IoT 数据分析 - 通过 AWS IoT Analytics 结构化和分析设备数据
解析如何使用 AWS IoT Analytics 构建 IoT 设备数据的收集、预处理和分析管道。介绍通道、管道、数据存储、数据集四个组件与 QuickSight 联动。
IoT 数据分析的挑战与 IoT Analytics 的角色
IoT 设备持续发送大量遥测数据（温度、湿度、振动、位置、运行状态等）。分析这些数据需要噪声去除、缺失值补全、单位转换、异常值过滤等预处理。IoT Analytics 将这些预处理步骤作为托管管道提供，无需管理基础设施即可构建从数据收集到分析的完整流程。
四组件配置
通道是从 IoT Core 规则操作或 BatchPutMessage API 接收数据的入口。接收的原始数据原样保存，也可用于重新处理。管道从通道获取数据并应用一系列活动（处理步骤）。内置活动包括属性添加/删除、过滤（排除不符合条件的数据）、数学转换（单位换算）和 Lambda 函数调用（自定义处理）。数据存储保存管道处理后的数据，以时间序列格式优化存储。数据集定义对数据存储执行的 SQL 查询，可调度定期执行。
分析与可视化
数据集的 SQL 查询可对数据存储中的数据执行聚合、过滤、连接等分析。例如定义过去 24 小时各设备的平均温度和最高温度、异常值（超阈值）设备列表等查询，通过调度执行定期更新结果。数据集结果可直接连接 QuickSight 构建仪表板。可视化设备运行状态、异常趋势和 KPI。
费用与 Timestream 的选型对比
IoT Analytics 的费用为消息处理（管道）每 100 万条 0.20 USD，数据存储每 GB 0.03 USD/月，查询每分析 1 TB 数据 5.00 USD。与 Timestream 的选型对比：IoT Analytics 适合需要数据预处理管道（过滤、转换、增强）的场景，Timestream 适合需要高速时间序列查询的场景。
总结 - IoT Analytics 使用指南
AWS IoT Analytics 是通过托管管道实现 IoT 设备数据收集、预处理和分析的服务。四组件（通道、管道、数据存储、数据集）的无服务器配置、Lambda 自定义预处理、QuickSight 和 SageMaker 集成是其主要优势。适合已通过 IoT Core 收集设备数据但在构建分析基础设施方面有困难的场景。