Aracılığıyla paylaş

Azure Time Series Insights 2. Nesil kullanım örnekleri

  • Makale

Not

Time Series Insights hizmeti 7 Temmuz 2024'te kullanımdan kaldırılacaktır. Mevcut ortamları 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 özetlanmaktadır. Bu makaledeki öneriler, Azure Time Series Insights 2. Nesil ile uygulamalarınızı ve çözümlerinizi geliştirmeye yönelik 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 bir hizmet olarak platform teklifidir. Yüksek oranda bağlamsallaştırılmış, 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 inceleme ve görsel anormali algılama

Verilerinizdeki anomalileri bulmak ve gizli eğilimleri keşfetmek için milyarlarca olayı anında inceleyip 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 minimum sürenin Azure Time Series Insights 2. Nesil'in öne çıkan 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 bir şekilde 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 tanılama hızından yararlanabilir. IoT çözümündeki bir hatanın kök nedenini bulmak için DevOps analizi gerçekleştirebilirler. Ayrıca veri bilimi girişimleri kapsamında daha fazla araştırma için işaretlenmesi gereken alanları da belirleyebilirler.

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

  • Azure Time Series Insights 2. Nesil Gezgini'ni kullanmaya başlamanın ilk ve en kolay yoludur. Tüm IoT verilerinizi tek bir yerde hızla görselleştirmek için kullanabilirsiniz. Verilerinizdeki anomalileri belirlemenize yardımcı olmak için ısı haritası gibi araçlar sağlar. Ayrıca bir perspektif görünümü de sağlar. Tek bir panoda bir veya daha fazla Azure Time Series Insights 2. Nesil ortamındaki en fazla dört görünümü karşılaştırmak için bunu kullanın. Pano, tüm konumlarınızda zaman serisi verilerinizin bir görünümünü sağlar. Azure Time Series Insights 2. Nesil Gezgini hakkında daha fazla bilgi edinin. Ortamınızı planlamak için Azure Time Series Insights 2. Nesil planlama makalesini 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 grafikleri, 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. Veriler hakkında ayrıntılı bilgi edinmek 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, , tofirstve lastgibi fromgeçici işleçlere sahiptir. Toplamaları ve , , sum, minmax, time-weighted average, time-weighted sum, vb. dönüştürmeleri averagevardır. Ayrıca filtreleme, aritmetik ve boole işleçleri, skaler işlevler vb. sağlar. Tüm bu işleçler, aşağı akış uygulamalarının verilerinizdeki ilgi çekici eğilimleri ve desenleri hızla bulmasını sağlar. Anomalileri saptamak için evde yetiştirilen görselleştirmeleri doldurmak için bunları kullanın.

İşlem analizi ve işlem verimliliğini sağlama

Büyük ölçekte ekipmanın sistem durumunu, kullanımını ve performansını izlemek ve operasyonel verimliliği ölçmek için Azure Time Series Insights 2. Nesil'i kullanın. Azure Time Series Insights 2. Nesil, alım veya sorgu performansı ödün vermeden çeşitli ve öngörülemeyen IoT iş yüklerini yönetmeye yardımcı olur.

I o T cihazları / uygulama verileri, akış işleme, operasyonel verimlilik, zeka / içgörüler ve Azure Time Series Insights 2. Nesil'deki gelişmiş analizleri gösteren ekran görüntüsü.

İşlemsel süreçlerden gelen verilerin akış ve sürekli işlenmesi, doğru teknoloji veya çözümle birleştirildiğinde herhangi bir işletmeyi başarıyla dönüştürebilir. Bu çözümler genellikle birden çok sistem birleşimidir. Özellikle IoT alanında sürekli değişen verilerin keşfine ve analizine olanak tanır ve ortak bir desen 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 türetmek için akış verilerini işler ve analizler. Veriler genellikle neredeyse gerçek zamanlı ve toplu analiz için sıcak ve soğuk depoda arşivlenmiş olur.

Toplanan veriler, aşağı akış sorgulama ve analiz senaryolarında bunları temizlemek ve bağlamsal hale getirmek için bir dizi işlemeden geçer. Azure, varlık bakımı ve üretim gibi IoT senaryolarına uygulanabilen 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 IoT Hub veya Event Hubs aracılığıyla veri alın.
  • Veri işleme ve hesaplamalar gerçekleştirme. Stream Analytics, Logic Apps ve Azure İşlevleri gibi hizmetler aracılığıyla alınan veriler huni. Kullandığınız hizmet, belirli veri işleme gereksinimlerine bağlıdır.
  • İşlem hattından hesaplanan sinyaller, depolama ve analiz için Azure Time Series Insights 2. Nesil'e gönderilir.

Azure Time Series Insights 2. Nesil, geçmiş veriler üzerinde neredeyse gerçek zamanlı 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 sorgu 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 kullanılması 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'ı kullanarak milyonlarca cihazdan ham telemetri verileri toplar. Bağlamsal bilgilerle verileri zenginleştirir ve verileri bir parquet biçimine dönüştürür. Bu biçim Machine Learning, Azure Databricks ve üçüncü taraf uygulamalar gibi diğer gelişmiş analiz hizmetleriyle kolayca tümleştirebilir.

    Azure Time Series Insights 2. Nesil, kuruluş genelindeki tüm veriler için gerçek kaynağı olarak görev yapabilir. Aşağı akış analizi iş yüklerinin kullanılması 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 bilgi edinebilir. Sonuç olarak, modeller daha doğru tahminler yapabilir.

  • İkincisi, makine öğrenmesi ve tahmin modellerinin çıkışı, sonuçlarını görselleştirmek ve depolamak için Azure Time Series Insights 2. Nesil'e aktarılabilir. Bu yordam, kuruluşların modellerini iyileştirmesine ve ayarlamasına 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 tanımlamalarına yardımcı olur.

Sonraki adımlar

  • Azure Time Series Insights 2. Nesil Gezgini hakkında daha fazla bilgi edinin.
  • Ortamınızı planlamak için Azure Time Series Insights 2. Nesil en iyi yöntemlerini okuyun.
  • Örnek İstemci belgelerini okuyun.