AWS IoT Analytics

Analitik untuk Perangkat IoT

AWS IoT Analytics adalah layanan yang sepenuhnya dikelola yang memudahkan pelaksanaan analitik canggih pada volume masif data IoT tanpa perlu khawatir mengenai semua biaya dan kompleksitas yang umumnya diperlukan untuk membangun platform analitik IoT Anda sendiri. Sistem ini adalah cara termudah untuk menjalankan analitik pada data IoT dan mendapatkan pengetahuan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih akurat untuk aplikasi IoT dan kasus penggunaan machine learning.

Data IoT sangat tidak terstruktur yang membuatnya sulit untuk dianalisis dengan analitik tradisional dan alat intelijen bisnis yang dirancang untuk memproses data terstruktur. Data IoT berasal dari perangkat yang sering merekam proses yang cukup berisik (seperti suhu, gerakan, atau suara), dan akibatnya data dari perangkat ini sering dapat memiliki celah yang signifikan, pesan rusak, dan pembacaan palsu yang harus dibersihkan sebelum analisis dapat dilakukan. Selain itu, data IoT sering hanya bermakna dalam konteks data lain dari sumber eksternal. Misalnya, untuk menentukan kapan mengairi tanaman mereka, sistem irigasi kebun anggur sering memperkaya data sensor kelembaban dengan data curah hujan di kebun anggur, yang memungkinkan mereka untuk lebih efisien dengan penggunaan air sambil memaksimalkan hasil panen mereka.

AWS IoT Analytics mengotomatiskan setiap langkah sulit yang diperlukan untuk menganalisis data dari perangkat IoT. IoT Analytics memfilter, mengubah, dan memperkaya data IoT sebelum menyimpannya dalam penyimpanan data seri waktu untuk analisis. Anda dapat mengatur layanan untuk mengumpulkan hanya data yang Anda butuhkan dari perangkat Anda, menerapkan transformasi matematis untuk memproses data, dan memperkaya data dengan metadata khusus perangkat seperti jenis dan lokasi perangkat sebelum menyimpan data yang diproses. Kemudian, Anda dapat menganalisis data Anda dengan menjalankan kueri ad hoc atau terjadwal menggunakan mesin kueri SQL bawaan, atau melakukan analisis yang lebih kompleks dan inferensi machine learning. IoT Analytics memudahkan untuk memulai dengan machine learning dengan menyertakan model yang dibuat sebelumnya untuk kasus penggunaan IoT sehingga Anda dapat dengan cepat menjawab pertanyaan seperti perangkat mana yang akan gagal atau pelanggan mana yang berisiko meninggalkan perangkat yang dapat dikenakan.

AWS IoT Analytics dikelola sepenuhnya dan diskalakan secara otomatis untuk mendukung hingga petabyte data IoT. Dengan IoT Analytics, Anda dapat menganalisis data dari jutaan perangkat dan membuat aplikasi IoT yang cepat dan responsif tanpa mengelola perangkat keras atau infrastruktur.

Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi halaman dokumentasi AWS IoT Analytics.

AWS IoT Analytics - Cara Kerjanya

Manfaat AWS IoT Analytics

Menjalankan Kueri dengan Mudah pada Data IoT

Dengan AWS IoT Analytics, Anda dapat menjalankan kueri ad-hoc sederhana menggunakan mesin kueri SQL IoT Analytics bawaan. Layanan tersebut memungkinkan Anda untuk menggunakan kueri SQL standar untuk mengambil data dari penyimpanan data untuk menjawab pertanyaan seperti jarak rata-rata yang ditempuh untuk armada kendaraan yang terhubung atau berapa banyak pintu yang terkunci setelah jam 7 malam di gedung cerdas. Kueri ini dapat digunakan kembali bahkan jika perangkat yang terhubung, ukuran armada, dan persyaratan analitik berubah.

Menjalankan Analitik Time-Series

AWS IoT Analytics juga mendukung analisis time-series sehingga Anda dapat menganalisis kinerja perangkat dari waktu ke waktu dan memahami bagaimana dan di mana perangkat digunakan, terus memantau data perangkat untuk memprediksi masalah perawatan, dan memantau sensor untuk memprediksi dan bereaksi terhadap kondisi lingkungan.

Penyimpanan Data yang Dioptimalkan untuk IoT

AWS IoT Analytics menyimpan data perangkat yang diproses dalam penyimpanan data time-series yang dioptimalkan untuk memberikan waktu respons cepat pada kueri IoT yang biasanya menyertakan waktu sebagai kriteria. Data mentah juga disimpan secara otomatis untuk diproses nanti atau diproses ulang untuk kasus penggunaan lain.

