ضمان الجودة

Azure Event Hubs
Azure Machine Learning
Azure Stream Analytics
Power BI

تسمح أنظمة ضمان الجودة للشركات بمنع العيوب في جميع عملياتها لتسليم السلع أو الخدمات للعملاء. يمكن أن يوفر بناء مثل هذا النظام الذي يجمع البيانات ويحدد المشاكل المحتملة على طول المسار مزايا هائلة. على سبيل المثال، في التصنيع الرقمي، يعد ضمان الجودة عبر خط التجميع أمراً ضرورياً. يمكن أن يساعد تحديد حالات التباطؤ والإخفاقات المحتملة قبل حدوثها بدلاً من اكتشافها الشركات على تقليل تكاليف الخردة وإعادة العمل مع تحسين الإنتاجية.

بناء الأنظمة

يوضح الرسم التخطيطي للبنية البيانات في Azure Event Hubs، ثم إلى Data Lake، ثم العمليات باستخدام Stream Analytics، وأخيرا إلى مرئيات Power BI.

قم بتنزيل ملف Visio لهذه البنية.

تدفق البيانات

  1. منشئ حدث النظام المصدر يتدفق البيانات إلى مراكز أحداث Azure.
  2. تستخدم مراكز الأحداث Capture لإرسال أحداث أولية إلى Data Lake.
  3. تقرأ وظيفة Stream Analytics البيانات في الوقت الفعلي من مراكز الأحداث.
  4. تستدعي وظيفة Stream Analytics نموذج التعلم الآلي في Azure التعلم الآلي للتنبؤ بالفشل/الخلل.
  5. ترسل وظيفة Stream Analytics تجميعات الدفق إلى لوحة معلومات Power BI في الوقت الفعلي للعمليات.
  6. تدفع وظيفة Stream Analytics البيانات المعالجة في الوقت الحقيقي إلى تجمع Azure Synapse SQL.
  7. يرسل Logic Apps تنبيهات من تدفق البيانات إلى هاتف محمول.
  8. يتم استخدام Power BI لتصور النتائج.

المكونات

  • مراكز الأحداث تستوعب أحداث خط التجميع وتمررها إلى Stream Analytics وخدمة ويب التعلم الآلي من Microsoft Azure.
  • Azure Stream Analytics: يقبل Stream Analytics دفق الإدخال من مراكز الأحداث، ويستدعي خدمة ويب التعلم الآلي من Azure للقيام بالتنبؤات، ويرسل الدفق إلى Azure Synapse وPower BI وLogic Apps للتنبيهات.
  • التعلم الآلي من Microsoft Azure: يساعدك التعلم الآلي في تصميم حلول التحليلات التنبؤية واختبارها وتشغيلها وإدارتها في السحابة وتوزيع خدمات الويب التي يمكن استدعاؤها بواسطة Stream Analytics.
  • حسابات التخزين: يخزن Azure Storage بيانات دفق الأحداث الأولية من مراكز الأحداث ويعمل لاستمرار البيانات على المدى الطويل.
  • Logic Apps: يرسل التنبيهات التي تم إنشاؤها من تدفق البيانات إلى جهاز عامل التشغيل.
  • Synapse Analytics: تخزين البيانات العلائقية للمعالجة التحليلية المخصصة والمخطط لها والاستعلامات التحليلية للمستخدم.
  • Power BI: تصور لوحات المعلومات التشغيلية في الوقت الحقيقي وكذلك الخوادم للتقارير التحليلية.

البدائل

  • اعتمادا على السيناريو، يمكن تبسيط البنية الأساسية عن طريق إزالة طبقة الدفعة - إزالة التخزين للأحداث الأولية وAzure Synapse للبيانات العلائقية
  • قاعدة بيانات Azure SQL هي قاعدة بيانات ارتباطية مُدارة كخدمة. اعتماداً على وحدات تخزين البيانات وأنماط الوصول، يمكنك اختيار قاعدة بيانات Azure SQL.
  • Azure Functions يوفر نهجاً فعالاً بلا خادم إذا كانت بنية حمل العمل تتمحور حول المكونات الموزعة الدقيقة، مما يتطلب الحد الأدنى من التبعيات، حيث تكون المكونات الفردية مطلوبة فقط للتشغيل عند الطلب (وليس بشكل مستمر) ولا يلزم تنسيق المكونات.
  • يعمل IoT Hub كمركز رسائل مركزي للاتصال الآمن ثنائي الاتجاه مع معرّف لكل جهاز بين النظام الأساسي السحابي ومعدات البناء وعناصر الموقع الأخرى. يمكن لـ IoT Hub جمع البيانات بسرعة لكل جهاز لاستيعابها في البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية لتحليلات البيانات.

تفاصيل السيناريو

حالات الاستخدام المحتملة

يوضح هذا الحل كيفية التنبؤ بالفشل باستخدام مثال مسارات التصنيع (خطوط التجميع). ويتم ذلك عن طريق استخدام أنظمة الاختبار الموجودة بالفعل وبيانات الفشل، وتحديدا النظر في عمليات الإرجاع والفشل الوظيفي في نهاية سطر التجميع. من خلال الجمع بين هذه مع معرفة المجال وتحليل السبب الجذري ضمن تصميم نمطي يغلف خطوات المعالجة الرئيسية، نقدم حلاً تحليليًا متقدماً عاماً يستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بالفشل قبل حدوثه. يسمح التنبؤ المبكر بوجود حالات فشل في المستقبل بإصلاحات أقل تكلفة أو حتى تجاهلها، والتي عادة ما تكون أكثر فعالية من حيث التكلفة من المرور بتكلفة الاسترجاع والضمان.

الاعتبارات

تنفذ هذه الاعتبارات ركائز Azure Well-Architected Framework، وهو عبارة عن مجموعة من المبادئ التوجيهية التي يمكن استخدامها لتحسين جودة حمل العمل. لمزيد من المعلومات، يرجى مراجعةMicrosoft Azure Well-Architected Framework.

قابلية التوسع

معظم المكونات المستخدمة في هذا السيناريو المثال هي الخدمات المدارة التي تتوسع بناء على احتياجات السيناريو الحالي.

للحصول على إرشادات عامة حولَ تصميم حلول قابلة للتوسع، راجع قائمة التحقق من كفاءة الأداء في Azure Architecture Center.

الأمان

ويوفر عامل الأمان ضمانات للحماية من الهجمات المتعمدة واستغلال البيانات والأنظمة القيمة الخاصة بك. للمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى نظرة عامة على ركيزة الأمان.

الهويات المدارة لموارد Azure يتم استخدامها لتوفير الوصول إلى الموارد الأخرى الداخلية لحسابك. السماح فقط بالوصول إلى الموارد المطلوبة في تلك الهويات لضمان عدم تعرض أي شيء إضافي لوظائفك (وربما لعملائك أيضًا).

للحصول على إرشادات عامة الخاصة بتصميم الحلول الآمنة، راجع Azure Security Documentation.

مرونة

تتم إدارة جميع المُكونات في هذا السيناريو، لذلك على المستوى الإقليمي تكون جميعها مرنة تلقائيًا.

للحصول على إرشادات عامة حول تصميم حلول مرنة، راجع مبادئ تصميم الموثوقية.

الخطوات التالية