AWS IoT Analytics

Analisi per dispositivi IoT

AWS IoT Analytics è un servizio completamente gestito che semplifica l'esecuzione di analisi sofisticate su enormi volumi di dati IoT senza doversi preoccupare di tutti i costi e della complessità normalmente necessari per creare la propria piattaforma di analisi IoT. È il modo più semplice per eseguire analisi sui dati IoT e ottenere informazioni utili per prendere decisioni migliori e più precise per le applicazioni IoT e i casi d'uso dell'apprendimento automatico.

I dati IoT sono altamente non strutturati, il che rende difficile effettuare analisi con strumenti analitici e di business intelligence tradizionali progettati per elaborare dati strutturati. I dati IoT provengono da dispositivi che registrano spesso processi piuttosto rumorosi (come temperatura, movimento o rumori) e di conseguenza i dati di questi dispositivi possono spesso presentare lacune significative, false letture e messaggi danneggiati che devono essere ripuliti prima dell'analisi. Inoltre, i dati IoT spesso sono significativi solo nel contesto di altri dati da fonti esterne. Ad esempio, per determinare quando irrigare le colture, i sistemi di irrigazione dei vigneti spesso arricchiscono i dati dei sensori di umidità con i dati sulle precipitazioni nel vigneto, il che permette loro di fare un uso più efficiente dell'acqua massimizzando al contempo la resa del raccolto.

AWS IoT Analytics automatizza tutti i passaggi difficili necessari per analizzare i dati dai dispositivi IoT. IoT Analytics filtra, trasforma e arricchisce i dati IoT prima di memorizzarli in un datastore delle serie temporali per l'analisi. Il servizio può essere configurato per acquisire dai dispositivi solo i dati necessari, applicare le trasformazioni matematiche per elaborare i dati e arricchirli con i metadati specifici per il dispositivo, come tipo di dispositivo e posizione, prima di archiviare i dati elaborati. Quindi, è possibile analizzare i dati eseguendo query tramite il motore di query SQL incorporato oppure eseguire analisi più complesse e inferenze per apprendimento automatico. IoT Analytics semplifica l'adozione dell'apprendimento automatico includendo modelli preconfigurati per casi d'uso IoT comuni, così che tu possa rispondere rapidamente a domande come ad esempio quali dispositivi stanno per accusare un guasto o quali sono i clienti a rischio di abbandonare i loro dispositivi indossabili.

AWS IoT Analytics è completamente gestito e si dimensiona automaticamente per supportare fino a petabyte di dati IoT. Con IoT Analytics, puoi analizzare i dati da milioni di dispositivi e creare applicazioni IoT veloci e reattive senza dover gestire hardware o infrastruttura.

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di AWS IoT Analytics.

AWS IoT Analytics – Come funziona

I vantaggi di AWS IoT Analytics

Eseguire facilmente query su dati IoT

Con AWS IoT Analytics, puoi eseguire query semplici e ad-hoc utilizzando il motore incorporato di query SQL di IoT Analytics. Il servizio ti consente di utilizzare query SQL standard per estrarre i dati dal datastore per rispondere a domande come la distanza media percorsa per una flotta di veicoli collegati o quante porte sono bloccate dopo le 19:00 in un edificio intelligente. Queste query possono essere riutilizzate anche se i dispositivi collegati, le dimensioni della flotta e i requisiti analitici cambiano.

Analisi di serie runtime

AWS IoT Analytics supporta anche analisi di serie temporali per cui puoi analizzare le prestazioni dei dispositivi nel tempo e capire come e dove vengono utilizzati, monitorare continuamente i dati dei dispositivi per prevedere problemi di manutenzione e monitorare i sensori per prevedere e reagire alle condizioni ambientali.

Storage dei dati ottimizzato per IoT

AWS IoT Analytics memorizza i dati elaborati del dispositivo in un datastore delle serie temporali ottimizzato per offrire tempi di risposta rapidi su query IoT che in genere includono il tempo come criterio. I dati non elaborati vengono inoltre automaticamente memorizzati per essere elaborati più tardi o rielaborati per un altro caso d'uso.

Prepara i tuoi dati IoT per l'analisi

AWS IoT Analytics include tecniche di preparazione dei dati che semplificano la preparazione e l'elaborazione dei dati per l'analisi. IoT Analytics è integrato con AWS IoT Core, quindi è facile assimilare i dati del dispositivo direttamente dai dispositivi collegati. Ripulisce le false letture, colma le lacune nei dati ed esegue trasformazioni matematiche dei dati dei messaggi. Una volta assimilati i dati, IoT Analytics può elaborarli usando istruzioni condizionali, filtrarli per raccogliere solo quelli che si desidera analizzare e arricchirli di informazioni dal registro AWS IoT. Puoi usare le funzioni AWS Lambda anche per arricchire i dati del tuo dispositivo da fonti esterne come Weather Service, HERE Maps, Salesforce o Amazon DynamoDB. Potresti ad esempio combinare i dati meteorologici e le informazioni di mappatura per creare informazioni migliori sull'ambiente di un dispositivo.

Set di dati per l'apprendimento automatico

AWS IoT Analytics semplifica l'applicazione dell'apprendimento automatico ai tuoi dati IoT con notebook Jupyter in hosting. Puoi collegare direttamente i tuoi dati IoT al notebook e creare, addestrare ed eseguire modelli direttamente dalla console IoT Analytics senza dover gestire nessuna delle infrastrutture sottostanti. Utilizzando AWS IoT Analytics, puoi applicare algoritmi di apprendimento automatico ai dati del tuo dispositivo per produrre un punteggio dello stato di salute per ogni dispositivo della tua flotta. Ad esempio, un produttore di automobili può rilevare quali dei suoi clienti ha le pastiglie dei freni usurate e avvisarlo di provvedere alla manutenzione dei veicoli.

Dimensionamento automatico con prezzi in base al consumo

AWS IoT Analytics è un servizio completamente gestito il cui prezzo dipende dal consumo, che si dimensiona automaticamente per supportare fino a petabyte di dati IoT. Con IoT Analytics, puoi analizzare tutta la tua flotta di dispositivi connessi senza dover gestire hardware o infrastruttura. Quando le tue esigenze cambiano, la potenza di calcolo e il datastore si dimensionano automaticamente verso l'alto o verso il basso per darti sempre la capacità giusta per le tue applicazioni IoT e paghi solo per le risorse che usi.

Come funziona

Casi d'uso

Agricoltura intelligente

AWS IoT Analytics può arricchire automaticamente i dati del dispositivo IoT con metadati contestuali utilizzando il registro AWS IoT e altre fonti di dati pubblici così che tu possa eseguire analisi che tengono conto di tempo, posizione, temperatura, altitudine e altre condizioni ambientali. Con questa analisi, puoi scrivere modelli che generano le azioni consigliate che i tuoi dispositivi possono intraprendere sul campo. Ad esempio, gli operatori di attrezzature agricole collegate possono utilizzare IoT Analytics per arricchire i dati dei sensori di umidità con le precipitazioni previste per ottimizzare l'efficienza idrica delle proprie attrezzature di irrigazione automatizzata.

Manutenzione predittiva

AWS IoT Analytics fornisce modelli predefiniti per aiutarti a costruire facilmente potenti modelli di manutenzione predittiva e applicarli alla tua flotta. Potresti, ad esempio, utilizzare IoT Analytics per prevedere quando i sistemi di riscaldamento e raffreddamento avranno un guasto sui veicoli di trasporto collegati, così da poterli reindirizzare per evitare danni alla spedizione.

Riapprovvigionamento proattivo delle scorte

AWS IoT Analytics ti consente di creare applicazioni IoT in grado di monitorare gli inventari in tempo reale. Ad esempio, una società di prodotti alimentari e bevande può usare IoT Analytics per analizzare i dati dai suoi distributori automatici di cibo e riordinare in modo proattivo la merce per la macchina e l'articolo corretti ogni volta che le scorte stanno per esaurirsi.

Valutazione dell'efficienza dei processi

Con AWS IoT Analytics, le società possono creare applicazioni che monitorano costantemente l'efficienza di vari processi e intraprendono azioni per migliorarli. Ad esempio, un'azienda mineraria può aumentare l'efficienza dei propri camion massimizzando il carico per ogni viaggio. Con IoT Analytics, l'azienda è in grado di identificare il carico più efficiente per un luogo o per un camion nel tempo, quindi confrontare in tempo reale qualsiasi scostamento dal carico target e pianificare meglio le linee guida di caricamento per migliorare l'efficienza.