Menyiapkan Data IoT Anda untuk Analisis

AWS IoT Analytics mencakup teknik persiapan data yang memudahkan persiapan dan pemrosesan data Anda untuk analisis. IoT Analytics terintegrasi dengan AWS IoT Core sehingga mudah untuk memproses data perangkat langsung dari perangkat yang terhubung. Ini membersihkan kesalahan pembacaan, mengisi celah dalam data, dan melakukan transformasi matematis dari data pesan. Saat data diproses, IoT Analytics dapat memprosesnya menggunakan pernyataan bersyarat, memfilter data untuk mengumpulkan hanya data yang ingin Anda analisis, dan memperkayanya dengan informasi dari registry AWS IoT. Anda juga dapat menggunakan fungsi AWS Lambda untuk memperkaya data perangkat Anda dari sumber luar seperti Weather Service, HERE Maps, Salesforce, atau Amazon DynamoDB. Sebagai contoh, Anda dapat mengombinasikan data cuaca dan informasi pemetaan untuk membuat informasi yang lebih baik tentang lingkungan suatu perangkat.

Alat untuk Machine Learning

AWS IoT Analytics memudahkan untuk menerapkan machine learning ke data IoT Anda dengan buku catatan Jupyter yang di-host. Anda dapat langsung menghubungkan data IoT Anda ke buku catatan dan membangun, melatih, dan menjalankan model langsung dari konsol IoT Analytics tanpa harus mengelola infrastruktur apa pun yang mendasarinya. Menggunakan AWS IoT Analytics, Anda dapat menerapkan algoritme machine learning ke data perangkat Anda untuk memproduksi nilai yang sehat untuk setiap perangkat dalam armada Anda. Misalnya, produsen mobil dapat mendeteksi pelanggan mana yang telah menggunakan bantalan rem dan memberi tahu mereka untuk mencari perawatan untuk kendaraan mereka.

Penskalaan Otomatis dengan Harga Bayar Sesuai Pemakaian (Pay-As-You-Go)

AWS IoT Analytics adalah layanan yang terkelola sepenuhnya dan menggunakan sistem bayar sesuai pemakaian yang diskalakan secara otomatis untuk mendukung hingga petabyte data IoT. Dengan IoT Analytics, Anda dapat menganalisis seluruh armada perangkat yang terhubung tanpa mengelola perangkat keras atau infrastruktur. Ketika kebutuhan Anda berubah, hitung kekuatan dan penyimpanan data secara otomatis ditingkatkan atau diturunkan sehingga Anda selalu memiliki kapasitas yang tepat untuk aplikasi IoT Anda dan Anda hanya membayar sumber daya yang Anda gunakan.

Cara kerjanya

Kasus penggunaan

Pertanian Cerdas

AWS IoT Analytics dapat secara otomatis memperkaya data perangkat IoT dengan metadata kontekstual menggunakan AWS IoT Registry dan sumber data publik lainnya sehingga Anda dapat melakukan analisis yang mempertimbangkan waktu, lokasi, suhu, ketinggian, dan kondisi lingkungan lainnya. Dengan analisis tersebut, Anda dapat menulis model yang menghasilkan tindakan yang direkomendasikan yang dapat dilakukan perangkat Anda di lapangan. Sebagai contoh, operator peralatan pertanian yang terhubung dapat menggunakan IoT Analytics untuk memperkaya data sensor kelembapan dengan curah hujan yang diharapkan untuk mengoptimalkan efisiensi air dari peralatan irigasi otomatis mereka.

Pemeliharaan Prediktif

AWS IoT Analytics menyediakan templat yang dibuat sebelumnya untuk membantu Anda dengan mudah membuat model pemeliharaan prediktif yang kuat dan menerapkannya ke armada Anda. Misalnya, Anda dapat menggunakan IoT Analytics untuk memprediksi kapan sistem pemanasan dan pendinginan akan gagal pada kendaraan kargo yang terhubung sehingga kendaraan dapat dialihkan untuk mencegah kerusakan pengiriman.

Pengisian Persediaan Proaktif

AWS IoT Analytics memungkinkan Anda membangun aplikasi IoT yang dapat memantau inventaris secara real time. Misalnya, perusahaan makanan dan minuman dapat menggunakan IoT Analytics untuk menganalisis data dari mesin penjual makanan mereka dan secara proaktif memesan ulang barang dagangan untuk mesin dan barang yang benar kapan pun pasokan makanan mulai menipis.

Penilaian Efisiensi Proses

Dengan AWS IoT Analytics, perusahaan dapat membangun aplikasi yang selalu memantau efisiensi proses yang berbeda dan mengambil tindakan untuk meningkatkan proses. Misalnya, perusahaan pertambangan dapat meningkatkan efisiensi atau truk bijih mereka dengan memaksimalkan beban untuk setiap perjalanan. Dengan IoT Analytics, perusahaan dapat mengidentifikasi beban yang paling efisien untuk suatu lokasi atau truk dari waktu ke waktu, dan kemudian membandingkan setiap penyimpangan dari beban target secara waktu nyata, dan panduan pemuatan rencana yang lebih baik untuk meningkatkan efisiensi.