AWS IoT Analytics は、新規のお客様にはご利用いただけなくなりました。AWS IoT Analytics の既存のお客様は、引き続きサービスを通常どおりにご利用いただけます。 詳細
100 MB のデータ処理と 10 GB のデータストレージと 12 か月間のスキャン
カスタムコードコンテナをインポートして実装するときに、MATLABやOctaveなどのツールを使って運用上の洞察を得ることができます。
デバイスデータを時系列形式でフィルタリング、変換、クリーニング、エンリッチ化、保存することで、迅速な検索と分析が可能になります。
ホスト型の Jupyter ノートブックで分析と機械学習 (ML) 推論を実行し、インフラストラクチャを管理せずにモデルを構築してトレーニングできます。
組み込みの SQL クエリエンジンと Amazon QuickSight との統合により、デバイスのパフォーマンスを分析し、傾向を視覚化します。
仕組み
AWS IoT Analytics は、IoT 分析プラットフォームを構築するコストや複雑さなしに、大量の IoT データを分析するのに必要な難しいステップを簡素化します。
ユースケース
コンテキストメタデータで IoT データを強化
農業機械事業者は、水分センサーのデータをクリーンアップして予測降雨量に基づいて充実させ、灌漑設備の水効率を最適化します。
予測メンテナンスを運用可能に
あらかじめ用意されたテンプレートは、冷暖房システムの故障を予測する貨物車両モデルなど、強力な予知保全モデルを作成するのに役立ちます。
補給品を積極的に補充する
IoT アプリケーションは、在庫を監視して食品自動販売機からのデータを分析し、供給量が少なくなったときに商品を正確に再注文できます。
プロセス効率スコアリングによる改善
たとえば、トラックに最適な積載量を特定して積載ガイドラインを計画するなど、IoT アプリケーションの効率を監視して改善します。
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最初に行うべきこと
AWS IoT アナリティクスの使用を開始する
AWS IoT Analytics にアクセスして、今すぐ構築を始めましょう。
AWS IoT Analytics の使い方を学習する
ユーザーガイドと API および CLI リファレンスガイドをご覧ください。
主な機能を調べる
AWS IoT Analytics がどのようにデータを収集、処理、保存、分析、および視覚化するのに役立つかをご覧ください。