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 실행 및 운용할 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 잡음 처리(예: 온도, 동작 또는 소리)를 기록하는 디바이스로부터 오는 경우가 많습니다. 따라서 이러한 디바이스의 데이터는 큰 폭의 차이, 손상된 메시지, 틀린 판독값을 함유할 수 있으며 분석 전에 이를 주기적으로 정리해야 합니다. 또한 IoT 데이터는 타사 데이터 입력의 추가 컨텍스트에서만 의미가 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 농부가 물을 주어야 하는 시기를 결정하는 데 도움을 주려면 포도밭 관개 시스템이 종종 포도밭의 강우 데이터를 사용하여 습도 센서 데이터를 보강하여 수확량을 최대로 하면서 물을 효율적으로 사용할 수 있도록 합니다.

AWS IoT Analytics는 IoT 디바이스의 데이터를 분석하는 데 필요한 까다로운 각 단계를 자동화합니다. AWS IoT Analytics는 IoT 데이터를 필터링, 변환 및 보강한 다음 분석을 위해 시계열 데이터 스토어에 저장합니다. 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. AWS IoT Analytics를 사용하면 일반 IoT 사용 사례를 위한 사전 빌드 모델을 포함함으로써 머신 러닝을 쉽게 시작할 수 있습니다.

컨테이너에 패키징된 사용자 지정 분석을 사용하여 AWS IoT Analytics에서 실행할 수 있습니다. AWS IoT Analytics는 Jupyter 노트북 또는 고유 도구(예: Matlab, Octave 등)에서 생성된 사용자 지정 분석의 일정에 따른 실행을 자동화합니다.

AWS IoT Analytics는 분석을 운용하고 최대 페타바이트 규모까지 IoT 데이터를 지원하도록 자동으로 확장되는 완전관리형 서비스입니다. AWS 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.