Casi d'uso di Azure Time Series Insights Gen2

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Nota

Il servizio Time Series Insights (TSI) non sarà più supportato dopo marzo 2025. Valutare la possibilità di eseguire la migrazione di ambienti TSI esistenti a soluzioni alternative il prima possibile. Per altre informazioni sulla deprecazione e la migrazione, vedere la documentazione.

Questo articolo riepiloga diversi casi d'uso comuni per Azure Time Series Insights Gen2. Le raccomandazioni in questo articolo fungono da punto di partenza per sviluppare applicazioni e soluzioni con Azure Time Series Insights Gen2.

In particolare, questo articolo risponde alle domande seguenti:

Una panoramica di questi scenari di utilizzo è descritta nelle sezioni seguenti.

Introduzione

Azure Time Series Insights Gen2 è un'offerta end-to-end distribuita come servizio. È utilizzata per raccogliere, elaborare, archiviare, analizzare e sottoporre a query dati su scala IoT contestualizzati e ottimizzati per le serie temporali. È ideale per l'esplorazione e l'analisi operativa dei dati ad hoc. Azure Time Series Insights Gen2 è un'offerta di servizio personalizzata ed estendibile che soddisfa le esigenze generali delle distribuzioni IoT industriali.

Esplorazione dei dati e rilevamento di anomalie degli oggetti visivi

Esplorare e analizzare immediatamente miliardi di eventi per rilevare anomalie e individuare tendenze nascoste nei dati. Azure Time Series Insights Gen2 offre prestazioni quasi in tempo reale per i carichi di lavoro di analisi IoT e DevOps.

Esplora dati

La maggior parte dei clienti accetta che la quantità minima di tempo necessaria per ottenere informazioni dettagliate è una delle funzionalità principali di Azure Time Series Insights Gen2:

  • Azure Time Series Insights Gen2 non richiede alcuna preparazione iniziale dei dati.
  • Funziona rapidamente per connettersi a miliardi di eventi nelle istanze di hub IoT di Azure o di Hub eventi di Azure in pochi minuti.
  • Dopo aver stabilito la connessione, è possibile visualizzare e analizzare immediatamente miliardi di eventi per rilevare anomalie e individuare tendenze nascoste nei dati.

Azure Time Series Insights Gen2 è intuitivo e semplice da usare. È possibile interagire con i dati senza scrivere nemmeno una riga di codice. Non è necessario apprendere anche un nuovo linguaggio, anche se Azure Time Series Insights Gen2 offre un linguaggio di query granulare basato su testo per gli utenti avanzati che hanno familiarità con SQL. Offre anche funzionalità di esplorazione tramite selezione e clic per gli utenti non esperti.

I clienti possono sfruttare la velocità per diagnosticare rapidamente i problemi correlati agli asset. Possono eseguire l'analisi DevOps per ottenere la causa radice di un bug in una soluzione IoT. Possono anche identificare le aree da contrassegnare per ulteriori indagini nell'ambito delle iniziative di data science.

Esistono tre modi principali per interagire con i dati archiviati in Azure Time Series Insights Gen2:

  • Il primo e il modo più semplice per iniziare è usare Azure Time Series Insights Gen2 Explorer. È possibile usarlo per visualizzare rapidamente tutti i dati IoT in un'unica posizione. Fornisce strumenti come la mappa termica per individuare le anomalie nei dati. Fornisce anche una visualizzazione in prospettiva. Usarlo per confrontare fino a quattro visualizzazioni da uno o più ambienti Azure Time Series Insights Gen2 in un singolo dashboard. Il dashboard offre una visualizzazione dei dati della serie temporale in tutte le posizioni. Altre informazioni su Azure Time Series Insights Gen2 Explorer. Per pianificare l'ambiente, leggere Azure Time Series Insights Pianificazione gen2.

  • Il secondo modo per iniziare consiste nell'usare JavaScript SDK per incorporare rapidamente grafici e grafici avanzati nell'applicazione Web. Con poche righe di codice, è possibile creare query avanzate. Usarli per popolare grafici a linee, grafici a torta, grafici a barre, mappe termiche, griglie dati e altro ancora. Tutti questi elementi sono predefiniti se si usa l'SDK. L'SDK astrae anche le API di query di Azure Time Series Insights Gen2. È possibile usarle per creare predicati simili a SQL per eseguire query sui dati da visualizzare in un dashboard. Per le soluzioni a livello di presentazione ibrido, Azure Time Series Insights Gen2 offre URL con parametri. Forniscono punti di connessione senza problemi con Azure Time Series Insights Gen2 Explorer per approfondire i dati.

  • Il terzo modo per iniziare consiste nell'usare le POTENTI API per eseguire query sui dati archiviati in Azure Time Series Insights Gen2. Azure Time Series Insights Gen2 include operatori temporali, ad fromesempio , to, firste last. Include aggregazioni e trasformazioni, ad averageesempio , , summin, max, time-weighted average, time-weighted sume così via. Consente anche di filtrare, operatori aritmetici e booleani, funzioni scalari e così via. Tutti questi operatori consentono alle applicazioni downstream di trovare rapidamente tendenze e modelli interessanti nei dati. Usarli per popolare le visualizzazioni homegrown per individuare le anomalie.

Analisi operativa e miglioramento dell'efficienza dei processi

Usare Azure Time Series Insights Gen2 per monitorare l'integrità, l'utilizzo e le prestazioni delle apparecchiature su larga scala e misurare l'efficienza operativa. Azure Time Series Insights Gen2 consente di gestire carichi di lavoro IoT diversi e imprevedibili senza sacrificare le prestazioni di inserimento o query.

