什麼是 Azure 時序洞察 Gen2
注意
時間序列深入解析服務將於 2024 年 7 月 7 日淘汰。 請考慮儘快將現有的環境移轉至替代解決方案。 如需淘汰和遷移的詳細資訊，請瀏覽我們的 文件。
Azure 時間序列深入解析 Gen2 是開放且可調整的端對端 IoT 分析服務，其特色是一流的用戶體驗和豐富的 API，可將其強大的功能整合到現有的工作流程或應用程式。
您可以使用它來收集、處理、儲存、查詢及可視化物聯網（IoT）規模的資料，這些資料具有高度的內容化並經過時間序列的優化。
Azure 時間序列深入解析 Gen2 專為特定數據探索和作業分析而設計，可讓您找出隱藏的趨勢、找出異常狀況，以及進行根本原因分析。 這是一個開放且靈活的供應專案，符合產業IoT部署的廣泛需求。
視頻
深入瞭解 Azure 時間序列洞察 Gen2。
IoT 資料的定義
由於工業環境中裝置和感測器的本質不同，資產密集型組織中的產業 IoT 數據通常缺乏結構一致性。 來自這些數據流的數據特點是顯著的缺口，有時會出現損壞的訊息以及錯誤的讀數。 IoT 數據經常在與來自第一方或第三方來源的額外數據輸入結合時顯得更有意義，例如 CRM 或 ERP 系統可以為端對端的工作流程新增上下文。 來自第三方數據源的輸入，例如天氣數據，可協助增強指定安裝中的遙測數據流。
這表示，只有一小部分的數據用於操作和商務用途，而且分析需要內容化。 產業數據通常會被保存以便於進行長時間範圍的深入分析，從而瞭解和分析趨勢的關聯。 將收集到的 IoT 資料轉換成可行的見解需要：
- 資料處理涉及清理、篩選、插值、轉換及準備資料，以便進行分析。
- 要導覽與理解數據的結構，也就是將數據正規化和情境化。
- 符合成本效益的記憶體，可長時間或無限保留已處理（或衍生）數據和原始數據。
這類數據提供一致、完整、最新且正確的資訊，以供商務分析和報告使用。
下圖顯示典型的IoT數據流。
工業 IoT 的 Azure Time Series Insights 第二代
IoT 環境多樣化，客戶橫跨各種產業區隔，包括製造、汽車、能源、公用事業、智慧建築和諮詢。 在這個廣泛的產業IoT市場中，提供大規模IoT數據之全方位分析的雲端原生解決方案仍在不斷演進。
Azure 時間序列深入解析 Gen2 藉由提供周全、端對端 IoT 分析解決方案，以豐富的語意模型化，實現時間序列數據的內容化、以資產為基礎的深入解析，以及探索、趨勢、異常偵測和作業智慧的最佳用戶體驗，來解決此市場需求。
豐富的作業分析平臺結合我們的互動式數據探索功能，您可以使用 Azure 時間序列深入解析 Gen2，從 IoT 資產收集的數據中衍生出更多價值。 Gen2 產品支援：
具有熱和冷分析支援的多層次儲存解決方案，讓客戶可以選擇將數據在熱儲存與冷儲存間路由，以針對熱數據進行互動式分析，以及對數十年的歷史數據獲得營運智慧。
- 高度互動式的暖分析解決方案，可透過較短的時間範圍數據執行頻繁且大量的查詢
- 以 Azure 儲存體為基礎的可擴展、高效能且成本優化的時間序列數據湖，讓客戶能夠在幾秒鐘內對數年的時間序列數據進行趨勢分析。
語意模型的支援，描述與資產和裝置中衍生和原始訊號相關聯的領域和元數據。
彈性分析平臺，將歷程記錄時間序列數據儲存在客戶擁有的 Azure 記憶體帳戶中，進而讓客戶擁有其 IoT 數據的擁有權。 數據會以開放原始碼 Apache Parquet 格式儲存，可跨各種數據案例進行連線和互操作性，包括預測性分析、機器學習和其他使用熟悉技術完成的自定義計算，包括 Spark 和 Databricks。
