Bagikan melalui

Menganalisis dan memvisualisasikan data IoT Anda

Gambaran umum ini memperkenalkan konsep utama sekeliling opsi untuk menganalisis dan memvisualisasikan data IoT Anda. Setiap bagian menyertakan tautan ke konten yang memberikan detail dan panduan lebih lanjut.

Di Azure IoT, layanan analisis dan visualisasi digunakan untuk mengidentifikasi dan menampilkan wawasan bisnis yang berasal dari data IoT Anda. Misalnya, Anda dapat menggunakan model pembelajaran mesin untuk menganalisis data sensor perangkat dan memprediksi kapan pemeliharaan harus dilakukan pada aset industri. Anda juga dapat menggunakan alat visualisasi untuk menampilkan peta lokasi perangkat Anda.

Diagram berikut menunjukkan tampilan tingkat tinggi komponen dalam solusi IoT berbasis tepi yang khas. Artikel ini berfokus pada area yang relevan untuk menganalisis dan memvisualisasikan data IoT Anda:

Diagram yang menunjukkan arsitektur solusi IoT tingkat tinggi yang menyoroti area visualisasi solusi.

Layanan eksternal

Ada banyak layanan yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis dan memvisualisasikan data IoT Anda. Beberapa layanan dirancang untuk bekerja dengan data IoT streaming, sementara yang lain lebih tujuan umum. Layanan berikut adalah beberapa yang paling umum digunakan untuk analisis dan visualisasi dalam solusi IoT:

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric adalah analitik end-to-end dan platform data yang dirancang untuk perusahaan yang memerlukan solusi terpadu. Ini mencakup pergerakan data, pemrosesan, pemasukan, transformasi, perutean peristiwa waktu nyata, dan pembuatan laporan. Ini menawarkan serangkaian layanan yang komprehensif seperti Ilmu Data dan Real-Time Analytics. Ini juga berisi pembuat kembar digital (pratinjau) untuk pemodelan kembar digital di lingkungan Fabric.

Artikel berikut menunjukkan beberapa contoh cara menggunakan Microsoft Fabric untuk menganalisis dan memvisualisasikan data IoT:

Pembuat kembar digital (pratinjau) di Fabric

Penyusun kembar digital (pratinjau) adalah item baru dalam beban kerja Real-Time Intelligence di Microsoft Fabric. Ini menciptakan representasi digital lingkungan dunia nyata untuk mengoptimalkan operasi fisik menggunakan data.

Untuk contoh skenario dengan pembuat kembar digital, lihat Tutorial: Pembuat kembar digital (pratinjau).

Pembelajaran Mesin Azure

Azure Machine Learning adalah layanan berbasis cloud untuk membangun, melatih, dan menyebarkan model pembelajaran mesin. Ini menyediakan berbagai alat dan layanan untuk membantu Anda membuat dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin. Anda dapat menggunakan Azure Machine Learning untuk menganalisis data IoT dan membangun model prediktif. Pada kluster Kubernetes dengan dukungan Azure Arc, seperti Azure IoT Operations, Anda dapat melatih dan menyebarkan model pembelajaran mesin di tepi dengan target komputasi Kubernetes di Azure Machine Learning.

Azure Data Explorer (layanan pencarian data)

Azure Data Explorer adalah platform analitik big-data berkinerja tinggi yang dikelola sepenuhnya, yang memudahkan untuk menganalisis data dalam volume tinggi hampir secara real time. Artikel dan tutorial berikut menunjukkan beberapa contoh cara menggunakan Azure Data Explorer untuk menganalisis dan memvisualisasikan data IoT:

Power BI

Power BI adalah kumpulan layanan, aplikasi, dan konektor perangkat lunak yang bekerja sama untuk mengubah sumber data yang tidak saling terkait menjadi wawasan yang koheren, mendalam secara visual, dan interaktif. Power BI memungkinkan Anda dengan mudah menyambungkan ke sumber data Anda, memvisualisasikan, dan menemukan apa yang penting, dan berbagi laporan dengan siapa pun atau semua orang yang Anda inginkan.

Grafana

Grafana adalah perangkat lunak visualisasi dan analitik. Ini memungkinkan Anda melakukan kueri, memvisualisasikan, mengatur peringatan, dan menjelajahi metrik, log, dan jejak Anda di mana pun mereka disimpan. Ini memberi Anda alat untuk mengubah data database rangkaian waktu Anda menjadi grafik dan visualisasi yang berwawasan. Azure Managed Grafana adalah layanan terkelola penuh untuk solusi analitik dan pemantauan. Untuk mempelajari selengkapnya tentang menggunakan Grafana di solusi IoT Anda, lihat Dasbor Cloud IoT menggunakan Grafana dengan Azure IoT.

Databricks

Gunakan Azure Databricks untuk memproses, menyimpan, membersihkan, berbagi, menganalisis, memodelkan, dan memonetisasi himpunan data dengan solusi dari BI ke pembelajaran mesin. Gunakan platform Azure Databricks untuk membangun dan menyebarkan alur kerja rekayasa data, model pembelajaran mesin, dasbor analitik, dan banyak lagi.

Gunakan streaming terstruktur dengan Azure Event Hubs dan kluster Azure Databricks. Anda dapat menyambungkan ruang kerja Databricks ke titik akhir yang kompatibel dengan Azure Event Hubs di hub IoT untuk membaca data dari perangkat IoT.

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics adalah mesin pemrosesan aliran terkelola penuh yang dirancang untuk menganalisis dan memproses data streaming dalam volume besar dengan latensi rendah. Pola dan hubungan dapat diidentifikasi dalam data yang berasal dari berbagai sumber input termasuk aplikasi, perangkat, dan sensor. Anda dapat menggunakan pola ini untuk memicu tindakan dan memulai alur kerja seperti membuat pemberitahuan atau memberi umpan informasi ke alat pelaporan. Dalam solusi berbasis cloud, Stream Analytics juga tersedia pada runtime Azure IoT Edge, memungkinkan pemrosesan data langsung di ujung.

Azure Maps

Azure Maps adalah kumpulan layanan geospasial dan SDK yang menggunakan data pemetaan baru untuk menyediakan konteks geografis ke aplikasi web dan seluler. Untuk contoh IoT, lihat Mengintegrasikan dengan Azure Maps (Azure Digital Twins).

Konten terkait