Compartilhar via

Analisar e visualizar os dados de IoT

Essa visão geral apresenta os principais conceitos em torno das opções para analisar e visualizar seus dados de IoT. Cada seção inclui links para conteúdos que fornecem mais detalhes e diretrizes.

No Azure IoT, os serviços de análise e visualização são usados para identificar e exibir insights de negócios derivados de seus dados de IoT. Por exemplo, você pode usar um modelo de machine learning para analisar os dados do sensor do dispositivo e prever quando a manutenção deve ser realizada em um ativo industrial. Você também pode usar uma ferramenta de visualização para exibir um mapa da localização de seus dispositivos.

O diagrama a seguir mostra uma visão geral dos componentes em uma solução típica de IoT baseada em borda. Este artigo se concentra nas áreas relevantes para analisar e visualizar seus dados de IoT:

Diagrama que mostra a arquitetura da solução de IoT de alto nível destacando as áreas de visualização da solução.

Serviços externos

Há muitos serviços que você pode usar para analisar e visualizar seus dados de IoT. Alguns serviços foram projetados para funcionar com dados de IoT de streaming, enquanto outros são de uso geral. Os serviços a seguir são alguns dos mais comuns usados para análise e visualização em soluções de IoT:

Microsoft Fabric

O Microsoft Fabric é uma plataforma de dados e análise de ponta a ponta criada para empresas que precisam de uma solução unificada. Ele abrange a movimentação de dados, o processamento, a ingestão, a transformação, o roteamento de eventos em tempo real e a criação de relatórios. Ele oferece um pacote abrangente de serviços, como Ciência de Dados e Análise em Tempo Real. Ele também contém o construtor de gêmeos digitais (versão prévia) para modelagem de gêmeos digitais em um ambiente do Fabric.

Os artigos a seguir mostram alguns exemplos de como usar o Microsoft Fabric para analisar e visualizar dados de IoT:

Construtor de gêmeos digitais (prévia) no Fabric

O construtor de gêmeos digitais (versão prévia) é um novo item dentro da carga de trabalho do Real-Time Intelligence no Microsoft Fabric. Ele cria representações digitais de ambientes do mundo real para otimizar operações físicas usando dados.

Para obter um cenário de exemplo com o construtor de gêmeos digitais, consulte Tutorial: Construtor de gêmeos digitais (versão prévia).

Azure Machine Learning

O Azure Machine Learning é um serviço baseado em nuvem para criar, treinar e implantar modelos de machine learning. Ele fornece uma variedade de ferramentas e serviços para ajudá-lo a criar e gerenciar fluxos de trabalho de machine learning. Você pode usar o Azure Machine Learning para analisar dados de IoT e criar modelos preditivos. Em clusters Kubernetes habilitados para Azure Arc, como o Azure IoT Operations, você pode treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina na borda com o destino de computação do Kubernetes no Azure Machine Learning.

Azure Data Explorer (Explorador de Dados do Azure)

O Azure Data Explorer é uma plataforma de análise de Big Data totalmente gerenciada e de alto desempenho que facilita a análise de grandes volumes de dados quase em tempo real. Os seguintes artigos e tutoriais mostram alguns exemplos de como usar o Azure Data Explorer para analisar e visualizar dados de IoT:

Power BI

O Power BI é uma coleção de serviços de software, aplicativos e conectores que trabalham juntos para transformar suas fontes de dados não relacionadas em informações coerentes, visualmente envolventes e interativas. Com o Power BI, você pode se conectar com facilidade às suas fontes de dados, visualizar e descobrir o que é importante, além de compartilhar relatórios com qualquer pessoa que você desejar.

Grafana

O Grafana é um software de análise e visualização. Ele permite consultar, visualizar, alertar e explorar suas métricas, logs e rastreamentos, independentemente de onde eles estão armazenados. Ele fornece ferramentas para transformar seus dados de banco de dados de série temporal em grafos e visualizações perspicazes. O Espaço Gerenciado do Azure para Grafana é um serviço totalmente gerenciado para soluções de análise e monitoramento. Para saber mais sobre como usar o Grafana em sua solução de IoT, consulte Painéis de IoT de Nuvem usando o Grafana com a IoT do Azure.

Databricks

Use o Azure Databricks para processar, armazenar, limpar, compartilhar, analisar, modelar e monetizar conjuntos de dados com soluções de BI para aprendizado de máquina. Use a plataforma Azure Databricks para criar e implantar fluxos de trabalho de engenharia de dados, modelos de machine learning, painéis de análise e muito mais.

Usar o fluxo estruturado com Hubs de Eventos do Azure e clusters do Azure Databricks. Você pode conectar um workspace do Databricks ao ponto de extremidade compatível com Hubs de Eventos em um hub IoT para ler dados de dispositivos IoT.

Stream Analytics do Azure

O Azure Stream Analytics é um mecanismo de processamento de fluxo totalmente gerenciado que foi projetado para analisar e processar grandes volumes de dados de streaming com baixa latência. Padrões e relações podem ser identificados em dados originados de várias fontes de entrada, incluindo aplicativos, dispositivos e sensores. Você pode usar esses padrões para disparar ações e iniciar fluxos de trabalho, como criar alertas ou alimentar informações para uma ferramenta de relatório. Em uma solução baseada em nuvem, o Stream Analytics também está disponível no runtime do Azure IoT Edge, habilitando o processamento de dados diretamente na borda.

Mapas do Azure

O Azure Mapas é uma coleção de serviços geoespaciais e SDKs que usa novos dados de mapeamento para fornecer um contexto geográfico para aplicativos Web e móveis. Para obter um exemplo de IoT, consulte Integrar com Azure Mapas (Gêmeos Digitais do Azure).

Conteúdo relacionado