AWS IoT SiteWise annonce un nouveau niveau de stockage pour les données industrielles

AWS IoT SiteWise prend désormais en charge le stockage à chaud, un niveau de stockage entièrement géré qui permet aux clients de stocker et d’accéder facilement et en toute sécurité aux données industrielles nécessaires aux cas d’utilisation analytiques tels que les tableaux de bord de business intelligence et les applications d’apprentissage automatique. Le niveau de stockage à chaud permet aux clients de conserver de grandes quantités de données historiques à un coût de stockage par Go proche d’Amazon S3. Les données stockées dans le niveau chaud sont optimisées pour la récupération à l’aide de l’API de requête AWS IoT SiteWise.

Combinés, les niveaux de stockage chaud, chaud et froid d’AWS IoT SiteWise offrent la flexibilité nécessaire pour prendre en charge plusieurs cas d’utilisation tout en équilibrant performances et rentabilité. Le niveau de stockage à chaud est optimisé pour les données fréquemment consultées, avec une faible latence d’écriture en lecture pour les applications en temps réel telles que les tableaux de bord interactifs. Le nouveau niveau de stockage à chaud est conçu pour un stockage rentable des données historiques, optimisé pour récupérer de gros volumes de données avec une latence d’écriture-lecture moyenne. Le niveau de stockage froid utilise un compartiment Amazon S3 pour stocker les données rarement utilisées. Les clients peuvent activer le nouveau niveau tiède via la configuration du stockage AWS IoT SiteWise dans la console ou via AWS CLI. Pour améliorer les performances des requêtes et la rentabilité, les clients peuvent définir des périodes de rétention pour le stockage chaud et tiède. AWS IoT SiteWise déplace automatiquement les données entre les niveaux de stockage en fonction des périodes de conservation définies.

Cette fonctionnalité est disponible dans toutes les régions où AWS IoT SiteWise est disponible.

AWS IoT SiteWise est un service géré qui facilite la collecte, le stockage, l’organisation et l’analyse des données provenant d’équipements industriels à grande échelle. Pour en savoir plus, veuillez consulter le guide du développeur.