AWS IoT Analytics

Principaux composants d'AWS IoT Analytics

• Canal : Collecte les messages bruts des sujets MQTT.

• Pipeline : Traite les messages, en appliquant des transformations et des enrichissements.

• Magasin de données : Référentiel évolutif pour les messages traités.

• Ensemble de données : Facilite la récupération des données, en prenant en charge les ensembles de données SQL et de conteneurs.

Fonctions d'analyse AWS IoT

• Collecte de données

Ingestion en temps réel de données provenant d'appareils IoT via des sujets MQTT et des sources HTTP.

• Traitement des données

Utilise les fonctions AWS Lambda pour nettoyer, filtrer et transformer les données, en traitant les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes.

• Stockage des séries chronologiques

Stocke les données traitées et brutes dans un magasin de données de séries temporelles optimisé, facilitant une récupération et une analyse plus rapides.

• Requêtes SQL ad hoc

Permet aux utilisateurs d'exécuter des requêtes SQL à la volée pour extraire des informations du magasin de données.

• Intégration des carnets Jupyter

Prend en charge les blocs-notes Jupyter hébergés pour l'analyse avancée, l'apprentissage automatique et l'analyse statistique.

• Visualisation des données

Intégration avec Amazon QuickSight pour la création de tableaux de bord interactifs et la visualisation d'ensembles de données.

• Réapprovisionnement proactif

Fournit des modèles pour construire des modèles permettant de prédire les défaillances des appareils, facilitant ainsi la maintenance proactive.

• Proactive Replenishing

Surveille les stocks en temps réel, ce qui permet de commander à nouveau des fournitures en temps voulu sur la base de l'analyse des données.

• Évaluation de l'efficacité des processus

Contrôle et évalue en permanence l'efficacité de divers processus, ce qui permet une amélioration continue.

• Agriculture intelligente

Enrichit les données des appareils IoT avec des métadonnées contextuelles pour l'agriculture de précision, en optimisant l'utilisation des ressources.

• Delta Windows

Utilise des intervalles de temps non chevauchants définis par l'utilisateur pour créer et analyser des ensembles de données avec de nouvelles arrivées.

• Ensembles de données de conteneurs

Automatise l'analyse en combinant des ensembles de données SQL, des conteneurs Docker et des déclencheurs de planification pour la génération de résultats.

• Sécurité :

Met en œuvre des protocoles de sécurité robustes pour l'authentification des appareils et le chiffrement des données.

• Intégration AWS IoT Core :

S'intègre entièrement à AWS IoT Core, assurant une communication transparente avec les appareils connectés.

• Prise en charge des API :

Offre des API pour l'intégration avec des sources externes, permettant l'ingestion de données à partir de n'importe quel appareil ou service connecté à Internet.

• AWS IoT Analytics Console:

Fournit une console conviviale pour la configuration, la surveillance et la visualisation des composants analytiques.

En savoir plus : https://aws.amazon.com/iot-analytics/