Azure Time Series Insights Gen2 사용 사례

이 문서에서는 Azure Time Series Insights Gen2에 대한 몇 가지 일반적인 사용 사례를 요약합니다. 이 문서의 권장 사항은 Azure Time Series Insights Gen2를 사용하여 애플리케이션 및 솔루션을 개발하기 위한 시작점 역할을 합니다.

특히 이 문서에서는 다음과 같은 질문에 답변합니다.

• Azure Time Series Insights Gen2의 일반적인 사용 사례는 무엇인가요?
• 데이터 탐색 및 시각적 변칙 검색Azure Time Series Insights Gen2를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
• Azure Time Series Insights Gen2를 사용하면 운영 분석 및프로세스 효율성에 어떤 이점이 있나요?
• Azure Time Series Insights Gen2를 사용하면 고급 분석에 어떤 이점이 있나요?

이러한 사용 시나리오에 대한 개요는 다음 섹션에 설명되어 있습니다.

소개

Azure Time Series Insights Gen2는 엔드 투 엔드 플랫폼 서비스 제품입니다. 매우 구체화되고 시간 시계열에 최적화된 IoT 규모 데이터를 수집, 처리, 저장, 분석, 쿼리하는 데 사용됩니다. 임시 데이터 탐색 및 운영 분석에 적합합니다. Azure Time Series Insights Gen2는 산업용 IoT 배포의 광범위한 요구 사항을 충족하는 고유하게 확장 가능한 사용자 지정된 서비스 제품입니다.

데이터 탐색 및 시각적 이상 감지

수십억 개의 이벤트를 즉시 탐색하고 분석하여 변칙을 발견하고 데이터의 숨겨진 추세를 검색합니다. Azure Time Series Insights Gen2는 IoT 및 DevOps 분석 워크로드에 대한 거의 실시간 성능을 제공합니다.

대부분의 고객은 인사이트를 얻는 데 필요한 최소 시간이 Azure Time Series Insights Gen2의 뛰어난 기능 중 하나라는 데 동의합니다.

• Azure Time Series Insights Gen2에는 선행 데이터 준비가 필요하지 않습니다.
• 몇 분 안에 Azure IoT Hub 또는 Azure Event Hubs 인스턴스에서 수십억 개의 이벤트에 빠르게 연결할 수 있습니다.
• 연결되면 수십억 개의 이벤트를 시각화하고 분석하여 변칙을 발견하고 데이터의 숨겨진 추세를 검색할 수 있습니다.

Azure Time Series Insights Gen2는 직관적이고 사용하기 간단합니다. 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. Azure Time Series Insights Gen2는 SQL에 익숙한 고급 사용자를 위한 세분화된 텍스트 기반 쿼리 언어를 제공하지만 학습해야 하는 새로운 언어도 없습니다. 또한 초보자를 위한 선택 및 클릭 탐색도 제공합니다.

고객은 속도를 활용하여 자산 관련 문제를 신속하게 진단할 수 있습니다. DevOps 분석을 수행하여 IoT 솔루션에서 버그의 근본 원인을 파악할 수 있습니다. 또한 데이터 과학 이니셔티브의 일환으로 추가 조사를 위해 플래그를 지정할 영역을 식별할 수 있습니다.

Azure Time Series Insights Gen2에 저장된 데이터와 상호 작용하는 세 가지 기본 방법이 있습니다.

• 가장 먼저 시작하는 가장 쉬운 방법은 Azure Time Series Insights Gen2 탐색기를 사용하는 것입니다. 이를 사용하여 모든 IoT 데이터를 한 곳에서 빠르게 시각화할 수 있습니다. 데이터에서 변칙을 발견하는 데 도움이 되는 열 지도와 같은 도구를 제공합니다. 또한 투시도를 제공합니다. 단일 대시보드에서 하나 이상의 Azure Time Series Insights Gen2 환경에서 최대 4개의 보기를 비교하는 데 사용합니다. 대시보드는 모든 위치에서 시계열 데이터를 볼 수 있습니다. Azure Time Series Insights Gen2 탐색기에 대해 자세히 알아봅니다. 환경을 계획하려면 Azure Time Series Insights Gen2 계획을 읽어보세요.

