Co to jest usługa Azure Time Series Insights Gen2

Uwaga

Usługa Time Series Insights zostanie wycofana 7 lipca 2024 r. Rozważ migrację istniejących środowisk do alternatywnych rozwiązań tak szybko, jak to możliwe. Aby uzyskać więcej informacji na temat wycofywania i migracji, odwiedź naszą dokumentację.

Usługa Azure Time Series Insights drugiej generacji to otwarta i skalowalna usługa do kompleksowej analizy IoT, oferująca najlepsze w swojej klasie środowisko użytkownika oraz szeroką gamę interfejsów API umożliwiających integrację jej zaawansowanych funkcji z istniejącymi przepływami pracy i aplikacjami.

Za jej pomocą można zbierać, przetwarzać, przechowywać i wizualizować dane — wysoce kontekstowe i zoptymalizowane pod kątem szeregów czasowych — oraz wykonywać dotyczące ich zapytania w skali Internetu rzeczy (IoT).

Usługa Azure Time Series Insights drugiej generacji jest zaprojektowana pod kątem eksplorowania danych ad hoc oraz analizy operacyjnej, co pozwala Ci odkrywać ukryte tendencje, wykrywać anomalie i prowadzić analizę głównych przyczyn. Jest to otwarta i elastyczna oferta, która odpowiada na szeroki zakres potrzeb związanych z przemysłowymi wdrożeniami IoT.

Wideo

Dowiedz się więcej o usłudze Azure Time Series Insights Gen2.

Definicja danych IoT

Dane przemysłowe 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 pełnych przepływów pracy. Dane wejściowe ze źródeł danych innych firm, takich jak dane pogodowe, mogą pomóc w rozszerzaniu strumieni telemetrii w danej instalacji.

Oznacza to, że tylko ułamek danych jest używany do celów operacyjnych i biznesowych, a analiza wymaga kontekstualizacji. Dane przemysłowe są często historyczne w celu szczegółowej analizy w dłuższych okresach czasu w celu zrozumienia i skorelowania 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 zrozumienie ich, 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.

Usługa Azure Time Series Insights Gen2 dla przemysłowego IoT

Krajobraz IoT jest zróżnicowany dzięki klientom obejmującym różne segmenty branżowe, w tym produkcję, przemysł motoryzacyjny, energię, narzędzia, inteligentne budynki i doradztwo. W całej tej szerokiej gamie przemysłowych rozwiązań IoT natywnych dla chmury, które zapewniają kompleksową analizę ukierunkowaną na dane IoT na dużą skalę, wciąż ewoluują.

Usługa Azure Time Series Insights Gen2 rozwiązuje tę potrzebę rynkową, zapewniając kompleksowe rozwiązanie do analizy IoT z zaawansowanym modelowaniem semantycznym na potrzeby kontekstowego modelowania 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 ciepłą i zimną analizą interaktywną w ciepłych danych, a także analizą operacyjną w ciągu dziesięcioleci danych historycznych.

  • Wysoce interaktywne rozwiązanie do analizy ciepłej do częstego wykonywania i dużej liczby zapytań w krótszym okresie czasu
  • Skalowalne, wydajne i zoptymalizowane pod kątem kosztów magazyn data lake szeregów czasowych oparte na usłudze Azure Storage, dzięki czemu klienci mogą trendować dane szeregów czasowych w ciągu kilku sekund.

• Obsługa modelu semantycznego, która opisuje 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 należącym do klienta, co umożliwia klientom posiadanie własności danych IoT. Dane są przechowywane w formacie open source Apache Parquet, który umożliwia łączność i współdziałanie między różnymi scenariuszami danych, w tym analizą predykcyjną, uczeniem maszynowym i innymi niestandardowymi obliczeniami wykonywanymi 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 oparte na zasobach z zaawansowaną analizą danych ad hoc z obsługą interpolacji, funkcji skalarnych i agregujących, zmiennych kategorii, wykresów punktowych i sygnałów szeregów czasowych w celu szczegółowej analizy.

• Platforma klasy korporacyjnej, która obsługuje potrzeby klientów IoT w zakresie skalowania, wydajności, zabezpieczeń i niezawodności.

• Rozszerzalność i obsługa integracji na potrzeby kompleksowej analizy. Usługa 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, aby uzyskać ujednolicony widok analizy biznesowej i szeregów czasowych w jednym okienku szkła.

Na poniższym diagramie przedstawiono ogólny przepływ danych.

Usługa Azure Time Series Insights Gen2 udostępnia skalowalny model cen płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem na potrzeby przetwarzania danych, magazynowania (danych i metadanych) oraz zapytań, umożliwiając klientom dostosowywanie użycia zgodnie z wymaganiami biznesowymi.

Wraz z wprowadzeniem tych kluczowych przemysłowych funkcji IoT usługa Azure Time Series Insights Gen2 zapewnia również następujące kluczowe korzyści:

Możliwość	Korzyści
Wielowarstwowy magazyn dla danych szeregów czasowych o skali IoT	Za pomocą udostępnionego potoku przetwarzania danych do pozyskiwania danych można pozyskiwać dane zarówno w ciepłych, jak i zimnych magazynach. Używaj ciepłego magazynu w przypadku 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 zimnym magazynie usługi 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 3 innych firm w scenariuszach obejmujących analizę biznesową, zaawansowane uczenie maszynowe i analizę predykcyjną.
Eksploracja danych w czasie niemal rzeczywistym	Środowisko użytkownika eksploratora usługi 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 obok innych analiz analizy biznesowej. Spowoduje to otwarcie drzwi do nowej klasy scenariuszy dla przemysłowych przedsiębiorstw IoT, które zainwestowały w usługę Power BI, zapewniając pojedyncze okienko szkła na potrzeby analizy z różnych źródeł danych, w tym szeregów czasowych IoT.
Aplikacje niestandardowe utworzone na platformie Azure Time Series Insights Gen2	Usługa 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 regionach

Odwiedź stronę Produktów globalnej infrastruktury platformy Azure według regionów , aby dowiedzieć się, gdzie jest dostępna usługa Azure Time Series Insights.

Usługa 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

Rozpoczynanie pracy z usługą Azure Time Series Insights Gen2:

Przewodnik Szybki start

Dowiedz się więcej na temat przypadków użycia:

Przypadki użycia usługi Azure Time Series Insights Gen2