Che cos'è la contestualizzazione nel responsabile del trattamento dei dati?
Importante
Anteprima delle operazioni di Azure IoT: abilitata da Azure Arc è attualmente disponibile in ANTEPRIMA. Non è consigliabile usare questo software di anteprima negli ambienti di produzione.
Sarà necessario distribuire una nuova installazione di Azure IoT Operations quando viene resa disponibile una versione disponibile a livello generale, non sarà possibile aggiornare un'installazione di anteprima.
Vedere le condizioni per l'utilizzo supplementari per le anteprime di Microsoft Azure per termini legali aggiuntivi che si applicano a funzionalità di Azure in versione beta, in anteprima o in altro modo non ancora disponibili a livello generale.
La contestualizzazione aggiunge informazioni ai messaggi in una pipeline. La contestualizzazione può:
- Migliorare il valore, il significato e le informazioni dettagliate derivate dal flusso dei dati attraverso la pipeline.
- Arricchire i dati di origine per renderli più comprensibili e significativi.
- Semplificare l'interpretazione dei dati e facilitare il processo decisionale più accurato ed efficace.
Ad esempio, il sensore di temperatura nella factory invia un punto dati che legge 250 °F. Senza contestualizzazione, è difficile derivare alcun significato da questi dati. Tuttavia, se si aggiunge contesto come "La temperatura dell'asset del forno durante il turno del mattino era di 250 °F", il valore dei dati aumenta in modo significativo, in quanto ora è possibile ricavare informazioni utili da esso.
I dati contestualizzati offrono un quadro più completo delle operazioni, consentendo di prendere decisioni più informate. Le informazioni contestuali arricchiscono i dati semplificando l'analisi dei dati. Consente di ottimizzare i processi, migliorare l'efficienza e ridurre i tempi di inattività.
Arricchimento dei messaggi
Una pipeline del processore di dati contestualizza i dati arricchiscendo i messaggi che passano attraverso la pipeline con dati di riferimento archiviati in precedenza. La contestualizzazione usa l'archivio dati di riferimento predefinito. È possibile interrompere il processo di utilizzo dell'archivio dati di riferimento all'interno di una pipeline in tre passaggi:
Creare e configurare un set di dati. Questo passaggio crea e configura i set di dati all'interno dell'archivio dati di riferimento. La configurazione include le chiavi da usare per i join e i criteri di scadenza dei dati di riferimento.
Inserire i dati di riferimento. Dopo aver configurato i set di dati, il passaggio successivo consiste nell'inserire i dati nell'archivio dati di riferimento. Usare la fase di output della pipeline di dati di riferimento per inserire i dati nei set di dati.
Arricchire i dati. In una fase di arricchimento usare i dati archiviati nell'archivio dati di riferimento per arricchire i dati che passano attraverso la pipeline del processore di dati. Questo processo migliora il valore e la pertinenza dei dati, offrendo informazioni più dettagliate e funzionalità di analisi dei dati migliorate.