Casi d'uso di Azure Time Series Insights Gen2

Questo articolo riepiloga diversi casi d'uso comuni per Azure Time Series Insights Gen2. I consigli di questo articolo fungono da punto di partenza per sviluppare applicazioni e soluzioni con Azure Time Series Insights Gen2.

In particolare, questo articolo risponde alle domande seguenti:

• Quali sono i casi d'uso comuni per Azure Time Series Insights Gen2?
• Quali sono i vantaggi dell'uso di Azure Time Series Insights Gen2 per l'esplorazione dei dati e il rilevamento delle anomalie visive?
• Quali sono i vantaggi dell'uso di Azure Time Series Insights Gen2 per l'analisi operativa e l'efficienza dei processi?
• Quali sono i vantaggi dell'uso di Azure Time Series Insights Gen2 per l'analisi avanzata ?

Una panoramica di questi scenari d'uso è descritta nelle sezioni seguenti.

Introduzione

Azure Time Series Insights Gen2 è un'offerta end-to-end di piattaforma come servizio. Viene usato per raccogliere, elaborare, archiviare, analizzare ed eseguire query su dati ottimizzati per le serie temporali e di scala IoT, altamente contestualizzati. È ideale per l'esplorazione e l'analisi operativa dei dati ad hoc. Azure Time Series Insights Gen2 è un'offerta di servizio personalizzata ed estendibile che soddisfa le esigenze generali delle distribuzioni IoT industriali.

Esplorazione dei dati e rilevamento anomalie visive

Esplorare e analizzare immediatamente miliardi di eventi per individuare le anomalie e individuare tendenze nascoste nei dati. Azure Time Series Insights Gen2 offre prestazioni quasi in tempo reale per i carichi di lavoro di analisi di IoT e DevOps.

La maggior parte dei clienti accetta che la quantità minima di tempo necessaria per ottenere informazioni dettagliate è una delle funzionalità principali di Azure Time Series Insights Gen2:

• Azure Time Series Insights Gen2 non richiede alcuna preparazione iniziale dei dati.
• Funziona rapidamente per connettersi a miliardi di eventi nell'hub IoT di Azure o nelle istanze di Hub eventi di Azure in pochi minuti.
• Una volta connessi, è possibile visualizzare e analizzare miliardi di eventi per individuare le anomalie e individuare tendenze nascoste nei dati.

Azure Time Series Insights Gen2 è intuitivo e semplice da usare. È possibile interagire con i dati senza scrivere una singola riga di codice. Non è disponibile anche un nuovo linguaggio da apprendere, anche se Azure Time Series Insights Gen2 offre un linguaggio di query granulare basato su testo per utenti avanzati che hanno familiarità con SQL. Fornisce anche un'esplorazione seleziona e clicca per i principianti.

I clienti possono sfruttare la velocità per diagnosticare rapidamente i problemi correlati agli asset. Possono eseguire l'analisi DevOps per ottenere la causa radice di un bug in una soluzione IoT. Possono anche identificare le aree da contrassegnare per ulteriori indagini come parte delle iniziative di data science.

Esistono tre modi principali per interagire con i dati archiviati in Azure Time Series Insights Gen2:

• Il primo e più semplice modo per iniziare è usare Azure Time Series Insights Gen2 Explorer. È possibile usarlo per visualizzare rapidamente tutti i dati IoT in un'unica posizione. Fornisce strumenti come la mappa termica per individuare le anomalie nei dati. Offre anche una visualizzazione prospettica. Usarlo per confrontare fino a quattro visualizzazioni da uno o più ambienti Azure Time Series Insights Gen2 in un singolo dashboard. Il dashboard offre una visualizzazione dei dati delle serie temporali in tutte le posizioni. Scopri di più su Azure Time Series Insights Gen2 Explorer. Per pianificare il tuo ambiente, consulta Azure Time Series Insights Gen2 - pianificazione.

• Il secondo modo per iniziare consiste nell'usare il JavaScript SDK per incorporare rapidamente grafici e diagrammi avanzati nella tua applicazione web. Con poche righe di codice, è possibile creare query avanzate. Utilizzali per riempire grafici a linee, grafici a torta, grafici a barre, mappe termiche, griglie di dati e altro ancora. Tutti questi elementi sono disponibili subito grazie all'SDK. L'SDK astrae anche le API di query di Azure Time Series Insights Gen2. È possibile usarli per creare predicati simili a SQL per eseguire query sui dati da visualizzare in un dashboard. Per le soluzioni a livello di presentazione ibrido, Azure Time Series Insights Gen2 offre URL con parametri. Forniscono punti di connessione senza problemi con Azure Time Series Insights Gen2 Explorer per approfondire i dati.

  • Per altre informazioni su JavaScript SDK, vedere la della libreria client JS e la documentazione client di esempio .

  • Per altre informazioni sulla condivisione degli URL e della nuova interfaccia utente, vedere Visualizzare i dati in Azure Time Series Insights Gen2 Explorer.

• Il terzo modo per iniziare consiste nell'usare le POTENTI API per eseguire query sui dati archiviati in Azure Time Series Insights Gen2. Azure Time Series Insights Gen2 include operatori temporali come from, to, firste last. Include aggregazioni e trasformazioni, ad esempio average, sum, min, max, time-weighted average, time-weighted sume così via. Consente anche di filtrare, operatori aritmetici e booleani, funzioni scalari e così via. Tutti questi operatori consentono alle applicazioni downstream di trovare rapidamente tendenze e modelli interessanti nei dati. Utilizzali per popolare le visualizzazioni personalizzate e individuare le anomalie.

