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 Database 및 Data Factory. 이러한 서비스는 고가용성 환경에서 실행되고 패치되며 지원되므로, 솔루션이 실행되는 환경 대신 솔루션에 집중할 수 있습니다.
구현 가이드
| 제품/설명 | 설명서 | |
|---|---|---|
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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. | |
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Event Hubs |
Event Hubs는 원시 어셈블리 라인 데이터를 수집하여 Stream Analytics에 전달합니다. | |
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Machine Learning Studio |
Machine Learning이 Stream Analytics의 실시간 어셈블리 라인 데이터를 바탕으로 잠재적인 문제를 예측합니다. | |
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HDInsight |
HDInsight는 Hive 스크립트를 실행하여 Stream Analytics를 통해 달성한 원시 이벤트에 대한 집계를 제공합니다. | |
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Azure SQL Database |
SQL Database는 Machine Learning으로부터 받은 예측 결과를 저장하고 Power BI로 데이터를 게시합니다. | |
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Data Factory |
Data Factory는 배치 프로세스 파이프라인의 오케스트레이션, 스케줄링, 모니터링을 처리합니다. | |
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Power BI는 Stream Analytics의 실시간 어셈블리 라인 데이터와 Data Warehouse의 예측된 장애 및 경고를 시각화합니다. |
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