AWS IoT Analytics는 자체 IoT 분석 플랫폼을 구축하는 데 일반적으로 필요한 비용과 복잡성에 대해 전혀 걱정할 필요 없이 대규모 IoT 데이터에 대한 정교한 분석을 손쉽게 실행할 수 있게 해주는 완전관리형 서비스입니다. 이는 IoT 데이터에 대한 분석을 실행하고 IoT 애플리케이션 및 기계 학습 사용 사례에 대해 더욱 유용하고 정확한 결정을 내리는 데 도움이 되는 통찰력을 얻는 가장 쉬운 방법입니다.

IoT 데이터는 대부분 비정형 데이터이므로 정형 데이터를 처리하도록 설계된 기존 분석 및 비즈니스 인텔리전스 도구로 분석하기가 어렵습니다. IoT 데이터는 흔히 온도, 동작 또는 소리와 같이 잡음이 많은 과정을 기록하는 디바이스에서 수신됩니다. 따라서 이러한 디바이스의 데이터에는 분석을 수행하기 전에 정리되어야 하는 상당한 격차, 손상된 메시지 및 오측이 빈번하게 발생합니다. 또한, IoT 데이터는 외부 소스의 다른 데이터의 컨텍스트에서만 의미가 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 작물에 물을 주는 시점을 결정하기 위해 포도밭 관개 시스템은 보통 포도밭의 강우 데이터로 습도 센서 데이터를 보강하여 수확량을 극대화하면서 동시에 좀 더 효율적으로 용수를 사용할 수 있습니다.

AWS IoT Analytics는 IoT 디바이스의 데이터를 분석하는 데 필요한 까다로운 각 단계를 자동화합니다. IoT Analytics는 분석을 위해 시계열 데이터 스토어에 저장하기 전에 IoT 데이터를 필터링, 변환 및 보강합니다. 디바이스에서 필요한 데이터만 수집하도록 서비스를 설정하고, 데이터를 처리하는 데 수학적 변환을 적용하고, 처리된 데이터를 저장하기 전에 디바이스 유형 및 위치와 같은 디바이스별 메타데이터로 데이터를 보강할 수 있습니다. 그런 다음, 내장된 SQL 쿼리 엔진으로 임시 또는 예정된 쿼리를 실행하여 데이터를 분석하거나, 좀 더 복잡한 분석 및 기계 학습 추론을 수행할 수 있습니다. IoT Analytics를 사용하면 일반 IoT 사용 사례에 대해 미리 구축된 모델을 추가함으로써 기계 학습을 손쉽게 시작할 수 있습니다. 따라서 어떤 디바이스에 장애가 발생할지 어떤 고객이 웨어러블 디바이스를 포기할 가능성이 높은지와 같은 질문에 신속하게 답할 수 있습니다.

AWS IoT Analytics는 완전관리형이며 최대 페타바이트 규모까지 IoT 데이터를 지원하도록 자동으로 확장됩니다. IoT Analytics에서는 하드웨어 또는 인프라를 관리하지 않고도 디바이스 수백만 개의 데이터를 분석하고 빠른 응답형 IoT 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

자세한 내용은 AWS IoT Analytics 설명서 페이지를 참조하십시오.