Анализ и визуализация данных Интернета вещей

В этом обзоре рассматриваются основные понятия, связанные с параметрами для анализа и визуализации данных Интернета вещей. Каждый раздел содержит ссылки на содержимое, которое содержит дополнительные сведения и рекомендации.

На следующей схеме показано высокоуровневое представление компонентов в типичном решении Интернета вещей. В этой статье рассматриваются области, относящиеся к анализу и визуализации данных Интернета вещей.

Схема, на котором показана высокоуровневая архитектура решения Интернета вещей, в которых выделены области анализа и визуализации.

В Azure IoT службы анализа и визуализации используются для идентификации и отображения бизнес-аналитических сведений, производных от данных Интернета вещей. Например, можно использовать модель машинного обучения для анализа телеметрии устройства и прогнозирования времени обслуживания на промышленном ресурсе. Вы также можете использовать средство визуализации для отображения карты расположения устройств.

Azure Digital Twins

Служба Azure Digital Twins позволяет создавать и поддерживать модели, которые являются актуальными представлениями реального мира. Вы можете запрашивать, анализировать и создавать визуализации из этих моделей для извлечения бизнес-аналитики. Примером модели может быть представление здания, включающее сведения о комнатах, устройствах в комнатах и отношениях между комнатами и устройствами. Реальные данные, заполняющие эти модели, обычно собираются с устройств Интернета вещей и отправляются через центр Интернета вещей.

Внешние службы

Существует множество служб, которые можно использовать для анализа и визуализации данных Интернета вещей. Некоторые службы предназначены для работы с потоковыми данными Интернета вещей, а другие — более общими. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных служб, используемых для анализа и визуализации в решениях Интернета вещей:

Azure Data Explorer

Azure Data Обозреватель — это полностью управляемая, высокопроизводительная платформа аналитики больших данных, которая упрощает анализ больших объемов данных практически в реальном времени. В следующих статьях и руководствах показано, как использовать azure Data Обозреватель для анализа и визуализации данных Интернета вещей:

Databricks

Используйте Azure Databricks для обработки, хранения, очистки, совместного использования, анализа, моделирования и монетизации наборов данных с помощью решений из бизнес-аналитики в машинное обучение. Используйте платформу Azure Databricks для создания и развертывания рабочих процессов проектирования данных, моделей машинного обучения, панелей мониторинга аналитики и т. д.

Используйте структурированную потоковую передачу с кластерами Центры событий Azure и Azure Databricks. Вы можете подключить рабочую область Databricks к конечной точке, совместимой с Центрами событий в Центре Интернета вещей, для чтения данных с устройств Интернета вещей.

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics — это полностью управляемый модуль обработки потоков, предназначенный для анализа и обработки больших объемов потоковых данных с низкой задержкой. Шаблоны и связи можно определить в данных, поступающих из различных источников ввода, включая приложения, устройства и датчики. Эти шаблоны можно использовать для активации действий и запуска рабочих процессов, таких как создание оповещений или передача сведений в средство создания отчетов. Stream Analytics также доступен в среде выполнения Azure IoT Edge, что позволяет обрабатывать данные непосредственно на пограничном сервере.

Power BI

Power BI — это коллекция программных служб, приложений и соединителей, которые взаимодействуют друг с другом, чтобы превратить разрозненные источники данных в согласованные, визуально иммерсивные и интерактивные аналитические данные. Power BI позволяет легко подключаться к источникам данных, визуализировать и обнаруживать важные отчеты и предоставлять общий доступ к отчетам всем пользователям или всем, кого вы хотите.

Azure Maps

Azure Карты — это коллекция геопространственных служб и пакетов SDK, использующих свежие данные сопоставления для предоставления географического контекста веб-приложениям и мобильным приложениям. Пример Интернета вещей см. в статье "Интеграция с Azure Карты (Azure Digital Twins)".

Grafana

Grafana — это программное обеспечение визуализации и аналитики. Он позволяет запрашивать, визуализировать, оповещать и просматривать метрики, журналы и трассировки независимо от того, где они хранятся. Он предоставляет средства для включения данных базы данных временных рядов в аналитические графики и визуализации. Управляемый Grafana Azure — это полностью управляемая служба для решений аналитики и мониторинга. Дополнительные сведения об использовании Grafana в решении Интернета вещей см. в статье "Облачные панели мониторинга Интернета вещей" с помощью Grafana с Azure IoT.

IoT Central

IoT Central предоставляет широкий набор функций, которые можно использовать для анализа и визуализации данных Интернета вещей. В следующих статьях и руководствах показано, как использовать IoT Central для анализа и визуализации данных Интернета вещей:

Следующие шаги

Теперь, когда вы ознакомились с общими сведениями о вариантах анализа и визуализации, доступных для решения Интернета вещей, некоторые из предложенных ниже действий включают: