AWS IoT Analytics

AWS IoT Analytics 的主要構成元素

• 頻道：從 MQTT 主題收集原始訊息。

• 管道：處理訊息，套用轉換和豐富化。

• 資料儲存：已處理訊息的可擴充儲存庫。

• 資料集：促進資料擷取、支援 SQL 和容器資料集。

AWS IoT Analytics 功能

• 資料收集

透過 MQTT 主題和 HTTP 來源，從 IoT 裝置即時攝取資料。

• 資料處理

運用 AWS Lambda 功能，清潔、篩選和轉換資料，處理遺漏值和離群值。

• 時間序列儲存

在經過最佳化處理的時間序列資料商店，儲存已處理過的資料和原始資料，以加快擷取和分析。

• 特定目的 SQL 查詢

使用者可執行即時 SQL 查詢，從資料商店擷取洞察。

• Jupyter Notebooks 整合

支援主導 Jupyter Notebooks，以進行進階分析、機器學習和統計分析。

• 資料視覺化

與 Amazon QuickSight 整合，以建立互動式儀表板，將資料集視覺化。

• 預測保養

提供模板，讓建築模型預測裝置故障，因而能促進積極保養。

• 積極補貨

即時監控庫存，可依據資料分析及時重新訂購用品。

• 流程效率評分

持續監控和評估各種流程的效率，以便持續改善。

• 智慧農業

針對精準農業，透過情境中繼資料，提升 IoT 裝置資料，將資源運用最佳化。

• Delta Windows

運用使用者定義、非重疊時間區段，以建立和分析含有新到來資料的資料集。

• Container資料集

將 SQL 資料集、Docker Container、以及時間表觸發器結合，將分析自動化來產生結果。

• 安全性：

建置穩健安全協定，以進行裝置驗證和資料加密。

• AWS IoT Core 整合：

完全與 AWS IoT Core 整合，確保能與聯網裝置順暢通訊。

• API 支援：

提供 API 以和外部來源整合，可協助從任何網際網路連網裝置或服務攝取資料。

• AWS IoT Analytics 控制台：

提供使用者友善控制台，以配置、監控和視覺化分析元素。

瞭解更多：https://aws.amazon.com/iot-analytics/