솔루션 아키텍처: 항공우주 분야에서 예측 유지 관리를 위한 항공기 엔진 모니터링

Microsoft Azure의 Predictive Maintenance 솔루션은 실시간 항공기 데이터와 분석을 결합하여 항공기 상태를 모니터링하는 방법을 보여줍니다.

이 솔루션은 Azure 관리 서비스를 기반으로 합니다. Azure Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning Studio, HDInsight, Azure SQL DatabaseData Factory. 이러한 서비스는 고가용성 환경에서 실행되고 패치되며 지원되므로, 솔루션이 실행되는 환경 대신 솔루션에 집중할 수 있습니다.

항공우주 분야에서 예측 유지 관리를 위한 항공기 엔진 모니터링Microsoft Azure의 Predictive Maintenance 솔루션은 실시간 항공기 데이터와 분석을 결합하여 항공기 상태를 모니터링하는 방법을 보여줍니다.Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitorSQL DatabaseMachine LearningPower BI Event HubStream AnalyticsHDInsightGeography Data(Blob Storage)Engine Sensor Data (Simulated)

구현 가이드

제품/설명 설명서

Azure Stream Analytics

Stream Analytics는 Azure Event Hub의 입력 스트림에 대한 실시간에 가까운 분석을 제공합니다. 입력 데이터는 필터링되어 Machine Learning 엔드포인트로 전달되고 마지막으로 결과를 Power BI 대시보드에 전달합니다.

Event Hubs

Event Hubs는 원시 어셈블리 라인 데이터를 수집하여 Stream Analytics에 전달합니다.

Machine Learning Studio

Machine Learning이 Stream Analytics의 실시간 어셈블리 라인 데이터를 바탕으로 잠재적인 문제를 예측합니다.

HDInsight

HDInsight는 Hive 스크립트를 실행하여 Stream Analytics를 통해 달성한 원시 이벤트에 대한 집계를 제공합니다.

Azure SQL Database

SQL Database는 Machine Learning으로부터 받은 예측 결과를 저장하고 Power BI로 데이터를 게시합니다.

Data Factory

Data Factory는 배치 프로세스 파이프라인의 오케스트레이션, 스케줄링, 모니터링을 처리합니다.

Power BI는 Stream Analytics의 실시간 어셈블리 라인 데이터와 Data Warehouse의 예측된 장애 및 경고를 시각화합니다.

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자세한 정보
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