솔루션 아이디어
이 문서에서는 솔루션 아이디어를 설명합니다. 클라우드 설계자는 이 지침을 사용하여 이 아키텍처의 일반적인 구현을 위한 주요 구성 요소를 시각화할 수 있습니다. 이 문서를 시작점으로 사용하여 워크로드의 특정 요구 사항에 맞는 잘 설계된 솔루션을 디자인할 수 있습니다.
Microsoft Azure의 예측 유지 관리 솔루션에서 실시간 항공기 데이터를 분석과 결합하여 항공기 상태를 모니터링하는 방법을 보여 줍니다.
이 솔루션은 Azure Stream Analytics, Event Hubs, Azure Machine Learning, HDInsight, Azure SQL Database, Data Factory 및 Power BI를 사용하여 빌드됩니다. 해당 서비스는 고가용성 환경에서 실행되고 패치되며 지원되므로 실행되는 환경이 아니라 솔루션에 집중할 수 있습니다.
아키텍처
이 아키텍처의 Visio 파일을 다운로드합니다.
구성 요소
- Azure Stream Analytics는 Azure Event Hubs의 입력 스트림에 대한 분석을 거의 실시간으로 제공합니다. 입력 데이터가 필터링되어 Machine Learning 엔드포인트로 전달되고, 마지막으로 결과를 Power BI 대시보드로 보냅니다.
- Event Hubs는 원시 어셈블리 라인 데이터를 수집하고 Stream Analytics에 전달합니다.
- Azure Machine Learning은 Stream Analytics의 실시간 어셈블리 라인 데이터를 기반으로 잠재적인 오류를 예측합니다.
- HDInsight는 Hive 스크립트를 실행하여 Stream Analytics에서 보관한 원시 이벤트에 대한 집계를 제공합니다.
- Azure SQL Database는 Machine Learning에서 받은 예측 결과를 저장하고 Power BI에 데이터를 게시합니다.
- Data Factory는 일괄 처리 파이프라인의 오케스트레이션, 예약 및 모니터링을 처리합니다.
- Power BI를 사용하면 Stream Analytics의 실시간 어셈블리 라인 데이터와 Data Warehouse의 예측된 실패 및 경고를 시각화할 수 있습니다.
시나리오 정보
잠재적인 사용 사례
이 솔루션은 항공기 및 항공 우주 산업에 이상적입니다.
올바른 정보를 사용하면 유지 관리를 수행해야 하는 시기를 예측하기 위해 장비의 상태를 확인할 수 있습니다. 예측 유지 관리는 다음 항목에 사용할 수 있습니다.
- 실시간 진단
- 실시간 비행 지원
- 예후
- 비용 절감
다음 단계
제품 설명서를 참조하세요.
관련 참고 자료
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