Share via

حالات استخدام Azure Time Series Insights Gen2

  • مقالة

ملاحظة

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.

تلخص هذه المقالة العديد من حالات الاستخدام الشائعة ل Azure Time Series Insights Gen2. تعمل التوصيات الواردة في هذه المقالة كنقطة بداية لتطوير تطبيقاتك وحلولك باستخدام Azure Time Series Insights Gen2.

على وجه التحديد، تجيب هذه المقالة على الأسئلة التالية:

يتم وصف نظرة عامة على سيناريوهات الاستخدام هذه في الأقسام التالية.

مقدمة

Azure Time Series Insights Gen2 هو عرض شامل للنظام الأساسي كخدمة. يتم استخدامه لجمع ومعالجة وتخزين وتحليل والاستعلام عن بيانات مقياس IoT ذات السياق العالي والمحسنة للسلسلة الزمنية. وهو مثالي لاستكشاف البيانات المخصصة وتحليلها التشغيلي. Azure Time Series Insights Gen2 هو عرض خدمة مخصص قابل للتوسعة بشكل فريد يلبي الاحتياجات الواسعة لعمليات توزيع IoT الصناعية.

استكشاف البيانات واكتشاف الحالات الشاذة البصرية

استكشاف وتحليل مليارات الأحداث على الفور لاكتشاف الحالات الشاذة واكتشاف الاتجاهات المخفية في بياناتك. يوفر Azure Time Series Insights Gen2 أداء شبه فوري لأحمال عمل تحليل IoT وDevOps.

مستكشف البيانات

يتفق معظم العملاء على أن الحد الأدنى من الوقت المطلوب للحصول على نتيجة تحليلات هو أحد ميزات الخروج من Azure Time Series Insights Gen2:

  • لا يتطلب Azure Time Series Insights Gen2 إعداد بيانات مقدما.
  • يعمل بسرعة لتوصيلك بمليارات الأحداث في Azure IoT Hub أو مثيلات Azure Event Hubs في دقائق.
  • بمجرد الاتصال، يمكنك تصور وتحليل مليارات الأحداث لاكتشاف الحالات الشاذة واكتشاف الاتجاهات المخفية في بياناتك.

يعد Azure Time Series Insights Gen2 بديهيا وسهل الاستخدام. يمكنك التفاعل مع بياناتك دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. لا توجد أيضا لغة جديدة يطلب منك تعلمها، على الرغم من أن Azure Time Series Insights Gen2 يوفر لغة استعلام دقيقة تستند إلى النص للمستخدمين المتقدمين المطلعين على SQL. كما يوفر استكشاف التحديد والنقر للمبتدئين.

يمكن للعملاء الاستفادة من السرعة لتشخيص المشكلات المتعلقة بالأصول بسرعة. يمكنهم إجراء تحليل DevOps للوصول إلى السبب الجذري للخطأ في حل IoT. كما يمكنهم تحديد المجالات التي يجب وضع علامة عليها لمزيد من التحقيق كجزء من مبادرات علوم البيانات الخاصة بهم.

هناك ثلاث طرق أساسية للتفاعل مع البيانات المخزنة في Azure Time Series Insights Gen2:

  • الطريقة الأولى والأسهل للبدء هي مع مستكشف Azure Time Series Insights Gen2. يمكنك استخدامه لتصور جميع بيانات IoT بسرعة في مكان واحد. يوفر أدوات مثل خريطة التمثيل اللوني لمساعدتك في اكتشاف الحالات الشاذة في بياناتك. كما يوفر طريقة عرض منظور. استخدمه لمقارنة ما يصل إلى أربع طرق عرض من بيئات Azure Time Series Insights Gen2 واحدة أو أكثر في لوحة معلومات واحدة. تمنحك لوحة المعلومات طريقة عرض لبيانات السلسلة الزمنية عبر جميع مواقعك. تعرف على المزيد حول مستكشف Azure Time Series Insights Gen2. لتخطيط بيئتك، اقرأ تخطيط Azure Time Series Insights Gen2.

