Co to jest usługa Azure Time Series Insights Gen2?What is Azure Time Series Insights Gen2?

Azure Time Series Insights Gen2 to otwarta i skalowalna kompleksowa usługa analizy IoT, która oferuje najlepsze w swojej klasie środowiska użytkownika i rozbudowane interfejsy API, aby zintegrować swoje zaawansowane możliwości z istniejącym przepływem pracy lub aplikacją.Azure Time Series Insights Gen2 is an open and scalable end-to-end IoT analytics service featuring best-in-class user experiences and rich APIs to integrate its powerful capabilities into your existing workflow or application.

Można jej używać do zbierania, przetwarzania, przechowywania, wykonywania zapytań i wizualizacji danych w skali Internet rzeczy (IoT) — danych, które są wysoce zastrzeżonych i zoptymalizowane pod kątem szeregów czasowych.You can use it to collect, process, store, query and visualize data at Internet of Things (IoT) scale--data that's highly contextualized and optimized for time series.

Azure Time Series Insights Gen2 jest przeznaczony do eksploracji danych ad hoc i analizy operacyjnej, co umożliwia odkrywanie ukrytych trendów, anomalii wykrywania trendów i przeprowadzanie analiz głównych przyczyn.Azure Time Series Insights Gen2 is designed for ad hoc data exploration and operational analysis allowing you to uncover hidden trends, spotting anomalies, and conduct root-cause analysis. Jest to otwarta i elastyczna oferta, która spełnia szeroką gamę potrzeb przemysłowych wdrożeń IoT.It's an open and flexible offering that meets the broad needs of industrial IoT deployments.

WideoVideo

Dowiedz się więcej o Azure Time Series Insights Gen2.Learn more about Azure Time Series Insights Gen2.

Definicja danych IoTDefinition of IoT data

Przemysłowe dane IoT w organizacjach intensywnie korzystających z zasobów często nie posiadają spójności strukturalnej ze względu na zróżnicowany charakter urządzeń i czujników w ustawieniach przemysłowych.Industrial IoT data in asset-intensive organizations often lacks structural consistency due to the varied nature of devices and sensors in an industrial setting. Dane z tych strumieni są scharakteryzowane przez znaczące przerwy, a czasami uszkodzone komunikaty i fałszywe odczyty.Data from these streams are characterized by significant gaps, and sometimes corrupted messages, and false readings. Dane IoT są często zrozumiałe w kontekście dodatkowych danych wejściowych, które pochodzą z pierwszych stron lub innych źródeł, takich jak CRM lub ERP, które dodają kontekst dla kompleksowych przepływów pracy.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. Wejścia ze źródeł danych innych firm, takie jak dane pogodowe, mogą pomóc w rozszerzeniu strumieni telemetrii w danej instalacji.Inputs from third-party data sources such as weather data can help augment telemetry streams in a given installation.

Wszystko to oznacza, że tylko ułamek danych jest używany do celów operacyjnych i firmowych, a analiza wymaga contextualization.All this implies, only a fraction of the data gets used for operational and business purposes, and analysis requires contextualization. Dane przemysłowe są często historyczne w celu dokładnej analizy w dłuższym okresie, aby zrozumieć i skorelować trendy.Industrial data is often historicized for in-depth analysis over longer time spans to understand and correlate trends. Przekształcanie zbieranych danych IoT na szczegółowe informacje umożliwiające podejmowanie działań wymaga następujących elementów:Turning collected IoT data into actionable insights requires:

  • przetwarzanie danych w celu oczyszczenia, przefiltrowania, interpolacji, przekształcenia i przygotowania danych do analizy;Data processing to clean, filter, interpolate, transform, and prepare data for analysis.
  • Struktura umożliwiająca nawigowanie i zrozumienie danych, czyli Aby znormalizować i contextualize dane.A structure to navigate through and understand the data, that is, to normalize and contextualize the data.
  • Oszczędny magazyn na potrzeby długotrwałego lub nieskończonego przechowywania przetworzonych (lub pochodnych) danych i danych pierwotnych.Cost-effective storage for long or infinite retention of processed (or derived) data and raw data.

Takie dane zapewniają spójne, wszechstronne, aktualne i prawidłowe informacje dotyczące analizy biznesowej i raportowania.Such data provides consistent, comprehensive, current, and correct information for business analysis and reporting.

Na poniższej ilustracji przedstawiono typowy przepływ danych IoT.The following image shows a typical IoT data flow.

Przepływ danych IoTIoT data flow

Azure Time Series Insights Gen2 dla rzeczy przemysłowychAzure Time Series Insights Gen2 for industrial IoT

Środowisko IoT jest zróżnicowane dla klientów obejmujących różne segmenty branżowe, takie jak produkcja, samochodowa, energia, narzędzia, inteligentne budynki i doradztwo.The IoT landscape is diverse with customers spanning a variety of industry segments including manufacturing, automotive, energy, utilities, smart buildings, and consulting. W ramach tego szerokiego zakresu przemysłowego IoT, natywne rozwiązania w chmurze, które zapewniają kompleksową analizę na dużą skalę danych IoT, są nadal rozwijane.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 Gen2 na to, że to wymaganie na rynku, zapewniając gotowe, kompleksowe rozwiązanie do analizy IoT z rozbudowanym modelem semantycznym dla contextualization danych szeregów czasowych, szczegółowych informacji opartych na zasobach i najlepszych w swojej klasie środowisku użytkownika do odnajdywania, tworzenia trendów, wykrywania anomalii i analizy operacyjnej.Azure Time Series Insights Gen2 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.

Rozbudowana platforma analityczna działająca w połączeniu z naszymi interaktywnymi możliwościami eksplorowania danych, można użyć Azure Time Series Insights Gen2, aby uzyskać więcej wartości z danych zebranych z zasobów IoT.A rich operational analytics platform combined with our interactive data exploration capabilities, you can use Azure Time Series Insights Gen2 to derive more value out of data collected from IoT assets. Oferta Gen2 obsługuje:The Gen2 offering supports:

  • Wielowarstwowe rozwiązanie magazynu z obsługą wysokiej i zimnej analizy zapewnia klientom możliwość przesyłania danych między ciepłą i zimną analizą interaktywną, a także analizą operacyjną w przypadku danych historycznych.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.

    • Wysoce interaktywne rozwiązanie do analizy ciepłej do częstego wykonywania i wiele zapytań w ciągu krótszych okresówA highly interactive warm analytics solution to perform frequent, and large number of queries over shorter time span data
    • Skalowalne, wydajne i zoptymalizowane pod kątem kosztów usługi Data Lake w oparciu o usługę Azure Storage, dzięki czemu klienci mogą trendować dane szeregów czasowych w ciągu kilku sekund.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.
  • Obsługa modelu semantycznego opisującego domenę i metadane skojarzone z sygnałami pochodnymi i nieprzetworzonymi z zasobów i urządzeń.Semantic model support that describes the domain and metadata associated with the derived and raw signals from assets and devices.

  • Elastyczna platforma analityczna umożliwiająca przechowywanie historycznych danych szeregów czasowych na koncie usługi Azure Storage należącym do klienta, dzięki czemu klienci mogą mieć własność swoich danych IoT.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. Dane są przechowywane w formacie Apache Parquet typu "open source", który umożliwia łączność i współdziałanie w różnych scenariuszach danych, takich jak Analiza predykcyjna, uczenie maszynowe i inne niestandardowe obliczenia wykonywane przy użyciu znanych technologii, takich jak Spark i datakostki.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 and Databricks.

  • Zaawansowana analiza przy użyciu ulepszonych interfejsów API zapytań i środowiska użytkownika, które łączą dane oparte na zasobach dzięki bogatej analizie danych ad hoc z obsługą interpolacji, skalarnych i agregujących funkcji, zmiennych kategorii, wykresów punktowych i przesunięciem czasu szeregów czasowych dla dokładnej analizy.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.

  • Platforma klasy korporacyjnej umożliwiająca obsługę skalowalności, wydajności, zabezpieczeń i niezawodności potrzeb naszych klientów IoT w przedsiębiorstwie.Enterprise grade platform to support the scale, performance, security, and reliability needs of our enterprise IoT customers.

  • Obsługa rozszerzalności i integracji na potrzeby kompleksowej analizy.Extensibility and integration support for end-to-end analytics. Azure Time Series Insights Gen2 zapewnia rozszerzalną platformę analityczną dla różnych scenariuszy danych.Azure Time Series Insights Gen2 provides an extensible analytics platform for a variety of data scenarios. Łącznik Power BI umożliwia klientom wykonywanie zapytań, które wykonują w Azure Time Series Insights Gen2 bezpośrednio w Power BI, aby uzyskać ujednolicony wgląd w analizy analizy biznesowej i szeregów czasowych w jednym okienku Glass.Power BI connector enables customers to take the queries they do in Azure Time Series Insights Gen2 directly into Power BI to get unified view of their BI and time series analytics in a single pane of glass.

Na poniższym diagramie przedstawiono przepływ danych wysokiego poziomu.The following diagram shows the high-level data flow.

Najważniejsze możliwościKey capabilities

Azure Time Series Insights Gen2 zapewnia skalowalny model cenowy z płatnością zgodnie z rzeczywistym użyciem na potrzeby przetwarzania danych, magazynowania (danych i metadanych) oraz wykonywania zapytań, dzięki czemu klienci mogą dostosowywać ich użycie do potrzeb firmy.Azure Time Series Insights Gen2 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.

Wraz z wprowadzeniem tych podstawowych funkcji IoT rzeczy Azure Time Series Insights Gen2 również oferuje następujące kluczowe korzyści:With the introduction of these key industrial IoT capabilities, Azure Time Series Insights Gen2 also provides the following key benefits:

MożliwośćCapability KorzyśćBenefit
Magazyn wielowarstwowy dla danych szeregów czasowych w skali IoTMultilayered storage for IoT-scale time series data Za pomocą potoku przetwarzania danych udostępnionych do pozyskiwania danych można pozyskać dane zarówno do magazynu ciepłego, jak i chłodni.With a shared data processing pipeline for ingesting data, you can ingest data into both warm and cold stores. Korzystaj ze sklepu ciepłego dla interaktywnych zapytań i chłodnego magazynu do przechowywania dużych ilości danych.Use warm store for interactive queries and cold store for storing large volumes of data. Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak korzystać z wysoce wydajnych zapytań opartych na zasobach, zobacz zapytania.To learn more about how to take advantage of high-performing asset-based queries, see queries.
Model szeregu czasowego na potrzeby określania kontekstu nieprzetworzonych danych telemetrycznych i uzyskiwania szczegółowych danych opartych na zasobachTime Series Model to contextualize raw telemetry and derive asset-based insights Możesz użyć modelu szeregów czasowych, aby utworzyć wystąpienia, hierarchie, typy i zmienne dla danych szeregów czasowych.You can use the time series model to create instances, hierarchies, types, and variables for your time series data. Aby dowiedzieć się więcej na temat modelu szeregów czasowych, zobacz model szeregów czasowych.To learn more about Time Series Model, see Time Series Model.
Bezproblemowa i ciągła integracja z innymi rozwiązaniami do obsługi danychSmooth and continuous integration with other data solutions Dane znajdujące się w Azure Time Series Insights Gen2 zimny magazyn są przechowywane w plikach programu Apache Parquet Open Source.Data in Azure Time Series Insights Gen2 cold store is stored in open-source Apache Parquet files. Pozwala to na integrację danych z innymi rozwiązaniami dotyczącymi danych, 1 lub trzecimi, w przypadku scenariuszy obejmujących analizę biznesową, zaawansowaną Uczenie maszynowe i analizę predykcyjną.This enables data integration with other data solutions, 1st or 3rd party, for scenarios that include business intelligence, advanced machine learning, and predictive analytics.
Eksploracja danych w czasie niemal rzeczywistymNear real-time data exploration Środowisko użytkownika programu Azure Time Series Insights Gen2 Explorer zapewnia wizualizację wszystkich danych przesyłanych za pomocą potoku pozyskiwania.The Azure Time Series Insights Gen2 Explorer user experience provides visualization for all data streaming through the ingestion pipeline. Po nawiązaniu połączenia ze źródłem zdarzeń można wyświetlać, eksplorować i wysyłać zapytania dotyczące danych zdarzeń.After you connect an event source, you can view, explore, and query event data. W ten sposób można sprawdzić, czy urządzenie emituje dane zgodnie z oczekiwaniami.In this way, you can validate whether a device emits data as expected. Można również monitorować kondycję, wydajność i ogólną efektywność zasobu IoT.You also can monitor an IoT asset for health, productivity, and overall effectiveness.
Rozszerzalność i integracjaExtensibility and integration Integracja łącznika Power BI jest dostępna bezpośrednio w środowisku użytkownika Eksploratora szeregów czasowych za pomocą opcji eksportu , umożliwiając klientom eksportowanie zapytań szeregów czasowych tworzonych w środowisku użytkownika bezpośrednio na pulpit Power BI i wyświetlanie ich wykresów szeregów czasowych wraz z inną ANALIZĄ analizy biznesowej.The 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. Spowoduje to otwarcie drzwi do nowej klasy scenariuszy dla firmowych przedsiębiorstw IoT, które zainwestowali w Power BI przez zapewnienie pojedynczego okienka Glass przez analizę z różnych źródeł danych, w tym szeregów czasowych IoT.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.
Aplikacje niestandardowe skompilowane na platformie Azure Time Series Insights Gen2Custom applications built on the Azure Time Series Insights Gen2 platform Azure Time Series Insights Gen2 obsługuje zestaw JavaScript SDK.Azure Time Series Insights Gen2 supports the JavaScript SDK. Ten zestaw SDK zapewnia zaawansowane kontrolki i uproszczony dostęp do zapytań.The SDK provides rich controls and simplified access to queries. Użyj zestawu SDK do kompilowania niestandardowych aplikacji IoT na Azure Time Series Insights Gen2, aby odpowiadały potrzebom biznesowym.Use the SDK to build custom IoT applications on top of Azure Time Series Insights Gen2 to suit your business needs. Możesz również użyć Azure Time Series Insights interfejsów API zapytań Gen2 bezpośrednio, aby dyskować dane w niestandardowych aplikacjach IoT.You also can use the Azure Time Series Insights Gen2 Query APIs directly to drive data into custom IoT applications.

Następne krokiNext steps

Wprowadzenie do Azure Time Series Insights Gen2:Get started with Azure Time Series Insights Gen2:

Dowiedz się więcej na temat przypadków użycia:Learn about use cases: