Azure Time Series Insights 2. Nesil nedir?
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.
Azure Time Series Insights 2. Nesil, güçlü özelliklerini mevcut iş akışınıza veya yapılandırmanıza dahil eden sınıfının en iyisi kullanıcı deneyimlerine ve zengin API'lere sahip olan açık ve ölçeklenebilir uçtan uca IoT analizi hizmetidir.
Zaman serisi için yüksek düzeyde bağlam içeren ve iyileştirilmiş verileri Nesnelerin İnterneti (IoT) ölçeğinde toplamak, işlemek, depolamak, sorgulamak ve görselleştirmek için kullanabilirsiniz.
Geçici veri keşfi ve operasyonel analiz için tasarlanan Azure Time Series Insights 2. Nesil, gizli eğilimleri açığa çıkarmanıza, anomalileri tespit etmenize ve kök neden analizi yapmanıza imkan tanır. Endüstriyel IoT dağıtımlarının geniş ihtiyaçlarını karşılayan açık ve esnek bir tekliftir.
Video
Azure Time Series Insights 2. Nesil hakkında daha fazla bilgi edinin.
IoT verilerinin tanımı
Varlık yoğunluklu kuruluşlardaki endüstriyel IoT verileri, endüstriyel bir ortamdaki cihazların ve sensörlerin çeşitli doğası nedeniyle genellikle yapısal tutarlılığa sahip değildir. Bu akışlardan alınan veriler önemli boşluklar, bazen bozuk iletiler ve yanlış okumalarla karakterize edilir. IoT verileri genellikle uçtan uca iş akışları için bağlam ekleyen CRM veya ERP gibi birinci taraf veya üçüncü kaynaklardan gelen ek veri girişleri bağlamında anlamlıdır. Hava durumu verileri gibi üçüncü taraf veri kaynaklarından gelen girişler, belirli bir yüklemedeki telemetri akışlarını artırmaya yardımcı olabilir.
Tüm bunlar, verilerin yalnızca bir bölümü operasyonel ve iş amaçları için kullanılır ve analiz bağlamsallaştırma gerektirir. Endüstriyel veriler genellikle eğilimleri anlamak ve ilişkilendirmek için daha uzun zaman aralıklarında ayrıntılı analiz için geçmişe dönük hale getirilir. Toplanan IoT verilerinin eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürülmesi için şunlar gerekir:
- Verileri temizlemek, filtrelemek, ilişkilendirmek, dönüştürmek ve analize hazırlamak için veri işleme.
- Verilerde gezinmek ve verileri anlamak, yani verileri normalleştirmek ve bağlamsal hale getirmek için bir yapı.
- İşlenen (veya türetilen) verilerin ve ham verilerin uzun veya sonsuz saklaması için uygun maliyetli depolama.
Bu tür veriler, iş analizi ve raporlaması için tutarlı, kapsamlı, güncel ve doğru bilgiler sağlar.
Aşağıdaki görüntüde tipik bir IoT veri akışı gösterilmektedir.
Endüstriyel IoT için Azure Time Series Insights 2. Nesil
IoT ortamı, üretim, otomotiv, enerji, kamu hizmetleri, akıllı binalar ve danışmanlık gibi çeşitli sektör segmentlerini kapsayan müşterilerle çeşitlidir. Bu geniş endüstriyel IoT pazarı genelinde, büyük ölçekli IoT verilerini hedefleyen kapsamlı analizler sağlayan buluta özel çözümler hala gelişmektedir.
Azure Time Series Insights 2. Nesil, bulma, eğilim oluşturma, anomali algılama ve operasyonel zeka için zaman serisi verilerinin bağlamsallaştırılması, varlık tabanlı içgörüler ve sınıfının en iyisi kullanıcı deneyimi için zengin anlamsal modellemeye sahip anahtar teslimi, uçtan uca ioT analiz çözümü sağlayarak bu pazar gereksinimini giderir.
Etkileşimli veri keşfi özelliklerimizle birlikte zengin bir operasyonel analiz platformu olan Azure Time Series Insights 2. Nesil'i kullanarak IoT varlıklarından toplanan verilerden daha fazla değer elde edebilirsiniz. 2. Nesil teklifi aşağıdakileri destekler:
Sıcak ve soğuk analiz içeren çok katmanlı depolama çözümü, müşterilere sıcak veriler üzerinde etkileşimli analiz için sıcak ve soğuk arasında veri yönlendirme seçeneği ve onlarca yıllık geçmiş veriler üzerinde operasyonel zeka sağlamayı destekler.
- Daha kısa zaman aralığı verileri üzerinde sık ve çok sayıda sorgu gerçekleştirmek için son derece etkileşimli bir sıcak analiz çözümü
- Azure Depolama'yı temel alan ölçeklenebilir, performanslı ve maliyet için iyileştirilmiş zaman serisi veri gölü, müşterilerin yılların zaman serisi verilerini saniyeler içinde eğilime geçirmesini sağlar.
Varlıklar ve cihazlardan türetilen ve ham sinyallerle ilişkili etki alanını ve meta verileri açıklayan anlam modeli desteği.
Müşterinin sahip olduğu Azure Depolama hesabında geçmiş zaman serisi verilerini depolamak için esnek analiz platformu, müşterilerin IoT verilerinin sahipliğini elde etmelerini sağlar. Veriler, tahmine dayalı analiz, makine öğrenmesi ve Spark ve Databricks gibi tanıdık teknolojiler kullanılarak yapılan diğer özel hesaplamalar gibi çeşitli veri senaryolarında bağlantı ve birlikte çalışma sağlayan açık kaynak Apache Parquet biçiminde depolanır.