  • الطريقة الثانية للبدء هي استخدام JavaScript SDK لتضمين المخططات والرسوم البيانية القوية بسرعة في تطبيق الويب الخاص بك. باستخدام بضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية، يمكنك تأليف استعلامات قوية. استخدمها لملء المخططات الخطية والمخططات الدائرية والمخططات الشريطية وخرائط التمثيل اللوني وشبكات البيانات والمزيد. توجد جميع هذه العناصر خارج الصندوق باستخدام SDK. يقوم SDK أيضا بتجريد واجهات برمجة تطبيقات استعلام Azure Time Series Insights Gen2. يمكنك استخدامها لتأليف دالات تقييم تشبه SQL للاستعلام عن البيانات التي تريد إظهارها على لوحة معلومات. بالنسبة لحلول طبقة العرض التقديمي المختلطة، يوفر Azure Time Series Insights Gen2 عناوين URL ذات معلمات. وهي توفر نقاط اتصال سلسة مع مستكشف Azure Time Series Insights Gen2 للتعمق في البيانات.

  • الطريقة الثالثة للبدء هي استخدام واجهات برمجة التطبيقات القوية للاستعلام عن البيانات المخزنة في Azure Time Series Insights Gen2. يحتوي Azure Time Series Insights Gen2 على عوامل تشغيل زمنية مثل fromو tofirstو وlast. يحتوي على تجميعات وتحويلات مثل averageو sumو minmaxو time-weighted averagetime-weighted sumوما إلى ذلك. كما يسمح بالتصفية، والعوامل الحسابية وال boolean، والوظائف العددية، وما إلى ذلك. تمكن جميع عوامل التشغيل هذه تطبيقات انتقال البيانات من الخادم من العثور بسرعة على اتجاهات وأنماط مثيرة للاهتمام في بياناتك. استخدمها لملء المرئيات المحلية لاكتشاف الحالات الشاذة.

التحليل التشغيلي وكفاءة العملية الدافعة

استخدم Azure Time Series Insights Gen2 لمراقبة صحة المعدات واستخدامها وأدائها على نطاق واسع وقياس الكفاءة التشغيلية. يساعد Azure Time Series Insights Gen2 على إدارة أحمال عمل IoT المتنوعة وغير المتوقعة دون التضحية بأداء الاستيعاب أو الاستعلام.

تظهر لقطة الشاشة أجهزة I o T / بيانات التطبيق ومعالجة الدفق والكفاءة التشغيلية والذكاء / الرؤى والتحليلات المتقدمة في Azure Time Series Insights Gen2.

يمكن أن يؤدي دفق البيانات الواردة من العمليات التشغيلية ومعالجتها المستمرة إلى تحويل أي عمل بنجاح إذا تم دمجه مع التكنولوجيا أو الحل المناسب. غالبا ما تكون هذه الحلول مزيجا من أنظمة متعددة. فهي تمكن استكشاف البيانات التي تتغير باستمرار وتحليلها، خاصة في مجال إنترنت الأشياء، وتشترك في نمط مشترك.

غالبا ما تبدأ هذه الأنماط بالأنظمة الأساسية التي تدعم IoT التي تبتليت بمليارات الأحداث من الأجهزة وأجهزة الاستشعار التي تمتد عبر مختلف الإعدادات المحلية. تعالج هذه الأنظمة البيانات المتدفقة وتحللها لاشتقاق رؤى وإجراءات في الوقت الحقيقي. عادة ما يتم أرشفة البيانات إلى مخزن دافئ وبارد لتحليلات الدفعات في الوقت الفعلي تقريبا.

تمر البيانات التي يتم جمعها بسلسلة من المعالجة لتنظيفها ووضعها في سياقها للاستعلام عن انتقال البيانات من الخادم وسيناريوهات التحليلات. يقدم Azure خدمات غنية يمكن تطبيقها على سيناريوهات IoT مثل صيانة الأصول والتصنيع. تتضمن هذه الخدمات Azure Time Series Insights Gen2 وIoT Hub ومراكز الأحداث وAzure Stream Analytics وAzure Functions وAzure Logic Apps وAzure Databricks والتعلم الآلي من Azure وPower BI.

يمكن تحقيق بنية الحل بالطريقة التالية:

  • استيعاب البيانات عبر IoT Hub أو مراكز الأحداث للحصول على أفضل مستوى من الأمان ومعدل النقل وا لزمن الانتقال.
  • إجراء معالجة البيانات والحسابات. قمع البيانات التي تم استيعابها من خلال خدمات مثل Stream Analytics وLogic Apps وAzure Functions. تعتمد الخدمة التي تستخدمها على احتياجات معالجة البيانات المحددة.
  • يتم دفع الإشارات المحسوبة من البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية للمعالجة إلى Azure Time Series Insights Gen2 لتخزينها وتحليلاتها.

يوفر Azure Time Series Insights Gen2 استكشاف البيانات في الوقت الحقيقي تقريبا ونتائج التحليلات المستندة إلى الأصول على البيانات التاريخية. اعتمادا على احتياجات عملك، يمكن تشغيل وظائف MapReduce وHive على البيانات المخزنة في Azure Time Series Insights Gen2 عن طريق توصيل Azure Time Series Insights Gen2 ب Azure HDInsight. تتوفر البيانات المخزنة في Azure Time Series Insights Gen2 ل Power BI وتطبيقات العملاء الأخرى عبر واجهات برمجة تطبيقات استعلام Surface العامة Azure Time Series Insights Gen2. يمكن استخدام هذه البيانات لسيناريوهات المعلومات المهنية والتشغيلية العميقة.

التحليلات المتقدمة

التكامل مع خدمات التحليلات المتقدمة مثل التعلم الآلي وAzure Databricks. يقوم Azure Time Series Insights Gen2 بإدخال البيانات الأولية من ملايين الأجهزة. يضيف بيانات سياقية يمكن استهلاكها بسلاسة بواسطة مجموعة من خدمات تحليلات Azure.

التحليلات

تستهلك التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات وتعالجها. تستخدم هذه البيانات لاتخاذ قرارات تستند إلى البيانات وإجراء تحليل تنبؤي. في حالات استخدام إنترنت الأشياء، تتعلم خوارزميات التحليلات المتقدمة من البيانات التي تم جمعها من ملايين الأجهزة. تنقل هذه الأجهزة البيانات عدة مرات كل ثانية. البيانات التي تم جمعها من أجهزة IoT هي بيانات أولية. ويفتقر إلى معلومات سياقية مثل موقع الجهاز ووحدة قراءة المستشعر. ونتيجة لذلك، من الصعب استهلاك البيانات الأولية مباشرة للتحليات المتقدمة.

يسد Azure Time Series Insights Gen2 الفجوة بين بيانات IoT والتحليلات المتقدمة بطريقتين بسيطتين وفعالتين من حيث التكلفة:

  • أولا، يجمع Azure Time Series Insights Gen2 بيانات تتبع الاستخدام الأولية من ملايين الأجهزة باستخدام IoT Hub. يثري البيانات بالمعلومات السياقية ويحول البيانات إلى تنسيق parquet. يمكن أن يتكامل هذا التنسيق بسهولة مع خدمات التحليلات المتقدمة الأخرى، مثل التعلم الآلي وAzure Databricks وتطبيقات الجهات الخارجية.

    يمكن أن تعمل Azure Time Series Insights Gen2 كمصدر للحقيقة لجميع البيانات عبر المؤسسة. ينشئ مستودعا مركزيا لأحمال عمل تحليلات انتقال البيانات من الخادم لاستهلاكها. نظرا لأن Azure Time Series Insights Gen2 هي خدمة تخزين قريبة من الوقت الحقيقي، يمكن لنماذج التحليلات المتقدمة التعلم باستمرار من بيانات تتبع الاستخدام الواردة ل IoT. ونتيجة لذلك، يمكن للنماذج إجراء تنبؤات أكثر دقة.

  • ثانيا، يمكن تغذية إخراج نماذج التعلم الآلي والتنبؤ في Azure Time Series Insights Gen2 لتصور نتائجها وتخزينها. يساعد هذا الإجراء المؤسسات على تحسين نماذجها وتعديلها. يجعل Azure Time Series Insights Gen2 من السهل تصور بيانات تتبع الاستخدام المتدفقة على نفس مستوى مخرجات النموذج المدرب. بهذه الطريقة، يساعد فرق علوم البيانات على اكتشاف الحالات الشاذة وتحديد الأنماط.

الخطوات التالية