AWS IoT Analytics, analisi complesse on demand sui dati non strutturati

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AWS IoT analytics è un servizio gestito per l’esecuzione di analisi sofisticate su grandi volumi di dati, senza preoccuparsi dei costi necessari per creare la propria piattaforma di analytics

AWS IoT Analytics è la proposta di Amazon di un servizio gestito per l’esecuzione di analisi complesse su grandi volumi di dati in ambito Internet of Things, quindi per disporre delle risorse di calcolo e degli strumenti per gli analytics senza doversi preoccupare di costi e complessità tipici dei progetti e necessari per poter disporre di una piattaforma proprietaria di analisi.

AWS IoT Analytics viene quindi proposta per eseguire analisi sui dati IoT e ottenere informazioni utili per prendere decisioni migliori e disporre di più precise informazioni dalle applicazioni IoT e sfruttando la possibilità di query ma anche di utilizzare modelli di apprendimento automatico sofisticati.

Il numero e le potenzialità delle applicazioni IoT continuano a crescere a un ritmo molto rapido, e  AWS IoT Analytics è progettata per fornire gli strumenti necessari per estrarre dai dati grezzi, informazioni utilizzabili per arrivare a intuizioni utili che portano ad azioni intelligenti.

In ambito IoT si sa bene come i dati siano altamente destrutturati, e per questo di difficile analisi con gli strumenti di intelligence tradizionali. Infatti le informazioni in questi casi provengono da dispositivi che registrano processi piuttosto rumorosi  e di conseguenza i dati di questi dispositivi possono spesso presentare lacune significative, false letture e messaggi parziali che devono essere ripuliti prima dell’analisi.

Non solo, i dati IoT spesso sono significativi solo nel contesto di altri dati da fonti esterne. Si pensi all’ambito agricolo, con i sensori in grado di raccogliere tanti parametri che correttamente interpretati potrebbero consentire scelte oculate su quando irrigare le colture.

In questi casi, per esempio, i sistemi di irrigazione dei vigneti arricchiscono i dati dei sensori di umidità con i dati sulle precipitazioni nel vigneto, il che permette di fare un uso più efficiente dell’acqua massimizzando al contempo la resa del raccolto.

Come funziona AWS IoT Analytics

Dal punto di vista tecnico, AWS IoT Analytics mantiene le funzionalità tipiche offerte da un motore di query SQL integrato per rispondere a domande aziendali specifiche e offrire analisi più sofisticate. E’ possibile avere informazioni sulle prestazioni dei dispositivi, prevedere i guasti dei dispositivi ed eseguire analisi delle serie temporali.

Inoltre, AWS IoT Analytics offre accesso agli strumenti di apprendimento automatico con i sistemi Jupyter in hosting grazie alla perfetta integrazione con Amazon SageMaker. E’possibile quindi interfacciare direttamente i propri dati IoT a Jupyter Notebook (applicazione Web open source per creare e condividere documenti di codice e visualizzazioni in tempo reale) e creare, addestrare ed eseguire modelli su qualsiasi scala direttamente dalla console di AWS IoT Analytics senza dover gestire alcuna infrastruttura sottostante.

Utilizzando AWS IoT Analytics, si possono applicare algoritmi di apprendimento automatico ai dati dei dispositivi IoT per produrre punteggi relativi allo stato di salute di ogni singolo dispositivo, rilevando le anomalie. Inoltre con Amazon QuickSight, il servizio di analisi veloce basato sul cloud, in combinazione con AWS IoT Analytics, è facile ottenere informazioni dettagliate su visualizzazioni e cruscotti facili da creare.

AWS IoT Analytics può raccogliere i dati da qualsiasi fonte, incluse fonti esterne utilizzando un’API di importazione, e si integra completamente con AWS IoT Core, la piattaforma cloud gestita per consentire ai dispositivi di interagire in modo semplice e sicuro con le applicazioni cloud e altri dispositivi. Infine AWS IoT Analytics archivia inoltre i dati per l’analisi, fornendo al tempo stesso ai clienti la possibilità di impostare le politiche di conservazione dei dati.

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