AWS IoT Analytics の概要

AWS IoT Analytics は、独自の IoT 分析プラットフォームの構築に通常伴うコストや複雑さを伴わずに、大量の IoT データに対して高度な分析を簡単に実行できる、完全マネージド型サービスです。これは、IoT データに対して分析を実行し、IoT アプリケーションや機械学習のユースケースに対してより適切で正確な意思決定を行うための洞察を得る最も簡単な方法です。

IoT データは非常に非構造化されており、構造化データの処理用に設計された従来の分析ツールやビジネス インテリジェンス ツールを使用して分析するのは困難です。 IoT データは、ノイズの多い情報 (温度、動き、音など) を記録するデバイスから取得されます。その結果、これらのデバイスからのデータには、顕著なギャップ、破損した情報、誤った読み取り値が含まれることが多く、分析前にそれらをクリーンアップする必要があります。さらに、IoT データは、多くの場合、外部ソースからの他のデータとのコンテキストでのみ意味を持ちます。たとえば、作物に水をやるタイミングを決定するために、ブドウ園の灌漑システムでは、水分センサーのデータにブドウ園の降雨量データを加えて、水資源をより効率的に使用し、作物の収穫量を最大化することがよくあります。

AWS IoT Analytics は、IoT デバイスからのデータを分析するための複雑なステップをすべて自動化します。 IoT Analytics は、IoT データを時系列データ ストアに保存して分析する前に、IoT データをフィルタリング、変換、拡充します。デバイスから必要なデータのみを収集し、数学的変換を適用してデータを処理し、デバイス固有のメタデータ (デバイスの種類や場所など) でデータを拡充し、処理されたデータを保存するようにサービスを設定できます。その後、組み込みの SQL クエリ エンジンを使用してアドホック クエリまたはスケジュールされたクエリを実行し、データを分析したり、より複雑な分析や機械学習の推論を実行したりできます。 IoT Analytics を使用すると、一般的な IoT ユースケース向けに事前に構築されたモデルを追加することで機械学習を簡単に開始できるため、どのデバイスが故障しそうか、どの顧客がウェアラブルの使用をやめそうかをすぐに判断できます。

AWS IoT Analytics は完全に管理されており、最大ペタバイトの IoT データを処理できるように自動的に拡張されます。 IoT Analytics を使用すると、ハードウェアやインフラストラクチャを管理することなく、数百万台のデバイスからのデータを分析し、高速で応答性の高い IoT アプリケーションを構築できます。

AWS IoT Analytics の利点

IoTデータクエリを簡単に実行

AWS IoT Analytics では、組み込みの IoT Analytics SQL クエリエンジンを使用して、シンプルなアドホッククエリを実行できます。このサービスを使用すると、標準の SQL クエリを使用してデータ ストアからデータを抽出し、接続された車両の平均走行距離や、午後 7 時以降にロックされたスマート ビルのドアの数などの情報を確認できます。これらのクエリは、接続されたデバイス、ボリューム、分析要件が変更されても再利用できます。

時系列分析を実行する

AWS IoT Analytics は時系列分析もサポートしているため、時間の経過に伴うデバイスのパフォーマンスを分析し、デバイスの使用方法と場所を把握し、デバイス データを継続的に監視してメンテナンスの問題を予測し、センサーを監視して環境条件を予測して対応することができます。

IOT 向けデータストレージの最適化

AWS IoT Analytics は、処理されたデバイスデータを時系列データストアに保存します。このデータストアは、時間に敏感な IoT クエリに迅速に応答するように最適化されています。生データは、後で処理したり、他のユースケースで再処理したりするために自動的に保存されます。

分析のための IoT データの準備

AWS IoT Analytics では、さまざまなデータ準備手法を使用して、分析用のデータの準備と処理を簡単に行えるようにします。 IoT Analytics は AWS IoT Core と統合されているため、接続されたデバイスから直接デバイスデータを簡単に抽出できます。誤った読み取りをクリーンアップし、データのギャップを埋め、メッセージ データに対して数学的変換を実行できます。データを取り込むと、IoT Analytics は条件文を使用してデータを処理し、データをフィルタリングして分析するデータのみを収集し、AWS IoT レジストリからの情報でデータを拡充することができます。 AWS Lambda 関数を使用して、Weather Service、HERE Maps、Salesforce、Amazon DynamoDB などの外部ソースからのデバイスデータを拡充することもできます。たとえば、天気データとマッピング情報を組み合わせて、デバイス環境に関するより詳細な情報を作成できます。

機械学習ツール

AWS IoT Analytics を使用すると、ホストされた Jupyter Notebook を使用して IoT データに機械学習を簡単に適用できます。 IoT データをノートブックに直接接続し、基盤となるインフラストラクチャを管理することなく、IoT Analytics コンソールからさまざまなモデルを構築、トレーニング、実行できます。 AWS IoT Analytics を使用すると、デバイスデータに機械学習アルゴリズムを適用し、フリート内の各デバイスのヘルススコアを生成できます。たとえば、自動車メーカーは、ブレーキパッドが損傷した顧客を検出し、車両を修理するよう警告することができます。

自動拡張、従量課金制

AWS IoT Analytics は、最大ペタバイトの IoT データをサポートするように自動的に拡張される、フルマネージド型の従量課金制サービスです。 IoT Analytics を使用すると、ハードウェアやインフラストラクチャを管理することなく、接続されているすべてのデバイスを分析できます。ニーズの変化に応じて、コンピューティング能力とデータ ストレージが自動的にスケールアップまたはスケールダウンされるため、IoT アプリケーションに適切な容量が常に確保され、使用したリソースに対してのみ料金が発生します。

仕組み

ユースケース

スマート農業

AWS IoT Analytics は、AWS IoT レジストリやその他のパブリックデータソースからのコンテキストメタデータを使用して IoT デバイスデータを自動的に強化するため、分析を実行するときに時間、場所、温度、高度、その他の環境条件を考慮できます。この分析を使用すると、現場で機器が実行できる推奨アクションを出力するモデルを構築できます。たとえば、接続された農業機器のオペレーターは、IoT 分析を使用して、予測降雨量で湿度センサー データを拡充し、自動灌漑機器の水使用効率を最適化できます。

予知保全

AWS IoT Analytics には、強力な予測メンテナンスモデルを簡単に構築し、機器に適用できるようにするためのさまざまな事前構築済みテンプレートが用意されています。たとえば、IoT 分析を使用すると、接続された貨物車両の暖房および冷房システムがいつ故障するかを予測し、貨物の損傷を防ぐために車両のルートを変更することができます。

積極的に補給する

AWS IoT Analytics を使用すると、在庫をリアルタイムで監視できる IoT アプリケーションを構築できます。たとえば、レストラン会社は IoT Analytics を使用して食品自動販売機からのデータを分析し、食品の在庫が不足しているときに、対応する機械や商品の商品を積極的に再注文することができます。

処理効率スコア

AWS IoT Analytics を使用すると、企業はさまざまなプロセスの効率を継続的に監視し、改善するためのアクションを実行するアプリケーションを構築できます。たとえば、鉱山会社は、1 回の運転あたりの積載量を最大化することで、鉱石を運搬するトラックの効率を高めることができます。 IoT 分析を使用すると、鉱業会社はさまざまな時間における場所やトラックの最も効率的な積載量を決定し、目標積載量からの偏差をリアルタイムで比較して、積載基準をより適切に計画し、効率を高めることができます。

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