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. Es wird verwendet, um stark kontextualisierte, zeitreihenoptimierte IoT-Daten zu sammeln, zu verarbeiten, zu speichern, zu analysieren und abzufragen.It's used to collect, process, store, analyze, and query highly contextualized, time-series-optimized IoT-scale data. Time Series Insights ist ideal für Ad-hoc-Datenuntersuchungen und Betriebsanalysen geeignet.Time Series Insights is ideal for ad hoc data exploration and operational analysis. Bei Time Series Insights handelt es sich um ein speziell erweiterbares und angepasstes Dienstangebot, das für die weit reichenden Anforderungen von IoT-Bereitstellungen in der Industrie konzipiert ist.Time Series Insights is a uniquely extensible and customized service offering that meets the broad needs of industrial IoT deployments.

Tipp

Zu allgemein verfügbaren Funktionen lesen Sie die Übersicht zu Azure Time Series Insights (allgemein verfügbar).For features in general availability (GA), read the Azure Time Series Insights GA overview.

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

Definieren von IoT-DatenDefine IoT data

IoT-Daten sind alle Industriedaten, die in ressourcenintensiven Organisationen vorhanden sind.IoT data is any industrial data that's available in asset-intensive organizations. IoT-Daten sind häufig in hohem Maße unstrukturiert, da sie von Ressourcen gesendet werden, die Messungen aufzeichnen, die mit relativ vielen Störungen verbunden sind.IoT data is often highly unstructured because it's sent from assets that record fairly noisy measurements. Zu diesen Messungen zählen Temperatur, Bewegung und Luftfeuchtigkeit.These measurements include temperature, motion, and humidity. Diese Datenströme weisen häufig erhebliche Lücken, beschädigte Signale und fehlerhafte Messwerte auf.These data streams are frequently characterized by significant gaps, corrupted messages, and false readings. Daten aus diesen Datenströmen müssen bereinigt werden, bevor eine Analyse durchgeführt werden kann.Data from these streams must be cleaned up before any analysis can occur.

IoT-Daten sind häufig nur im Kontext zusätzlicher Daten sinnvoll, die von Erstanbieterquellen wie z.B. CRM oder ERP stammen.IoT data is often meaningful only in the context of additional data inputs that come from first-party sources, such as CRM or ERP. Auch aus Drittanbieter-Datenquellen wie z.B. Wetter oder Standort kommen Eingaben.Inputs also come from third-party data sources, such as weather or location.

Das Ergebnis ist, dass nur ein Teil dieser Daten für betriebliche oder geschäftliche Zwecke genutzt wird.As a result, only a fraction of the data gets used for operational and business purposes. Daten dieser Art liefern einheitliche, umfassende, aktuelle und korrekte Informationen für die Berichterstellung und Analysen in Unternehmen.Such data provides consistent, comprehensive, current, and correct information for business reporting and analysis. 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 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 mehrerer Jahrzehnte.Cost-effective storage for long or infinite retention for decades' worth of processed, or derived, data, and raw data.

Ein typischer IoT-Datenfluss ist in der folgenden Abbildung dargestellt.A typical IoT data flow is shown in the following image.

IoT-DatenflussIoT data flow

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

Die derzeitige IoT-Landschaft ist vielfältig.The current IoT landscape is diverse. Zu den Kunden zählen Fertigung, Automobilindustrie, Energiewirtschaft, Versorgungswirtschaft, Smart Buildings und Consulting.Customers span the manufacturing, automotive, energy, utilities, smart buildings, and consulting industries. Zu den Szenarien zählt das Ad-hoc-Durchsuchen von Daten, wobei die Form der Daten unbekannt ist.Scenarios include ad hoc data exploration where the shape of the data is unknown. Außerdem zählt zu den Szenarien die Betriebsanalyse schematisierter oder explizit modellierter Daten, um die Betriebseffizienz zu steigern.Scenarios also include operational analysis over schematized, or explicitly modeled, data to drive operational efficiency. Diese Szenarien sind normalerweise parallel vorhanden und unterstützen unterschiedliche Anwendungsfälle.These scenarios typically exist side by side and support different use cases. Plattformfunktionen, die Schlüssel zum Erfolg industrieller IoT-Unternehmen und der digitalen Revolution sind, enthalten:Platform capabilities that are key to the success of industrial IoT enterprises and their digital revolution include:

