Ideias de soluções
Este artigo descreve uma ideia de solução. Seu arquiteto de nuvem pode usar essa orientação para ajudar a visualizar os principais componentes para uma implementação típica dessa arquitetura. Use este artigo como ponto de partida para projetar uma solução bem arquitetada que se alinhe aos requisitos específicos de sua carga de trabalho.
Hoje, a maioria das instalações opera de maneira reativa no que diz respeito a problemas nos níveis dos tanques. Essa reatividade costuma levar a derramamentos, desligamentos de emergência, altos custos de remediação, problemas regulatórios, reparos caros e multas. A previsão de nível de tanque ajuda a gerenciar e mitigar esses e outros problemas.
Arquitetura
Baixe um Arquivo Visio dessa arquitetura.
Fluxo de dados
- Os feeds de dados nos Hubs de Eventos do Azure e no Azure Synapse Analytics servem como pontos de dados ou eventos que serão usados no restante do fluxo de solução.
- O Azure Stream Analytics analisa os dados para fornecer uma análise praticamente em tempo real sobre o fluxo de entrada do hub de eventos e publicá-la diretamente no Power BI para visualização.
- O Azure Machine Learning é usado para fazer uma previsão sobre o nível do tanque de uma região específica, considerando as entradas recebidas.
- A Análise de Sinapses do Azure é usada para armazenar os resultados de previsão recebidos do Azure Machine Learning. Em seguida, esses resultados são consumidos no dashboard do Power BI.
- O Azure Data Factory trata a orquestração e o agendamento da reciclagem de modelos por hora.
- Finalmente, o Power BI é usado para visualização de resultados, de modo que os usuários podem monitorar o nível do tanque de uma instalação em tempo real e usar o nível previsto para evitar derramamento.
Componentes
- Fábrica de dados do Azure
- Hubs de eventos do Azure
- Azure Machine Learning
- Azure Stream Analytics
- Azure Synapse Analytics
- Power BI
Detalhes do cenário
O processo de previsão do nível do tanque começa na entrada do poço. O óleo é medido conforme ele entra nas instalações por meio de medidores e é enviado aos tanques. Os níveis são monitorados e registrados em tanques durante o processo de refinamento. A produção de óleo, gás e água é registrada por meio de sensores, medidores e registros. As previsões são feitas usando dados das instalações; por exemplo, previsões podem ser feitas a cada 15 minutos.
Os Serviços Cognitivos do Azure são adaptáveis e personalizáveis para atender aos requisitos distintos de instalações e corporações.
Possíveis casos de uso
Essa solução é ideal para os setores de energia, automotivo e aeroespacial.
Previsões são criadas aproveitando a capacidade de dados históricos e em tempo real prontamente disponíveis nos sensores, medidores e registros, o que ajuda nos seguintes cenários:
- Evitar derramamento do tanque e desligamentos de emergência
- Descobrir problemas ou falhas de hardware
- Programar a manutenção, os desligamentos e a logística
- Otimizar as operações e a eficiência das instalações
- Detectar vazamentos e entupimentos de tubos
- Reduzir custos, multas e tempo de inatividade
Próximas etapas
Documentação do produto:
- O que são os Hubs de Eventos do Azure?
- O que é o Azure Synapse Analytics?
- Bem-vindo(a) ao Azure Stream Analytics
- O que é Azure Machine Learning?
- O que é o Azure Data Factory?
Módulos do Microsoft Learn:
- Treinar um modelo de machine learning com o Azure Machine Learning
- Integrar dados ao Azure Data Factory ou ao Pipeline do Azure Synapse