Was ist Azure Time Series Insights (Vorschauversion)?What is Azure Time Series Insights Preview?

Azure Time Series Insights (Vorschauversion) ist ein End-to-End-PaaS-Angebot (Platform-as-a-Service).Azure Time Series Insights Preview is an end-to-end platform-as-a-service (PaaS) offering. Sie können damit Daten auf IoT-Niveau (Internet der Dinge) sammeln, verarbeiten, speichern, analysieren und abfragen – Daten, die stark kontextualisiert und für Zeitreihen optimiert sind.You can use it to collect, process, store, analyze, and query data at Internet of Things (IoT) scale--data that's highly contextualized and optimized for time series.

Time Series Insights ist für die Ad-hoc-Datenuntersuchungen und Betriebsanalyse konzipiert.Time Series Insights is designed for ad hoc data exploration and operational analysis. Hierbei handelt es sich um ein speziell erweiterbares und angepasstes Dienstangebot, das für die weit reichenden Anforderungen von IoT-Bereitstellungen in der Industrie konzipiert ist.It's an extensible and customized service offering that meets the broad needs of industrial IoT deployments.

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Weitere Informationen zur Vorschauversion von Azure Time Series Insights.Learn more about Azure Time Series Insights Preview.

Definition von IoT-DatenDefinition of IoT data

Industrielle IoT-Daten in ressourcenintensiven Unternehmen weisen aufgrund der Vielfalt der Geräte und Sensoren in einer Industrieumgebung oft keine strukturelle Konsistenz auf.Industrial IoT data in asset-intensive organizations often lacks structural consistency due to the varied nature of devices and sensors in an industrial setting. Daten aus diesen Datenströme weisen erhebliche Lücken und gelegentlich beschädigte Signale sowie fehlerhafte Messwerte auf.Data from these streams are characterized by significant gaps, and sometimes corrupted messages, and false readings. IoT-Daten sind häufig im Kontext zusätzlicher Daten sinnvoll, die von Erstanbieterquellen wie CRM oder ERP stammen, die den Kontext für End-to-End-Workflows hinzufügen.IoT data is often meaningful in the context of additional data inputs that come from first-party or third sources, such as CRM or ERP that add context for end-to-end workflows. Eingaben aus Datenquellen von Drittanbietern (z. B. Wetterdaten) können helfen, Telemetriedatenströme in einer bestimmten Installation zu erweitern.Inputs from third-party data sources such as weather data can help augment telemetry streams in a given installation.

All dies bedeutet, dass nur ein Bruchteil der Daten für betriebliche und geschäftliche Zwecke verwendet wird und die Analyse eine Kontextualisierung erfordert.All this implies, only a fraction of the data gets used for operational and business purposes, and analysis requires contextualization. Industrielle Daten werden oft für eine detaillierte Analyse über einen längeren Zeitraum historisiert, um Trends zu verstehen und zu korrelieren.Industrial data is often historicized for in-depth analysis over longer time spans to understand and correlate trends. Erfasste IoT-Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, setzt voraus:Turning collected IoT data into actionable insights requires:

  • Datenverarbeitung zum Bereinigen, Filtern, Interpolieren, Transformieren und Aufbereiten von Daten für die Analyse.Data processing to clean, filter, interpolate, transform, and prepare data for analysis.
  • Eine Struktur, damit eine Navigation durch die Daten möglich ist und diese verstanden werden können, d. h. für die Normalisierung und Kontextualisierung der Daten.A structure to navigate through and understand the data, that is, to normalize and contextualize the data.
  • Kostengünstige Speicherung zur langen bzw. endlosen Aufbewahrung von verarbeiteten (oder abgeleiteten) Daten und Rohdaten.Cost-effective storage for long or infinite retention of processed (or derived) data and raw data.

Diese Daten bieten konsistente, umfassende, aktuelle und korrekte Informationen für Geschäftsanalysen und -berichte.Such data provides consistent, comprehensive, current, and correct information for business analysis and reporting.

Die folgende Abbildung zeigt einen typischen IoT-Datenfluss.The following image shows a typical IoT data flow.

