Düzenle

Azure Veri Gezgini ile IoT analizi

Azure Cosmos DB
Azure Data Explorer
Azure Digital Twins

Çözüm fikirleri

Bu makale bir çözüm fikridir. İçeriği olası kullanım örnekleri, alternatif hizmetler, uygulama konuları veya fiyatlandırma yönergeleri gibi daha fazla bilgiyle genişletmemizi isterseniz GitHub geri bildirimi sağlayarak bize bildirin.

Bu çözüm fikri, Azure Veri Gezgini'ın nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarından ve algılayıcılarından hızlı akış, yüksek hacimli akış verileri için neredeyse gerçek zamanlı analizler sağladığını açıklar. Bu analiz iş akışı, operasyonel ve analitik iş yüklerini Azure Cosmos DB ve Azure Veri Gezgini ile tümleştiren genel bir IoT çözümünün bir parçasıdır.

Jupyter, ilgili şirketinin ticari markasıdır. Bu işaretin kullanılması herhangi bir onay anlamına gelmez. Apache® ve Apache Kafka®, Apache Software Foundation'ın Birleşik Devletler ve/veya diğer ülkelerdeki kayıtlı ticari markaları veya ticari markalarıdır. Bu işaretlerin kullanılması Apache Software Foundation tarafından onaylanmamaktadır.

Mimari

Azure Veri Gezgini ile IoT telemetri analizini gösteren diyagram.

Bu mimarinin bir Visio dosyasını indirin.

Veri akışı

  1. Azure Event Hubs, Azure IoT Hub veya Kafka günlükler, iş olayları ve kullanıcı etkinlikleri gibi çok çeşitli hızlı akış verilerini alır.

  2. Azure İşlevleri veya Azure Stream Analytics verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak işler.

  3. Azure Cosmos DB, gerçek zamanlı bir operasyonel uygulamaya hizmet vermek için akışlı iletileri JSON biçiminde depolar.

  4. Azure Veri Gezgini düşük gecikme süresi ve yüksek aktarım hızı için Azure Event Hubs, Azure IoT Hub veya Kafka bağlayıcılarını kullanarak analiz için veri alır.

    Alternatif olarak, Event Grid veri bağlantısı kullanarak blobları Azure Blob Depolama veya Azure Data Lake Depolama hesabınızdan Azure Veri Gezgini alabilirsiniz.

    Ayrıca verileri sıkıştırılmış, bölümlenmiş Apache Parquet biçiminde azure Depolama sürekli olarak dışarı aktarabilir ve Azure Veri Gezgini ile verileri sorunsuz bir şekilde sorgulayabilirsiniz. Ayrıntılar için bkz . Sürekli veri dışarı aktarmaya genel bakış.

  5. Hem operasyonel hem de analitik kullanım örneklerine hizmet vermek için veriler Azure Veri Gezgini ve Azure Cosmos DB'ye paralel olarak veya Azure Cosmos DB'den Azure Veri Gezgini'a yönlendirilebilir.

    • Azure Cosmos DB işlemleri değişiklik akışı aracılığıyla Azure İşlevleri tetikleyebilir. İşlevler, Azure Veri Gezgini'a veri alımı için Event Hubs'a veri akışı yapacaktır.

      veya

    • Azure İşlevleri Azure Digital Twins'i API'siyle çağırabilir ve ardından azure Veri Gezgini veri alımı için Event Hubs'a veri akışı yapabilir.

  6. Aşağıdaki arabirimler Azure Veri Gezgini depolanan verilerden içgörüler alır:

  7. Azure Veri Gezgini, makine öğrenmesi (ML) hizmetleri sağlamak için Azure Databricks ve Azure Machine Learning ile tümleştirilir. Ayrıca, diğer araçları ve hizmetleri kullanarak ML modelleri oluşturabilir ve verileri puanlama amacıyla Azure Veri Gezgini'a aktarabilirsiniz.

Bileşenler

Bu çözüm fikri aşağıdaki Azure bileşenlerini kullanır:

Azure Veri Gezgini

Azure Veri Gezgini hızlı, tam olarak yönetilen ve yüksek oranda ölçeklenebilir bir büyük veri analizi hizmetidir. Azure Veri Gezgini analiz uygulamalarına ve panolarına hizmet vermek için uygulamalardan, web sitelerinden ve IoT cihazlarından gelen büyük hacimli akış verilerini neredeyse gerçek zamanlı olarak analiz edebilir.

Azure Veri Gezgini aşağıdakiler için yerel gelişmiş analizler sağlar:

Azure Veri Gezgini Web kullanıcı arabirimi, Kusto Sorgu Dili komutları ve sorguları yazmaya, çalıştırmaya ve paylaşmaya yardımcı olmak için Azure Veri Gezgini kümelerine bağlanır. Azure Veri Gezgini Panoları, Veri Gezgini Web kullanıcı arabiriminde Kusto sorgularını iyileştirilmiş panolara yerel olarak dışarı aktaran bir özelliktir.

Diğer Azure bileşenleri

  • Azure Cosmos DB , her ölçekte açık API'ler ile modern uygulama geliştirmeye yönelik tam olarak yönetilen, hızlı bir NoSQL veritabanı hizmetidir.
  • Azure Digital Twins , gerçek dünyayı modelleyen yeni nesil IoT çözümleri oluşturmaya yardımcı olmak için fiziksel ortamların dijital modellerini depolar.
  • Azure Event Hubs , tam olarak yönetilen, gerçek zamanlı bir veri alımı hizmetidir.
  • Azure IoT Hub , IoT cihazlarıyla Azure bulutu arasında çift yönlü iletişim sağlar.
  • Azure Cosmos DB için Azure Synapse Link, işlem iş yükleri üzerinde herhangi bir performans veya maliyet etkisi olmadan Azure Cosmos DB'deki operasyonel veriler üzerinde gerçek zamanlıya yakın analizler çalıştırır. Synapse Link, Azure Synapse çalışma alanından SQL Sunucusuz ve Spark Havuzları analiz altyapılarını kullanır.
  • HDInsight üzerinde Kafka, Apache Kafka ile açık kaynak analiz için kolay, uygun maliyetli, kurumsal düzeyde bir hizmettir.

Senaryo ayrıntıları

Bu çözüm, çok çeşitli IoT cihazlarından hızlı akış ve yüksek hacimli akış verileri üzerinde neredeyse gerçek zamanlı IoT telemetri analizi elde etmek için Azure Veri Gezgini kullanır.

Olası kullanım örnekleri

  • Araç parçalarının tahmine dayalı bakımı için filo yönetimi. Bu çözüm otomotiv ve taşımacılık sektörü için idealdir.
  • Enerji ve çevre optimizasyonu için tesis yönetimi.
  • Daha güvenli otonom sürüş için gerçek zamanlı yol koşullarını hava durumu verileriyle birleştirme.

Katkıda Bulunanlar

Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazar:

Sonraki adımlar