Delen via

Gebruikscases van Azure Time Series Insights Gen2

  • Artikel

Notitie

De Time Series Insights-service wordt op 7 juli 2024 buiten gebruik gesteld. Overweeg om bestaande omgevingen zo snel mogelijk naar alternatieve oplossingen te migreren. Raadpleeg onze documentatie voor meer informatie over de afschaffing en migratie.

In dit artikel vindt u een overzicht van verschillende veelvoorkomende use cases voor Azure Time Series Insights Gen2. De aanbevelingen in dit artikel dienen als uitgangspunt voor het ontwikkelen van uw toepassingen en oplossingen met Azure Time Series Insights Gen2.

In dit artikel worden de volgende vragen beantwoord:

Een overzicht van deze gebruiksscenario's wordt beschreven in de volgende secties.

Inleiding

Azure Time Series Insights Gen2 is een end-to-end platform-as-a-service-aanbieding. Het wordt gebruikt voor het verzamelen, verwerken, opslaan, analyseren en opvragen van zeer contextuele, tijdreeksgeoptimaliseerde IoT-schaalgegevens. Het is ideaal voor ad-hocgegevensverkenning en operationele analyse. Azure Time Series Insights Gen2 is een uniek uitbreidbaar, aangepast serviceaanbod dat voldoet aan de brede behoeften van industriële IoT-implementaties.

Gegevensverkenning en visuele afwijkingsdetectie

Verken en analyseer direct miljarden gebeurtenissen om afwijkingen te vinden en verborgen trends in uw gegevens te ontdekken. Azure Time Series Insights Gen2 biedt bijna realtime prestaties voor uw IoT- en DevOps-analyseworkloads.

Data Explorer

De meeste klanten gaan ermee akkoord dat de minimale hoeveelheid tijd die nodig is om inzicht te krijgen een van de opvallende functies van Azure Time Series Insights Gen2 is:

  • Azure Time Series Insights Gen2 vereist geen voorbereiding van gegevens vooraf.
  • Het werkt snel om in enkele minuten verbinding te maken met miljarden gebeurtenissen in uw Azure IoT Hub- of Azure Event Hubs-exemplaren.
  • Zodra u verbinding hebt gemaakt, kunt u miljarden gebeurtenissen visualiseren en analyseren om afwijkingen te herkennen en verborgen trends in uw gegevens te ontdekken.

Azure Time Series Insights Gen2 is intuïtief en eenvoudig te gebruiken. U kunt met uw gegevens werken zonder één regel code te schrijven. Er is ook geen nieuwe taal die u nodig hebt om te leren, hoewel Azure Time Series Insights Gen2 een gedetailleerde querytaal op basis van tekst biedt voor geavanceerde gebruikers die bekend zijn met SQL. Het biedt ook verkenning van select-and-click voor beginners.

Klanten kunnen profiteren van de snelheid om snel problemen met betrekking tot assets vast te stellen. Ze kunnen DevOps-analyses uitvoeren om de hoofdoorzaak van een bug in een IoT-oplossing te vinden. Ze kunnen ook gebieden identificeren die moeten worden gevlagd voor verder onderzoek als onderdeel van hun data science-initiatieven.

Er zijn drie primaire manieren om te communiceren met gegevens die zijn opgeslagen in Azure Time Series Insights Gen2:

  • De eerste en eenvoudigste manier om aan de slag te gaan, is met azure Time Series Insights Gen2 Explorer. U kunt deze gebruiken om al uw IoT-gegevens op één plaats snel te visualiseren. Het biedt hulpprogramma's zoals de heatmap waarmee u afwijkingen in uw gegevens kunt herkennen. Het biedt ook een perspectiefweergave. Gebruik deze om maximaal vier weergaven van een of meer Azure Time Series Insights Gen2-omgevingen in één dashboard te vergelijken. Het dashboard geeft u een overzicht van uw tijdreeksgegevens op al uw locaties. Meer informatie over azure Time Series Insights Gen2 Explorer. Lees azure Time Series Insights Gen2-planning om uw omgeving te plannen.

  • De tweede manier om te beginnen is door de JavaScript SDK te gebruiken om snel krachtige grafieken en grafieken in te sluiten in uw webtoepassing. Met slechts een paar regels code kunt u krachtige query's maken. Gebruik ze om lijndiagrammen, cirkeldiagrammen, staafdiagrammen, heatmaps, gegevensrasters en meer te vullen. Al deze elementen bestaan standaard met behulp van de SDK. De SDK abstraheert ook Azure Time Series Insights Gen2-query-API's. U kunt ze gebruiken om SQL-achtige predicaten te maken om een query uit te voeren op de gegevens die u wilt weergeven op een dashboard. Voor hybride oplossingen voor presentatielagen biedt Azure Time Series Insights Gen2 geparameteriseerde URL's. Ze bieden naadloze verbindingspunten met de Azure Time Series Insights Gen2 Explorer voor uitgebreide informatie over gegevens.

  • De derde manier om te beginnen is het gebruik van de krachtige API's om query's uit te voeren op gegevens die zijn opgeslagen in Azure Time Series Insights Gen2. Azure Time Series Insights Gen2 heeft tijdelijke operators zoals from, to, firsten last. Het bevat aggregaties en transformaties zoals , , , , , time-weighted average, , enzovoorttime-weighted sum. maxminsumaverage Hiermee kunt u ook filteren, rekenkundige en booleaanse operatoren, scalaire functies, enzovoort. Met al deze operators kunnen downstreamtoepassingen snel interessante trends en patronen in uw gegevens vinden. Gebruik ze om visualisaties van basisgroei te vullen om afwijkingen te herkennen.

Operationele analyse en efficiëntere processen

Gebruik Azure Time Series Insights Gen2 om de status, het gebruik en de prestaties van apparatuur op schaal te bewaken en de operationele efficiëntie te meten. Azure Time Series Insights Gen2 helpt bij het beheren van diverse en onvoorspelbare IoT-workloads zonder dat dit ten koste gaat van opname- of queryprestaties.

Schermopname van I o T-apparaten/toepassingsgegevens, stroomverwerking, operationele efficiëntie, intelligentie/inzichten en geavanceerde analyses in Azure Time Series Insights Gen2.

Streaming en continue verwerking van gegevens die afkomstig zijn van operationele processen kunnen elk bedrijf transformeren als deze wordt gecombineerd met de juiste technologie of oplossing. Vaak zijn deze oplossingen een combinatie van meerdere systemen. Ze maken het mogelijk om gegevens die voortdurend veranderen, met name in het IoT-domein, te verkennen en te analyseren en een gemeenschappelijk patroon te delen.

Deze patronen beginnen vaak met IoT-platformen die miljarden gebeurtenissen opnemen van apparaten en sensoren die verschillende landinstellingen omvatten. Deze systemen verwerken en analyseren streaminggegevens om realtime inzichten en acties af te leiden. Gegevens worden doorgaans gearchiveerd in warme en koude opslag voor bijna realtime- en batchanalyses.

Gegevens die worden verzameld, doorlopen een reeks verwerkingen om deze op te schonen en te contextualiseren voor downstreamquery's en analysescenario's. Azure biedt uitgebreide services die kunnen worden toegepast op IoT-scenario's, zoals assetonderhoud en productie. Deze services omvatten Azure Time Series Insights Gen2, IoT Hub, Event Hubs, Azure Stream Analytics, Azure Functions, Azure Logic Apps, Azure Databricks, Azure Machine Learning en Power BI.

Oplossingsarchitectuur kan op de volgende manier worden bereikt:

  • Gegevens opnemen via IoT Hub of Event Hubs voor optimale beveiliging, doorvoer en latentie.
  • Gegevensverwerking en berekeningen uitvoeren. Trechtergegevens opgenomen via services zoals Stream Analytics, Logic Apps en Azure Functions. De service die u gebruikt, is afhankelijk van de specifieke behoeften voor gegevensverwerking.
  • Berekende signalen van de verwerkingspijplijn worden gepusht naar Azure Time Series Insights Gen2 voor opslag en analyse.

Azure Time Series Insights Gen2 biedt bijna realtime gegevensverkenning en inzichten op basis van assets over historische gegevens. Afhankelijk van uw bedrijfsbehoeften kunnen MapReduce- en Hive-taken worden uitgevoerd op gegevens die zijn opgeslagen in Azure Time Series Insights Gen2 door Azure Time Series Insights Gen2 te verbinden met Azure HDInsight. Gegevens die zijn opgeslagen in Azure Time Series Insights Gen2 zijn beschikbaar voor Power BI en andere klanttoepassingen via de openbare surface query-API's van Azure Time Series Insights Gen2. Deze gegevens kunnen worden gebruikt voor diepgaande bedrijfs- en operationele intelligence-scenario's.

Geavanceerde analyse

Integreer met geavanceerde analyseservices, zoals Machine Learning en Azure Databricks. Azure Time Series Insights Gen2 gebruikt onbewerkte gegevens van miljoenen apparaten. Hiermee worden contextuele gegevens toegevoegd die naadloos kunnen worden gebruikt door een suite met Azure Analytics-services.

Analyse

Geavanceerde analyses en machine learning verbruiken en verwerken grote hoeveelheden gegevens. Deze gegevens worden gebruikt om gegevensgestuurde beslissingen te nemen en voorspellende analyses uit te voeren. In IoT-gebruiksscenario's leren geavanceerde analysealgoritmen van de gegevens die zijn verzameld van miljoenen apparaten. Deze apparaten verzenden meerdere keren per seconde gegevens. De gegevens die worden verzameld van IoT-apparaten, zijn onbewerkt. Er ontbreekt contextuele informatie, zoals de locatie van het apparaat en de eenheid van de sensorlezing. Hierdoor zijn onbewerkte gegevens moeilijk rechtstreeks te gebruiken voor geavanceerde analyses.

Azure Time Series Insights Gen2 overbrugt de kloof tussen IoT-gegevens en geavanceerde analyses op twee eenvoudige en rendabele manieren:

  • Ten eerste verzamelt Azure Time Series Insights Gen2 onbewerkte telemetriegegevens van miljoenen apparaten met behulp van IoT Hub. Het verrijkt gegevens met contextuele informatie en transformeert gegevens in een parquet-indeling. Deze indeling kan eenvoudig worden geïntegreerd met andere geavanceerde analyseservices, zoals Machine Learning, Azure Databricks en toepassingen van derden.

    Azure Time Series Insights Gen2 kan fungeren als de bron van waarheid voor alle gegevens in een organisatie. Er wordt een centrale opslagplaats gemaakt voor downstreamanalyseworkloads die moeten worden gebruikt. Omdat Azure Time Series Insights Gen2 een bijna realtime opslagservice is, kunnen geavanceerde analysemodellen continu leren van binnenkomende IoT-telemetriegegevens. Hierdoor kunnen de modellen nauwkeurigere voorspellingen doen.

  • Ten tweede kan de uitvoer van machine learning- en voorspellingsmodellen worden ingevoerd in Azure Time Series Insights Gen2 om hun resultaten te visualiseren en op te slaan. Met deze procedure kunnen organisaties hun modellen optimaliseren en aanpassen. Met Azure Time Series Insights Gen2 kunt u eenvoudig streamingtelemetriegegevens op hetzelfde vlak visualiseren als de uitvoer van het getrainde model. Op deze manier kunnen data science-teams afwijkingen herkennen en patronen identificeren.

Volgende stappen