Nuevas características de Azure Time Series Insights para obtener más conclusiones de los datos de IoT
Fecha de publicación: 04 noviembre, 2019
Azure Time Series Insights cuenta con características nuevas que ayudarán a las organizaciones a obtener conclusiones a partir de sus datos de IoT. Estas nuevas características, que se basan en la enorme capacidad analítica y las herramientas de visualización tan completas que ofrece el servicio, ayudarán a las compañías a detectar y diagnosticar anomalías, así como a facilitar la eficiencia operativa con los datos de IoT.
Las siguientes características nuevas están disponibles en el entorno en versión preliminar:
- Almacenamiento multicapa con funcionalidad de análisis intermedio y en frío. Esta característica proporciona tanto análisis interactivo durante intervalos breves de tiempo como inteligencia operativa a lo largo de décadas de datos históricos.
- Procesamiento de señales discretas para el análisis de sensores que envían datos de estado categóricos; por ejemplo, “activado/desactivado” o “bueno/malo”.
- Conexión con tecnologías informáticas comunes, como Databricks, Jupyter, análisis predictivo y herramientas de aprendizaje automático, con nuestro almacenamiento de datos de código abierto Apache Parquet.
- Sustenta la creciente demanda de conclusiones de IoT con una capacidad superior para consultas simultáneas.
- La interpolación de señales reconstruye inteligentemente los datos que faltan para obtener una imagen completa de la situación.
- Los gráficos de dispersión amplían la capacidad de visualización.
- Compare rápidamente variables de intervalos de tiempo diferentes para obtener un diagnóstico de anomalías en menos tiempo.
- El conector de Power BI nativo mejora los datos de IoT, ya que permite analizarlos junto a otros datos empresariales.
Ahora hay disponibles nuevas API de búsqueda y navegación para integraciones personalizadas.
Consulte la documentación para obtener más información.