Azure Time Series Insights Gen1이란?

Azure Time Series Insights는 IoT 디바이스에서 생성된 것과 같은 많은 양의 시계열 데이터를 저장, 시각화 및 쿼리하도록 빌드되었습니다. 클라우드에서 시계열 데이터를 저장, 관리, 쿼리 또는 시각화하려는 경우 Azure Time Series Insights가 적합할 수 있습니다.

Azure Time Series Insights에는 다음 네 가지 주요 작업이 있습니다.

• Azure IoT Hub 및 Azure Event Hubs와 같은 클라우드 게이트웨이와 완전히 통합됩니다. 이러한 이벤트 원본에 쉽게 연결하고 깨끗한 행과 열에 데이터가 있는 메시지 및 구조에서 JSON을 구문 분석합니다. 메타데이터를 원격 분석과 결합하여, 열 형식 저장소에서 데이터를 인덱싱합니다.
• Azure Time Series Insights는 데이터의 스토리지를 관리합니다. 데이터에 항상 쉽게 액세스할 수 있도록 최대 400일 동안 메모리 및 SSD에 데이터를 저장합니다. 요청 시 몇 초 안에 수십억 개의 이벤트를 대화형으로 쿼리할 수 있습니다.
• Azure Time Series Insights는 Azure Time Series Insights 탐색기를 통해 기본 시각화를 제공합니다.
• Azure Time Series Insights는 Azure Time Series Insights 탐색기 및 시계열 데이터를 사용자 지정 애플리케이션에 포함하기 쉬운 API를 사용하여 쿼리 서비스를 제공합니다.

내부 사용 또는 외부 고객이 사용할 애플리케이션을 빌드하는 경우 Azure Time Series Insights를 백 엔드로 사용할 수 있습니다. 시계열 데이터를 인덱싱, 저장 및 집계하는 데 사용할 수 있습니다. 맨 위에 사용자 지정 시각화 및 사용자 환경을 빌드하려면 클라이언트 SDK사용합니다. Azure Time Series Insights는 이러한 사용자 지정 시나리오를 가능하게 하는 여러 쿼리 API를 갖추고 있습니다.

시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 자산 또는 프로세스가 변경되는 방식을 나타냅니다. 시계열 데이터는 타임스탬프에 의해 인덱싱되고, 시간은 이러한 데이터가 구성되는 가장 의미 있는 축입니다. 시계열 데이터는 일반적으로 순차적으로 도착하므로 데이터베이스에 대한 업데이트가 아닌 삽입으로 처리됩니다.

시계열 데이터를 대량으로 저장, 인덱싱, 쿼리, 분석 및 시각화하는 것은 어려울 수 있습니다. Azure Time Series Insights는 모든 새 이벤트를 행으로 캡처하고 저장하며 시간이 지남에 따라 변경 사항을 효율적으로 측정합니다. 따라서 과거의 인사이트를 끌어 향후 변화를 예측하는 데 도움이 되도록 뒤로 살펴볼 수 있습니다.

비디오

클라우드 기반 IoT 분석 플랫폼인 Azure Time Series Insights에 대해 자세히 알아봅니다.

기본 시나리오

• 확장 가능한 방식으로 시계열 데이터를 저장합니다.

  Azure Time Series Insights의 핵심에는 시계열 데이터를 염두에 두고 설계된 데이터베이스가 있습니다. 확장 가능하고 완전히 관리되므로 Azure Time Series Insights는 이벤트 저장 및 관리 작업을 처리합니다.

• 거의 실시간으로 데이터를 탐색합니다.

  Azure Time Series Insights는 환경으로 스트리밍되는 모든 데이터를 시각화하는 탐색기를 제공합니다. 이벤트 원본에 연결한 직후 Azure Time Series Insights 내에서 이벤트 데이터를 보고 탐색하고 쿼리할 수 있습니다. 이 데이터는 디바이스가 예상대로 데이터를 내보내는지 여부를 확인하고 상태, 생산성 및 전반적인 효율성을 위해 IoT 자산을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

• 근본 원인 분석을 수행하고 변칙을 검색합니다.

