Was ist AWS IoT Analytics?
AWS IoT Analytics ist ein verwalteter Service zur Verarbeitung, Anreicherung und Analyse von IoT-Daten. Der Service übernimmt die Komplexität der Datenaufbereitung: Bereinigung verrauschter Sensordaten, Auffüllen von Datenlücken und Berechnung abgeleiteter Metriken.
IoT Analytics speichert Zeitreihendaten in optimierten Data Stores und ermöglicht SQL-basierte Abfragen sowie Jupyter Notebook-Analysen. Die Integration mit SageMaker macht ML-basierte Vorhersagen direkt auf IoT-Daten möglich.
Kernfunktionen
- Pipelines für Datenbereinigung, Transformation und Anreicherung
- Time Series Data Store mit automatischer Partitionierung
- SQL-Datasets für wiederkehrende Analysen
- Jupyter Notebooks mit vorinstallierten Bibliotheken
- Integration mit QuickSight für Dashboards
Typische Anwendungsfälle
Predictive Maintenance: Sensordaten von Maschinen werden analysiert, um Ausfälle vorherzusagen. ML-Modelle erkennen Muster, die auf bevorstehende Wartung hinweisen, bevor kritische Fehler auftreten.
Flottenmanagement: Telemetriedaten von Fahrzeugen oder Geräten werden aggregiert und analysiert. Dashboards zeigen Flottengesundheit, Nutzungsmuster und Optimierungspotenziale.
Qualitätskontrolle: Produktionsdaten werden in Echtzeit analysiert, um Qualitätsabweichungen frühzeitig zu erkennen und Ausschussraten zu reduzieren.
Vorteile
- Keine Infrastrukturverwaltung für Daten-Pipelines
- Automatische Skalierung bei wachsenden Datenmengen
- Native Integration mit AWS IoT Core
- SQL-basierte Analysen ohne Data Engineering-Kenntnisse
Integration mit innFactory
Als AWS Reseller unterstützt innFactory Sie bei AWS IoT Analytics: Pipeline-Design, Data Store-Optimierung, ML-Modell-Integration und Dashboard-Entwicklung mit QuickSight.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Was ist AWS IoT Analytics?
AWS IoT Analytics ist ein verwalteter Service zur Verarbeitung und Analyse von IoT-Daten. Der Service bietet Pipelines für Datenbereinigung, Datenspeicher für historische Daten und Jupyter Notebooks für Analysen. IoT Analytics integriert sich nahtlos mit IoT Core.
Wie unterscheidet sich IoT Analytics von Kinesis?
IoT Analytics ist für IoT-Workloads optimiert mit eingebauter Datenbereinigung und Zeitreihenspeicher. Kinesis ist ein generischer Streaming-Service. Für reine IoT-Analysen ist IoT Analytics einfacher, für komplexe Stream-Processing-Pipelines ist Kinesis flexibler.
Kann ich Machine Learning mit IoT Analytics nutzen?
Ja, IoT Analytics integriert sich mit SageMaker. Sie können ML-Modelle auf IoT-Daten trainieren und containerisierte Modelle für Batch-Inferenz in IoT Analytics ausführen. Ideal für Predictive Maintenance und Anomalie-Erkennung.
Was kostet AWS IoT Analytics?
Kosten basieren auf: Daten-Ingestion (0,20 USD pro GB), Pipeline-Aktivitäten (0,20 USD pro GB verarbeitet), Data Store (0,03 USD pro GB/Monat), Dataset-Erstellung (1 USD pro GB gescannt). Typische Kosten für mittelgroße IoT-Flotten: 50 bis 200 USD/Monat.