Screenshot che mostra I o T devices/application data, stream processing, operational efficiency, intelligence/insights e advanced analytics in Azure Time Series Insights Gen2.Screenshot shows I o T devices/application data, stream processing, operational efficiency, intelligence/insights, and advanced analytics in Azure Time Series Insights Gen2.

Lo streaming e l'elaborazione continua dei dati provenienti dai processi operativi possono trasformare con successo qualsiasi azienda se combinati con la soluzione o la tecnologia più adatta. Spesso queste soluzioni sono una combinazione di più sistemi. Consentono l'esplorazione e l'analisi dei dati che cambiano costantemente, soprattutto nell'area di autenticazione IoT, e condividono un modello comune.

Questi modelli hanno spesso inizio con piattaforme abilitate per IoT, che inseriscono miliardi di eventi da dispositivi e sensori con diverse impostazioni locali. Questi sistemi elaborano e analizzano i dati di streaming per ottenere informazioni e azioni in tempo reale. I dati vengono in genere archiviati nell'archivio ad accesso frequente e ad accesso sporadico per l'analisi batch e quasi in tempo reale.

I dati raccolti vengono sottoposti a una serie di processi per pulirli e contestualizzarli per gli scenari di analisi e query downstream. Azure offre servizi avanzati che possono essere applicati a scenari IoT come la produzione e la manutenzione di asset. Questi servizi includono Azure Time Series Insights Gen2, hub IoT, Hub eventi, Analisi di flusso di Azure, Funzioni di Azure, App per la logica di Azure, Azure Databricks, Azure Machine Learning e Power BI.

L'architettura della soluzione può essere ottenuta nel modo seguente:

  • Inserire i dati tramite l'hub IoT o Hub eventi per sicurezza, velocità effettiva e latenza ottimali.
  • Eseguire l'elaborazione dati e i calcoli. Creare un grafico a imbuto con i dati inseriti tramite servizi come Analisi di flusso, App per la logica e Funzioni di Azure. Il servizio usato dipende dalle esigenze specifiche di elaborazione dati.
  • I segnali calcolati dalla pipeline di elaborazione vengono inseriti in Azure Time Series Insights Gen2 per l'archiviazione e l'analisi.

Azure Time Series Insights Gen2 offre informazioni dettagliate quasi in tempo reale sui dati cronologici e basate su asset. A seconda delle esigenze aziendali, i processi MapReduce e Hive possono essere eseguiti sui dati archiviati in Azure Time Series Insights Gen2 connettendo Azure Time Series Insights Gen2 ad Azure HDInsight. I dati archiviati in Azure Time Series Insights Gen2 sono disponibili per Power BI e altre applicazioni dei clienti tramite le API di query sulla superficie pubblica di Azure Time Series Insights Gen2. Questi dati sono utilizzabili per scenari avanzati di intelligence operativa e di business intelligence.

Analisi avanzata

Ottenere l'integrazione con servizi di analisi avanzati come Machine Learning e Azure Databricks. Azure Time Series Insights Gen2 in ingresso i dati non elaborati da milioni di dispositivi. Aggiunge dati contestuali che possono essere utilizzati senza problemi da un gruppo di servizi di analisi di Azure.

Analisi

L'analisi avanzata e l'apprendimento automatico utilizzano ed elaborano grandi volumi di dati. Questi dati vengono usati per prendere decisioni basate sui dati ed eseguire analisi predittive. Nei casi d'uso delle soluzioni IoT, gli algoritmi di analisi avanzata apprendono dai dati raccolti da milioni di dispositivi. Questi dispositivi trasmettono i dati più volte al secondo. I dati raccolti dai dispositivi IoT non sono elaborati. Non includono informazioni contestuali, ad esempio la posizione del dispositivo e l'unità di misura del sensore che effettua la lettura. Di conseguenza, i dati non elaborati sono difficili da utilizzare direttamente per l'analisi avanzata.

Azure Time Series Insights Gen2 consente di colmare il divario tra i dati IoT e l'analisi avanzata in due modi semplici e convenienti:

  • Prima di tutto, Azure Time Series Insights Gen2 raccoglie i dati di telemetria non elaborati da milioni di dispositivi usando hub IoT. Arricchisce i dati con informazioni contestuali e li converte in formato Parquet. Questo formato può integrarsi facilmente con altri servizi di analisi avanzata, ad esempio Machine Learning, Azure Databricks e applicazioni di terze parti.

    Azure Time Series Insights Gen2 può fungere da fonte di verità per tutti i dati in un'organizzazione. Crea un repository centrale che può essere utilizzato dai carichi di lavoro di analisi downstream. Poiché Azure Time Series Insights Gen2 è un servizio di archiviazione quasi in tempo reale, i modelli di analisi avanzata possono apprendere continuamente dai dati di telemetria IoT in ingresso. Di conseguenza, i modelli possono eseguire stime più accurate.

  • In secondo luogo, l'output dei modelli di apprendimento automatico e di stima può essere immesso in Azure Time Series Insights Gen2 per visualizzare e archiviare i risultati. Questa procedura consente alle organizzazioni di ottimizzare e modificare i propri modelli. Azure Time Series Insights Gen2 semplifica la visualizzazione dei dati di telemetria di streaming nello stesso piano degli output del modello sottoposto a training. In questo modo, consente ai team di data science di individuare le anomalie e identificare gli schemi.

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