Что собой представляет служба "Аналитика временных рядов Azure" 1-го поколения?

Примечание

Служба "Аналитика временных рядов" (TSI) больше не будет поддерживаться после марта 2025 г. Рассмотрите возможность переноса существующих сред TSI на альтернативные решения как можно скорее. Дополнительные сведения о прекращении поддержки и миграции см. в нашей документации.

Внимание!

Эта статья посвящена службе "Аналитика временных рядов Azure" 1-го поколения.

Аналитика временных рядов Azure позволяет сохранять, визуализировать и запрашивать большие объемы данных временных рядов, например, созданных устройствами Интернета вещей. Если вам нужно хранить, контролировать, визуализировать и запрашивать данные временных рядов в облаке, служба "Аналитика временных рядов Azure" — идеальный вариант.

Блок-схема службы

У службы "Аналитика временных рядов Azure" имеются четыре основные задачи.

  • Она полностью интегрируется с такими облачными шлюзами, как Центр Интернета вещей и Центры событий Azure. Она легко подключается к этим источникам событий и выполняет анализ JSON из сообщений и структур, содержащих данные в чистых строках и столбцах. Эта служба соединяет метаданные с данными телеметрии и индексирует данные в хранилище данных со столбцами.
  • Служба "Аналитика временных рядов Azure" управляет хранением ваших данных. Чтобы обеспечить постоянный удобный доступ к данным, она хранит данные в памяти и на дисках SSD до 400 дней. По требованию вы можете за считанные секунды интерактивно запрашивать миллиарды событий.
  • С помощью обозревателя службы "Аналитика временных рядов Azure" предоставляются готовые визуализации.
  • Кроме того, вы можете использовать службу запросов в обозревателе службы "Аналитика временных рядов Azure" и интерфейсах API, которые легко интегрировать, чтобы внедрить данные временных рядов в пользовательские приложения.

Если вы создаете приложение для внутреннего использования или для внешних клиентов, то можете использовать службу "Аналитика временных рядов Azure" в качестве серверной части. Ее можно использовать для индексации, хранения и агрегирования данных временных рядов. Чтобы создать собственную визуализацию и пользовательский интерфейс, можно использовать клиентский пакет SDK. В службе "Аналитика временных рядов Azure" также есть несколько интерфейсов API запроса для подобных сценариев.

Данные временных рядов — это сведения об изменении состояния ресурса или процесса с течением времени. Данные временных рядов индексируется по меткам времени, и время — это самая важная ось, вдоль которой упорядочены такие данные. Обычно данные временных рядов поступают в порядке очереди, поэтому их добавление в базу данных рассматривается скорее как операция вставки, а не обновления.

Хранение, индексирование, обработка запросов, анализ и визуализация данных временных рядов в больших объемах может оказаться непростой задачей. Аналитика временных рядов Azure записывает и сохраняет все новые события в виде строк, а также эффективно измеряет изменения с течением времени. Таким образом можно оглянуться назад и получить аналитические сведения из прошлого, чтобы спрогнозировать изменения в будущем.

Видеоролик

Узнайте больше об Аналитике временных рядов Azure — облачной платформе аналитики Интернета вещей.

Видео

Основные сценарии

  • Масштабируемое хранение данных временных рядов.

    В основе службы "Аналитика временных рядов Azure" лежит база данных, разработанная специально для хранения данных временных рядов. Служба "Аналитика временных рядов Azure" является масштабируемой и полностью управляемой службой, то есть берет на себя все задачи по хранению событий и управлению ими.

  • Изучение данных почти в реальном времени.

    Служба "Аналитика временных рядов Azure" предоставляет обозреватель, который визуализирует все данные, поступающие в среду этой службы. Вскоре после подключения источника событий можно просмотреть, изучить и запросить данные события в службе "Аналитика временных рядов Azure". Эти данные помогает проверить, поступают ли данные с устройства надлежащим образом, а также отслеживать работоспособность, производительность и общую эффективность ресурса Интернета вещей.