  Azure Time Series Insights에는 다단계 근본 원인 분석을 수행하고 저장하는 패턴 및 큐브 뷰와 같은 도구가 있습니다. Azure Time Series Insights는 Azure Time Series Insights 탐색기에서 경고 및 검색된 변칙을 거의 실시간으로 볼 수 있도록 Azure Stream Analytics와 같은 경고 서비스와도 작동합니다.

• 다중 자산 또는 사이트 비교를 위해 서로 다른 위치에서 스트리밍되는 시계열 데이터의 전역 보기를 가져옵니다.

  여러 이벤트 원본을 Azure Time Series Insights 환경에 연결할 수 있습니다. 이렇게 하면 서로 다른 여러 위치에서 스트리밍되는 데이터를 거의 실시간으로 함께 볼 수 있습니다. 사용자는 이 가시성을 활용하여 비즈니스 리더와 데이터를 공유할 수 있습니다. 문제를 해결하고 모범 사례를 적용하며 학습을 공유하는 데 도움이 되는 전문 지식을 적용할 수 있는 도메인 전문가와 더 잘 협업할 수 있습니다.

• Azure Time Series Insights를 기반으로 고객 애플리케이션을 빌드합니다.

  Azure Time Series Insights는 시계열 데이터를 사용하는 애플리케이션을 빌드하는 데 사용할 수 있는 REST 쿼리 API를 노출합니다.

기능

• 신속하게시작: Azure Time Series Insights에는 선행 데이터 준비가 필요하지 않으므로 IoT Hub 또는 이벤트 허브에서 수백만 개의 이벤트에 빠르게 연결할 수 있습니다. 연결한 후 센서 데이터를 시각화하고 상호 작용하여 IoT 솔루션의 유효성을 신속하게 검사할 수 있습니다. 코드를 작성하지 않고도 데이터와 상호 작용할 수 있으며 새 언어를 배울 필요가 없습니다. Azure Time Series Insights는 고급 사용자를 위한 세분화된 자유 텍스트 쿼리 화면과 지점 및 클릭 탐색을 제공합니다.

• 거의 실시간 인사이트: Azure Time Series Insights는 1분 지연으로 하루에 수백만 개의 센서 이벤트를 수용할 수 있습니다. Azure Time Series Insights를 사용하면 센서 데이터에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 사용하여 추세 및 변칙을 발견하고 근본 원인 분석을 수행하며 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지합니다. 실시간 데이터와 기록 데이터 간의 상호 상관 관계를 통해 데이터에서 숨겨진 추세를 찾을 수 있습니다.

• 사용자 지정 솔루션 빌드: Azure Time Series Insights 데이터를 기존 애플리케이션에 포함 Azure Time Series Insights REST API를 사용하여 새 사용자 지정 솔루션을 만들 수도 있습니다. 다른 사용자가 인사이트를 탐색할 수 있도록 공유할 수 있는 개인 설정된 보기를 만듭니다.

• 확장성: Azure Time Series Insights는 대규모 IoT를 지원하도록 설계되었습니다. 하루에 100만 개에서 1억 개의 이벤트를 처리할 수 있으며, 기본 보존 기간은 31일입니다. 기록 데이터와 함께 라이브 데이터 스트림을 거의 실시간으로 시각화하고 분석할 수 있습니다.

시작

시작하려면 다음 단계를 수행합니다.

1. Azure Portal에서 Azure Time Series Insights 환경을 프로비전합니다.
2. IoT Hub 또는 이벤트 허브와 같은 이벤트 원본에 연결합니다.
3. 참조 데이터를 업로드합니다. 이는 추가 서비스가 아닙니다.
4. Azure Time Series Insights 탐색기를 사용하여 몇 분 안에 데이터를 검토하고 표시합니다.

탐험가

Azure Time Series Insights 탐색기를 사용하여 데이터의 추세를 보고 분석하고 검색합니다.

Azure Time Series Insights Explorer 사용하고 데이터에서 인사이트를 가져오는 방법을 알아봅니다.

다음 단계

• Azure Time Series Insights Gen1 데모 환경살펴보세요.

• Azure Time Series Insights 환경을 계획하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.