Varlık tabanlı veri içgörülerini zengin, geçici veri analiziyle birleştiren gelişmiş sorgu API'leri ve kullanıcı deneyimine sahip zengin analizler; ayrıntılı analiz için ilişkilendirme, skaler ve toplama işlevleri, kategorik değişkenler, dağılım çizimleri ve zaman kaydırma zaman serisi sinyalleri desteği sunar.
Kurumsal IoT müşterilerimizin ölçek, performans, güvenlik ve güvenilirlik gereksinimlerini desteklemek için kurumsal sınıf platform.
Uçtan uca analiz için genişletilebilirlik ve tümleştirme desteği. Azure Time Series Insights 2. Nesil, çeşitli veri senaryoları için genişletilebilir bir analiz platformu sağlar. Power BI bağlayıcısı, müşterilerin Azure Time Series Insights 2. Nesil'de yaptıkları sorguları doğrudan Power BI'a alarak tek bir cam bölmesinde iş zekası ve zaman serisi analizlerinin birleşik görünümünü elde etmelerini sağlar.
Aşağıdaki diyagramda üst düzey veri akışı gösterilmektedir.
Azure Time Series Insights 2. Nesil, veri işleme, depolama (veri ve meta veriler) ve sorgu için ölçeklenebilir bir kullandıkça öde fiyatlandırma modeli sunarak müşterilerin kullanımlarını iş taleplerine uyacak şekilde ayarlamalarını sağlar.
Bu önemli endüstriyel IoT özelliklerinin kullanıma sunulmasıyla birlikte, Azure Time Series Insights 2. Nesil aşağıdaki temel avantajları da sağlar:
| Özellik | Avantaj |
|---|---|
| IoT ölçeğinde zaman serisi verileri için çok katmanlı depolama | Verileri almak için paylaşılan bir veri işleme işlem hattıyla, verileri hem sıcak hem de soğuk depolara alabilirsiniz. Etkileşimli sorgular için sıcak depo ve büyük hacimli verileri depolamak için soğuk depo kullanın. Yüksek performanslı varlık tabanlı sorgulardan yararlanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . sorgular. |
| Ham telemetriyi bağlamsal hale getirmek ve varlık tabanlı içgörüler türetmek için Zaman Serisi Modeli | Zaman serisi verilerinizin örneklerini, hiyerarşilerini, türlerini ve değişkenlerini oluşturmak için zaman serisi modelini kullanabilirsiniz. Time Series Modeli hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Time Series Modeli. |
| Diğer veri çözümleriyle sorunsuz ve sürekli tümleştirme | Azure Time Series Insights 2. Nesil soğuk deposundaki veriler açık kaynak Apache Parquet dosyalarında depolanır . Bu, iş zekası, gelişmiş makine öğrenmesi ve tahmine dayalı analiz içeren senaryolar için 1. veya 3. taraf diğer veri çözümleriyle veri tümleştirmesi sağlar. |
| Neredeyse gerçek zamanlı veri keşfi | Azure Time Series Insights 2. Nesil Gezgini kullanıcı deneyimi, alım işlem hattı aracılığıyla tüm veri akışı için görselleştirme sağlar. Bir olay kaynağını bağladıktan sonra olay verilerini görüntüleyebilir, keşfedebilir ve sorgulayabilirsiniz. Bu şekilde, bir cihazın verileri beklendiği gibi yayıp yaymadığını doğrulayabilirsiniz. Ayrıca bir IoT varlığını sistem durumu, üretkenlik ve genel verimlilik açısından da izleyebilirsiniz. |
| Genişletilebilirlik ve tümleştirme | Power BI Bağlayıcısı tümleştirmesi, Dışarı Aktarma seçeneği aracılığıyla doğrudan Zaman Serisi Gezgini kullanıcı deneyiminde kullanılabilir ve müşterilerin kullanıcı deneyimimizde oluşturdukları zaman serisi sorgularını doğrudan Power BI desktop'a dışarı aktarmasına ve diğer BI analizlerinin yanı sıra zaman serisi grafiklerini görüntülemesine olanak tanır. Bu, IoT zaman serisi gibi çeşitli veri kaynaklarından analizler üzerinde tek bir bölme sağlayarak Power BI'a yatırım yapmış endüstriyel IoT kuruluşları için yeni bir senaryo sınıfının kapılarını açar. |
| Azure Time Series Insights 2. Nesil platformunda oluşturulan özel uygulamalar | Azure Time Series Insights 2. Nesil, JavaScript SDK'sını destekler. SDK, zengin denetimler ve sorgulara basitleştirilmiş erişim sağlar. sdk'sını kullanarak Azure Time Series Insights 2. Nesil'in üzerine iş gereksinimlerinize uygun özel IoT uygulamaları oluşturun. Verileri özel IoT uygulamalarına yönlendirmek için Azure Time Series Insights 2. Nesil Sorgu API'lerini de doğrudan kullanabilirsiniz. |
Bölgesel kullanılabilirlik
Azure Time Series Insights'ın nerede kullanılabilir olduğunu öğrenmek için Bölgeye göre Azure Genel Altyapı ürünleri sayfasını ziyaret edin.
Azure Time Series Insights tek bir bölgede bulunur. Ancak, verilerin bölge dışında çoğaltılmadığı aşağıdaki bölgeler dışında müşteri verilerini müşterinin dağıttığı bölge dışında depolar/işler:
- Doğu Asya
- Güneydoğu Asya
- Güneydoğu Avustralya
- West Europe
- Güney Birleşik Krallık
- Batı ABD
- Orta Fransa
- Orta Kanada
Sonraki adımlar
Azure Time Series Insights 2. Nesil'i kullanmaya başlayın:
Kullanım örnekleri hakkında bilgi edinin:
Geri Bildirim
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin