نموذج السلسلة الزمنية في Azure Time Series Insights Gen2

إشعار

لن يتم دعم خدمة Time Series Insights (TSI) بعد مارس 2025. ضع في اعتبارك ترحيل بيئات TSI الحالية إلى حلول بديلة في أقرب وقت ممكن. لمزيد من المعلومات حول الإهمال والترحيل، تفضل بزيارة وثائقنا.

توضح هذه المقالة نموذج السلسلة الزمنية والقدرات وكيفية البدء في إنشاء وتحديث النماذج الخاصة بك في بيئة Azure Time Series Insights Gen2.

تلميح

• انتقل إلى بيئة العرض التوضيحي Contoso Wind Farm للحصول على مثال نموذج سلسلة زمنية مباشرة.
• تعرف على كيفية العمل مع نموذج السلسلة الزمنية باستخدام مستكشف Azure Time Series Insights.

الملخص

تقليديا، تفتقر البيانات التي يتم جمعها من أجهزة IoT إلى معلومات سياقية، ما يجعل من الصعب العثور على أدوات الاستشعار وتحليلها بسرعة. الدافع الرئيسي لنموذج السلسلة الزمنية هو تبسيط العثور على بيانات IoT أو Time Series وتحليلها. وهو يحقق هذا الهدف من خلال تمكين تنظيم بيانات السلاسل الزمنية وصيانتها وإثراءها للمساعدة في إعداد مجموعات البيانات الجاهزة للمستهلك للتحليقات.

السيناريو: فرن Contoso الذكي الجديد

ضع في اعتبارك السيناريو الوهمي لفرن Contoso الذكي. في هذا السيناريو، لنفترض أن كل فرن ذكي من Contoso يحتوي على خمسة أجهزة استشعار لدرجة الحرارة، واحدة لكل من أربع مواقد علوية وواحدة للفرن نفسه. حتى وقت قريب، أرسل كل مستشعر درجة حرارة Contoso بياناته وتخزينها وتصورها بشكل فردي. لمراقبة أجهزة المطبخ الخاصة بها، اعتمدت شركة Contoso على المخططات الأساسية، واحدة لكل جهاز استشعار فردي.

في حين أن Contoso كانت راضية عن البيانات الأولية وحل التصور، أصبحت العديد من القيود واضحة:

• أراد العملاء معرفة مدى حرارة الفرن العام عندما تكون معظم الشعلات العلوية قيد التشغيل. واجهت شركة Contoso صعوبة أكبر في تحليل وتقديم إجابة موحدة حول ظروف الفرن العام.
• أراد مهندسو Contoso التحقق من أن أفضل الموقد الذي يتم تشغيله في وقت واحد لن يؤدي إلى سحب طاقة غير فعال. كانت هناك صعوبة في الرجوع المتقاطع إلى أجهزة استشعار درجة الحرارة والجهد التي كانت مرتبطة ببعضها البعض وكيفية تحديد موقعها في المتجر.
• أراد فريق ضمان الجودة في Contoso تدقيق المحفوظات ومقارنتها بين إصدارين من أجهزة الاستشعار. كانت هناك صعوبة في تحديد البيانات التي تنتمي إلى إصدار المستشعر.

دون القدرة على هيكلة وتنظيم وتحديد نموذج السلسلة الزمنية للفرن الذكية الفوقية، يحتفظ كل مستشعر درجة حرارة بنقاط بيانات مفككة ومعزولة وأقل إعلامية. كان تحويل نقاط البيانات هذه إلى رؤى قابلة للتنفيذ أكثر صعوبة نظرا لأن كل مجموعة بيانات عاشت بشكل مستقل عن غيرها.

كشفت هذه القيود عن أهمية أدوات تجميع البيانات الذكية والتصور لمرافقة فرن Contoso الجديد:

• يثبت تصور البيانات أنه مفيد عندما تتمكن من إقران البيانات ودمجها في طريقة عرض ملائمة. مثال على ذلك هو إظهار مستشعرات الجهد جنبا إلى جنب مع مستشعرات درجة الحرارة.
• قد يكون من الصعب إدارة البيانات متعددة الأبعاد لعدة كيانات إلى جانب وظائف المقارنة والتكبير/التصغير والنطاق الزمني.

