případy použití Azure Time Series Insights Gen2

  • Článek

Poznámka

Služba Time Series Insights (TSI) už nebude po březnu 2025 podporována. Zvažte migraci stávajících prostředí TSI na alternativní řešení co nejdříve. Další informace o vyřazení a migraci najdete v naší dokumentaci.

Tento článek shrnuje několik běžných případů použití Azure Time Series Insights Gen2. Doporučení v tomto článku slouží jako výchozí bod pro vývoj aplikací a řešení s Azure Time Series Insights Gen2.

Konkrétně tento článek odpovídá na následující otázky:

Přehled těchto scénářů použití je popsán v následujících částech.

Úvod

Azure Time Series Insights Gen2 je ucelená nabídka platformy jako služby. Používá se ke shromažďování, zpracování, ukládání, analýze a dotazování vysoce kontextově optimalizovaných dat IoT optimalizovaných pro časové řady. Je ideální pro ad hoc zkoumání dat a provozní analýzu. Azure Time Series Insights Gen2 je jedinečně rozšiřitelná a přizpůsobená nabídka služeb, která splňuje široké potřeby průmyslových nasazení IoT.

Zkoumání dat a detekce vizuálních anomálií

Okamžitě prozkoumejte a analyzujte miliardy událostí, abyste mohli odhalit anomálie a objevit skryté trendy v datech. Azure Time Series Insights Gen2 poskytuje výkon téměř v reálném čase pro analytické úlohy IoT a DevOps.

Průzkumník dat

Většina zákazníků souhlasí s tím, že jednou ze nejdůležitějších funkcí Azure Time Series Insights Gen2 je minimální doba potřebná k získání přehledu:

  • Azure Time Series Insights Gen2 nevyžaduje žádnou počáteční přípravu dat.
  • Rychle vás připojí k miliardám událostí v Azure IoT Hub nebo Azure Event Hubs instancích v řádu minut.
  • Po připojení můžete vizualizovat a analyzovat miliardy událostí, abyste mohli odhalit anomálie a objevit skryté trendy v datech.

Azure Time Series Insights Gen2 je intuitivní a snadno se používá. S daty můžete pracovat bez psaní jediného řádku kódu. Nemusíte se také učit žádný nový jazyk, i když Azure Time Series Insights Gen2 poskytuje podrobný dotazovací jazyk založený na textu pro pokročilé uživatele, kteří znají SQL. Poskytuje také průzkum výběru a kliknutí pro nováčky.

Zákazníci můžou rychle diagnostikovat problémy související s prostředky. Můžou provést analýzu DevOps, aby se dostali k původní příčině chyby v řešení IoT. V rámci svých iniciativ v oblasti datových věd také můžou identifikovat oblasti, které mají označit příznakem pro další šetření.

Existují tři primární způsoby interakce s daty uloženými v Azure Time Series Insights Gen2:

  • Prvním a nejsnadnějším způsobem, jak začít, je Azure Time Series Insights Gen2 Explorer. Můžete ho použít k rychlé vizualizaci všech dat IoT na jednom místě. Poskytuje nástroje, jako je heat mapa, které vám pomůžou odhalit anomálie v datech. Poskytuje také perspektivní zobrazení. Slouží k porovnání až čtyř zobrazení z jednoho nebo více prostředí Azure Time Series Insights Gen2 na jednom řídicím panelu. Řídicí panel poskytuje zobrazení dat časových řad napříč všemi vašimi umístěními. Přečtěte si další informace o Azure Time Series Insights Gen2 Exploreru. Pokud chcete naplánovat své prostředí, přečtěte si článek plánování Azure Time Series Insights Gen2.

  • Druhým způsobem, jak začít, je použít sadu JavaScript SDK k rychlému vkládání výkonných grafů a grafů do webové aplikace. S několika řádky kódu můžete vytvářet výkonné dotazy. Slouží k naplnění spojnicových grafů, výsečových grafů, pruhových grafů, heat map, datových mřížek a dalších. Všechny tyto prvky existují automaticky pomocí sady SDK. Sada SDK také abstrahuje rozhraní API dotazů Azure Time Series Insights Gen2. Můžete je použít k vytváření predikátů podobných SQL a dotazovat se na data, která chcete zobrazit na řídicím panelu. V případě hybridních prezentačních řešení nabízí Azure Time Series Insights Gen2 parametrizované adresy URL. Poskytují bezproblémové spojovací body s Azure Time Series Insights Gen2 Explorerem pro podrobné informace o datech.

  • Třetím způsobem, jak začít, je použití výkonných rozhraní API k dotazování dat uložených v Azure Time Series Insights Gen2. Azure Time Series Insights Gen2 má dočasné operátory, jako fromjsou , tofirst, a last. Obsahuje agregace a transformace, jako averagejsou , sum, min, max, time-weighted average, , time-weighted sumatd. Umožňuje také filtrování, aritmetické a logické operátory, skalární funkce atd. Všechny tyto operátory umožňují podřízeným aplikacím rychle najít zajímavé trendy a vzory ve vašich datech. Použijte je k naplnění vizualizací v domácnostech, abyste mohli odhalit anomálie.

Provozní analýza a řízení efektivity procesů

Pomocí Azure Time Series Insights Gen2 můžete monitorovat stav, využití a výkon zařízení ve velkém měřítku a měřit provozní efektivitu. Azure Time Series Insights Gen2 pomáhá spravovat různorodé a nepředvídatelné úlohy IoT bez obětování výkonu příjmu dat nebo dotazů.

Snímek obrazovky znázorňující I o T zařízení / data aplikací, zpracování datových proudů, provozní efektivitu, inteligenci / přehledy a pokročilé analýzy v Azure Time Series Insights Gen2

Streamování a průběžné zpracování dat pocházejících z provozních procesů může úspěšně transformovat všechny firmy, pokud jsou v kombinaci se správnou technologií nebo řešením. Tato řešení jsou často kombinací více systémů. Umožňují zkoumání a analýzu dat, která se neustále mění, zejména v oblasti IoT, a sdílejí společný vzor.

Tyto vzory často začínají platformami s podporou IoT, které ingestují miliardy událostí ze zařízení a senzorů, které pokrývají různá národní prostředí. Tyto systémy zpracovávají a analyzují streamovaná data a odvozují tak přehledy a akce v reálném čase. Data se obvykle archivují do teplého a studeného úložiště pro téměř v reálném čase a dávkové analýzy.

Shromážděná data procházejí řadou zpracování, aby se vyčistila a kontextizovala pro podřízené scénáře dotazování a analýzy. Azure nabízí bohaté služby, které je možné použít ve scénářích IoT, jako je údržba a výroba prostředků. Mezi tyto služby patří Azure Time Series Insights Gen2, IoT Hub, Event Hubs, Azure Stream Analytics, Azure Functions, Azure Logic Apps, Azure Databricks, Azure Machine Learning a Power BI.

Architekturu řešení je možné dosáhnout následujícím způsobem:

  • Ingestování dat prostřednictvím služby IoT Hub nebo Event Hubs pro zajištění nejlepšího zabezpečení, propustnosti a latence ve své třídě.
  • Provádění zpracování a výpočtů dat Trychtýřová ingestované data prostřednictvím služeb, jako jsou Stream Analytics, Logic Apps a Azure Functions. Služba, kterou použijete, závisí na konkrétních potřebách zpracování dat.
  • Vypočítané signály z kanálu zpracování se odsílají do Azure Time Series Insights Gen2 za účelem ukládání a analýzy.

Azure Time Series Insights Gen2 nabízí průzkum dat téměř v reálném čase a přehledy historických dat založené na prostředcích. V závislosti na vašich obchodních potřebách můžou úlohy MapReduce a Hive běžet na datech uložených v Azure Time Series Insights Gen2 připojením Azure Time Series Insights Gen2 ke službě Azure HDInsight. Data uložená v Azure Time Series Insights Gen2 jsou k dispozici power BI a dalším zákaznickým aplikacím prostřednictvím rozhraní API pro veřejné dotazy na surface Azure Time Series Insights Gen2. Tato data se dají použít pro scénáře hloubkové obchodní analýzy a provozní analýzy.

Pokročilé analýzy

Integrace s pokročilými analytickými službami, jako jsou Machine Learning a Azure Databricks. Azure Time Series Insights Gen2 ingresuje nezpracovaná data z milionů zařízení. Přidává kontextová data, která mohou být bez problémů využívána sadou analytických služeb Azure.

Analýzy

Pokročilé analýzy a strojové učení spotřebovávají a zpracovávají velké objemy dat. Tato data se používají k rozhodování na základě dat a provádění prediktivní analýzy. V případech použití IoT se pokročilé analytické algoritmy učí z dat shromážděných z milionů zařízení. Tato zařízení přenášejí data několikrát za sekundu. Data shromážděná ze zařízení IoT jsou nezpracovaná. Chybí kontextové informace, jako je poloha zařízení a jednotka čtení ze senzoru. V důsledku toho je obtížné přímo využívat nezpracovaná data pro pokročilé analýzy.

Azure Time Series Insights Gen2 překlenuje mezeru mezi daty IoT a pokročilými analýzami dvěma jednoduchými a nákladově efektivními způsoby:

  • Nejprve Azure Time Series Insights Gen2 shromažďuje nezpracovaná telemetrická data z milionů zařízení pomocí IoT Hub. Rozšiřuje data o kontextové informace a transformuje data do formátu parquet. Tento formát se může snadno integrovat s dalšími pokročilými analytickými službami, jako jsou Machine Learning, Azure Databricks a aplikace třetích stran.

    Azure Time Series Insights Gen2 může sloužit jako zdroj pravdy pro všechna data v organizaci. Vytvoří centrální úložiště pro úlohy podřízené analýzy, které se mají využívat. Vzhledem k tomu, že Azure Time Series Insights Gen2 je služba úložiště téměř v reálném čase, můžou se pokročilé analytické modely průběžně učit z příchozích telemetrických dat IoT. V důsledku toho mohou modely provádět přesnější předpovědi.

  • Za druhé je možné výstupy modelů strojového učení a predikcí předávat do Azure Time Series Insights Gen2, aby bylo možné vizualizovat a ukládat jejich výsledky. Tento postup pomáhá organizacím optimalizovat a vylepšovat jejich modely. Azure Time Series Insights Gen2 usnadňuje vizualizaci streamovaných telemetrických dat ve stejné rovině jako výstupy natrénovaného modelu. Pomáhá tak týmům datových věd odhalit anomálie a identifikovat vzory.

Další kroky