  • Анализ первопричин и обнаружение аномалий.

    Служба "Аналитика временных рядов Azure" предоставляет ряд инструментов для поиска закономерностей и перспектив, которые позволяют проводить многоэтапный анализ первопричин и сохранять его результаты. Кроме того, служба "Аналитика временных рядов Azure" взаимодействует со службами оповещения, например Azure Stream Analytics. Это позволяет просматривать оповещения и обнаруженные аномалии в обозревателе службы "Аналитика временных рядов Azure" почти в реальном времени.

  • Можно получить глобальное представление данных временных рядов, поступающих из различных расположений, для сравнения нескольких ресурсов или сайтов.

    Вы можете подключить к среде службы "Аналитика временных рядов Azure" сразу несколько источников событий. Таким образом можно одновременно просмотреть данные, поступающие из нескольких различных расположений, почти в реальном времени. Пользователи могут воспользоваться преимуществами такого отображения, чтобы обмениваться данными с бизнес-лидерами. Они могут лучше взаимодействовать со специалистами в предметной области, которые могут использовать свои знания для решения задач, применения рекомендаций и обмена полученными сведениями.

  • Разработка клиентского приложения на основе службы "Аналитика временных рядов Azure".

    Служба "Аналитика временных рядов Azure" предоставляет интерфейсы REST API для запросов, что позволяет создавать приложения, использующие данные временных рядов.

Возможности

  • Быстрое начало работы. Аналитика временных рядов Azure не требует предварительной подготовки данных. Это позволяет быстро подключиться к миллионам событий в Центре Интернета вещей или концентраторе событий. После подключения вы сможете визуализировать и использовать данные датчиков, чтобы быстро проверить свои решения для Интернета вещей. Вы можете взаимодействовать с данными, не создавая код и не изучая новый язык. Служба "Аналитика временных рядов Azure" обеспечивает интерфейс изучения данных с помощью мыши, а для опытных пользователей — средство создания подробных запросов в свободной текстовой форме.

  • Аналитика практически в реальном времени. Служба "Аналитика временных рядов Azure" обрабатывает сотни миллионов событий в день, принимая их от датчиков с задержкой в пределах минуты. Служба "Аналитика временных рядов Azure" помогает получить сведения о данных датчиков. Используя их, можно выявлять тенденции и аномалии, выполнять анализ первопричин и избегать дорогостоящих простоев. Перекрестная корреляция между данными реального времени и хронологическими данными помогает выявлять скрытые тенденции в данных.

  • Создание собственных решений. Можно внедрить данные Аналитики временных рядов Azure в существующие приложения. Вы также можете создавать пользовательские решения, использующие интерфейсы REST API Службы "Аналитика временных рядов Azure". Создавайте собственные представления и делитесь ими с другими пользователями, чтобы они могли изучать ваши открытия.

  • Масштабируемость. Служба "Аналитика временных рядов Azure" поддерживает работу в масштабе Интернета вещей. Она может принимать от 1 до 100 миллионов событий ежедневно. Период хранения по умолчанию составляет 31 день. Вы можете визуализировать и анализировать динамические потоки данных почти в реальном времени, а также хронологические данные.

Начало работы

Чтобы приступить к работе, выполните эти действия.

  1. Подготовьте к работе среду службы "Аналитика временных рядов Azure" на портале Azure.
  2. Подключите к ней источник событий, например Центр Интернета вещей или концентратор событий.
  3. Передайте эталонные данные. Это не дополнительная служба.
  4. Просматривайте и отображайте данные уже через несколько минут в обозревателе службы "Аналитика временных рядов Azure".

Обозреватель

Просмотр, анализ и обнаружение тенденций в данных с помощью обозревателя службы "Аналитика временных рядов Azure".

Обозреватель службы

Узнайте, как использовать обозреватель службы "Аналитика временных рядов Azure" и извлекать ценные сведения из данных.

Дальнейшие действия