Co to jest usługa Azure Time Series Insights Gen2
Uwaga
Usługa Time Series Insights (TSI) nie będzie już obsługiwana po marcu 2025 r. Rozważ migrację istniejących środowisk TSI do alternatywnych rozwiązań tak szybko, jak to możliwe. Aby uzyskać więcej informacji na temat wycofywania i migracji, odwiedź naszą dokumentację.
Azure Time Series Insights Gen2 to otwarta i skalowalna kompleksowa usługa analizy IoT, która oferuje najlepsze w swojej klasie środowiska użytkownika i zaawansowane interfejsy API umożliwiające integrację jej zaawansowanych funkcji z istniejącym przepływem pracy lub aplikacją.
Służy do zbierania, przetwarzania, przechowywania, wykonywania zapytań i wizualizowania danych w skali Internetu rzeczy (IoT) — danych, które są wysoce kontekstowe i zoptymalizowane pod kątem szeregów czasowych.
Azure Time Series Insights Gen2 jest przeznaczony do eksplorowania danych ad hoc i analizy operacyjnej, co umożliwia wykrywanie ukrytych trendów, wykrywanie anomalii i przeprowadzanie analizy głównej przyczyny. Jest to otwarta i elastyczna oferta, która spełnia szerokie potrzeby przemysłowych wdrożeń IoT.
Wideo
Dowiedz się więcej o usłudze Azure Time Series Insights Gen2.
Definicja danych IoT
Przemysłowe dane IoT w organizacjach intensywnie korzystających z zasobów często nie mają spójności strukturalnej ze względu na zróżnicowany charakter urządzeń i czujników w środowisku przemysłowym. Dane z tych strumieni charakteryzują się znacznymi lukami, a czasami uszkodzonymi komunikatami i fałszywymi odczytami. Dane IoT są często istotne w kontekście dodatkowych danych wejściowych, które pochodzą z źródeł innych firm lub innych firm, takich jak CRM lub ERP, które dodają kontekst dla kompletnych przepływów pracy. Dane wejściowe ze źródeł danych innych firm, takich jak dane pogodowe, mogą ułatwić rozszerzanie strumieni telemetrycznych w danej instalacji.
Wszystko to oznacza, że tylko ułamek danych jest używany do celów operacyjnych i biznesowych, a analiza wymaga kontekstualizacji. Dane przemysłowe są często historycznie analizowane na potrzeby szczegółowej analizy w dłuższym czasie w celu zrozumienia i korelowania trendów. Przekształcanie zbieranych danych IoT na szczegółowe informacje umożliwiające podejmowanie działań wymaga następujących elementów:
- przetwarzanie danych w celu oczyszczenia, przefiltrowania, interpolacji, przekształcenia i przygotowania danych do analizy;
- Struktura umożliwiająca nawigowanie po danych i ich zrozumienie, czyli normalizacja i kontekstowanie danych.
- Ekonomiczny magazyn na potrzeby długiego lub nieskończonego przechowywania przetworzonych (lub pochodnych) danych i danych pierwotnych.
Takie dane zapewniają spójne, kompleksowe, aktualne i poprawne informacje na potrzeby analizy biznesowej i raportowania.
Na poniższej ilustracji przedstawiono typowy przepływ danych IoT.
Azure Time Series Insights Gen2 dla przemysłowych IoT
Krajobraz IoT jest zróżnicowany wśród klientów obejmujących różne segmenty branżowe, w tym produkcję, przemysł motoryzacyjny, energię, media, inteligentne budynki i doradztwo. W szerokim zakresie przemysłowych rozwiązań IoT natywnych dla chmury, które zapewniają kompleksową analizę ukierunkowaną na dane IoT na dużą skalę, wciąż ewoluują.
