¿Qué es la contextualización en el procesador de datos?
Importante
Operaciones de IoT de Azure, habilitado por Azure Arc, está actualmente en VERSIÓN PRELIMINAR. No se debería usar este software en versión preliminar en entornos de producción.
Tendrá que implementar una nueva instalación de Azure IoT Operations cuando esté disponible una versión disponible con carácter general, no podrá actualizar una instalación en versión preliminar.
Consulte Términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure para conocer los términos legales que se aplican a las características de Azure que se encuentran en la versión beta, en versión preliminar o que todavía no se han publicado para que estén disponibles con carácter general.
La contextualización agrega información a los mensajes de una canalización. La contextualización puede:
- Mejorar el valor, el significado y la información derivada de los datos que fluyen a través de la canalización.
- Enriquecer los datos de origen para que sean más comprensibles y significativos.
- Facilitar la interpretación de los datos y permitir una toma de decisiones más precisa y eficaz.
Por ejemplo, el sensor de temperatura de la fábrica envía un punto de datos que lee 250 °F. Sin contextualización, es difícil extraer algún significado de estos datos. Sin embargo, si se añade un contexto como "La temperatura del recurso del horno durante el turno de mañana era de 250 °F", el valor de los datos aumenta significativamente, ya que ahora se pueden extraer conclusiones útiles de ellos.
Los datos contextualizados proporcionan una imagen más completa de las operaciones, lo que ayuda a tomar decisiones más informadas. La información contextual enriquece los datos, lo que facilita el análisis de datos. Le ayuda a optimizar los procesos, mejorar la eficiencia y reducir el tiempo de inactividad.
Enriquecimiento de mensajes
Una canalización del procesador de datos contextualiza los datos enriqueciendo los mensajes que fluyen a través de la canalización con datos de referencia almacenados previamente. La contextualización usa el almacén de datos de referencia integrado. Puede interrumpir el proceso de uso del almacén de datos de referencia dentro de una canalización en tres pasos:
Crear y configurar un conjunto de datos. Este paso crea y configura los conjuntos de datos dentro del almacén de datos de referencia. La configuración incluye las claves que se van a usar para las combinaciones y las directivas de expiración de datos de referencia.
Ingerir los datos de referencia. Después de configurar los conjuntos de datos, el siguiente paso consiste en ingerir datos en el almacén de datos de referencia. Use la fase de salida de la canalización de datos de referencia para alimentar los datos en los conjuntos de datos.
Enriquecimiento de los datos. En una fase de enriquecimiento, use los datos almacenados en el almacén de datos de referencia para enriquecer los datos que pasan por la canalización del procesador de datos. Este proceso mejora el valor y la relevancia de los datos, lo que proporciona información más completa y funcionalidades de análisis de datos mejoradas.