Analysera och visualisera dina IoT-data

Den här översikten beskriver de viktigaste begreppen kring alternativen för att analysera och visualisera dina IoT-data. Varje avsnitt innehåller länkar till innehåll som ger mer information och vägledning.

I Azure IoT används analys- och visualiseringstjänster för att identifiera och visa affärsinsikter som härleds från dina IoT-data. Du kan till exempel använda en maskininlärningsmodell för att analysera enhetens telemetri och förutsäga när underhåll ska utföras på en industriell tillgång. Du kan också använda ett visualiseringsverktyg för att visa en karta över enheternas plats.

Edge-baserad lösning

Följande diagram visar en översikt över komponenterna i en typisk kantbaserad IoT-lösning. Den här artikeln fokuserar på de områden som är relevanta för att analysera och visualisera dina IoT-data:

Molnbaserad lösning

Följande diagram visar en översikt över komponenterna i en typisk molnbaserad IoT-lösning. Den här artikeln fokuserar på de områden som är relevanta för att analysera och visualisera dina IoT-data:

Azure Digital Twins

Med Azure Digital Twins-tjänsten kan du skapa och underhålla modeller som är aktuella liverepresentationer av verkligheten. Du kan fråga, analysera och generera visualiseringar från dessa modeller för att extrahera affärsinsikter. En exempelmodell kan vara en representation av en byggnad som innehåller information om rummen, enheterna i rummen och relationerna mellan rummen och enheterna. Verkliga data som fyller dessa modeller samlas vanligtvis in från IoT-enheter och skickas via en IoT-hubb.

IoT Central

IoT Central innehåller en omfattande uppsättning funktioner som du kan använda för att analysera och visualisera dina IoT-data. Följande artiklar och självstudier visar några exempel på hur du använder IoT Central för att analysera och visualisera IoT-data:

• Så här använder du IoT Central-datautforskaren för att analysera enhetsdata
• Skapa och hantera IoT Central-instrumentpaneler

Externa tjänster

Det finns många tjänster som du kan använda för att analysera och visualisera dina IoT-data. Vissa tjänster är utformade för att fungera med strömmande IoT-data, medan andra är mer allmänna. Följande tjänster är några av de vanligaste tjänsterna som används för analys och visualisering i IoT-lösningar:

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric är en analys- och dataplattform från slutpunkt till slutpunkt som är utformad för företag som behöver en enhetlig lösning. Det omfattar dataförflyttning, bearbetning, inmatning, transformering, realtidshändelseroutning och rapportskapande. Det erbjuder en omfattande uppsättning tjänster som Datavetenskap och realtidsanalys.

Följande artiklar visar några exempel på hur du använder Microsoft Fabric för att analysera och visualisera IoT-data:

• Självstudie: Hämta insikter från dina bearbetade data
• Självstudie: Skicka data från en OPC UA-server till Azure Data Lake Storage Gen 2

Öppna Azure-datautforskaren

Azure Data Explorer är en fullständigt hanterad analysplattform med höga prestanda och stordata som gör det enkelt att analysera stora mängder data i nära realtid. Följande artiklar och självstudier visar några exempel på hur du använder Azure Data Explorer för att analysera och visualisera IoT-data:

• IoT Hub-dataanslutning (Azure Data Explorer)
• Exportera IoT-data till Azure Data Explorer (IoT Central)
• Azure Digital Twins-frågeprogram för Azure Data Explorer

Power BI

Power BI är en samling programvarutjänster, appar och anslutningsappar som fungerar tillsammans så att du kan omvandla orelaterade datakällor till sammanhållna, visuella och interaktiva insikter. Med Power BI kan du enkelt ansluta till dina datakällor, visualisera och upptäcka vad som är viktigt och dela rapporter med alla eller alla du vill.

• Visualisera sensordata i realtid från Azure IoT Hub med Power BI
• Exportera data från Azure IoT Central och visualisera insikter i Power BI

Grafana

Grafana är visualiserings- och analysprogramvara. Det gör att du kan fråga, visualisera, varna på och utforska dina mått, loggar och spårningar oavsett var de lagras. Det ger dig verktyg för att omvandla dina tidsseriedatabasdata till insiktsfulla grafer och visualiseringar. Azure Managed Grafana är en fullständigt hanterad tjänst för analys- och övervakningslösningar. Mer information om hur du använder Grafana i din IoT-lösning finns i Cloud IoT-instrumentpaneler med Grafana med Azure IoT.

Databricks

Använd Azure Databricks för att bearbeta, lagra, rensa, dela, analysera, modellera och tjäna pengar på datamängder med lösningar från BI till maskininlärning. Använd Azure Databricks-plattformen för att skapa och distribuera arbetsflöden för datateknik, maskininlärningsmodeller, analysinstrumentpaneler med mera.

Använd strukturerad direktuppspelning med Azure Event Hubs- och Azure Databricks-kluster. Du kan ansluta en Databricks-arbetsyta till den Event Hubs-kompatibla slutpunkten på en IoT-hubb för att läsa data från IoT-enheter.

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics är en fullständigt hanterad dataströmbearbetningsmotor som är utformad för att analysera och bearbeta stora volymer strömmande data med låg svarstid. Mönster och relationer kan identifieras i data som kommer från olika indatakällor, inklusive program, enheter och sensorer. Du kan använda dessa mönster för att utlösa åtgärder och initiera arbetsflöden som att skapa aviseringar eller mata in information till ett rapporteringsverktyg. I en molnbaserad lösning är Stream Analytics också tillgängligt på Azure IoT Edge-körningen, vilket möjliggör databearbetning direkt på gränsen.

• Skapa en IoT-lösning med hjälp av Stream Analytics
• Datavisualisering i realtid av data från Azure IoT Hub
• Utöka Azure IoT Central med anpassade regler och meddelanden
• Distribuera Azure Stream Analytics som en IoT Edge-modul

Azure Maps

Azure Maps är en samling geospatiala tjänster och SDK:er som använder nya mappningsdata för att tillhandahålla geografisk kontext till webb- och mobilprogram. Ett IoT-exempel finns i Integrera med Azure Maps (Azure Digital Twins).