Azure Veri Gezgini ile IoT analizi

Bu çözüm fikir, hızlı akış, IoT cihazlarından, sensörlerden, bağlı binaların ve taşıtlardan yüksek hacimli akış verilerinin neredeyse gerçek zamanlı analizler olduğunu gösterir. Cosmos DB ve azure Veri Gezgini kullanarak hem işletimsel hem de analitik iş yükleri için azure Veri Gezgini ile diğer ıot hizmetleriyle tümleştirilmesine odaklanır.

Bu çözüm, IoT cihaz telemetri analizi için Microsoft müşterileri tarafından zaten kullanılıyor. Örneğin, Bosch bunu, daha güvenli otonom hale getirme için hava durumu verileriyle gerçek zamanlı yol koşullarını birleştirmek için kullanır.

Mimari

Veri akışı

1. Günlükler, iş olayları ve Azure Event hub, Azure IoT Hub veya Kafka gibi çeşitli kaynaklardan Kullanıcı etkinlikleri gibi çok sayıda hızlı akışlı akış verisi alma.
2. Azure Işlevleri veya Azure Stream Analytics kullanarak verileri gerçek zamanlı olarak işleyin.
3. gerçek zamanlı bir işlemsel uygulama sağlamak için Cosmos DB akışlı JSON iletileri depolayın.
4. Azure Olay Hub'ı, Azure IoT Hub, Kafkavb. bağlayıcılarını kullanarak düşük gecikme süresi ve yüksek aktarım hızı ile Azure Veri Gezgini 'e veri alma. alternatif olarak, Azure Event Grid kullanan ve azure Veri Gezgini giriş işlem hattını tetikleyen azure Depolama (Blob veya ADLS 2.) üzerinden veri alma. ayrıca, verileri sürekli olarak Azure Depolama sıkıştırılmış, bölümlenmiş parquet biçiminde dışa aktarabilir ve verileri sürekli veri dışa aktarmaya genel bakışbölümünde ayrıntılı şekilde sorgulayabilirsiniz.
5. Azure Veri Gezgini, neredeyse gerçek zamanlı analiz uygulamalarına ve panolara hizmet veren büyük bir veri analizi deposudur. bu model hem işletimsel hem de analitik kullanım örneklerine hizmet ettiği için, veriler azure Veri Gezgini ve paralel Cosmos DB veya Cosmos DB azure Veri Gezgini 'a yönlendirilebilir.
   • Cosmos DB değişiklik akışını kullanarak Azure Veri Gezgini ile tümleştirin. Cosmos DB içindeki her işlem, bu değişiklik akışı aracılığıyla bir Azure işlevini tetikleyebilir. Veriler daha sonra Olay Hub 'ına akışa alınabilir ve Azure Veri Gezgini alınabilir.
   • Azure Işlevinden Azure Digital Ikizi (ADT) API 'Lerini çağırın. Fiziksel ortamların dijital modellerini depolamak için ADT kullanılır. Bu hizmet, verileri olay hub 'ına akışlar ve daha sonra Azure Veri Gezgini alınır.
6. Aşağıdaki yöntemlerden herhangi birini izleyerek Azure Veri Gezgini depolanan verilerden Öngörüler elde edin:
   • Her iki kaynaktaki verileri karıştırmak için ADT ve Azure Veri Gezgini tarafından sunulan API 'Leri çağıran özel bir analiz uygulaması oluşturun.
   • Azure Veri Gezgini panoları, Power BIveya Grafanakullanarak neredeyse gerçek zamanlı analiz panoları oluşturun.
   • Azure Logic Apps Için Azure Veri Gezgini bağlayıcısınıkullanarak uyarılar ve bildirimler oluşturun ve zamanlayın.
   • Azure Veri Gezgini Web UI, kusto. Explorerveya jupyıter not defterlerinikullanarak verileri analiz edin.
7. Azure Veri Gezgini, zaman serisi analizi, model tanıma, anomali algılama ve tahminve makine öğrenimiiçin yerel gelişmiş analiz özellikleri sağlar. Azure Veri Gezgini, databricks ve Azure Machine Learning gibi ML hizmetlerle de tümleşiktir. bu tümleştirme, diğer araç ve hizmetleri kullanarak modeller oluşturmanızı ve puanlama verileri için Azure Veri Gezgini ML modellerini dışarı aktarmayı sağlar.

Bileşenler

• Azure Olay Hub'ı: basit, güvenilir ve ölçeklenebilir olan, tam olarak yönetilen, gerçek zamanlı veri alma hizmeti.
• Azure IoT Hub: IoT cihazları ve Azure arasında iki yönlü iletişimi etkinleştirmek için yönetilen hizmet.
• HDInsight üzerinde Kafka: açık kaynaklı analizler için Apache Kafka kullanımı kolay, ekonomik ve kurumsal düzeyde bir hizmettir.
• Azure Cosmos DB: herhangi bir ölçekte açık apı 'lerle modern uygulama geliştirmeye yönelik tam olarak yönetilen hızlı nosql veritabanı hizmeti.
• Azure Cosmos DB için azure Synapse bağlantısı , azure Synapse çalışma alanınızda bulunan iki analiz altyapısını kullanarak, işlem iş yükünüz üzerinde herhangi bir performans veya maliyet etkisi olmadanAzure Cosmos DB işletimsel veriler üzerinde neredeyse gerçek zamanlı analizler çalıştırmanızı sağlar: sunucusuz ve Spark havuzlarınıSQL.
• Azure Veri Gezgini: uygulamalardan, Web sitelerinden, IoT cihazlarından ve daha birçok veri akışı hacimlerinde gerçek zamanlı analiz için hızlı, tam olarak yönetilen ve yüksek oranda ölçeklenebilir veri analizi hizmeti.
• Azure Veri Gezgini panoları: Web Kullanıcı arabiriminde araştırılan kusto sorgularını, en iyi duruma getirilmiş panolar için yerel olarak dışarı aktarın.
• Azure dijital TWINS: gerçek dünyayı modelleyebilir yeni nesil IoT çözümleri oluşturun.

Alternatifler

• Synapse Link , Cosmos DB verilerinin üzerine analiz için Microsoft tarafından tercih edilen çözümdür.

Sonraki adımlar

Daha fazla bilgi için bkz. Azure Veri Gezgini belgeleri.