豐富的分析與增強的查詢 API 和使用者體驗，結合資產型數據見解與豐富的臨機操作數據分析，並支援插補、純量和匯總函式、類別變數、散佈圖，以及時間轉移時間序列訊號以進行深入分析。
企業級平臺，可支援企業IoT客戶的規模、效能、安全性和可靠性需求。
端對端分析的擴充性和整合支援。 Azure 時間序列深入解析 Gen2 提供適用於各種數據案例的可延伸分析平臺。 Power BI 連接器可讓客戶將他們在 Azure 時間序列深入解析 Gen2 中執行的查詢直接帶入 Power BI，以在單一玻璃窗格中統一檢視其 BI 和時間序列分析。
下圖顯示高階數據流。
Azure 時間序列深入解析 Gen2 提供可擴展的隨用隨付定價模型，用於數據處理、儲存（數據和元數據）以及查詢，讓客戶能夠調整其使用量，以符合其業務需求。
透過引進這些重要的產業 IoT 功能，Azure 時間序列深入解析 Gen2 也提供下列主要優點：
| 能力 | 好處 |
|---|---|
| IoT 規模時間序列數據的多層儲存 | 透過共用的數據處理管線來匯入數據，您可以將資料導入到熱存儲和冷存儲。 針對互動式查詢使用熱儲存，並針對儲存大量資料使用冷儲存。 若要深入瞭解如何利用高效能的資產型查詢，請參閱 查詢。 |
| 時間序列模型，以將原始遙測內容化並衍生以資產為基礎的深入解析 | 您可以使用時間序列模型來建立時間序列資料的實體、階層、類型和變數。 若要深入瞭解時間序列模型，請參閱 時間序列模型。 |
| 與其他數據解決方案順暢且持續整合 | Azure 時間序列深入解析 Gen2 冷存放區中的數據 儲存在開放原始碼 Apache Parquet 檔案中。 這可讓數據整合至其他數據解決方案，無論是第一方或第三方，用於商業智慧、進階機器學習和預測性分析等情境。 |
| 近乎實時數據探索 | Azure 時間序列分析 Gen2 檢視器 提供用戶在資料匯入管線中流動的所有數據的視覺化效果。 連接事件來源之後，您可以檢視、探索及查詢事件數據。 如此一來，您就可以驗證裝置是否如預期般發出數據。 您也可以監視IoT資產的健康情況、生產力和整體效率。 |
| 擴充性和整合 | Power BI 連接器整合可透過 [匯出] 選項直接在時間序列總管用戶體驗中取得，讓客戶可以直接將他們在用戶體驗中建立的時間序列查詢導出到 Power BI 桌面，並與其他 BI 分析一起檢視其時間序列圖表。 這會為已投資Power BI的工業IoT企業提供單一玻璃窗格來分析各種數據源，包括IoT時間序列，為新一類案例開啟大門。 |
| 建置在 Azure 時間序列深入解析 Gen2 平臺上的自定義應用程式 | Azure 時間序列分析 Gen2 支援 JavaScript SDK。 SDK 提供豐富的控制件和簡化的查詢存取。 使用 SDK 在 Azure 時間序列深入解析 Gen2 之上建置自訂 IoT 應用程式，以符合您的業務需求。 您也可以使用 Azure 時間序列深入解析 Gen2 查詢 API 直接將資料推動至自定義 IoT 應用程式。 |
區域可用性
造訪按區域列出的
Azure 時間序列洞察設置於單一區域中。 不過，它會在客戶部署服務實例的區域外部儲存/處理客戶數據，但下列區域不會在區域外部復寫數據：
- 東亞
- 東南亞
- 澳大利亞東南部
- 西歐
- 英國南部
- 美國西部
- 法國中部
- 加拿大中部
後續步驟
開始使用 Azure 時序洞察 Gen2：
瞭解使用案例：