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AWS IoT Analytics 不再面向新客户提供。AWS IoT Analytics 的现有客户可以继续照常使用该服务。 了解详情
已处理 100 MB 的数据，10 GB 的数据存储和扫描，持续 12 个月
包含在 AWS Free Tier 中
导入和实现自定义代码容器时，使用包括 MATLAB 和 Octave 在内的工具生成运营见解。
以时间序列格式筛选、转换、清理、丰富和存储设备数据，以便快速检索和分析。
使用托管的 Jupyter 笔记本进行分析和机器学习 (ML) 推理，无需管理基础架构即可构建和训练模型。
使用内置的 SQL 查询引擎以及与 Amazon QuickSight 的集成，分析设备性能并可视化趋势。
工作原理
AWS IoT Analytics 简化了分析海量 IoT 数据所需的困难步骤，而无需花费高昂的成本和构建 IoT 分析平台的复杂性。
AWS IoT Analytics — 工作原理（3:01）
AWS IoT Analytics 的工作原理
IoT 数据来自记录嘈杂过程（如温度、动作或声音）的设备。此数据可能存在重大缺漏、损坏的消息或错误的读数，需要在分析之前进行清理。
AWS IoT Analytics 的工作原理
IoT 数据来自记录嘈杂过程（如温度、动作或声音）的设备。此数据可能存在重大缺漏、损坏的消息或错误的读数，需要在分析之前进行清理。
使用案例
使用上下文元数据丰富 IoT 数据
农业设备操作员使用预测的降雨量来清理和丰富湿度传感器数据，并优化灌溉设备的用水效率。
实施预测性维护
预建模板可帮助您创建强大的预测性维护模型，例如预测供暖和冷却系统故障的货运车辆模型。
主动补充物资
物联网应用程序可以监控库存并分析食品自动售货机的数据，然后在供应不足时准确地重新订购商品。
通过流程效率评分进行改进
监控和提高 IoT 应用程序的效率，例如，确定卡车的最佳负载以规划装载指南。
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