AWS IoT Analytics 是一項完全托管的服務，讓您能夠對大量 IoT 數據輕松運行復雜的分析，無需擔心構建自己的 IoT 分析平臺通常會產生的所有成本和復雜性。它是對 IoT 數據運行分析并獲得見解的最簡單的方法，可以讓您針對 IoT 應用程序和機器學習使用案例做出更好、更準確的決定。

IoT 數據是高度非結構化數據，難以使用專用于處理結構化數據的傳統分析和商業智能工具進行分析。IoT 數據的來源設備記錄的信息通常包含很多噪聲 (例如溫度、運動或聲音)，因此，來自這些設備的數據常常會出現明顯的空白、損壞的信息和錯誤的讀數，必須在分析之前進行清理。而且，IoT 數據通常只在來自外部來源的其他數據的背景下才會意義。例如，為了確定何時給作物澆水，葡萄園灌溉系統通常會利用葡萄園降雨量數據來豐富濕度傳感器數據，以便更有效地利用水資源并盡可能提高作物產量。

AWS IoT Analytics 可以自動執行每個復雜的步驟來分析來自 IoT 設備的數據。IoT Analytics 可以篩選、轉換和豐富 IoT 數據，然后將其存入一個時間序列數據存儲中以便分析。您可以將該服務設置為只從您的設備中收集需要的數據，應用數學轉換來處理數據，并使用特定于設備的元數據 (例如設備類型和位置) 來豐富數據，然后再存儲處理過的數據。然后，您可以使用內置 SQL 查詢引擎來運行臨時查詢或計劃查詢，從而分析您的數據，也可以執行更復雜的分析和機器學習推理。利用 IoT Analytics，您可以添加適用于常見 IoT 使用案例的預構建模型，從而輕松開始使用機器學習，因此能快速確定哪些設備會發生故障，或者哪些客戶有可能會停止使用可穿戴設備。

AWS IoT Analytics 完全托管并且自動擴展，可以處理高達 PB 級的 IoT 數據。借助 IoT Analytics，您能夠分析來自數百萬臺設備的數據并構建速度快、響應性高的 IoT 應用程序，無需管理硬件或基礎設施。

AWS IoT Analytics 的優勢

輕松運行 IOT 數據查詢

借助 AWS IoT Analytics，您能夠使用內置的 IoT Analytics SQL 查詢引擎運行簡單的臨時查詢。該服務讓您可以使用標準 SQL 查詢從數據存儲中提取數據以便確定信息，例如所連接車輛的平均行駛里程，或者智能建筑中在下午 7 點以后上鎖的門的數量。即使連接的設備、數量和分析要求發生變化，這些查詢仍然可重復使用。

運行時間序列分析

AWS IoT Analytics 還支持時間序列分析，因此您可以分析設備性能隨著時間的變化、了解設備的使用方式和使用位置、持續監控設備數據以便預測維護問題，還可以監控傳感器以便預測和應對環境狀況。

針對 IOT 優化數據存儲

AWS IoT Analytics 將處理后的設備數據存儲在一個時間序列數據存儲中，該存儲經過優化，可以快速響應通常對時間有要求的 IoT 查詢。原始數據也會被自動存儲以便之后處理，或針對其他使用案例重新處理。

準備 IOT 數據以便分析

AWS IoT Analytics 采用多種數據準備技術，讓您能夠輕松準備和處理數據以便進行分析。IoT Analytics 與 AWS IoT Core 集成，因此您可以直接從連接的設備中輕松提取設備數據。它可以清除錯誤讀數、填補數據空白并對消息數據執行數學轉換。提取數據時，IoT Analytics 可以使用條件語句對其進行處理、篩選數據以便僅收集您想要分析的數據，還可以使用 AWS IoT 注冊表中的信息來豐富數據。您還可以使用 AWS Lambda 函數來豐富來自 Weather Service、HERE Maps、Salesforce 或 Amazon DynamoDB 等外部來源的設備數據。例如，您可以結合天氣數據和映射信息來創建有關設備環境的更詳細的信息。

機器學習工具

AWS IoT Analytics 讓您能夠使用托管的 Jupyter Notebook 將機器學習輕松應用于您的 IoT 數據。您可以將 IoT 數據直接連接到 Notebook，然后直接從 IoT Analytics 控制臺構建、訓練并執行各種模型，無需管理任何底層基礎設施。您可以使用 AWS IoT Analytics 將機器學習算法應用于設備數據，以便為隊列中的每個設備生成運行狀況評分。例如，汽車制造商可以檢測哪個客戶的剎車片損壞，并提醒他們維修車輛。

自動擴展，按需付費

AWS IoT Analytics 是一項完全托管并且按需付費的服務，可以自動擴展以便支持高達 PB 級的 IoT 數據。借助 IoT Analytics，您可以分析連接的所有設備，無需管理硬件或基礎設施。隨著您的需求的變化，計算能力和數據存儲也會自動向上或向下擴展，因此您擁有的容量始終適合您的 IoT 應用程序，并且您僅需為使用的資源付費。

工作原理

使用案例

智能農業

AWS IoT Analytics 可以使用來自 AWS IoT 注冊表和其他公開數據源的上下文元數據來自動豐富 IoT 設備數據，因此您可以在執行分析時將時間、位置、溫度、高度和其他環境狀況考慮在內。利用這種分析，您可以建立模型，使其輸出設備可以在現場執行的建議操作。例如，連接的農業設備的操作員可以使用 IoT Analytics 用預計降雨量來豐富濕度傳感器數據，以便優化自動灌溉設備的水資源利用效率。

預測性維護

AWS IoT Analytics 可以提供各種預構建的模板，幫助您輕松構建強大的預測性維護模型，并將其應用于您的設備。例如，您可以使用 IoT Analytics 來預測連接的貨運車輛上的加熱和冷卻系統何時會發生故障，以便重新安排車輛路線，防止貨件損壞。

主動補充物資

AWS IoT Analytics 讓您能夠構建可以實時監控庫存的 IoT 應用程序。例如，餐飲公司可以使用 IoT Analytics 分析來自食品自動販賣機的數據，并在食品供應不足時主動針對相應的機器和物品重新訂購商品。

處理效率評分

借助 AWS IoT Analytics，公司可以構建持續監控不同流程的效率的應用程序，并采取措施改進流程。例如，礦業公司可以盡可能提高每趟運輸的裝載量，從而提高運礦卡車的運輸效率。借助 IoT Analytics，礦業公司可以針對某個位置或某輛卡車確定不同時間的最有效裝載量，然后實時比較與目標裝載量的偏差，并更好地規劃裝載標準以便提高效率。

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