Monitorowanie predykcyjne silników lotniczych

Data Factory
Event Hubs
HDInsight
Usługa Machine Learning
Stream Analytics
SQL Database

Pomysł rozwiązania Solution Idea

Jeśli chcesz się dowiedzieć, Rozszerz ten artykuł, aby uzyskać więcej informacji, szczegóły dotyczące implementacji, wskazówki dotyczące cen lub przykłady kodu, powiadom nas o opinii usługi GitHub.If you'd like to see us expand this article with more information, implementation details, pricing guidance, or code examples, let us know with GitHub Feedback!

Rozwiązanie do konserwacji predykcyjnej Microsoft Azure ilustruje sposób łączenia danych z samolotów w czasie rzeczywistym z analizą w celu monitorowania kondycji samolotów.Microsoft Azure's Predictive Maintenance solution demonstrates how to combine real-time aircraft data with analytics to monitor aircraft health.

To rozwiązanie jest oparte na usługach zarządzanych platformy Azure: Azure Stream Analytics, Event Hubs, Azure Machine Learning, HDInsight, Azure SQL Database, Data Factory i Power BI.This solution is built on the Azure managed services: Azure Stream Analytics, Event Hubs, Azure Machine Learning, HDInsight, Azure SQL Database, Data Factory and Power BI. Te usługi działają w środowisku o wysokiej dostępności, z poprawkami i obsługiwanymi, co pozwala skupić się na rozwiązaniu, a nie w środowisku, w którym są uruchamiane.These services run in a high-availability environment, patched and supported, allowing you to focus on your solution instead of the environment they run in.

ArchitekturaArchitecture

Diagram architektury Pobiera plik SVG z tej architektury.Architecture Diagram Download an SVG of this architecture.

SkładnikiComponents

  • Azure Stream Analytics: Stream Analytics zapewnia analizę w czasie rzeczywistym w strumieniu wejściowym z centrum zdarzeń platformy Azure.Azure Stream Analytics: Stream Analytics provides near real-time analytics on the input stream from the Azure Event Hub. Dane wejściowe są filtrowane i przenoszone do Machine Learning punktu końcowego, a następnie wysyłają wyniki do pulpitu nawigacyjnego Power BI.Input data is filtered and passed to a Machine Learning endpoint, finally sending the results to the Power BI dashboard.
  • Event Hubs pozyskuje pierwotne dane wiersza zestawu i przekazuje je do Stream Analytics.Event Hubs ingests raw assembly-line data and passes it on to Stream Analytics.
  • Azure Machine Learning: Machine Learning przewidywania potencjalnych awarii na podstawie danych z wiersza zestawu w czasie rzeczywistym z Stream Analytics.Azure Machine Learning: Machine Learning predicts potential failures based on real-time assembly-line data from Stream Analytics.
  • Usługa HDInsight uruchamia skrypty Hive w celu zapewnienia agregacji dla nieprzetworzonych zdarzeń, które zostały zarchiwizowane przez Stream Analytics.HDInsight runs Hive scripts to provide aggregations on the raw events that were archived by Stream Analytics.
  • Azure SQL Database: SQL Database zapisuje wyniki przewidywania otrzymane z Machine Learning i publikuje dane w Power BI.Azure SQL Database: SQL Database stores prediction results received from Machine Learning and publishes data to Power BI.
  • Data Factory obsługuje aranżację, planowanie i monitorowanie potoku przetwarzania wsadowego.Data Factory handles orchestration, scheduling, and monitoring of the batch processing pipeline.
  • Power BI wizualizuje dane wiersza zestawu w czasie rzeczywistym z Stream Analytics oraz przewidywanych błędów i alertów z magazynu danych.Power BI visualizes real-time assembly-line data from Stream Analytics and the predicted failures and alerts from Data Warehouse.

Następne krokiNext steps