• 시작하는 두 번째 방법은 JavaScript SDK를 사용하여 웹 애플리케이션에 강력한 차트와 그래프를 빠르게 포함하는 것입니다. 몇 줄의 코드만으로 강력한 쿼리를 작성할 수 있습니다. 이를 사용하여 꺾은선형 차트, 원형 차트, 세로 막대형 차트, 열 지도, 데이터 표 등을 채우거나 입력합니다. 이러한 모든 요소는 SDK를 사용하여 기본적으로 제공됩니다. 또한 SDK는 Azure Time Series Insights Gen2 쿼리 API를 추상화합니다. 이를 사용하여 SQL과 유사한 조건자를 작성하여 대시보드에 표시하려는 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 하이브리드 프레젠테이션 계층 솔루션의 경우 Azure Time Series Insights Gen2는 매개 변수가 있는 URL을 제공합니다. 데이터에 대한 심층 분석을 위해 Azure Time Series Insights Gen2 Explorer와 원활한 연결 지점을 제공합니다.

  • JavaScript SDK에 대한 자세한 내용은 JS 클라이언트 라이브러리 및 샘플 클라이언트 설명서를 참조하세요.

  • Azure Time Series Insights Gen2 탐색기에서 데이터 시각화 및을 검토하여 URL 공유 및 새로운 UI에 대해 더 알아보세요.

• 세 번째 시작 방법은 강력한 API를 사용하여 Azure Time Series Insights Gen2에 저장된 데이터를 쿼리하는 것입니다. Azure Time Series Insights Gen2에는 from, to, first및 last같은 임시 연산자가 있습니다. average, sum, min, max, time-weighted average, time-weighted sum등과 같은 집계 및 변환이 있습니다. 또한 필터링, 산술 및 부울 연산자, 스칼라 함수 등을 허용합니다. 이러한 모든 연산자를 사용하면 다운스트림 애플리케이션이 데이터에서 흥미로운 추세와 패턴을 빠르게 찾을 수 있습니다. 이를 사용하여 자체 개발한 시각화 도구에 데이터를 입력함으로써 이상치를 발견할 수 있습니다.

운영 분석 및 프로세스 효율성 추진

Azure Time Series Insights Gen2를 사용하여 대규모 장비의 상태, 사용량 및 성능을 모니터링하고 운영 효율성을 측정합니다. Azure Time Series Insights Gen2는 수집 또는 쿼리 성능을 희생하지 않고도 다양하고 예측할 수 없는 IoT 워크로드를 관리하는 데 도움이 됩니다.

운영 프로세스에서 들어오는 데이터의 스트리밍 및 지속적인 처리는 올바른 기술 또는 솔루션과 결합된 경우 모든 비즈니스를 성공적으로 변환할 수 있습니다. 종종 이러한 솔루션은 여러 시스템의 조합입니다. 특히 IoT 영역에서 지속적으로 변경되는 데이터를 탐색 및 분석하고 공통 패턴을 공유할 수 있습니다.

이러한 패턴은 종종 다양한 로캘에 걸쳐 있는 디바이스 및 센서에서 수십억 개의 이벤트를 수집하는 IoT 지원 플랫폼에서 시작됩니다. 이러한 시스템은 스트리밍 데이터를 처리하고 분석하여 실시간 인사이트 및 작업을 파생합니다. 데이터는 일반적으로 거의 실시간과 일괄 분석을 위해 웜 및 콜드 스토리지에 보관됩니다.

수집된 데이터는 일련의 처리를 통해 다운스트림 쿼리 및 분석 시나리오에 맞게 정리하고 컨텍스트화합니다. Azure는 자산 유지 관리 및 제조와 같은 IoT 시나리오에 적용할 수 있는 풍부한 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스에는 Azure Time Series Insights Gen2, IoT Hub, Event Hubs, Azure Stream Analytics, Azure Functions, Azure Logic Apps, Azure Databricks, Azure Machine Learning 및 Power BI가 포함됩니다.

솔루션 아키텍처는 다음과 같은 방식으로 수행할 수 있습니다.

