Azure Time Series Insights 2. Nesil kullanım örnekleri

  • Makale

Not

Time Series Insights (TSI) hizmeti artık Mart 2025'e kadar desteklenmeyecektir. Mevcut TSI ortamlarını mümkün olan en kısa sürede alternatif çözümlere geçirmeyi göz önünde bulundurun. Kullanımdan kaldırma ve geçiş hakkında daha fazla bilgi için belgelerimizi ziyaret edin.

Bu makalede, Azure Time Series Insights 2. Nesil için birkaç yaygın kullanım örneği özetlemektedir. Bu makaledeki öneriler, Azure Time Series Insights 2. Nesil ile uygulamalarınızı ve çözümlerinizi geliştirmek için bir başlangıç noktası görevi görür.

Özellikle, bu makale aşağıdaki soruları yanıtlar:

Bu kullanım senaryolarına genel bakış aşağıdaki bölümlerde açıklanmıştır.

Giriş

Azure Time Series Insights 2. Nesil, uçtan uca, hizmet olarak platform sunan bir tekliftir. Bağlama dayalı, zaman serisi için iyileştirilmiş IoT ölçeğindeki verileri toplamak, işlemek, depolamak, analiz etmek ve sorgulamak için kullanılır. Geçici veri keşfi ve operasyonel analiz için idealdir. Azure Time Series Insights 2. Nesil, endüstriyel IoT dağıtımlarının geniş gereksinimlerini karşılayan benzersiz genişletilebilir, özelleştirilmiş bir hizmet teklifidir.

Veri keşfi ve görsel anomali algılama

Anomalileri tespit etmek ve verilerinizdeki gizli eğilimleri keşfetmek için milyarlarca olayı anında keşfedin ve analiz edin. Azure Time Series Insights 2. Nesil, IoT ve DevOps analiz iş yükleriniz için neredeyse gerçek zamanlı performans sunar.

Veri gezgini

Müşterilerin çoğu içgörü elde etmek için gereken en az sürenin Azure Time Series Insights 2. Nesil'in öne çıkma özelliklerinden biri olduğunu kabul eder:

  • Azure Time Series Insights 2. Nesil önceden veri hazırlığı gerektirmez.
  • Sizi dakikalar içinde Azure IoT Hub veya Azure Event Hubs örneklerinizdeki milyarlarca olaya bağlamak için hızlı çalışır.
  • Bağlandıktan sonra, anomalileri tespit etmek ve verilerinizdeki gizli eğilimleri keşfetmek için milyarlarca olayı görselleştirebilir ve analiz edebilirsiniz.

Azure Time Series Insights 2. Nesil sezgiseldir ve kullanımı kolaydır. Tek bir kod satırı yazmadan verilerinizle etkileşim kurabilirsiniz. Ayrıca öğrenmeniz gereken yeni bir dil de yoktur, ancak Azure Time Series Insights 2. Nesil, SQL'i bilen ileri düzey kullanıcılar için ayrıntılı bir metin tabanlı sorgulama dili sağlar. Ayrıca acemiler için seçme ve tıklamayla keşfetme olanağı da sunar.

Müşteriler varlıkla ilgili sorunları hızla tanılamak için bu hızdan yararlanabilir. Bir IoT çözümündeki bir hatanın kök nedenini almak için DevOps analizi gerçekleştirebilirler. Ayrıca veri bilimi girişimlerinin bir parçası olarak daha fazla araştırma için işaretlenmesi gereken alanları belirleyebilirler.

Azure Time Series Insights 2. Nesil'de depolanan verilerle etkileşim kurmanın başlıca üç yolu vardır:

  • Kullanmaya başlamanın ilk ve en kolay yolu Azure Time Series Insights 2. Nesil Gezgini'ni kullanmaktır. Tüm IoT verilerinizi tek bir yerde hızla görselleştirmek için bunu kullanabilirsiniz. Verilerinizdeki anomalileri belirlemenize yardımcı olmak için ısı haritası gibi araçlar sağlar. Ayrıca bir perspektif görünümü de sağlar. Tek bir panodaki bir veya daha fazla Azure Time Series Insights 2. Nesil ortamına ait en fazla dört görünümü karşılaştırmak için bunu kullanın. Pano, tüm konumlarınızda zaman serisi verilerinizin bir görünümünü sunar. Azure Time Series Insights 2. Nesil Gezgini hakkında daha fazla bilgi edinin. Ortamınızı planlamak için 2. Nesil planlama Azure Time Series Insights okuyun.

  • başlamanın ikinci yolu, web uygulamanıza hızlı bir şekilde güçlü grafikler ve grafikler eklemek için JavaScript SDK'sını kullanmaktır. Yalnızca birkaç kod satırıyla güçlü sorgular yazabilirsiniz. Çizgi grafikleri, pasta grafiklerini, çubuk grafikleri, ısı haritalarını, veri kılavuzlarını ve daha fazlasını doldurmak için bunları kullanın. Bu öğelerin tümü SDK kullanılarak kullanıma sunulur. SDK ayrıca Azure Time Series Insights 2. Nesil sorgu API'lerini soyutlar. Bir panoda göstermek istediğiniz verileri sorgulamak üzere SQL benzeri koşul yazmak için bunları kullanabilirsiniz. Karma sunu katmanı çözümleri için Azure Time Series Insights 2. Nesil parametreli URL'ler sunar. Verilere derinlemesine bakış için Azure Time Series Insights 2. Nesil Gezgini ile sorunsuz bağlantı noktaları sağlar.

  • Başlamanın üçüncü yolu, Azure Time Series Insights 2. Nesil'de depolanan verileri sorgulamak için güçlü API'leri kullanmaktır. Azure Time Series Insights 2. Nesil, , tove firstlastgibi fromgeçici işleçlere sahiptir. Toplamaları ve , , time-weighted averagetime-weighted sumsummaxminvb. dönüştürmeleri averagevardır. Ayrıca filtreleme, aritmetik ve boole işleçleri, skaler işlevler vb. Tüm bu işleçler, aşağı akış uygulamalarının verilerinizdeki ilgi çekici eğilimleri ve desenleri hızla bulmasını sağlar. Anomalileri saptamak için bunları kullanarak evde büyütülen görselleştirmeleri doldurun.

operasyonel analiz ve süreç verimliliğini artırma

Azure Time Series Insights 2. Nesil'i kullanarak büyük ölçekte ekipmanların sistem durumunu, kullanımını ve performansını izleyin ve operasyonel verimliliği ölçün. Azure Time Series Insights 2. Nesil, alım veya sorgu performansına ödün vermeden çeşitli ve öngörülemeyen IoT iş yüklerini yönetmeye yardımcı olur.

Azure Time Series Insights 2. Nesil'de I o T cihazlarının / uygulama verilerinin, akış işlemenin, operasyonel verimliliğin, zekanın / içgörülerin ve gelişmiş analizin gösterildiği ekran görüntüsü.

İşletimsel süreçlerden gelen verilerin akışı ve sürekli işlenmesi, doğru teknoloji veya çözümle birleştirildiğinde herhangi bir işletmeyi başarıyla dönüştürebilir. Bu çözümler genellikle birden çok sistemin birleşimidir. Özellikle IoT alanında sürekli değişen verilerin incelenmesine ve analizlerine olanak tanır ve ortak bir düzeni paylaşır.

Bu desenler genellikle çeşitli yerel ayarlara yayılan cihazlardan ve algılayıcılardan milyarlarca olay alınan IoT özellikli platformlarla başlar. Bu sistemler gerçek zamanlı içgörüler ve eylemler elde etmek için akış verilerini işler ve analiz eder. Veriler genellikle neredeyse gerçek zamanlı ve toplu iş analizi için sıcak ve soğuk depoda arşivlenmiş olur.

Toplanan veriler, aşağı akış sorgulama ve analiz senaryolarında temizlemek ve bağlamsal hale getirmek için bir dizi işlemeden geçer. Azure, varlık bakımı ve üretim gibi IoT senaryolarına uygulanabilecek zengin hizmetler sunar. Bu hizmetler Azure Time Series Insights 2. Nesil, IoT Hub, Event Hubs, Azure Stream Analytics, Azure İşlevleri, Azure Logic Apps, Azure Databricks, Azure Machine Learning ve Power BI'dır.

Çözüm mimarisi aşağıdaki şekilde elde edilebilir:

  • Sınıfının en iyisi güvenlik, aktarım hızı ve gecikme süresi için verileri IoT Hub veya Event Hubs aracılığıyla alın.
  • Veri işleme ve hesaplamalar gerçekleştirme. Stream Analytics, Logic Apps ve Azure İşlevleri gibi hizmetler aracılığıyla veri hunisi alındı. Kullandığınız hizmet, belirli veri işleme gereksinimlerine bağlıdır.
  • İşlem hattından hesaplanan sinyaller, depolama ve analiz için Azure Time Series Insights 2. Nesil'e gönderiliyor.

Azure Time Series Insights 2. Nesil, geçmiş veriler üzerinde gerçek zamanlıya yakın veri keşfi ve varlık tabanlı içgörüler sunar. İş gereksinimlerinize bağlı olarak MapReduce ve Hive işleri, Azure Time Series Insights 2. Nesil'i Azure HDInsight'a bağlayarak Azure Time Series Insights 2. Nesil'de depolanan veriler üzerinde çalışabilir. Azure Time Series Insights 2. Nesil'de depolanan veriler, Azure Time Series Insights 2. Nesil genel yüzey sorgusu API'leri aracılığıyla Power BI ve diğer müşteri uygulamaları tarafından kullanılabilir. Bu veriler derin iş zekası ve operasyonel zeka senaryoları için kullanılabilir.

Gelişmiş analiz

Machine Learning ve Azure Databricks gibi gelişmiş analiz hizmetleriyle tümleştirme. Azure Time Series Insights 2. Nesil, milyonlarca cihazdan ham veri girişi sağlar. Bir Azure analiz hizmetleri paketi tarafından sorunsuz bir şekilde kullanılabilecek bağlamsal veriler ekler.

Analiz

Gelişmiş analiz ve makine öğrenmesi büyük hacimli verileri tüketir ve işler. Bu veriler veri odaklı kararlar almak ve tahmine dayalı analiz gerçekleştirmek için kullanılır. IoT kullanım örneklerinde, gelişmiş analiz algoritmaları milyonlarca cihazdan toplanan verilerden öğrenir. Bu cihazlar verileri saniyede birden çok kez iletir. IoT cihazlarından toplanan veriler hamdır. Cihazın konumu ve algılayıcı okuma birimi gibi bağlamsal bilgiler eksiktir. Sonuç olarak ham verilerin doğrudan gelişmiş analiz için tüketiliyor olması zordur.

Azure Time Series Insights 2. Nesil, IoT verileriyle gelişmiş analiz arasındaki boşluğu iki basit ve uygun maliyetli yolla kapatır:

  • İlk olarak Azure Time Series Insights 2. Nesil, IoT Hub kullanarak milyonlarca cihazdan ham telemetri verilerini toplar. Verileri bağlamsal bilgilerle zenginleştirir ve verileri bir parke biçimine dönüştürür. Bu biçim Machine Learning, Azure Databricks ve üçüncü taraf uygulamaları gibi diğer gelişmiş analiz hizmetleriyle kolayca tümleştirebilir.

    Azure Time Series Insights 2. Nesil, kuruluş genelindeki tüm veriler için gerçeğin kaynağı olabilir. Aşağı akış analizi iş yüklerinin tüketmesi için merkezi bir depo oluşturur. Azure Time Series Insights 2. Nesil neredeyse gerçek zamanlı bir depolama hizmeti olduğundan, gelişmiş analiz modelleri gelen IoT telemetri verilerinden sürekli olarak bilgi edinebilir. Sonuç olarak modeller daha doğru tahminler yapabilir.

  • İkincisi, makine öğrenmesi ve tahmin modellerinin çıktısı, sonuçlarını görselleştirmek ve depolamak için Azure Time Series Insights 2. Nesil'e aktarılabilir. Bu yordam, kuruluşların modellerini iyileştirmelerine ve ayarlamalarına yardımcı olur. Azure Time Series Insights 2. Nesil, akış telemetri verilerini eğitilen model çıkışlarıyla aynı düzlemde görselleştirmeyi kolaylaştırır. Bu şekilde veri bilimi ekiplerinin anomalileri belirlemelerine ve desenleri belirlemelerine yardımcı olur.

Sonraki adımlar