  • Mehrschichtigen Speicher, sowohl Warm Storage als auch Cold Storage.Multilayered storage, both warm and cold.
  • Die Fähigkeit zum Speichern der Zeitreihendaten aus mehreren Jahrzehnten.The ability to store decades' worth of time series data.
  • Die Fähigkeit, Abfragen explizit für ressourcenbasierte betriebsbezogene Intelligence zu modellieren und optimieren.The ability to explicitly model and optimize queries for asset-based operational intelligence.

Time Series Insights ist ein umfassendes End-to-End-PaaS-Angebot, das die Untersuchung von IoT-Daten und die Gewinnung von betriebsbezogenen Erkenntnissen ermöglicht.Time Series Insights is a comprehensive, end-to-end PaaS offering for IoT data exploration and operational insights. Mit Time Series Insights wird ein vollständig verwalteter Clouddienst zum Analysieren von IoT-Zeitreihendaten bereitgestellt.Time Series Insights offers a fully managed cloud service for analyzing IoT-scale time series data.

Sie können Rohdaten in einem schemafreien In-Memory-Speicher speichern.You can store raw data in a schema-less, in-memory store. Dann können Sie interaktive Ad-hoc-Abfragen über eine Engine und API für verteilte Abfragen ausführen.You can then carry out interactive ad hoc queries through a distributed query engine and API. Machen Sie die Erfahrung, Milliarden von Ereignissen in Sekunden zu visualisieren.Make use of the rich user experience to visualize billions of events in seconds. Erfahren Sie mehr über die Funktionen für die Untersuchung von Daten.Learn more about the data exploration capabilities.

Time Series Insights bietet Ihnen auch Funktionen zur Gewinnung von betriebsbezogenen Erkenntnissen, die sich derzeit in der Vorschauphase befinden.Time Series Insights also offers operational insights capabilities currently in preview. Zusammen mit den Funktionen für die interaktive Datenuntersuchung und betriebsbezogene Intelligence-Daten können Sie Time Series Insights zum Ableiten eines höheren Nutzens aus Daten verwenden, die über IoT-Ressourcen erfasst wurden.Together with interactive data exploration and operational intelligence, you can use Time Series Insights to derive more value out of data collected from IoT assets. Die Vorschau unterstützt:The preview offering supports:

  • Eine skalierbare leistungs- und kostenoptimierte Speicherung von Zeitreihendaten.A scalable and performance- and cost-optimized time series data store. Diese cloudbasierte IoT-Lösung kann aus Zeitreihendaten von Jahre in Sekunden Trends ermitteln.This cloud-based IoT solution can trend years’ worth of time series data in seconds.
  • Unterstützung des Semantikmodells zur Beschreibung der Domänen- und Metadaten, die den abgeleiteten und nicht abgeleiteten Signalen von Ressourcen und Geräten zugeordnet sind.Semantic model support that describes the domain and metadata associated with the derived and nonderived signals from assets and devices.
  • Eine verbesserte Benutzeroberfläche, für die ressourcenbasierte Datenerkenntnisse mit einer umfassenden Ad-hoc-Datenanalyse kombiniert werden.An enhanced user experience that combines asset-based data insights with rich, ad hoc data analytics. Diese Kombination unterstützt Business Intelligence und betriebsbezogene Intelligence.This combination drives business and operational intelligence.
  • Integration in erweiterte Machine Learning- und Analysetools.Integration with advanced machine learning and analytics tools. Diese Tools umfassen Azure Databricks, Apache Spark, Azure Machine Learning, Jupyter-Notebooks und Power BI.Tools include Azure Databricks, Apache Spark, Azure Machine Learning, Jupyter notebooks, and Power BI. Diese Tools helfen Ihnen, die Herausforderungen von Zeitreihendaten anzunehmen und die betriebliche Effizienz zu fördern.These tools help you tackle time series data challenges and drive operational efficiency.

Die Funktionen für betriebsbezogene Erkenntnisse und die Datenuntersuchung werden gemeinsam mit einem einfachen Preismodell mit nutzungsbasierter Bezahlung für Datenverarbeitung, -speicherung und -abfragen angeboten.Together, operational insights and data exploration are offered with a simple pay-as-you-go pricing model for data processing, storage, and query. Dieses Abrechnungsmodell passt sich Ihren wechselnden Geschäftsanforderungen an.This billing model is suited to your changing business needs.

Dieses Datenflussdiagramm auf hoher Ebene zeigt die Updates an.This high-level data flow diagram shows the updates.

Wichtige FunktionenKey capabilities

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

Speicherung auf mehreren Ebenen für Zeitreihendaten im IoT-MaßstabMultilayered storage for IoT-scale time series data Mit einer allgemeinen Datenverarbeitungspipeline für die Erfassung von Daten können Sie Daten für interaktive Abfragen in Warm Storage speichern.With a common data processing pipeline for ingesting data, you can store data in warm storage for interactive queries. Sie können auch große Mengen an Daten in „kaltem“ Speicher speichern.You also can store data in cold storage for large volumes of data. Profitieren Sie von der hohen Leistung ressourcenbasierter Abfragen.Take advantage of high-performing asset-based queries.
Zeitreihenmodell zum Kontextualisieren von Telemetrierohdaten und Gewinnen von ressourcenbasierten ErkenntnissenTime Series Model to contextualize raw telemetry and derive asset-based insights Kontextualisieren Sie Telemetrierohdaten mit dem beschreibenden Zeitreihenmodell.Contextualize raw telemetry data with the descriptive Time Series Model. Gewinnen Sie umfangreiche betriebsbezogene Intelligence aus in hohem Maße leistungs- und kostenoptimierten gerätebasierten Abfragen.Derive rich operational intelligence with highly performance- and cost-optimized device-based queries.
Nahtlose und kontinuierliche Integration in andere DatenlösungenSmooth and continuous integration with other data solutions Daten in Time Series Insights werden in Apache Parquet-Open Source-Dateien gespeichert.Data in Time Series Insights is stored in open-sourced Apache Parquet files. Diese Integration in andere Datenlösungen, ob von Erst- oder Drittanbietern, ist für End-to-End-Szenarien einfach.This integration with other data solutions, whether first or third party, is easy for end-to-end scenarios. Diese Szenarien umfassen Business Intelligence, erweitertes Machine Learning und Predictive Analytics.These scenarios 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. Kurz nachdem Sie eine Verbindung mit einer Ereignisquelle hergestellt haben, können Sie Ereignisdaten anzeigen, durchsuchen und abfragen.Shortly 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.
Ursachenanalyse und AnomalieerkennungRoot-cause analysis and anomaly detection Der Azure Time Series Insights Preview-Explorer unterstützt sowohl Muster- als auch perspektivische Ansichten zum Durchführen und Speichern von mehrstufigen Ursachenanalysen.The Azure Time Series Insights Preview explorer supports both pattern and perspective views to conduct and save multistep, root-cause analysis. In Kombination mit Azure Stream Analytics können Sie Time Series Insights nutzen, um nahezu in Echtzeit Warnungen und Anomalien zu erkennen.In combination with Azure Stream Analytics, you can use Time Series Insights to detect alerts and anomalies in near real time.
Benutzerdefinierte Anwendungen, die auf der Time Series Insights-Plattform basierenCustom applications built on 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 speziellen geschäftlichen Anforderungen.Use the SDK to build custom IoT applications on top of Time Series Insights to suit your specific 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: