昨年末、産業用 IoT 分析プラットフォームの基本機能のいくつかについてプレビューを発表しました。このプラットフォームは、注目を集めている数十年分のデータを対象としたスケーラブルな時系列ストレージを備え、ドメイン固有のメタデータを記述するためのセマンティック モデルをサポートしているほか、拡張分析 API と UX を利用できます。この分析プラットフォームに新しい機能を追加することで、豊かさと柔軟性が強化され、エンタープライズ IoT のお客様が新しいシナリオを利用できるようになります。本日発表する新しい機能は次のとおりです。

• ウォーム分析とコールド分析サポート。既存のプレビューに基づいて追加され、ウォーム ストアとコールド ストアの間での保持ベースのデータ ルーティングを提供します。お客様がウォーム データに対してインタラクティブな分析を実行し、お客様所有の Azure Data Lake に格納されている数十年分の履歴データからオペレーション インテリジェンスを取得できます。
• お客様所有の Azure Data Lake を Azure Time Series Insights に接続してデータをアーカイブできる柔軟な分析プラットフォーム。これにより IoT データの所有権をお客様が持つことができます。お客様が Apache Spark™、Databricks、Jupyter などの使い慣れたテクノロジを使用して、予測メンテナンスや機械学習など、さまざまな高度な分析シナリオに接続して、相互運用できます。
• 豊富なクエリ API とユーザー エクスペリエンス。補間、新しいスカラー関数と集計関数、カテゴリ変数、散布図、および時系列信号のタイム シフトをサポートすることで、詳細な分析が可能です。
• 取り込み、ストレージ、クエリ、メタデータ/モデルなど、ソリューションのすべてのレイヤーでスケールとパフォーマンスが大幅に向上。お客様の IoT ソリューションのニーズに対応します。
• Azure Time Series Insights Power BI コネクタ。このコネクタにより、お客様が Azure Time Series Insights で実行したクエリを Power BI に直接取り込むことができ、BI の統合ビューと時系列の分析を 1 つのウィンドウに表示できます。

Azure Time Series Insights にはスケーラブルな従量制課金モデルが引き続き用意されているため、お客様がビジネス ニーズに合わせて使用量を調整できます。お客様のニーズの増大に対応するためのインフラストラクチャ拡張については、Azure Time Series Insights 分析プラットフォームに任せることができます。

産業用 IoT 向けの包括的な分析プラットフォーム

昨年の 12 月に最初の機能のプレビューを発表して以来、Microsoft ではお客様の声に耳を傾けてきました。今日のプレビューは、このようなお客様のフィードバックに基づいています。

お客様は、製造業、自動車、石油およびガス、電力およびユーティリティ、スマート ビルディング、IoT コンサルティングなど、すべての主要な産業用 IoT セグメントに及んでいます。これらのお客様は、IoT 時系列分析が、単にオペレーショナル エクセレンスを実現する可能性を示しているだけではないことを物語っています。IoT 時系列データと豊富なコンテキスト化機能によって動的な変換が促進され、ビジネスがこれまで以上に俊敏になり、データ主導型へと進むことができます。

時系列データの価値を最大化し、デジタル革命を推進するために、Microsoft は、Azure Time Series Insights オファリングを更新することで、多層ストレージでの包括的かつ豊富な分析、接続済みデータのシナリオで他のデータサービスへの接続に対応するオープンなファイル形式と柔軟性、エンタープライズ クラスのスケールとパフォーマンス、強化されたユーザー エクスペリエンスと SDK サポート、および Power BI などのデータサービスへの既定のコネクタをサポートし、エンド ツー エンドの分析シナリオに対応できるようにしています。

プレビュー更新の新機能の詳細

多層ストレージでの包括的かつ豊富な分析

産業用 IoT のお客様のほとんどが、さまざまなデータ アクセスのシナリオで IoT データを使用しています。これらの要件に対応するために、Azure Time Series Insights には、ウォーム データ分析とコールド データ分析に対して、スケーラブルな多層時系列ストレージが用意されています。お客様が Azure Time Series Insights をプロビジョニングするとき、PAYG 価格オプションを選択して、Azure Storage をコールド ストアとして構成しながら、ウォーム ストアを有効にできます。さらに、ウォーム ストアに対して保持期間 (いつでも構成可能) を選択することもできます。  Azure Time Series Insights では、取り込まれたデータが、構成済み保持期間に基づいて自動的にウォーム ストアにルーティングされます。たとえば、30 日の保持期間が構成されている場合、データのストリーミング中、ウォームストアに 30 日分のデータが格納されます。既定では、すべてのデータが、アーカイブおよび分析の目的でお客様所有の Azure Data Lake にルーティングされます。構成済み保持期間に実行されたクエリは必ずウォームストアから提供されます。ユーザーから追加で入力されることはありません。保持期間外のクエリは必ずコールド ストアから提供されます。これによりお客様が、資産ベースの対話型ウォーム分析を大規模に実行し、監視、ダッシュボード、およびトラブルシューティングのシナリオに対応できます。また、Azure Data Lake に格納された数十年分のコールド データに対して資産ベースの分析を引き続き実行し、トラブルシューティング、ゴールデン一括分析、予測分析などのオペレーション インテリジェンスを実現することもできます。

柔軟な分析プラットフォームにより Microsoft およびサード パーティのデータ サービスとの統合を実現

コールド ストアによって重要かつ強力な機能が解き放たれました。つまり、エンド ツー エンドのシナリオに対応するために、他のデータ ソリューションへのデータ接続が可能になったのです。前述のように、コールド ストアはお客様所有の Azure Data Lake であり、すべての IoT データとメタデータの情報源です。データはオープン ソースの Apache Parquet 形式で格納され、効率的なデータ圧縮、領域、クエリ効率、および移植性を実現します。

Azure Time Series Insights には、機械学習および予測分析のための Apache Spark™ や Databricks など、お客様が使い慣れた一般的なデータ サービスですぐに使用できるコネクタが用意されています。これは現在も開発が進められており、まもなくお客様が利用できるようになります。

このプレビュー更新の一環として、Azure Time Series Insights Power BI コネクタをリリースいたします。この機能は、Azure Time Series Insights Explorer のユーザー エクスペリエンスで "エクスポート" オプションを介して使用でき、ユーザー エクスペリエンスで作成した時系列クエリを Power BI デスクトップに直接エクスポートし、その時系列グラフを他の BI 分析と共に表示できます。これにより、Power BI に投資した産業用 IoT 企業向けの新たなシナリオへの扉が開かれます。IoT 時系列を含むさまざまなデータ ソースから 1 つのウィンドウで分析を提供できるため、重要なビジネスおよびオペレーション インテリジェンスが解き放たれます。

拡張された資産ベースの分析 API とユーザー エクスペリエンス

昨年 12 月にプレビューを開始して以来、Microsoft では、多くの主要 IoT 企業のお客様と協力して、クエリとユーザー エクスペリエンスの要件に優先順位を付けてきました。そして本日、プレビュー更新の一環として次の新機能を発表いたします。

• 既存のデータから時系列信号を再構築するための補間
• カテゴリ別変数を使用した個別の信号処理
• 三角関数
• 散布図
• データ パターンを把握するための時系列信号のタイムシフト
• 階層トラバーサル、時系列検索、オートコンプリート、パス、ファセットのモデル API の強化
• 検索およびナビゲーション効率と継続トークンを改善し、大規模なクエリに対応
• ステップ補間、最小または最大シャドウのサポートなど、グラフ作成機能の強化
• モデル作成および編集操作の更新
• クエリ コンカレンシーの向上により最大 30 個の同時実行クエリをサポート

今後数か月にわたって、時間加重平均のサポート、追加のスカラーと集計関数、ダッシュボードなど、この分野で新しい機能が多数提供される予定です。

お客様の成功に尽力する Azure Time Series Insights

Microsoft は、お客様のために IoT を簡素化し、お客様が IoT データおよびソリューションを使用してより多くのことを実現できるようにするという約束の実現に引き続き取り組んでいきます。詳細については、Azure Time Series Insights の製品ページとドキュメントをご覧ください。また、Azure Time Series Insights を今すぐ使い始めるために、クイック スタートをお試しください。

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