Что такое Azure Time Series Insights Gen1?
Заметка
Служба "Аналитика временных рядов" будет прекращена 7 июля 2024 года. Рассмотрите возможность переноса существующих сред в альтернативные решения как можно скорее. Дополнительные сведения об устаревании и миграции обратитесь к нашей документации .
Осторожность
Это статья первого поколения.
Аналитика временных рядов Azure создается для хранения, визуализации и запроса больших объемов данных временных рядов, таких как данные, созданные устройствами Интернета вещей. Если вы хотите хранить, управлять, запрашивать или визуализировать данные временных рядов в облаке, аналитика временных рядов Azure, скорее всего, подходит для вас.
блок-схема аналитики временных рядов Azure 
Служба "Аналитика временных рядов Azure" имеет четыре ключевых задания:
- Он полностью интегрирован с облачными шлюзами, такими как Центр Интернета вещей Azure и Центры событий Azure. Он легко подключается к этим источникам событий и анализирует JSON из сообщений и структур, имеющих данные в чистых строках и столбцах. Он объединяет метаданные с телеметрией и индексирует данные в хранилище столбцов.
- Служба Azure Time Series Insights управляет хранилищем ваших данных. Чтобы обеспечить доступность данных, данные хранятся в памяти и SSD в течение 400 дней. Вы можете интерактивно запрашивать миллиарды событий в секундах по запросу.
- Служба "Аналитика временных рядов Azure" предоставляет визуализацию вне поля с помощью обозревателя аналитики временных рядов Azure.
- Служба "Аналитика временных рядов Azure" предоставляет службу запросов как в обозревателе аналитики временных рядов Azure, так и с помощью API, которые легко интегрировать данные временных рядов в пользовательские приложения.
Если вы создаете приложение для внутреннего потребления или для внешних клиентов, вы можете использовать Службу "Аналитика временных рядов Azure" в качестве серверной части. Его можно использовать для индексирования, хранения и агрегирования данных временных рядов. Чтобы создать настраиваемую визуализацию и взаимодействие с пользователем, используйте клиентский пакет SDK. Аналитика временных рядов Azure также оснащена несколькими интерфейсами запросов API для поддержки этих настраиваемых сценариев.
Данные временных рядов представляют собой изменение ресурса или процесса с течением времени. Данные временных рядов индексируются по меткам времени, а время — самая значимая ось, по которой эти данные упорядочены. Данные временных рядов обычно поступают в последовательном порядке, поэтому он рассматривается как вставка, а не обновление базы данных.
Это может быть задача хранить, индексировать, запрашивать, анализировать и визуализировать данные временных рядов в больших объемах. Служба "Аналитика временных рядов Azure" записывает и сохраняет каждое новое событие в виде строки, а изменение эффективно измеряется с течением времени. В результате можно искать аналитические сведения из прошлого, чтобы спрогнозировать будущие изменения.
Видео
Узнайте больше о Аналитике временных рядов Azure, облачной платформе аналитики Интернета вещей.
Основные сценарии
Хранение данных временных рядов в масштабируемом режиме.
В основе платформы Azure Time Series Insights лежит база данных, разработанная с учетом временных рядов. Так как она масштабируется и полностью управляется, аналитика временных рядов Azure обрабатывает работу хранения событий и управления ими.
Изучение данных практически в режиме реального времени.
Аналитика временных рядов Azure предоставляет Explorer, который визуализирует все данные, поступающие в среду. Вскоре после подключения к источнику событий вы можете просматривать, изучать и запрашивать данные событий в Службе "Аналитика временных рядов Azure". Эти данные помогают проверить и подтвердить, излучает ли устройство данные, как ожидается, и отслеживать IoT актив на предмет работоспособности, производительности и общей эффективности.
Выполните анализ первопричин и определите аномалии.
Azure Time Series Insights предоставляет такие инструменты, как шаблоны и перспективные виды, для проведения и сохранения многоступенчатого анализа первопричин. Аналитика временных рядов Azure также работает со службами оповещений, такими как Azure Stream Analytics, чтобы просматривать оповещения и обнаруживать аномалии практически в реальном времени в обозревателе Azure Time Series Insights.
Получите глобальное представление данных временных рядов, которые передаются из разных расположений для сравнения нескольких ресурсов или сайтов.
Вы можете подключить несколько источников событий к среде Аналитики временных рядов Azure. Таким образом можно просматривать данные, которые передаются из нескольких разных расположений в режиме реального времени. Пользователи могут воспользоваться этой видимостью для обмена данными с бизнес-лидерами. Они могут лучше сотрудничать с экспертами домена, которые могут применить свой опыт, чтобы помочь решить проблемы, применить рекомендации и предоставить общий доступ к обучению.
Создайте клиентское приложение на основе Аналитики временных рядов Azure.
Аналитика временных рядов Azure предоставляет API-интерфейсы ЗАПРОСОВ REST, которые можно использовать для создания приложений, использующих данные временных рядов.
Возможности
быстрый запуск. Аналитика временных рядов Azure не требует подготовки предварительных данных, поэтому вы можете быстро подключиться к миллионам событий в Центре Интернета вещей или концентраторе событий. После подключения вы можете визуализировать и взаимодействовать с данными датчика, чтобы быстро проверить решения Интернета вещей. Вы можете взаимодействовать с данными без написания кода, и вам не нужно учиться на новом языке. Аналитика временных рядов Azure предоставляет детализированную, свободную текстовую область запросов для расширенных пользователей, а также поиск по точкам и щелчку мыши.
аналитика почти в режиме реального времени. Аналитика временных рядов Azure может получать миллионы событий датчика в день с задержкой в одну минуту. Аналитика временных рядов Azure помогает получить аналитические сведения о данных датчика. Используйте его для выявления тенденций и аномалий, проведения анализа первопричин и предотвращения дорогостоящих простоев. Перекрестная корреляция между данными в режиме реального времени и историческими данными помогает найти скрытые тенденции в данных.
создание пользовательских решений. Внедрение данных Аналитики временных рядов Azure в существующие приложения. Вы также можете создавать новые пользовательские решения с помощью REST API Аналитики временных рядов Azure. Создайте персонализированные представления, которые можно предоставить другим пользователям для изучения аналитических сведений.
масштабируемость: Azure Time Series Insights разработан для поддержки Интернета вещей в масштабе. Он может обрабатывать от 1 миллиона до 100 миллионов событий в день с сроком хранения по умолчанию 31 день. Вы можете визуализировать и анализировать потоки динамических данных практически в реальном времени, а также исторические данные.
Начало работы
Чтобы приступить к работе, выполните следующие действия.
- Подготовьте среду Azure Time Series Insights в портале Azure.
- Подключитесь к источнику событий, например центру Интернета вещей или концентратору событий.
- Отправьте справочные данные. Это не дополнительная служба.
- Просмотрите и отобразите данные в минутах с помощью обозревателя Аналитики временных рядов Azure.
Исследователь
Просматривайте, анализируйте и обнаруживайте тенденции в ваших данных с помощью Azure Time Series Insights Explorer.
Узнайте, как использовать Обозреватель аналитики временных рядов Azure и извлечь аналитические сведения из данных.
Дальнейшие действия
Изучите демонстрационнуюсреду аналитики временных рядов Azure 1-го поколения
. Узнайте больше о том, как запланировать среду Azure Time Series Insights.