Uw IoT-gegevens analyseren en visualiseren
In dit overzicht worden de belangrijkste concepten rond de opties geïntroduceerd voor het analyseren en visualiseren van uw IoT-gegevens. Elke sectie bevat koppelingen naar inhoud die meer details en richtlijnen biedt.
In Azure IoT worden analyse- en visualisatieservices gebruikt om zakelijke inzichten te identificeren en weer te geven die zijn afgeleid van uw IoT-gegevens. U kunt bijvoorbeeld een machine learning-model gebruiken om telemetriegegevens van apparaten te analyseren en te voorspellen wanneer onderhoud moet worden uitgevoerd op een industriële asset. U kunt ook een visualisatieprogramma gebruiken om een kaart weer te geven van de locatie van uw apparaten.
In het volgende diagram ziet u een algemeen overzicht van de onderdelen in een typische IoT-oplossing. Dit artikel is gericht op de gebieden die relevant zijn voor het analyseren en visualiseren van uw IoT-gegevens:
Externe services
Er zijn veel services die u kunt gebruiken om uw IoT-gegevens te analyseren en te visualiseren. Sommige services zijn ontworpen om te werken met het streamen van IoT-gegevens, terwijl andere algemener zijn. De volgende services zijn enkele van de meest voorkomende services die worden gebruikt voor analyse en visualisatie in IoT-oplossingen:
Microsoft Fabric
Microsoft Fabric is een end-to-end analyse- en gegevensplatform dat is ontworpen voor ondernemingen waarvoor een uniforme oplossing is vereist. Het omvat gegevensverplaatsing, verwerking, opname, transformatie, realtime gebeurtenisroutering en rapportbouw. Het biedt een uitgebreide suite met services, zoals Datawetenschap en realtime analyse.
In de volgende artikelen ziet u enkele voorbeelden van het gebruik van Microsoft Fabric voor het analyseren en visualiseren van IoT-gegevens:
- Zelfstudie: Inzichten verkrijgen uit uw verwerkte gegevens
- Zelfstudie: Gegevens verzenden van een OPC UA-server naar Azure Data Lake Storage Gen 2
Azure Data Explorer
Azure Data Explorer is een volledig beheerd, krachtige, big data-analyseplatform waarmee u eenvoudig grote hoeveelheden gegevens in bijna realtime kunt analyseren. In de volgende artikelen en zelfstudies ziet u enkele voorbeelden van het gebruik van Azure Data Explorer voor het analyseren en visualiseren van IoT-gegevens:
- IoT Hub-gegevensverbinding (Azure Data Explorer)
- IoT-gegevens exporteren naar Azure Data Explorer (IoT Central)
- Azure Digital Twins-queryinvoegtoepassing voor Azure Data Explorer
Power BI
Power BI is een verzameling softwareservices, apps en connectors die samenwerken om uw ongerelateerde gegevensbronnen om te zetten in samenhangende, visueel aantrekkelijke en interactieve inzichten. Met Power BI kunt u eenvoudig verbinding maken met uw gegevensbronnen, visualiseren en ontdekken wat belangrijk is en rapporten delen met iedereen of iedereen die u wilt.
- Realtime sensorgegevens van Azure IoT Hub visualiseren met behulp van Power BI
- Gegevens exporteren uit Azure IoT Central en inzichten visualiseren in Power BI
Grafana
Grafana is visualisatie- en analysesoftware. Hiermee kunt u query's uitvoeren, visualiseren, waarschuwen en verkennen van uw metrische gegevens, logboeken en traceringen, ongeacht waar ze worden opgeslagen. Het biedt u hulpprogramma's om uw tijdreeksdatabasegegevens om te zetten in inzichtelijke grafieken en visualisaties. Azure Managed Grafana is een volledig beheerde service voor analyse- en bewakingsoplossingen. Zie Cloud IoT-dashboards met Grafana met Azure IoT voor meer informatie over het gebruik van Grafana in uw IoT-oplossing.
Databricks
Gebruik Azure Databricks om gegevenssets van BI naar machine learning te verwerken, op te slaan, op te schonen, te delen, te analyseren, te modelleren en er geld mee te verdienen. Gebruik het Azure Databricks-platform om data engineering-werkstromen, machine learning-modellen, analysedashboards en meer te bouwen en te implementeren.
Gebruik gestructureerde streaming met Azure Event Hubs- en Azure Databricks-clusters. U kunt een Databricks-werkruimte verbinden met het event hubs-compatibele eindpunt op een IoT-hub om gegevens van IoT-apparaten te lezen.
Azure Stream Analytics
Azure Stream Analytics is een volledig beheerde stroomverwerkingsengine die is ontworpen voor het analyseren en verwerken van grote hoeveelheden streaminggegevens met lage latentie. Patronen en relaties kunnen worden geïdentificeerd in gegevens die afkomstig zijn van verschillende invoerbronnen, waaronder toepassingen, apparaten en sensoren. U kunt deze patronen gebruiken om acties te activeren en werkstromen te starten, zoals het maken van waarschuwingen of het invoeren van informatie aan een rapportagehulpprogramma. In een cloudoplossing is Stream Analytics ook beschikbaar in de Azure IoT Edge-runtime, waardoor gegevensverwerking rechtstreeks aan de rand mogelijk is.
- Een IoT-oplossing bouwen met behulp van Stream Analytics
- Realtime gegevensvisualisatie van gegevens uit Azure IoT Hub
- Azure IoT Central uitbreiden met aangepaste regels en meldingen
- Azure Stream Analytics implementeren als een IoT Edge-module
Azure Maps
Azure Maps is een verzameling georuimtelijke services en SDK's die gebruikmaken van nieuwe toewijzingsgegevens om geografische context te bieden aan web- en mobiele toepassingen. Zie Integreren met Azure Maps (Azure Digital Twins) voor een IoT-voorbeeld.