Azure Time Series Insights プレビューAzure Time Series Insights Preview

Azure Time Series Insights プレビューは、エンド ツー エンドのサービスとしてのプラットフォーム (PaaS) のオファリングです。Azure Time Series Insights Preview is an end-to-end platform-as-a-service (PaaS) offering. 豊富なコンテキスト情報を付加され、時系列に合わせて最適化された IoT スケールのデータの収集、処理、格納、分析、クエリに使用されます。It's used to collect, process, store, analyze, and query highly contextualized, time-series-optimized IoT-scale data. Time Series Insights は、アドホックなデータ探索と運用分析に最適です。Time Series Insights is ideal for ad hoc data exploration and operational analysis. Time Series Insights は、産業用 IoT 展開の広範なニーズを満たす、個別に拡張可能なカスタマイズされたサービス オファリングです。Time Series Insights is a uniquely extensible and customized service offering that meets the broad needs of industrial IoT deployments.

ヒント

一般提供段階 (GA) の機能については、Azure Time Series Insights GA の概要に関するページを参照してください。For features in general availability (GA), read the Azure Time Series Insights GA overview.

ビデオVideo

Azure Time Series Insight プレビューの詳細を確認してください。Learn more about Azure Time Series Insights Preview.

IoT データを定義するDefine IoT data

IoT データとは、アセットが集約された組織で利用できる産業用のデータです。IoT data is any industrial data that's available in asset-intensive organizations. IoT データは、ノイズの多い測定を記録するアセットから送信されるため、極めて構造化されていないことがよくあります。IoT data is often highly unstructured because it's sent from assets that record fairly noisy measurements. このような測定値としては、温度、モーション、湿度などがあります。These measurements include temperature, motion, and humidity. このようなデータ ストリームでは、大きなギャップ、破損したメッセージ、誤った読み取りといった特徴がよく見られます。These data streams are frequently characterized by significant gaps, corrupted messages, and false readings. このようなストリームからのデータは、分析を行う前に、クリーンアップする必要があります。Data from these streams must be cleaned up before any analysis can occur.

IoT データは、CRM や ERP といったファースト パーティ ソースからの追加データ入力がある場合にのみ意味を持つことがよくあります。IoT data is often meaningful only in the context of additional data inputs that come from first-party sources, such as CRM or ERP. 天気や場所など、サード パーティのデータ ソースから入力されることもあります。Inputs also come from third-party data sources, such as weather or location.

結果として、データの一部だけが、運用や業務の目的に利用されます。As a result, only a fraction of the data gets used for operational and business purposes. このようなデータが、業務レポートおよび業務分析に対して、一貫性と包括性を備えた現時点での正しい情報を提供します。Such data provides consistent, comprehensive, current, and correct information for business reporting and analysis. 収集された IoT データをアクションにつながる分析情報に変換するには、以下のことが必要です。Turning collected IoT data into actionable insights requires:

  • 分析用にデータをクリーンアップ、フィルター、補間、変換、および準備するためのデータ処理。Data processing to clean, filter, interpolate, transform, and prepare data for analysis.
  • データ内を移動したりデータを理解したりするための、つまりデータを正規化したりコンテキスト化したりするための構造。A structure to navigate and understand the data, that is, to normalize and contextualize the data.
  • 何十年分もの処理 (派生) されたデータと生データを長期または無期限に保持するためのコスト効率の高いストレージ。Cost-effective storage for long or infinite retention for decades' worth of processed, or derived, data, and raw data.

IoT の一般的なデータ フローを次の図に示します。A typical IoT data flow is shown in the following image.

