Løsningsarkitektur: Forutsi behovet for energi og kraft for leverandører

Finn ut hvordan Microsoft Azure kan hjelpe deg med å forutsi topper i behovet for energiprodukter og -tjenester for å gi konkurransefordeler for bedriften din.

Denne løsningen er bygget på følgende Azure-administrerte tjenester: Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning Studio, SQL Database, Data Factory og strøm~~POS=TRUNC BI. Disse tjenestene kjører i et miljø med høy tilgjengelighet med oppdateringer og støtte. Dette gir deg mulighet til å fokusere på løsningen din i stedet for miljøet den skal kjøres i.

Distribuer til Azure

Bruk den følgende forhåndsbygde malen til å distribuere denne arkitekturen til Azure

Distribuer til Azure

Vis distribuert løsning

Azure Data Factory Energy Demand Forecast(SQL) Energy Demand Forecast(Machine Learning) Geography Data(Blob Storage) Power BI Sample Data Raw event data queue(Event Hubs) Stream Analysis and Data Movement(Stream Analytics)

Implementeringsveiledning

Produkter/beskrivelse Dokumentasjon

Stream Analytics

Stream Analytics samler energiforbruksdata i nær sanntid som skrives til Power BI.

Event Hubs

Event Hubs importerer rå energiforbruksdata og sender dem videre til Stream Analytics.

Machine Learning Studio

Machine Learning forutser energibehovet for et angitt område med informasjonen som mottas.

SQL Database

SQL Database lagrer de prediktive resultatene som mottas fra Azure Machine Learning-tjenesten. Disse resultatene brukes deretter i Power BI-dashbordet.

Data Factory

Datafabrikkhåndtak orkestrering og planlegging av den timebaserte modellomtreningen.

strøm~~POS=TRUNC BI

Power BI visualiserer energiforbruksdata fra Stream Analytics i tillegg til forutsagt energibehov fra SQL Database.

Relaterte løsningsarkitekturer

Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

Behovsprognose og prisoptimalisering for markedsføring

Forutsi kundebehov og optimaliser prissetting for maksimere lønnsomheten ved hjelp av store data og avanserte analysetjenester fra Microsoft Azure.

Mer informasjon