يوفر نموذج السلسلة الزمنية حلا مناسبا للعديد من السيناريوهات التي تمت مواجهتها في هذا المثال الوهمي:

• يلعب نموذج السلسلة الزمنية دورا حيويا في الاستعلامات والتنقل لأنه يحدد البيانات في سياقها من خلال السماح برسم المقارنات عبر النطاقات الزمنية وبين أنواع أجهزة الاستشعار والجهاز. (أ)
• يتم وضع البيانات في سياق إضافي لأن البيانات المستمرة في نموذج السلسلة الزمنية تحافظ على حسابات استعلام السلسلة الزمنية كمتغيرات وتعيد استخدامها في وقت الاستعلام.
• ينظم نموذج السلسلة الزمنية البيانات ويجمعها لتحسين قدرات المرئيات والإدارة. (ب)

الإمكانات الأساسية

بهدف جعل إدارة سياق السلاسل الزمنية أمرا بسيطا ومجهودا، يتيح نموذج السلسلة الزمنية الإمكانات التالية في Azure Time Series Insights Gen2. يساعدك على:

• تأليف وإدارة الحسابات أو الصيغ التي تستفيد من الوظائف العددية والعمليات التجميعية وما إلى ذلك.
• تعريف العلاقات بين الأصل والتابع لتمكين التنقل والبحث والمرجع.
• حدد الخصائص المقترنة بالمثيلات، وتعريفها كالحقول المثيلة، واستخدامها لإنشاء تسلسلات هرمية.

المكونات

يحتوي نموذج السلسلة الزمنية على ثلاثة مكونات أساسية:

• مثيلات نموذج السلسلة الزمنية
• التسلسلات الهرمية لنموذج السلسلة الزمنية
• أنواع نماذج السلسلة الزمنية

يتم دمج هذه المكونات لتحديد نموذج سلسلة زمنية وتنظيم بياناتك.

يمكن إنشاء نموذج سلسلة زمنية وإدارته من خلال مستكشف Azure Time Series Insights. يمكن إدارة إعدادات نموذج السلسلة الزمنية من خلال Model الإعدادات API.

مثيلات نموذج السلسلة الزمنية

مثيلات نموذج السلسلة الزمنية هي تمثيلات افتراضية للسلسلة الزمنية نفسها.

في معظم الحالات، يتم تعريف المثيلات بشكل فريد بواسطة deviceId أو assetId، والتي يتم حفظها كمعرفات سلسلة زمنية.

تحتوي المثيلات على معلومات وصفية مقترنة بها تسمى خصائص المثيل، مثل معرف السلسلة الزمنية والنوع والاسم والوصف والتسلسلات الهرمية وحقول المثيل. كحد أدنى، تتضمن خصائص المثيل معلومات التسلسل الهرمي.

حقول المثيل هي مجموعة من المعلومات الوصفية التي يمكن أن تتضمن قيما لمستوات التسلسل الهرمي، بالإضافة إلى الشركة المصنعة وعامل التشغيل وما إلى ذلك.

بعد تكوين مصدر حدث لبيئة Azure Time Series Insights Gen2، يتم اكتشاف المثيلات تلقائيا وإنشاءها في نموذج سلسلة زمنية. يمكن إنشاء المثيلات أو تحديثها عبر مستكشف Azure Time Series Insights باستخدام استعلامات نموذج السلسلة الزمنية.

يوفر العرض التوضيحي Contoso Wind Farm العديد من الأمثلة المباشرة.

خصائص المثيل

يتم تعريف المثيلات بواسطة timeSeriesId وtypeId والاسم والوصف و hierarchyIds و instanceFields. يعين كل مثيل إلى نوع واحد فقط، وتسلسل هرمي واحد أو أكثر.

الخاصية	‏‏الوصف
معرف timeSeries	المعرف الفريد للسلسلة الزمنية التي يرتبط بها المثيل. في معظم الحالات، يتم تعريف المثيلات بشكل فريد بواسطة خاصية مثل deviceId أو assetId. في بعض الحالات، يمكن استخدام معرف مركب أكثر تحديدا يجمع بين ما يصل إلى 3 خصائص.
معرف النوع	معرف السلسلة الفريدة الحساسة لحالة الأحرف لنوع نموذج السلسلة الزمنية المقترن بالمثيل. بشكل افتراضي، يتم إقران جميع المثيلات الجديدة المكتشفة بنوع افتراضي.
الاسم	خاصية الاسم اختيارية وحساسة لحالة الأحرف. إذا لم يكن الاسم متوفرا، فسيتم تعيينه افتراضيا إلى timeSeriesId. إذا تم توفير اسم، فإن timeSeriesId لا يزال متوفرا في البئر.
الوصف	وصف نصي للمثيل.
معرفات التسلسل الهرمي	تحديد التسلسلات الهرمية التي ينتمي إليها المثيل.
حقول المثيل	خصائص المثيل وأي بيانات ثابتة تعرف مثيلا. وهي تحدد قيم خصائص التسلسل الهرمي أو غير الهرمي مع دعم الفهرسة أيضا لتنفيذ عمليات البحث.