Analisi operativa e miglioramento dell'efficienza dei processi

Usare Azure Time Series Insights Gen2 per monitorare l'integrità, l'utilizzo e le prestazioni delle apparecchiature su larga scala e misurare l'efficienza operativa. Azure Time Series Insights Gen2 consente di gestire carichi di lavoro IoT diversi e imprevedibili senza sacrificare l'inserimento o le prestazioni delle query.

Lo streaming e l'elaborazione continua dei dati provenienti da processi operativi possono trasformare correttamente qualsiasi azienda se è combinata con la tecnologia o la soluzione corretta. Spesso queste soluzioni sono una combinazione di più sistemi. Consentono l'esplorazione e l'analisi dei dati che cambiano costantemente, soprattutto nell'ambito IoT, e condividono un modello comune.

Questi modelli spesso iniziano con piattaforme abilitate all'IoT che inseriscono miliardi di eventi da dispositivi e sensori che si estendono su varie località. Questi sistemi elaborano e analizzano i dati di streaming per derivare informazioni dettagliate e azioni in tempo reale. I dati vengono in genere archiviati nell'archivio caldo e nell'archivio freddo per analisi quasi in tempo reale e per batch.

I dati raccolti passano attraverso una serie di processi di elaborazione per essere puliti e contestualizzati per scenari di query e analisi a valle. Azure offre servizi avanzati che possono essere applicati a scenari IoT come la manutenzione degli asset e la produzione. Questi servizi includono Azure Time Series Insights Gen2, hub IoT, Hub eventi, Analisi di flusso di Azure, Funzioni di Azure, App per la logica di Azure, Azure Databricks, Azure Machine Learning e Power BI.

L'architettura della soluzione può essere ottenuta nel modo seguente:

• Inserire dati tramite l'hub IoT o hub eventi per garantire la sicurezza, la velocità effettiva e latenza migliori.
• Eseguire l'elaborazione e i calcoli dei dati. Elabora i dati inseriti tramite servizi come Stream Analytics, Logic Apps e Funzioni di Azure. Il servizio usato dipende dalle esigenze specifiche di elaborazione dei dati.
• I segnali calcolati dalla pipeline di elaborazione vengono inseriti in Azure Time Series Insights Gen2 per l'archiviazione e l'analisi.

Azure Time Series Insights Gen2 offre l'esplorazione dei dati quasi in tempo reale e approfondimenti basati su asset sui dati cronologici. A seconda delle esigenze aziendali, i processi MapReduce e Hive possono essere eseguiti sui dati archiviati in Azure Time Series Insights Gen2 connettendo Azure Time Series Insights Gen2 ad Azure HDInsight. I dati archiviati in Azure Time Series Insights Gen2 sono disponibili per Power BI e altre applicazioni dei clienti tramite le API di query sulla superficie pubblica di Azure Time Series Insights Gen2. Questi dati possono essere usati per scenari di business intelligence approfondita e operativa.

Analisi avanzata

Eseguire l'integrazione con servizi di analisi avanzati, ad esempio Machine Learning e Azure Databricks. Azure Time Series Insights Gen2 acquisisce dati grezzi da milioni di dispositivi. Aggiunge dati contestuali che possono essere usati senza problemi da una suite di servizi di analisi di Azure.

Analisi avanzata e Machine Learning usano ed elaborano grandi volumi di dati. Questi dati vengono usati per prendere decisioni basate sui dati ed eseguire analisi predittive. Nei casi d'uso di IoT, gli algoritmi di analisi avanzata imparano dai dati raccolti da milioni di dispositivi. Questi dispositivi trasmettono i dati più volte ogni secondo. I dati raccolti dai dispositivi IoT non sono elaborati. Non dispone di informazioni contestuali, ad esempio la posizione del dispositivo e l'unità di lettura del sensore. Di conseguenza, i dati non elaborati sono difficili da utilizzare direttamente per l'analisi avanzata.

Azure Time Series Insights Gen2 consente di colmare il divario tra i dati IoT e l'analisi avanzata in due modi semplici e convenienti:

• Prima di tutto, Azure Time Series Insights Gen2 raccoglie i dati di telemetria non elaborati da milioni di dispositivi usando l'hub IoT. Arricchisce i dati con informazioni contestuali e trasforma i dati in un formato parquet. Questo formato può essere facilmente integrato con altri servizi di analisi avanzati, ad esempio Machine Learning, Azure Databricks e applicazioni di terze parti.

  Azure Time Series Insights Gen2 può fungere da fonte di verità per tutti i dati in un'organizzazione. Crea un repository centrale per i carichi di lavoro di analisi a valle da utilizzare. Poiché Azure Time Series Insights Gen2 è un servizio di archiviazione quasi in tempo reale, i modelli di analisi avanzata possono apprendere continuamente dai dati di telemetria IoT in ingresso. Di conseguenza, i modelli possono eseguire stime più accurate.

• In secondo luogo, l'output dei modelli di machine learning e stima può essere inserito in Azure Time Series Insights Gen2 per visualizzare e archiviare i risultati. Questa procedura consente alle organizzazioni di ottimizzare e modificare i propri modelli. Azure Time Series Insights Gen2 semplifica la visualizzazione dei dati di telemetria di streaming sullo stesso piano degli output del modello addestrato. In questo modo, aiuta i team di data science a individuare le anomalie e identificare i modelli.

Passaggi successivi

• Scopri di più su Azure Time Series Insights Gen2 Explorer.
• Leggi le migliori pratiche di Azure Time Series Insights Gen2 per pianificare il tuo ambiente.
• Leggere la documentazione client di esempio.