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 com os requisitos específicos da sua carga de trabalho.
Hoje em dia, a maioria das instalações funciona de forma reativa em relação a problemas nos níveis dos tanques. Essa reatividade geralmente leva a vazamentos, paradas de emergência, custos de remediação caros, problemas regulatórios, reparos caros e multas. A previsão do nível dos tanques ajuda a gerir e a atenuar estes e outros problemas.
Arquitetura
Transfira um ficheiro do Visio desta arquitetura.
Fluxo de dados
- Os feeds de dados nos Hubs de Eventos do Azure e no serviço Azure Synapse Analytics como pontos de dados ou eventos que serão usados no restante do fluxo da solução.
- O Azure Stream Analytics analisa os dados para fornecer análises quase em tempo real no fluxo de entrada do hub de eventos e publicar diretamente no Power BI para visualização.
- O Azure Machine Learning é usado para fazer previsões no nível do tanque de determinada região, dadas as entradas recebidas.
- O Azure Synapse Analytics é utilizado para armazenar os resultados da predição recebidos do Azure Machine Learning. Depois, estes resultados são consumidos no dashboard do Power BI.
- O Azure Data Factory lida com a orquestração e o agendamento do retreinamento de modelo por hora.
- Por fim, o Power BI é usado para visualização de resultados, para que os usuários possam monitorar o nível do tanque de uma instalação em tempo real e usar o nível de previsão 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 dos tanques começa na entrada do poço. O petróleo é medido à medida que entra na instalação através de medidores e é enviado para tanques. Os níveis são monitorados e registrados em tanques durante o processo de refino. A produção de petróleo, gás e água é registrada por meio de sensores, medidores e registros. Em seguida, as previsões são feitas com os dados da instalação; por exemplo, podem ser feitas previsões a cada 15 minutos.
Os Serviços Cognitivos do Azure são adaptáveis e podem ser personalizados para atender aos diferentes requisitos que as instalações e corporações têm.
Potenciais casos de utilização
Esta solução é ideal para as indústrias de energia, automotiva e aeroespacial.
As previsões são criadas aproveitando o poder dos dados históricos e em tempo real prontamente disponíveis a partir de sensores, medidores e registros, que ajudam nos seguintes cenários:
- Evitar o vazamento de tanques e encerramentos de emergência
- Detetar avarias ou falhas no hardware
- Agendar manutenção, encerramentos e logística
- Otimizar as operações e a eficiência das instalações
- Detetar a fluidização e fugas nos gasodutos
- Reduzir os custos, as multas e o tempo de inatividade
Próximos passos
Documentação do produto:
- O que são os Hubs de Eventos do Azure?
- O que é o Azure Synapse Analytics?
- Bem-vindo ao Azure Stream Analytics
- O que é o Azure Machine Learning?
- O que é o Azure Data Factory?
Módulos do Microsoft Learn:
- Treinar um modelo de aprendizado de máquina com o Azure Machine Learning
- Integrar dados com o Azure Data Factory ou o Azure Synapse Pipeline