IoT データ フロー

産業用 IoT の Azure Time Series InsightsAzure Time Series Insights for industrial IoT

現在の IoT の状況は多様です。The current IoT landscape is diverse. お客様は、製造、自動車、エネルギー、公益、スマート ビルディング、コンサルティングなどの業界に広がっています。Customers span the manufacturing, automotive, energy, utilities, smart buildings, and consulting industries. シナリオには、データの形式がわからないアドホックなデータ探索が含まれます。Scenarios include ad hoc data exploration where the shape of the data is unknown. また、運用効率を高めるためにスキーマ化された (明示的にモデル化された) データの運用分析を行うシナリオも含まれます。Scenarios also include operational analysis over schematized, or explicitly modeled, data to drive operational efficiency. 通常、これらのシナリオは共存しており、さまざまなユース ケースをサポートしています。These scenarios typically exist side by side and support different use cases. 産業用 IoT 企業とそのデジタル革命を成功させる鍵となるプラットフォーム機能には次のようなものがあります。Platform capabilities that are key to the success of industrial IoT enterprises and their digital revolution include:

  • ウォームとコールド両方の多層ストレージ。Multilayered storage, both warm and cold.
  • 何十年分もの時系列データを格納する機能。The ability to store decades' worth of time series data.
  • アセット ベースの運用インテリジェンスのためにクエリを明示的にモデル化したり最適化したりする機能。The ability to explicitly model and optimize queries for asset-based operational intelligence.

Time Series Insights は、IoT データ探索と運用分析情報のための、包括的なエンド ツー エンドの PaaS オファリングです。Time Series Insights is a comprehensive, end-to-end PaaS offering for IoT data exploration and operational insights. Time Series Insights は IoT 規模のタイム シリーズ データを分析するための、完全に管理されたクラウド サービスを提供しています。Time Series Insights offers a fully managed cloud service for analyzing IoT-scale time series data.

スキーマレスのメモリ内ストアに生データを格納できます。You can store raw data in a schema-less, in-memory store. 分散クエリ エンジンと API を使用して、対話型のアドホック クエリを実行できます。You can then carry out interactive ad hoc queries through a distributed query engine and API. リッチなユーザー エクスペリエンスを利用して、1 秒間に何十億ものイベントを視覚化できます。Make use of the rich user experience to visualize billions of events in seconds. 詳しくは、データ探索機能に関するページをご覧ください。Learn more about the data exploration capabilities.

Time Series Insights では、現在プレビュー段階である Operational Insights の機能も提供されます。Time Series Insights also offers operational insights capabilities currently in preview. Time Series Insights を対話型のデータ探索および運用インテリジェンスと共に利用することで、IoT アセットから収集したデータからさらに価値を取り出すことができます。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. プレビュー オファリングでは以下がサポートされています。The preview offering supports:

  • スケーラブルで、パフォーマンスが高く、コストに最適化された時系列データ ストア。A scalable and performance- and cost-optimized time series data store. このクラウドベースの IoT ソリューションでは、何年分もの時系列データの傾向を秒単位で示すことができます。This cloud-based IoT solution can trend years’ worth of time series data in seconds.
  • アセットとデバイスからの派生シグナルと非派生シグナルに関連付けられたドメインおよびメタデータを表すセマンティック モデルのサポート。Semantic model support that describes the domain and metadata associated with the derived and nonderived signals from assets and devices.
  • アセット ベースのデータ分析情報と豊富なアドホック データ分析を組み合わせて拡張されたユーザー エクスペリエンス。An enhanced user experience that combines asset-based data insights with rich, ad hoc data analytics. この組み合わせにより、業務と運用のインテリジェンスが実現されます。This combination drives business and operational intelligence.
  • 高度な機械学習および分析ツールとの統合。Integration with advanced machine learning and analytics tools. Azure Databricks、Apache Spark、Azure Machine Learning、Jupyter notebooks、Power BI などのツールが含まれます。Tools include Azure Databricks, Apache Spark, Azure Machine Learning, Jupyter notebooks, and Power BI. これらのツールは、時系列データの課題に取り組んで運用効率を高めるのに役立ちます。These tools help you tackle time series data challenges and drive operational efficiency.

Operational Insights およびデータ探索は、データ処理、ストレージ、およびクエリに対する単純な従量課金制の価格モデルで提供されます。Together, operational insights and data exploration are offered with a simple pay-as-you-go pricing model for data processing, storage, and query. この課金モデルは、変化するビジネス ニーズに適しています。This billing model is suited to your changing business needs.

次の概要データ フロー図は更新を示したものです。This high-level data flow diagram shows the updates.

主な機能

これらの重要な産業用 IoT 機能が導入された Time Series Insights でには、以下のような重要な利点があります。With the introduction of these key industrial IoT capabilities, Time Series Insights provides the following key benefits.

IoT 規模の時系列データに対応する多層ストレージMultilayered storage for IoT-scale time series data データ取り込み用の共通データ処理パイプラインでは、対話型クエリのためのウォーム ストレージにデータを格納できます。With a common data processing pipeline for ingesting data, you can store data in warm storage for interactive queries. また、大量のデータ用のコールド ストレージにデータを格納することもできます。You also can store data in cold storage for large volumes of data. 高パフォーマンスのアセット ベースのクエリを利用します。Take advantage of high-performing asset-based queries.
未加工のテレメトリをコンテキスト化してアセット ベースの分析情報を生成する時系列モデルTime Series Model to contextualize raw telemetry and derive asset-based insights わかりやすい時系列モデルで未加工のテレメトリ データをコンテキスト化します。Contextualize raw telemetry data with the descriptive Time Series Model. 高パフォーマンスでコスト最適化されたデバイス ベースのクエリを使って、充実した運用インテリジェンスを実現します。Derive rich operational intelligence with highly performance- and cost-optimized device-based queries.
他のデータ ソリューションとの円滑で連続的な統合Smooth and continuous integration with other data solutions Time Series Insights のデータは、オープンソース化された Apache Parquet ファイルに格納されます。Data in Time Series Insights is stored in open-sourced Apache Parquet files. ファースト パーティかサード パーティかにかかわらず、エンド ツー エンドのシナリオで他のデータ ソリューションと簡単に統合できます。This integration with other data solutions, whether first or third party, is easy for end-to-end scenarios. これらのシナリオには、ビジネス インテリジェンス、高度な機械学習、予測分析などが含まれます。These scenarios include business intelligence, advanced machine learning, and predictive analytics.
ほぼリアルタイムのデータ探索Near real-time data exploration Azure Time Series Insights プレビュー エクスプローラーのユーザー エクスペリエンスは、取り込みのパイプライン経由ですべてのデータ ストリーミングの視覚化を提供しています。The Azure Time Series Insights Preview explorer user experience provides visualization for all data streaming through the ingestion pipeline. イベント ソースを接続するとすぐに、イベント データの表示、調査、クエリを行うことができます。Shortly after you connect an event source, you can view, explore, and query event data. これにより、デバイスが想定どおりにデータを出力しているかどうかを検証できます。In this way, you can validate whether a device emits data as expected. IoT アセットの正常性、生産性、全体的な有効性を監視することもできます。You also can monitor an IoT asset for health, productivity, and overall effectiveness.
根本原因分析と異常検出Root-cause analysis and anomaly detection Azure Time Series Insights プレビュー エクスプローラーでは、多段階の根本原因分析を実行して保存するために、パターン ビューとパースペクティブ ビューの両方がサポートされています。The Azure Time Series Insights Preview explorer supports both pattern and perspective views to conduct and save multistep, root-cause analysis. Azure Stream Analytics と組み合わせて Time Series Insights を使用すると、ほぼリアルタイムでアラートや異常を検出できます。In combination with Azure Stream Analytics, you can use Time Series Insights to detect alerts and anomalies in near real time.
Time Series Insights プラットフォーム上に構築されたカスタム アプリケーションCustom applications built on Time Series Insights platform Time Series Insights では、JavaScript SDK がサポートされています。Time Series Insights supports the JavaScript SDK. SDK では、豊富なコントロールとクエリへの簡単なアクセスが提供されます。The SDK provides rich controls and simplified access to queries. SDK を使用し、特定のビジネス ニーズに合わせて、Time Series Insights 上にカスタム IoT アプリケーションを構築します。Use the SDK to build custom IoT applications on top of Time Series Insights to suit your specific business needs. また、Time Series Insights の Query API を直接使用して、カスタム IoT アプリケーションへのデータを生成できます。You also can use the Time Series Insights Query APIs directly to drive data into custom IoT applications.

次の手順Next steps

Azure Time Series Insights プレビューの概要:Get started with Azure Time Series Insights Preview:

ユース ケースの学習:Learn about use cases: