Idee per le soluzioni
Questo articolo è un'idea di soluzione. Per espandere il contenuto con altre informazioni, ad esempio potenziali casi d'uso, servizi alternativi, considerazioni sull'implementazione o indicazioni sui prezzi, inviare commenti e suggerimenti su GitHub.
Questa soluzione descrive in che modo Azure Esplora dati offre analisi quasi in tempo reale per flussi rapidi, dati di streaming di volumi elevati da dispositivi e sensori IoT (Internet delle cose). Questo flusso di lavoro di analisi fa parte di una soluzione IoT complessiva che integra carichi di lavoro operativi e analitici con Azure Cosmos DB e Azure Esplora dati.
Jupyter è un marchio della rispettiva azienda. Nessuna verifica dell'autenticità è implicita nell'uso di questo marchio. Apache e Apache® Kafka® sono marchi o marchi registrati di Apache Software Foundation nei Stati Uniti e/o in altri paesi. L'uso di questi marchi non implica alcuna approvazione da parte di Apache Software Foundation.
Architettura
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Flusso di dati
Hub eventi di Azure, hub IoT di Azure o Kafka inseriscono un'ampia gamma di dati di streaming veloci, ad esempio log, eventi aziendali e attività utente.
Funzioni di Azure o Analisi di flusso di Azure elabora i dati quasi in tempo reale.
Azure Cosmos DB archivia i messaggi trasmessi in formato JSON per gestire un'applicazione operativa in tempo reale.
Azure Esplora dati inserisce i dati per l'analisi, usando i connettori per Hub eventi di Azure, hub IoT di Azure o Kafka per bassa latenza e velocità effettiva elevata.
In alternativa, è possibile inserire BLOB dall'account di Archiviazione BLOB di Azure o azure Data Lake Archiviazione in Azure Esplora dati usando una connessione dati di Griglia di eventi.
È anche possibile esportare continuamente i dati in Archiviazione di Azure in formato Apache Parquet compresso e partizionato ed eseguire facilmente query sui dati con Azure Esplora dati. Per informazioni dettagliate, vedere Panoramica dell'esportazione continua dei dati.
Per gestire i casi d'uso operativi e analitici, i dati possono essere instradati ad Azure Esplora dati e Azure Cosmos DB in parallelo o da Azure Cosmos DB ad Azure Esplora dati.
Le transazioni di Azure Cosmos DB possono attivare Funzioni di Azure tramite feed di modifiche. Le funzioni trasmetteranno i dati a Hub eventi per l'inserimento in Azure Esplora dati.
or
Funzioni di Azure possibile richiamare Gemelli digitali di Azure tramite l'API, che quindi trasmette i dati a Hub eventi per l'inserimento in Azure Esplora dati.
Le interfacce seguenti ottengono informazioni dettagliate dai dati archiviati in Azure Esplora dati:
- App di analisi personalizzate che combinano dati da Gemelli digitali di Azure e dalle API di Azure Esplora dati
- Dashboard di analisi quasi in tempo reale che usano dashboard di Azure Esplora dati, Power BI o Grafana
- Avvisi e notifiche dal connettore azure Esplora dati per App per la logica di Azure
- Notebook di Azure Esplora dati Web, Kusto.Explorer e Jupyter
Azure Esplora dati si integra con Azure Databricks e Azure Machine Learning per fornire servizi di Machine Learning (ML). È anche possibile creare modelli di Machine Learning usando altri strumenti e servizi ed esportarli in Azure Esplora dati per l'assegnazione dei punteggi ai dati.
Componenti
Questa idea di soluzione usa i componenti di Azure seguenti:
Esplora dati di Azure
Azure Esplora dati è un servizio di analisi dei Big Data veloce, completamente gestito e altamente scalabile. Azure Esplora dati può analizzare grandi volumi di dati di streaming da applicazioni, siti Web e dispositivi IoT quasi in tempo reale per gestire applicazioni di analisi e dashboard.
Azure Esplora dati offre analisi avanzate native per:
- Analisi delle serie temporali.
- Riconoscimento.
- Rilevamento e previsione anomalie.
- Machine Learning (ML).
L'interfaccia utente Web di Azure Esplora dati si connette ai cluster Esplora dati di Azure per scrivere, eseguire e condividere comandi e query Linguaggio di query Kusto. I dashboard di Azure Esplora dati sono una funzionalità nell'interfaccia utente Web Esplora dati che esporta in modo nativo query Kusto in dashboard ottimizzati.
Altri componenti di Azure
- Azure Cosmos DB è un servizio di database NoSQL completamente gestito e rapido per lo sviluppo di app moderne con API aperte per qualsiasi scalabilità.
- Gemelli digitali di Azure archivia modelli digitali di ambienti fisici per creare soluzioni IoT di nuova generazione che modellano il mondo reale.
- Hub eventi di Azure è un servizio di inserimento dati completamente gestito in tempo reale.
- hub IoT di Azure consente la comunicazione bidirezionale tra i dispositivi IoT e il cloud di Azure.
- Azure Collegamento a Synapse per Azure Cosmos DB esegue analisi quasi in tempo reale sui dati operativi in Azure Cosmos DB, senza alcun impatto sulle prestazioni o sui costi sui carichi di lavoro transazionali. Collegamento a Synapse usa Motori di analisi dei pool di SQL Serverless e Spark dall'area di lavoro di Azure Synapse.
- Kafka in HDInsight è un servizio semplice, conveniente e di livello aziendale per l'analisi open source con Apache Kafka.
Dettagli dello scenario
Questa soluzione usa Azure Esplora dati per ottenere l'analisi dei dati di telemetria IoT quasi in tempo reale su dati di streaming rapidi e con volumi elevati da un'ampia gamma di dispositivi IoT.
Potenziali casi d'uso
- Gestione della flotta, per la manutenzione predittiva delle parti del veicolo. Questa soluzione è ideale per l'industria automobilistica e dei trasporti.
- Gestione delle strutture, per l'ottimizzazione dell'energia e dell'ambiente.
- Combinando le condizioni stradali in tempo reale con i dati meteo per una guida autonoma più sicura.
Collaboratori
Questo articolo viene gestito da Microsoft. Originariamente è stato scritto dai seguenti contributori.
Autore principale:
- Ornat Spodek | Senior Content Manager