إشعار

يتم إنشاء التسلسلات الهرمية باستخدام حقول المثيل. يمكن إضافة حقول مثيل إضافية لتعريفات خصائص المثيل الإضافية.

المثيلات لها تمثيل JSON التالي:

{
  "timeSeriesId": ["PU2"],
  "typeId": "545314a5-7166-4b90-abb9-fd93966fa39b",
  "hierarchyIds": ["95f0a8d1-a3ef-4549-b4b3-f138856b3a12"],
  "description": "Pump #2",
  "instanceFields": {
    "Location": "Redmond",
    "Fleet": "Fleet 5",
    "Unit": "Pump Unit 3",
    "Manufacturer": "Contoso",
    "ScalePres": "0.54",
    "scaleTemp": "0.54"
  }
}

تلميح

بالنسبة لدعم إنشاء واجهة برمجة تطبيقات المثيل وقراءتها وتحديثها وحذفها (CRUD)، اقرأ مقالة استعلام البيانات ووثائق Rest لواجهة برمجة تطبيقات المثيل.

التسلسلات الهرمية لنموذج السلسلة الزمنية

تنظم التسلسلات الهرمية لنموذج السلسلة الزمنية المثيلات عن طريق تحديد أسماء الخصائص وعلاقاتها.

يمكنك تكوين تسلسلات هرمية متعددة في بيئة Azure Time Series Insights Gen2 معينة. يمكن تعيين مثيل نموذج السلسلة الزمنية إلى تسلسل هرمي واحد أو تسلسلات هرمية متعددة (علاقة متعدد إلى متعدد).

يعرض العرض التوضيحي Contoso Wind Farm مثيلا قياسيا والتسلسل الهرمي للنوع.

تعريف التسلسل الهرمي

يتم تعريف التسلسلات الهرمية بواسطة معرف التسلسل الهرمي والاسم والمصدر.

الخاصية	‏‏الوصف
المعرف	المعرف الفريد للتسلسل الهرمي، والذي يتم استخدامه، على سبيل المثال، عند تعريف مثيل.
الاسم	سلسلة تستخدم لتوفير اسم للتسلسل الهرمي.
المصدر	يحدد التدرج الهرمي أو المسار التنظيمي، وهو ترتيب أصل-تابع من أعلى لأسفل للتسلسل الهرمي الذي يريد المستخدمون إنشاؤه. حقول مثيل تعيين الخصائص الأصل-التابعة.

يتم تمثيل التسلسلات الهرمية في JSON على النحو التالي:

{
  "hierarchies": [
    {
      "id": "6e292e54-9a26-4be1-9034-607d71492707",
      "name": "Location",
      "source": {
        "instanceFieldNames": [
          "state",
          "city"
        ]
      }
    },
    {
      "id": "a28fd14c-6b98-4ab5-9301-3840f142d30e",
      "name": "ManufactureDate",
      "source": {
        "instanceFieldNames": [
          "year",
          "month"
        ]
      }
    }
  ]
}

في مثال JSON السابق:

• Location يحدد تسلسلا هرميا مع الأصل states والتابع cities. يمكن أن يكون لكل location منها عدة states، والتي بدورها يمكن أن يكون لها عدة cities.
• ManufactureDate يحدد تسلسلا هرميا مع الأصل year والتابع month. يمكن أن يكون لكل ManufactureDate منها عدة years، والتي بدورها يمكن أن يكون لها عدة months.

تلميح

بالنسبة لدعم إنشاء واجهة برمجة تطبيقات التسلسل الهرمي وقراءتها وتحديثها وحذفها (CRUD)، اقرأ مقالة استعلام البيانات ووثائق Hierarchy API REST.

مثال التسلسل الهرمي

ضع في اعتبارك مثالا حيث يحتوي التسلسل الهرمي H1 على buildingو floorroom و كجزء من تعريف instanceFieldNames الخاص به:

{
  "id": "aaaaaa-bbbbb-ccccc-ddddd-111111",
  "name": "H1",
  "source": {
    "instanceFieldNames": [
      "building",
      "floor",
      "room"
    ]
  }
}

نظرا لحقول المثيل المستخدمة في التعريف السابق والعديد من السلاسل الزمنية، تظهر سمات التسلسل الهرمي والقيم كما هو موضح في الجدول التالي:

معرف السلسلة الزمنية	حقول المثيل
معرف1	"المبنى" = "1000"، "الطابق" = "10"، "الغرفة" = "55"
المعرف 2	"المبنى" = "1000"، "الغرفة" = "55"
المعرف 3	"floor" = "10"
المعرف 4	"المبنى" = "1000"، "الطابق" = "10"
معرف 5	لم يتم تعيين أي من "المبنى" أو "الأرضية" أو "الغرفة".

يتم عرض Time Series ID1 وID4 كجزء من التسلسل الهرمي H1 في Azure Time Series Insights Explorer لأنهما قاما بتعريف معلمات البناء والأرضية والغرفة وترتيبها بشكل صحيح.

يتم تصنيف الآخرين ضمن مثيلات غير متناسقة لأنها لا تتوافق مع التسلسل الهرمي للبيانات المحددة.

أنواع نماذج السلسلة الزمنية

تساعدك أنواع نماذج السلسلة الزمنية على تحديد المتغيرات أو الصيغ لإجراء الحسابات. ترتبط الأنواع بمثيل معين.

يمكن أن يحتوي النوع على متغير واحد أو أكثر. على سبيل المثال، قد يكون مثيل نموذج السلسلة الزمنية من نوع أداة استشعار درجة الحرارة، والذي يتكون من متغيرات متوسط درجة الحرارة، والحد الأدنى لدرجة الحرارة، ودرجة الحرارة القصوى.

يتصور العرض التوضيحي Contoso Wind Farm العديد من أنواع نماذج السلسلة الزمنية المقترنة بمثيلاتها الخاصة.

تلميح

بالنسبة إلى دعم إنشاء واجهة برمجة تطبيقات الأنواع وقراءتها وتحديثها وحذفها (CRUD)، اقرأ مقالة استعلام البيانات ووثائق Rest لواجهة برمجة تطبيقات النوع.

خصائص النوع

يتم تعريف أنواع نماذج السلسلة الزمنية حسب المعرف والاسم والوصف والمتغيرات.

الخاصية	‏‏الوصف
المعرف	معرف السلسلة الفريدة الحساسة لحالة الأحرف للنوع.
الاسم	سلسلة تستخدم لتوفير اسم للنوع.
الوصف	وصف سلسلة للنوع.
من المتغيرات	حدد المتغيرات المقترنة بالنوع.

تتوافق الأنواع مع مثال JSON التالي:

{
  "types": [
    {
      "id": "1be09af9-f089-4d6b-9f0b-48018b5f7393",
      "name": "DefaultType",
      "description": "Default type",
      "variables": {
        "EventCount": {
          "kind": "aggregate",
          "value": null,
          "filter": null,
          "aggregation": {
            "tsx": "count()"
          }
        },
        "Interpolated Speed": {
          "kind": "numeric",
          "value": {
              "tsx": "$event['Speed-Sensor'].Double"
          },
          "filter": null,
          "interpolation": {
              "kind": "step",
              "boundary": {
                  "span": "P1D"
              }
          },
          "aggregation": {
              "tsx": "right($value)"
          }
        }
      }
    }
  ]
}

يمكن أن تحتوي أنواع نماذج السلسلة الزمنية على العديد من المتغيرات التي تحدد قواعد الصيغة والحساب على الأحداث. اقرأ المزيد حول كيفية تعريف متغيرات نموذج السلسلة الزمنية

الخطوات التالية

• اقرأ الوثائق المرجعية لنموذج السلسلة الزمنية لمزيد من المعلومات حول كيفية تحرير النموذج عبر واجهات برمجة التطبيقات.

• استكشاف الصيغ والحسابات التي يمكنك إنشاؤها باستخدام متغيرات نموذج السلسلة الزمنية

• تعرف على الاستعلام عن البيانات في Azure Time Series Insights Gen2