IoT-DatenflussIoT data flow

Azure Time Series Insights für industrielle IoT-DatenAzure Time Series Insights for industrial IoT

Die IoT-Landschaft ist vielfältig, mit Kunden aus den verschiedensten Branchen wie Fertigung, Autoindustrie, Energie, Versorgung, intelligente Gebäude und Beratung.The IoT landscape is diverse with customers spanning a variety of industry segments including manufacturing, automotive, energy, utilities, smart buildings, and consulting. In diesem breiten Spektrum des industriellen IoT-Markts entwickeln sich weiterhin cloudbasierte Lösungen, die umfassende Analysen für umfangreiche IoT-Daten anbieten.Across this broad range of industrial IoT market, cloud-native solutions that provide comprehensive analytics targeted at large-scale IoT data are still evolving.

Azure Time Series Insights bedient diese Marktanforderungen, indem es eine schlüsselfertige, durchgängige IoT-Analyselösung mit umfangreicher semantischer Modellierung zur Kontextualisierung von Zeitreihendaten, ressourcenbasierten Erkenntnissen und einer erstklassigen Benutzererfahrung für Ermittlung, Trendanalyse, Anomalieerkennung und Operational Intelligence bietet.Azure Time Series Insights addresses this market need by providing a turnkey, end-to-end IoT analytics solution with rich semantic modeling for contextualization of time series data, asset-based insights, and best-in-class user experience for discovery, trending, anomaly detection and operational intelligence.

Als umfassende operative Analyseplattform in Kombination mit unseren interaktiven Funktionen zur Datenuntersuchung können Sie Time Series Insights zum Ableiten eines höheren Nutzens aus Daten verwenden, die über IoT-Ressourcen erfasst wurden.A rich operational analytics platform combined with our interactive data exploration capabilities, you can use Time Series Insights to derive more value out of data collected from IoT assets. Die Vorschau unterstützt:The preview offering supports:

  • Mehrschichtige Speicherlösung mit Unterstützung von „warmen“ und „kalten“ Analysen, die dem Kunden die Möglichkeit bietet, Daten für interaktive Analysen anhand „warmer“ Daten sowie Operational Intelligence über historische Daten, die über Jahrzehnte erfasst wurden, zwischen „warm“ und „kalt“ zu leiten.Multi-layered storage solution with warm and cold analytics support providing customers the option to route data between warm and cold for interactive analytics over warm data as well as operational intelligence over decades of historical data.

    • Eine hochgradig interaktive, „warme“ Analyselösung zur Durchführung häufiger und umfangreicher Abfragen über kürzere Zeiträume hinweg.A highly interactive warm analytics solution to perform frequent, and large number of queries over shorter time span data
    • Ein skalierbarer, leistungsstarker und kostenoptimierter Zeitreihen-Data Lake auf Basis von Azure Storage, der es Kunden ermöglicht, Zeitreihendaten aus mehreren Jahren in Sekundenschnelle zu erfassen.A scalable, performant, and cost optimized time series data lake based on Azure Storage allowing customers to trend years’ worth of time series data in seconds.
  • Unterstützung des Semantikmodells zur Beschreibung der Domänen- und Metadaten, die den abgeleiteten und unformatierten Signalen von Ressourcen und Geräten zugeordnet sind.Semantic model support that describes the domain and metadata associated with the derived and raw signals from assets and devices.

  • Flexible Analyseplattform zur Speicherung historischer Zeitreihendaten in einem kundeneigenen Azure Storage-Konto, wodurch die IoT-Daten im Besitz der Kunden bleiben.Flexible analytics platform to store historical time series data in customer-owned Azure Storage account, thereby allowing customers to have ownership of their IoT data. Die Daten werden im Open-Source-Apache Parquet-Format gespeichert, das die Konnektivität und Interoperabilität über eine Vielzahl von Datenszenarien hinweg ermöglicht, einschließlich Predictive Analytics, maschinelles Lernen und anderer benutzerdefinierter Berechnungen, die mit bekannten Technologien wie Spark, Databricks und Jupyter durchgeführt werden.Data is stored in open source Apache Parquet format that enables connectivity and interop across a variety of data scenarios including predictive analytics, machine learning, and other custom computations done using familiar technologies including Spark, Databricks, and Jupyter.

  • Umfassende Analysen mit erweiterten Abfrage-APIs und einer Benutzererfahrung, die ressourcenbasierte Datenerkenntnisse mit umfassenden Ad-hoc-Datenanalysen kombiniert, mit Unterstützung von Interpolations-, Skalar- und Aggregatfunktionen, Kategorievariablen, Punktdiagrammen und Zeitverschiebung von Zeitreihensignalen für tief greifende Analysen.Rich analytics with enhanced query APIs and user experience that combines asset-based data insights with rich, ad hoc data analytics with support for interpolation, scalar and aggregate functions, categorical variables, scatter plots, and time shifting time series signals for in-depth analysis.

  • Für große Unternehmen geeignete Plattform zur Unterstützung der Skalierungs-, Leistungs-, Sicherheits- und Zuverlässigkeitsanforderungen unserer IoT-Unternehmenskunden.Enterprise grade platform to support the scale, performance, security, and reliability needs of our enterprise IoT customers.

  • Unterstützung von Erweiterbarkeit und Integration für End-to-End-Analysen.Extensibility and integration support for end-to-end analytics. Time Series Insights bietet eine erweiterbare Analyseplattform für eine Vielzahl von Datenszenarien.Time Series Insights provides an extensible analytics platform for a variety of data scenarios. Time Series Insights-Power BI-Connector ermöglicht es Kunden, Abfragen aus Time Series Insights direkt in Power BI zu übertragen, um eine einzelne, vereinheitlichte Ansicht von BI- und Zeitreihenanalysen zu erzielen.Time Series Insights Power BI connector enables customers to take the queries they do in Time Series Insights directly into Power BI to get unified view of their BI and time series analytics in a single pane of glass.

Das folgende Diagramm zeigt eine Übersicht über den allgemeinen Workflow.The following diagram shows the high-level data flow.

Wichtige FunktionenKey capabilities

Azure Time Series Insights bietet ein skalierbares nutzungsbasiertes Preismodell für Datenverarbeitung, Speicherung (Daten und Metadaten) und Abfrage, mit dem Kunden ihre Nutzung an ihre Geschäftsanforderungen anpassen können.Azure Time Series Insights provides a scalable pay-as-you-go pricing model for data processing, storage (data and metadata), and query, enabling customers to tune their usage to suit their business demands.

Aufgrund der Einführung dieser wichtigen IoT-Funktionen für die Industrie verfügt Time Series Insights auch über die unten angegebenen entscheidenden Vorteile.With the introduction of these key industrial IoT capabilities, Time Series Insights also provides the following key benefits.

Speicherung auf mehreren Ebenen für Zeitreihendaten im IoT-MaßstabMultilayered storage for IoT-scale time series data Mit einer gemeinsamen Datenverarbeitungspipeline zur Datenerfassung können Sie Daten sowohl in Warm Storage als auch in Cold Storage erfassen.With a shared data processing pipeline for ingesting data, you can ingest data into both warm and cold stores. Verwenden Sie den Warm Storage für interaktive Abfragen und den Cold Storage für die Speicherung großer Datenmengen.Use warm store for interactive queries and cold store for storing large volumes of data. Weitere Informationen zum Nutzen der Vorteile von leistungsstarken, ressourcenbasierten Abfragen finden Sie unter Abfragen.To learn more about how to take advantage of high-performing asset-based queries, see queries.
Zeitreihenmodell zum Kontextualisieren von Telemetrierohdaten und Gewinnen von ressourcenbasierten ErkenntnissenTime Series Model to contextualize raw telemetry and derive asset-based insights Mit dem Zeitreihenmodell können Sie Instanzen, Hierarchien, Typen und Variablen für Ihre Zeitreihendaten erstellen.You can use the time series model to create instances, hierarchies, types, and variables for your time series data. Weitere Informationen zum Zeitreihenmodell finden Sie unter Zeitreihenmodell.To learn more about Time Series Model, see Time Series Model.
Nahtlose und kontinuierliche Integration in andere DatenlösungenSmooth and continuous integration with other data solutions Daten im Cold Storage von Time Series Insights werden in Apache Parquet-Open-Source-Dateien gespeichert.Data in Time Series Insights cold store is stored in open-source Apache Parquet files. Dies ermöglicht die Datenintegration mit anderen Datenlösungen (Erst- oder Drittanbieter) für Szenarien wie Business Intelligence, Advanced Machine Learning und Predictive Analytics.This enables data integration with other data solutions, 1st or 3rd party, for scenarios that include business intelligence, advanced machine learning, and predictive analytics.
Datenuntersuchung nahezu in EchtzeitNear real-time data exploration Die Benutzeroberfläche des Azure Time Series Insights Preview-Explorers ermöglicht die Visualisierung für den gesamten Datenstreamingprozess über die Erfassungspipeline.The Azure Time Series Insights Preview explorer user experience provides visualization for all data streaming through the ingestion pipeline. Nachdem Sie eine Verbindung mit einer Ereignisquelle hergestellt haben, können Sie Ereignisdaten anzeigen, durchsuchen und abfragen.After you connect an event source, you can view, explore, and query event data. Auf diese Weise können Sie überprüfen, ob ein Gerät Daten wie erwartet ausgibt.In this way, you can validate whether a device emits data as expected. Sie können auch eine IoT-Ressource auf Integrität, Produktivität und allgemeine Wirksamkeit überwachen.You also can monitor an IoT asset for health, productivity, and overall effectiveness.
Erweiterbarkeit und IntegrationExtensibility and integration Die Integration von Azure Time Series Insights-Power BI-Connector steht auf der Oberfläche des Time Series-Explorers über die Option Export zur Verfügung. Kunden können damit die erstellten Zeitreihenabfragen direkt auf unserer Benutzeroberfläche in den Power BI-Desktop exportieren und die Zeitreihendiagramme gemeinsam mit anderen BI-Analysen anzeigen.The Azure Time Series Insights Power BI Connector integration is available directly in the Time Series Explorer user experience through the Export option, allowing customers to export the time series queries they create in our user experience directly into the Power BI desktop and view their time series charts alongside other BI analytics. Dies öffnet die Tür zu einer neuen Klasse von Szenarien für industrielle IoT-Unternehmen, die in Power BI investiert haben, indem sie eine zentralisierte Benutzeroberfläche für Analysen aus verschiedenen Datenquellen einschließlich IoT-Zeitreihen bereitstellen.This opens the door to a new class of scenarios for industrial IoT enterprises who have invested in Power BI by providing a single pane of glass over analytics from various data sources including IoT time series.
Benutzerdefinierte Anwendungen, die auf der Time Series Insights-Plattform basierenCustom applications built on the Time Series Insights platform Time Series Insights unterstützt das JavaScript SDK.Time Series Insights supports the JavaScript SDK. Das SDK bietet umfassende Steuerungsmöglichkeiten und vereinfachten Zugriff auf Abfragen.The SDK provides rich controls and simplified access to queries. Verwenden Sie das SDK zum Erstellen benutzerdefinierter IoT-Anwendungen ergänzend zu Time Series Insights zur Anpassung an Ihre geschäftlichen Anforderungen.Use the SDK to build custom IoT applications on top of Time Series Insights to suit your business needs. Darüber hinaus können Sie Time Series Insights-Abfrage-APIs direkt verwenden, um Daten in benutzerdefinierte IoT-Anwendungen zu befördern.You also can use the Time Series Insights Query APIs directly to drive data into custom IoT applications.

Nächste SchritteNext steps

Erste Schritte mit Azure Time Series Insights (Vorschauversion):Get started with Azure Time Series Insights Preview:

Hier erfahren Sie mehr über Anwendungsfälle:Learn about use cases: