Azure Time Series Insights Gen1 とは

Azure Time Series Insights は、IoT デバイスによって生成されるデータなど、大量の時系列データを格納、視覚化、クエリするように構築されています。 クラウドに時系列データを格納、管理、クエリ、または視覚化する場合は、Azure Time Series Insights が適している可能性があります。

Azure Time Series Insights には、次の 4 つの主要なジョブがあります。

• Azure IoT Hub や Azure Event Hubs などのクラウド ゲートウェイと完全に統合されています。 これらのイベント ソースに簡単に接続し、クリーンな行と列にデータがあるメッセージや構造から JSON を解析します。 メタデータをテレメトリと結合し、列ストア内のデータにインデックスを付けます。
• Azure Time Series Insights は、データのストレージを管理します。 データに常に簡単にアクセスできるように、データはメモリと SSD に最大 400 日間格納されます。 何十億ものイベントをオンデマンドで対話形式でクエリできます。
• Azure Time Series Insights では、Azure Time Series Insights エクスプローラーを使用してすぐに使える視覚化が提供されます。
• Azure Time Series Insights は、Azure Time Series Insights Explorer と、時系列データをカスタム アプリケーションに埋め込むのに簡単に統合できる API を使用して、クエリ サービスを提供します。

内部消費または外部の顧客が使用するアプリケーションを構築する場合は、Azure Time Series Insights をバックエンドとして使用できます。 これを使用して、時系列データのインデックス作成、格納、集計を行うことができます。 カスタム視覚化とユーザー エクスペリエンスを上に構築するには、Client SDKを使用します。 Azure Time Series Insights には、これらのカスタマイズされたシナリオを有効にするために いくつかの クエリ API も備わっています。

時系列データは、資産またはプロセスが時間の経過とどのように変化するかを表します。 時系列データはタイムスタンプによってインデックス付けされ、時刻はそのようなデータが編成される最も意味のある軸です。 通常、時系列データは順番に到着するため、データベースの更新ではなく挿入として扱われます。

時系列データを大量に格納、インデックス作成、クエリ、分析、視覚化することは困難な場合があります。 Azure Time Series Insights では、すべての新しいイベントが行としてキャプチャされて格納され、変更は時間の経過と同時に効率的に測定されます。 その結果、後ろ向きに見て過去の分析情報を引き出し、将来の変化を予測できます。

ビデオ

クラウドベースの IoT 分析プラットフォームである Azure Time Series Insights の詳細について説明します。

主なシナリオ

• スケーラブルな方法で時系列データを格納します。

  Azure Time Series Insights の中核となるデータベースは、時系列データを念頭に置いて設計されています。 スケーラブルでフル マネージドであるため、Azure Time Series Insights はイベントの格納と管理の作業を処理します。

• ほぼリアルタイムでデータを探索します。

  Azure Time Series Insights には、環境にストリーム配信されるすべてのデータを視覚化するエクスプローラーが用意されています。 イベント ソースに接続した直後に、Azure Time Series Insights 内のイベント データを表示、調査、クエリできます。 このデータは、デバイスが期待どおりにデータを出力するかどうかを検証し、IoT 資産の正常性、生産性、および全体的な有効性を監視するのに役立ちます。

• 根本原因分析を実行し、異常を検出します。

  Azure Time Series Insights には、パターンやパースペクティブ ビューなどのツールがあり、複数ステップの根本原因分析を実行して保存できます。 Azure Time Series Insights は、Azure Stream Analytics などのアラート サービスでも機能するため、Azure Time Series Insights Explorer でアラートや検出された異常をほぼリアルタイムで表示できます。

• 複数資産またはサイトを比較するために、さまざまな場所からストリーミングする時系列データのグローバル ビューを取得します。

  複数のイベント ソースを Azure Time Series Insights 環境に接続できます。 これにより、複数の異なる場所からストリームインするデータをほぼリアルタイムで表示できます。 ユーザーはこの可視性を利用して、ビジネス リーダーとデータを共有できます。 彼らは、問題の解決、ベスト プラクティスの適用、学習の共有に役立つ専門知識を適用できるドメインの専門家とより良い共同作業を行うことができます。

• Azure Time Series Insights の上に顧客アプリケーションを構築します。

  Azure Time Series Insights では、時系列データを使用するアプリケーションの構築に使用できる REST クエリ API が公開されています。

資格

• すぐに: Azure Time Series Insights では事前のデータ準備は必要ないため、IoT ハブまたはイベント ハブ内の何百万ものイベントにすばやく接続できます。 接続後、センサー データを視覚化して操作し、IoT ソリューションをすばやく検証できます。 コードを記述しなくてもデータを操作でき、新しい言語を学習する必要はありません。 Azure Time Series Insights は、高度なユーザー向けの詳細な自由形式のクエリ画面と、ポイント アンド クリック探索を提供します。

• ほぼリアルタイムの分析情報: Azure Time Series Insights では、1 日あたり数百万のセンサー イベントを 1 分の待機時間で取り込むことができます。 Azure Time Series Insights は、センサー データに関する分析情報を得るのに役立ちます。 これを使用して、傾向や異常を特定し、根本原因分析を実行し、コストのかかるダウンタイムを回避します。 リアルタイム データと履歴データの間の相互相関関係は、データ内の隠れた傾向を見つけるのに役立ちます。

• カスタム ソリューションの構築: Azure Time Series Insights データを既存のアプリケーションに埋め込みます。 Azure Time Series Insights REST API を使用して、新しいカスタム ソリューションを作成することもできます。 他のユーザーが分析情報を調べるために共有できるパーソナライズされたビューを作成します。

• スケーラビリティ: Azure Time Series Insights は、大規模な IoT をサポートするように設計されています。 1 日あたり 100 万から 1 億件のイベントを受信でき、既定の保持期間は 31 日です。 履歴データと共に、ライブ データ ストリームをほぼリアルタイムで視覚化および分析できます。

作業の開始

開始するには、次の手順に従います。

1. Azure portal で Azure Time Series Insights 環境をプロビジョニングします。
2. IoT ハブやイベント ハブなどのイベント ソースに接続します。
3. 参照データをアップロードします。 これは追加のサービスではありません。
4. Azure Time Series Insights エクスプローラーを使用して、数分でデータを確認して表示します。

探検家

Azure Time Series Insights エクスプローラーを使用して、データの傾向を表示、分析、検出します。

Azure Time Series Insights Explorer を使用し、データから分析情報を引き出す方法について説明します。

次の手順

• Azure Time Series Insights Gen1 デモ環境のを確認します。

• Azure Time Series Insights 環境を 計画する方法について詳しく学びましょう。