AWS IoT Analytics

Análises para dispositivos da IoT

O AWS IoT Analytics é um serviço totalmente gerenciado que facilita a execução de análises sofisticadas em volumes massivos de dados da IoT, sem necessidade de se preocupar com todo o custo e a complexidade normalmente associados à criação da sua própria plataforma de análises da IoT. Esta é a forma mais fácil de executar análises de dados da IoT e obter insights que ajudam a tomar decisões melhores e mais precisas para aplicativos da IoT e casos de uso de aprendizado de máquina.

Os dados da IoT são altamente não estruturados, o que dificulta a análise com ferramentas tradicionais de análises e inteligência de negócios, projetadas para processar dados estruturadas. Os dados da IoT são gerados por dispositivos que frequentemente registram processos razoavelmente sujeitos a ruídos (como temperatura, movimento e som). Como resultado, os dados desses dispositivos podem muitas vezes conter lacunas significativas, mensagens corrompidas e leituras falsas que devem ser eliminadas antes da execução da análise. Além disso, muitas vezes os dados da IoT só têm significado no contexto de outros dados de fontes externas. Por exemplo, para determinar quando irrigar as plantações, os sistemas de irrigação de vinhedos frequentemente enriquecem os dados dos sensores de umidade com dados sobre as precipitações pluviométrica no vinhedo, o que permite aumentar a eficiência do uso de água e maximizar o rendimento da colheita.

O AWS IoT Analytics automatiza todas as etapas difíceis necessárias para analisar dados de dispositivos da IoT. O IoT Analytics filtra, transforma e enriquece dados da IoT antes de armazená-los em um datastore de séries temporais para análise. Você pode configurar o serviço para coletar apenas os dados necessários dos dispositivos, aplicar transformações matemáticas para processar os dados e enriquecer os dados com metadados específicos do dispositivo, como tipo e localização do dispositivo, antes de armazenar os dados processados. Esses dados podem ser analisados com a execução de consultas ad hoc ou programadas que usam o mecanismo incorporado de consultas SQL ou com análises mais complexas e inferências de aprendizado de máquina. Com o IoT Analytics, é fácil começar a usar o aprendizado de máquina: o serviço inclui modelos pré-definidos para casos de uso comuns da IoT. Assim, você pode responder rapidamente perguntas como quais dispositivos estão propensos a falha ou quais clientes correm o risco de abandonar dispositivos wearable.

O AWS IoT Analytics é totalmente gerenciado e escala automaticamente para oferecer suporte a petabytes de dados de IoT. O IoT Analytics permite analisar dados de milhões de dispositivos e criar aplicativos de IoT rápidos e responsivos sem necessidade de gerenciar hardware ou infraestrutura.

Para obter mais informações, acesse a página de documentação do AWS IoT Analytics.

AWS IoT Analytics – Como funciona

Benefícios do AWS IoT Analytics

Consulte facilmente dados da IoT

Com o AWS IoT Analytics, você pode executar consultas simples e ad-hoc usando o mecanismo de consultas SQL incorporado do IoT Analytics. O serviço permite usar consultas SQL padrão para extrair dados do datastore e responder perguntas como a distância média percorrida por uma frota de veículos conectados ou quantas portas estão trancadas após as 19h em um edifício inteligente. Essas consultas podem ser reutilizadas mesmo quando os requisitos de dispositivos conectados, tamanho da frota e análises são alterados.

Execute análises de séries temporais

O AWS IoT Analytics também oferece suporte a análises de séries temporais, o que permite analisar a performance 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.

Armazenamento físico de dados otimizado para a IoT

O AWS IoT Analytics armazena os dados de dispositivos processados em um datastore de séries temporais otimizado para oferecer tempos de resposta rápidos para consultas de IoT que costuma incluir o tempo como critério. Além disso, os dados brutos são armazenados automaticamente para processamento posterior ou reprocessamento para outro caso de uso.

Preparação de dados da IoT para análise

O AWS IoT Analytics inclui técnicas de preparação de dados que facilitam a preparação e o processamento de dados para análises. O IoT Analytics é integrado ao AWS IoT Core, o que facilita o consumo de dados diretamente de dispositivos conectados. O serviço limpa leituras falsas, preenche lacunas nos dados e executa transformações matemáticas nos dados da mensagem. Os dados consumidos são processados pelo IoT Analytics usando instruções condicionais, filtrados para coletar apenas os dados que você quer analisar e enriquecidos com informações do registro do AWS IoT. Também é possível usar funções do AWS Lambda para enriquecer dados dos dispositivos com informações de origens externas como Weather Service, HERE Maps, Salesforce ou Amazon DynamoDB. Por exemplo, é possível combinar dados meteorológicos e informações de mapeamento para criar melhores informações sobre o ambiente de um dispositivo.

Ferramentas para aprendizado de máquina

O AWS IoT Analytics facilita a aplicação de aprendizado de máquina a dados da IoT com notebooks Jupyter hospedados. Você pode conectar diretamente dados da IoT ao notebook e criar, treinar e executar modelos diretamente no console do IoT Analytics, sem necessidade de gerenciar nenhuma infraestrutura subjacente. O AWS IoT Analytics permite aplicar algoritmos de aprendizado de máquina a dados de dispositivos para criar uma pontuação de integridade para cada dispositivo da frota. Por exemplo, um fabricante de veículos pode detectar quais clientes estão com pastilhas de freio gastas e alertá-los para providenciar a manutenção dos freios.

Escalabilidade automática com definição de preço com pagamento conforme o uso

O AWS IoT Analytics é totalmente gerenciado com pagamento conforme o uso que escala automaticamente para oferecer suporte a petabytes de dados de IoT. Com o IoT Analytics, você pode analisar uma frota inteira de dispositivos conectados sem necessidade de gerenciar hardware ou infraestrutura. Quando as suas necessidades evoluem, a escala do poder computacional e do datastore aumenta e diminui automaticamente para que você tenha sempre a capacidade correta para os aplicativos da IoT e pague apenas pelos recursos utilizados.

Como funciona

Casos de uso

Agricultura inteligente

O AWS IoT Analytics pode enriquecer automaticamente dados de dispositivos da IoT com metadados contextuais usando o AWS IoT Registry ou outras fontes de dados públicas. Assim, você pode executar análises considerando tempo, localização, temperatura, altitude e outras condições ambientais. Com base nessas análises, você pode criar modelos que geram ações recomendadas para execução pelos dispositivos em campo. Por exemplo, os operadores de equipamentos agrícolas conectados podem usar o IoT Analytics para enriquecer dados de sensores de umidade com a precipitação pluviométrica esperada para otimizar a eficiência do consumo da água por equipamentos automáticos de irrigação.

Manutenção preditiva

O AWS IoT Analytics oferece modelos pré-definidos para ajudar a criar modelos de manutenção preventiva avançados e aplicá-los a uma frota. Por exemplo, você pode usar o IoT Analytics para prever quando os sistemas de aquecimento e refrigeração falharão em veículos de carga conectados, o que permite realocar os veículos afetados para evitar danificar as cargas.

Reabastecimento proativo de suprimentos

O AWS IoT Analytics permite criar aplicativos de IoT que monitoram estoques em tempo real. Por exemplo, uma empresa de alimentos e bebidas pode usar o IoT Analytics para analisar dados das máquinas de venda de alimentos e reabastecer proativamente mercadorias para os itens e máquinas corretos sempre que o estoque dos alimentos estiver baixo.

Pontuação da eficiência de processos

Com o AWS IoT Analytics, as empresas podem criar aplicativos que monitoram constantemente a eficiência de processos diferentes e executam ações para aprimorar esses processos. Por exemplo, uma empresa de mineração pode aumentar a eficiência dos caminhões de minério maximizando a carga para cada viagem. Com o IoT Analytics, a empresa pode identificar a carga mais eficiente para um local ou caminhão ao longo do tempo e comparar em tempo real todos os desvios em relação à carga pretendida para planejar melhor as diretrizes de carga e aumentar a eficiência.