Azure Time Series Insights Gen2 eliminuje tę potrzebę rynku, udostępniając gotowe, kompleksowe rozwiązanie do analizy IoT z rozbudowanym modelowaniem semantycznym na potrzeby kontekstowego tworzenia kontekstu danych szeregów czasowych, szczegółowych informacji opartych na zasobach i najlepszego w klasie środowiska użytkownika na potrzeby odnajdywania, trendów, wykrywania anomalii i analizy operacyjnej.
Bogata platforma analizy operacyjnej połączona z naszymi interaktywnymi możliwościami eksploracji danych umożliwia korzystanie z usługi Azure Time Series Insights Gen2 w celu uzyskania większej wartości danych zebranych z zasobów IoT. Oferta Gen2 obsługuje:
Wielowarstwowe rozwiązanie magazynu z ciepłą i zimną analizą zapewnia klientom możliwość kierowania danych między ciepłymi i zimnymi do interaktywnej analizy przy użyciu ciepłych danych, a także analizy operacyjnej w ciągu dziesięcioleci danych historycznych.
- Wysoce interaktywne rozwiązanie do analizy ciepłej do częstego wykonywania i dużej liczby zapytań w krótszym przedziale czasu danych
- Skalowalna, wydajna i zoptymalizowana pod kątem kosztów usługa Data Lake szeregów czasowych oparta na usłudze Azure Storage, umożliwiając klientom trend danych szeregów czasowych w ciągu kilku sekund.
Obsługa modelu semantycznego opisującego domenę i metadane skojarzone z pochodnymi i nieprzetworzonymi sygnałami z zasobów i urządzeń.
Elastyczna platforma analityczna do przechowywania historycznych danych szeregów czasowych na koncie usługi Azure Storage należących do klienta, co pozwala klientom na posiadanie danych IoT. Dane są przechowywane w formacie open source Apache Parquet, który umożliwia łączność i współdziałanie w różnych scenariuszach danych, w tym w analizie predykcyjnej, uczeniu maszynowym i innych niestandardowych obliczeniach wykonywanych przy użyciu znanych technologii, takich jak Spark i Databricks.
Zaawansowana analiza z rozszerzonymi interfejsami API zapytań i środowiskiem użytkownika, które łączą szczegółowe informacje o danych opartych na zasobach z zaawansowaną analizą danych ad hoc z obsługą interpolacji, funkcji skalarnych i agregujących, zmiennych kategorii, wykresów punktowych i sygnałów szeregów czasowych do szczegółowej analizy.
Platforma klasy korporacyjnej do obsługi potrzeb związanych ze skalowaniem, wydajnością, zabezpieczeniami i niezawodnością naszych klientów IoT w przedsiębiorstwie.
Rozszerzalność i obsługa integracji na potrzeby kompleksowej analizy. Azure Time Series Insights Gen2 udostępnia rozszerzalną platformę analizy dla różnych scenariuszy danych. Łącznik usługi Power BI umożliwia klientom wykonywanie zapytań w usłudze Azure Time Series Insights Gen2 bezpośrednio w usłudze Power BI w celu uzyskania ujednoliconego widoku analizy biznesowej i analizy szeregów czasowych w jednym okienku szkła.
Na poniższym diagramie przedstawiono ogólny przepływ danych.
Azure Time Series Insights Gen2 zapewnia skalowalny model cen płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem na potrzeby przetwarzania danych, przechowywania (danych i metadanych) oraz wykonywania zapytań, umożliwiając klientom dostosowywanie ich użycia zgodnie z wymaganiami biznesowymi.
Wraz z wprowadzeniem tych kluczowych przemysłowych możliwości IoT, Azure Time Series Insights Gen2 zapewnia również następujące kluczowe korzyści:
| Możliwość | Korzyść |
|---|---|
| Wielowarstwowy magazyn dla danych szeregów czasowych o skali IoT | Za pomocą udostępnionego potoku przetwarzania danych na potrzeby pozyskiwania danych można pozyskiwać dane zarówno w ciepłych, jak i zimnych magazynach. Używaj ciepłego magazynu do interakcyjnych zapytań i magazynu zimnego do przechowywania dużych ilości danych. Aby dowiedzieć się więcej o sposobie korzystania z zapytań opartych na zasobach o wysokiej wydajności, zobacz zapytania. |
| Model szeregu czasowego na potrzeby określania kontekstu nieprzetworzonych danych telemetrycznych i uzyskiwania szczegółowych danych opartych na zasobach | Za pomocą modelu szeregów czasowych można tworzyć wystąpienia, hierarchie, typy i zmienne dla danych szeregów czasowych. Aby dowiedzieć się więcej na temat modelu szeregów czasowych, zobacz Model szeregów czasowych. |
| Bezproblemowa i ciągła integracja z innymi rozwiązaniami do obsługi danych | Dane w magazynie zimnym Azure Time Series Insights Gen2 są przechowywane w plikach Apache Parquet typu open source. Umożliwia to integrację danych z innymi rozwiązaniami do obsługi danych, 1 lub innej firmy, w scenariuszach obejmujących analizę biznesową, zaawansowane uczenie maszynowe i analizę predykcyjną. |
| Eksploracja danych w czasie niemal rzeczywistym | Środowisko użytkownika eksploratora Azure Time Series Insights Gen2 udostępnia wizualizację dla wszystkich danych przesyłanych strumieniowo za pośrednictwem potoku pozyskiwania. Po nawiązaniu połączenia ze źródłem zdarzeń można wyświetlać, eksplorować i wykonywać zapytania dotyczące danych zdarzeń. W ten sposób można sprawdzić, czy urządzenie emituje dane zgodnie z oczekiwaniami. Można również monitorować kondycję, wydajność i ogólną efektywność zasobu IoT. |
| Rozszerzalność i integracja | Integracja łącznika usługi Power BI jest dostępna bezpośrednio w środowisku użytkownika eksploratora szeregów czasowych za pomocą opcji Eksportuj , umożliwiając klientom eksportowanie zapytań szeregów czasowych tworzonych w środowisku użytkownika bezpośrednio do programu Power BI Desktop i wyświetlanie wykresów szeregów czasowych wraz z innymi analizami analizy biznesowej. Spowoduje to otwarcie drzwi do nowej klasy scenariuszy dla przemysłowych przedsiębiorstw IoT, które zainwestowały w usługę Power BI, zapewniając jedno okienko szkła na potrzeby analizy z różnych źródeł danych, w tym szeregów czasowych IoT. |
| Aplikacje niestandardowe utworzone na platformie Azure Time Series Insights Gen2 | Azure Time Series Insights Gen2 obsługuje zestaw SDK języka JavaScript. Ten zestaw SDK zapewnia zaawansowane kontrolki i uproszczony dostęp do zapytań. Zestaw SDK umożliwia tworzenie niestandardowych aplikacji IoT na podstawie usługi Azure Time Series Insights Gen2 zgodnie z potrzebami biznesowymi. Interfejsy API zapytań usługi Azure Time Series Insights Gen2 można również używać bezpośrednio do kierowania danych do niestandardowych aplikacji IoT. |
Dostępność w danym regionie
Odwiedź stronę Produktów globalnej infrastruktury platformy Azure według regionów, aby dowiedzieć się, gdzie Azure Time Series Insights jest dostępna.
Azure Time Series Insights znajduje się w jednym regionie. Jednak przechowuje/przetwarza dane klienta poza regionem, w którym klient wdraża wystąpienie usługi, z wyjątkiem następujących regionów, w których dane nie są replikowane poza regionem:
- Azja Wschodnia
- Southeast Asia
- Australia Południowo-Wschodnia
- West Europe
- Południowe Zjednoczone Królestwo
- Zachodnie stany USA
- Francja Środkowa
- Kanada Środkowa
Następne kroki
Wprowadzenie do usługi Azure Time Series Insights Gen2:
Dowiedz się więcej na temat przypadków użycia: