сложностей, связанных с созданием аналитической платформы IoT.

На диаграмме показано, как AWS IoT Analytics собирает, обрабатывает и анализирует данные, помогающие создавать приложения.
AWS IoT Analytics – How it works (3:01)
Принцип работы Аналитики AWS IoT
Данные IoT поступают с устройств, которые записывают процессы с большим количеством помех (такие как температура, движение и звук). Эти данные могут быть со значительным количеством пробелов, поврежденных сообщений или недостоверных показаний, которые необходимо очистить перед анализом.
Принцип работы Аналитики AWS IoT
Данные IoT поступают с устройств, которые записывают процессы с большим количеством помех (такие как температура, движение и звук). Эти данные могут быть со значительным количеством пробелов, поврежденных сообщений или недостоверных показаний, которые необходимо очистить перед анализом.

Примеры использования

Дополните данные Интернета вещей контекстными метаданными

Операторы сельскохозяйственного оборудования разъясняют и дополняют данные датчиков влажности на основе прогнозируемого количества осадков и оптимизируют эффективность использования воды в ирригационном оборудовании.

Внедрение технического обслуживания по текущему состоянию

Готовые шаблоны помогают создавать мощные модели технического обслуживания по текущему состоянию, например модели грузовых автомобилей, которые прогнозируют отказ систем отопления и охлаждения.

Заблаговременное пополнение запасов

Приложения Интернета вещей могут отслеживать запасы и анализировать данные из автоматов по продаже продуктов питания, а затем перезаказывать точное количество товаров, когда запасы заканчиваются.

Совершенствование за счет оценки эффективности процессов

Отслеживайте и повышайте эффективность приложений Интернета вещей, например, определяя оптимальные нагрузки для грузовиков и планируя рекомендации по погрузке.

С чего начать

Начните использовать AWS IoT Analytics

Получите доступ к AWS IoT Analytics и начните разработку уже сегодня.

Узнайте, как пользоваться AWS IoT Analytics

Ознакомьтесь с руководством пользователя и справочными руководствами по API и интерфейсу командной строки.

Изучите ключевые возможности

Узнайте, как AWS IoT Analytics собирает, обрабатывает, хранит, анализирует и помогает визуализировать данные.


Подробнее об AWS