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AWS IoT Analytics 不再適用於新客戶。AWS IoT Analytics 的現有客戶可以繼續正常使用該服務。 進一步了解
已處理 100 MB 的資料，以及 10 GB 的資料儲存和掃描 12 個月
搭配 AWS 免費方案
匯入和實作自訂程式碼容器時，使用 MATLAB 和 Octave 等工具產生營運深入分析資訊。
以時間序列格式篩選、轉換、清理、豐富和儲存裝置資料，以便快速擷取和分析。
使用託管 Jupyter 筆記本執行分析和機器學習 (ML) 推論，以建置和訓練模型，而無需管理基礎結構。
使用內建的 SQL 查詢引擎，並與 Amazon QuickSight 整合，分析裝置效能並視覺化趨勢。
運作方式
AWS IoT Analytics 簡化了分析大量物聯網資料所需的困難步驟，無需建立物聯網分析平台的成本和複雜性。
AWS IoT Analytics – 運作方式 (3:01)
AWS IoT Analytics 如何運作
IoT 資料來自記錄雜訊處理 (例如溫度、動作或聲音) 的裝置。此資料可能存在重大差距、損毀的訊息或錯誤的讀數，需要在分析之前進行清理。
AWS IoT Analytics 如何運作
IoT 資料來自記錄雜訊處理 (例如溫度、動作或聲音) 的裝置。此資料可能存在重大差距、損毀的訊息或錯誤的讀數，需要在分析之前進行清理。
使用案例
利用內容相關中繼資料豐富 IoT
農業設備操作員利用預測的降雨量清潔和豐富濕度傳感器數據，並優化灌溉設備的用水效率。
操作預測性維護
預先建置的範本可協助您建立強大的預測性維護模型，例如可預測加熱與冷卻系統故障的貨運車輛型號。
主動補充供給
物聯網應用程序可以監控庫存並分析食品自動售貨機中的數據，然後在供應量不足時準確地重新訂購商品。
透過流程效率評分改善
監控並提高物聯網應用的效率，例如識別卡車的最佳負載以規劃裝載準則。
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