• 동급 최고의 보안, 처리량 및 대기 시간을 위해 IoT Hub 또는 Event Hubs를 통해 데이터를 수집합니다.
• 데이터 처리 및 계산을 수행합니다. Stream Analytics, Logic Apps 및 Azure Functions와 같은 서비스를 통해 유입된 데이터를 처리합니다. 사용하는 서비스는 특정 데이터 처리 요구 사항에 따라 달라집니다.
• 처리 파이프라인의 계산된 신호는 저장 및 분석을 위해 Azure Time Series Insights Gen2로 푸시됩니다.

Azure Time Series Insights Gen2는 기록 데이터에 대한 거의 실시간 데이터 탐색 및 자산 기반 인사이트를 제공합니다. 비즈니스 요구 사항에 따라 MapReduce 및 Hive 작업은 Azure Time Series Insights Gen2를 Azure HDInsight에 연결하여 Azure Time Series Insights Gen2에 저장된 데이터에서 실행할 수 있습니다. Azure Time Series Insights Gen2에 저장된 데이터는 Azure Time Series Insights Gen2 공용 표면 쿼리 API를 통해 Power BI 및 기타 고객 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. 이 데이터는 심층적인 비즈니스 및 운영 인텔리전스 시나리오에 사용할 수 있습니다.

고급 분석

Machine Learning 및 Azure Databricks와 같은 고급 분석 서비스와 통합합니다. Azure Time Series Insights Gen2는 수백만 개의 디바이스에서 원시 데이터를 수신합니다. Azure 분석 서비스 제품군에서 원활하게 사용할 수 있는 컨텍스트 데이터를 추가합니다.

고급 분석 및 기계 학습은 대량의 데이터를 사용하고 처리합니다. 이 데이터는 데이터 기반 결정을 내리고 예측 분석을 수행하는 데 사용됩니다. IoT 사용 사례에서 고급 분석 알고리즘은 수백만 개의 디바이스에서 수집된 데이터에서 학습합니다. 이러한 디바이스는 초당 여러 번 데이터를 전송합니다. IoT 디바이스에서 수집된 데이터는 원시입니다. 디바이스의 위치 및 센서 판독 단위와 같은 컨텍스트 정보가 부족합니다. 따라서 원시 데이터는 고급 분석에 직접 사용하기가 어렵습니다.

Azure Time Series Insights Gen2는 간단하고 비용 효율적인 두 가지 방법으로 IoT 데이터와 고급 분석 간의 격차를 해소합니다.

• 먼저 Azure Time Series Insights Gen2는 IoT Hub를 사용하여 수백만 개의 디바이스에서 원시 원격 분석 데이터를 수집합니다. 컨텍스트 정보를 사용하여 데이터를 보강하고 데이터를 parquet 형식으로 변환합니다. 이 형식은 Machine Learning, Azure Databricks 및 타사 애플리케이션과 같은 다른 고급 분석 서비스와 쉽게 통합할 수 있습니다.

  Azure Time Series Insights Gen2는 조직 전체의 모든 데이터에 대한 진리 원본 역할을 할 수 있습니다. 다운스트림 분석 워크로드가 사용할 수 있는 중앙 리포지토리를 만듭니다. Azure Time Series Insights Gen2는 거의 실시간 스토리지 서비스이므로 고급 분석 모델은 들어오는 IoT 원격 분석 데이터에서 지속적으로 학습할 수 있습니다. 결과적으로 모델은 보다 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.

• 둘째, 기계 학습 및 예측 모델의 출력을 Azure Time Series Insights Gen2에 공급하여 결과를 시각화하고 저장할 수 있습니다. 이 절차는 조직이 모델을 최적화하고 조정하는 데 도움이 됩니다. Azure Time Series Insights Gen2를 사용하면 학습된 모델 출력과 동일한 평면에서 스트리밍 원격 분석 데이터를 간단하게 시각화할 수 있습니다. 이러한 방식으로 데이터 과학 팀이 변칙을 발견하고 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

다음 단계

• Azure Time Series Insights Gen2 탐색기 에 대해 자세히 알아봅니다.
• Azure Time Series Insights Gen2 모범 사례 를 읽어 환경을 계획하세요.
• 샘플 클라이언트 설명서를 읽어보세요.