原标题：AWS IoT分析服务GA登场，内建分析模型还能视觉化呈现结果

最近AWS于自家的官网上宣布分析服务AWS△IoT△Analytics推出正式版了，能分析IoT装置收集的资料，通过分析服务来整理、处理、收集、储存和分析大量的数据。

AWS△IoT分析服务近来也根据用户的回馈意见，新增了多项功能，包含通过BatchPutMessage△API处理外部来源的资料、储存的资料新增数据取回的机制、重新处理现有的数据、预览分析结果的Pipeline，以及利用SampleChannelData△API预览多个通道的讯息等功能。

在准备资料的部分，可借由通道（Channel）将IoT装置的数据收集至分析服务中，可接受Binary和JSON的格式讯息，再借由Pipeline导入由通道收集的资料，一步一步处理数据，像是过滤属性、新增或删除栏位、加入Lambda的功能等，接着将资料输出到数据储存服务（Data△Store），数据储存服务可提供用户查找经过优化的IoT资料，再将用户请求（Query）的结果输出到资料集（Dataset）。

接着则进入资料分析的阶段，资料集类似SQL资料库，用户能够根据请求创造资料集，可以手动产生资料集，或是设定定期的排程。

而Notebooks则是整合了Jupyter△Notebooks，让用户可以通过自己的程式码，或是建立的机器学习模型来分析数据。AWS△IoT的分析服务提供多个Notebook模板，内建常见的IoT分析模型，像是Predictive△Maintenance、Anomaly△Detection、Fleet△Segmentation和Forecasting。除此之外，AWS还通过的Quicksight服务将资料分析结果视觉化，方便用户检视资料分析的结果。

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