Azure Time Series Insights の重要な産業用 IoT 機能を発表

12月 4, 2018 に投稿済み

Principal PM Manager, Azure IoT

今年の初めに、年末までに Azure Time Series Insights に新機能を追加することを発表しました。本日、その約束を果たし、お客様が IoT データを使ってより多くのことを実現できるようにしていく機能のパブリック プレビューを発表いたします。具体的には、本日、次の機能を開始します。各機能については、後ほど詳しく説明します。

  • クラウドベースの IoT ソリューションで数年分の時系列データの傾向を数秒で示すことを可能にする、パフォーマンスとコストに最適化されたスケーラブルな多層時系列データ ストレージ。
  • 資産およびデバイスからの派生シグナルと非派生シグナルに関連する領域とメタデータを示すセマンティック モデルのサポート。
  • ビジネスおよびオペレーション インテリジェンスを提供するために、資産ベースのデータ分析情報を豊富なアドホック データ分析と組み合わせた拡張分析ユーザー エクスペリエンスである、Time Series エクスプローラー。
  • 時系列データの課題を新たな方法で解決できるよう支援する、高度な機械学習および分析ツール (Databricks、Apache Spark、Jupyter Notebook、Power BI など) とのシームレスな統合。

Time Series Insights の価格モデルの更新でも重要な進歩を遂げました。エントリ価格を抑え、データ処理、ストレージ、クエリに個別のレベルを提供することで、IoT ビジネスで求められる柔軟性とスケーラビリティを提供する、新しい従量課金制価格モデルを発表いたします。

お客様による IoT への取り組みの活用

昨年 11 月の一般提供以来、お客様は Time Series Insights を使用して、IoT 分析情報のニーズに効果的に対処してきました。その過程で、お客様の声に耳を傾け、Microsoft の製品を使用した IoT への取り組みから学んできました。

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、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。シナリオには、データの構造が不明なユース ケースでのデータ探索と、運用効率を高めるためのスキーマ化された (明示的にモデル化された) データに対する運用分析が含まれます。数十年分の時系列データを保存できる多層ストレージ (ウォームおよびコールド) などのプラットフォーム機能と、資産ベースのオペレーション インテリジェンスのクエリを明示的にモデル化および最適化する機能が、大規模な産業用 IoT 企業とそのデジタル革命の成功の鍵になりつつあります。

時系列データの価値を最大化することによって、オペレーション インテリジェンスを向上させるために、Microsoft は、現在一般提供されている対話型アドホック分析機能を資産ベースの運用分析情報と組み合わせて、お客様が IoT 資産から収集したデータから最大の価値を引き出せるようにすることで、幅広い産業用 IoT データ分析シナリオに対応するよう、Time Series Insights オファリングの更新を続けています。

パブリック プレビューの新機能の詳細

パフォーマンスとコストに最適化されたスケーラブルな時系列データ ストレージ

Time Series Insights は、スケーラブルな多層ウォーム (一般提供中) およびコールド時系列データ ストレージを提供します。Time Series Insights のコールド ストレージ (現在パブリック プレビュー段階) は、お客様が所有するストレージ アカウントである Azure Storage の上に構築されています。データはオープン ソースの Apache Parquet ファイル形式で格納され、効率的なデータ圧縮、領域、クエリ効率を実現します。これには、Databricks、Azure Machine Learning、PowerBI や、高度な分析およびビジネス シナリオ向けの他のサード パーティ サービスなど、他のデータ ソリューションにシームレスに接続できるという利点もあります。データは、時系列 ID とタイム スタンプ プロパティで一意に識別されます。お客様は各自のストレージ アカウントにデータを所有していますが、データのパーティション分割は Time Series Insights プラットフォームによって制御され、取り込まれたデータの効率的な保存とクエリが促進されます。一般提供されているソリューションの場合と同様に、Azure IoT Hub または Azure Event Hub を介してデータが取り込まれます。追加のインジェスト ソースが経時的にサポートされます。

未加工のテレメトリをコンテキスト化し、資産ベースの分析情報を引き出す時系列モデル

IoT データは高度に構造化されているわけではなく、このデータのごく一部だけが運用目的やビジネス目的に使用され、ビジネス レポートやビジネス分析用に一貫性のある包括的な最新の正しい情報が提供されます。IoT データを実用的な分析情報に変えるには、特に、データ間を移動し、データを理解するための構造が必要です。このパブリック プレビューでは、Time Series Insights は、未加工のテレメトリ データのコンテキスト化を支援し、時系列データの検索、キュレーション、管理、強化を容易にする時系列モデルをサポートしています。意味的に豊富なデータでは、時系列データの検索、キュレーション、管理、強化が容易です。意味的に豊富なデータは、クエリとナビゲーションが容易であるため、資産中心のデータに対する計算と分析が単純になり、運用分析に非常に役立ちます。

時系列モデルでは、種類 (温度センサーなど)、階層 (プロパティ名や関係など)、インスタンス (deviceID や assetID などの時系列など) をモデル化できます。時系列モデリングにより、お客様は次のことが可能になります。

  • 計算の作成と管理、スカラー関数を活用したデータの変換、操作の集計を行う。
  • 親子関係を定義してナビゲーションと参照を可能にすることで、時系列テレメトリにコンテキストを提供する。
  • インスタンスに関連付けるプロパティを定義し、これらを使用して階層を作成する。

資産ベースのデータ分析情報とアドホック データ分析のための機能豊富な分析ユーザー エクスペリエンス (Time Series Insights エクスプローラー)

時系列モデルの作成と管理をサポートし、高度にコンテキスト化されたデータに対する資産ベースの豊富なクエリを実行するために、Time Series Insights エクスプローラーが大幅に強化されました。また、このユーザー エクスペリエンスは、現在一般提供されている、生データに対するアドホック対話型データ探索にも組み込まれています。パブリック プレビュー期間は、データ探索と資産ベースの分析情報が 2 つの異なる時系列環境で実現されます。これらは、間もなくリリースされるパブリック プレビュー更新で、1 つの統一された環境にシームレスに統合されます。一般提供されているオファリングを使用しているお客様は、資産ベースの分析情報を得るためにパブリック プレビューの機能を活用しながら、強化されたエクスペリエンスでアドホック分析を表示することを求めていると考えられます。

Time Series Insight 環境の作成

ユーザー エクスペリエンスの強化により、時系列データの高速検索およびクエリのためのナビゲーション、簡単な対話型の視覚化を実現するグラフ コントロール、時間ベースの関連付けと分析を行うためのマーカーをはじめとする豊富な分析エクスペリエンスなど、最新のユーザー エクスペリエンス拡張機能が提供されます。

Time Series Insights でのデータ探索例

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、Time Series Insights の製品ページドキュメントをご覧ください。また、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。

さらに、製品やドキュメントをどのように改善すればよいかについて、ご意見やご提案をお寄せください。各ドキュメント ページの一番下までスクロールすると、"製品フィードバック" 用のボタンがあります。また、GitHub アカウントにサインインし、ドキュメントに関するご意見をお寄せください。Microsoft はお客様の声を大切にしています。ご意見をぜひお聞かせください。