Hopp over navigasjon

Løsningsarkitektur: Prediktiv innsikt med kjøretøytelematikk

Finn ut hvordan bilforhandlere, bilprodusenter og forsikringsselskaper kan bruke Microsoft Azure til å få prediktiv innsikt i kjøretøytilstand og kjørevaner.

Denne løsningen er bygget på følgende Azure-administrerte tjenester: Event Hubs, Stream Analytics, Machine Learning Studio, Lagring, HDInsight, Data Factory, Azure SQL Database og Power 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.

Predictive insights with vehicle telematicsLearn how car dealerships, manufacturers, and insurance companies can use Microsoft Azure to gain predictive insights on vehicle health and driving habits.Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitorSQL Data WarehouseMachine LearningMachine LearningPower BI Event HubStream AnalyticsHDInsightGeography Data(Blob Storage)Vehicle CatalogueDiagnotic Events (Simulated)

Implementeringsveiledning

Produkter/beskrivelse Dokumentasjon

Event Hubs

 		Event Hubs importerer diagnosehendelser og sender dem videre til Stream Analytics og en Azure ML-nettjeneste.

Stream Analytics

 		Stream Analytics godtar inndataflyten fra Event Hubs, kaller en Azure ML-nettjeneste for å gjøre prediksjoner, og sender dataflyten til Azure Storage og Power BI.

Machine Learning Studio

 		Ved hjelp av Machine Learning kan du enkelt designe, teste, operasjonalisere og administrere prediktiv analyse-løsninger i skyen og distribuere nettjenester som kan kalles via Stream Analytics og Azure Data Factory.

Lagring

 		Azure Storage lagrer strømmede data med diagnosehendelser fra Stream Analytics.

HDInsight

 		Azure Data Factory bruker HDInsight til å kjøre Hive-spørringer for å behandle dataene og laste dem inn i Azure SQL Database.

Data Factory

 		Data Factory bruker HDInsight til å behandle data og laste dem inn i Azure SQL Database.

Azure SQL Database

 		SQL Database brukes til å lagre data behandlet av Data Factory og HDInsight, og Power BI får tilgang for å analysere telemetridataene.

Power BI

 		Denne løsningen bruker Power BI, men andre bruker Power BI Embedded til å analysere telemetridataene.

Relaterte løsningsarkitekturer

Hibamegelőzés prediktív karbantartássalMegtudhatja, hogyan jelezheti előre a hibákat azok bekövetkezte előtt az Azure Machine Learning valós idejű gyártósoradataival.Azure SQL DWMachine Learning(Real time predictions)Power BIALS test measurements (Telemetry)Event HubStream Analytics(Real time analytics)Dashboard of predictions/alertsRealtime data stats, Anomaliesand aggregatesRealtime event and predictions

Defektforhindring med prediktivt vedlikehold

Les om hvordan du kan bruke Azure Machine Learning til å forutsi feil før de skjer, med sanntids produksjonslinjedata.

Mer informasjon
Anomaly detection with machine learningMicrosoft Azure’s IT Anomaly Insights can help automate and scale anomaly detection for IT departments to quickly detect and fix issues.Machine Learning(Anomaly Detection)Service Bus topics(Publish/subscribe capabilities)Visual Studio Application Insights(Monitoring and telemetry)Event Hub(Event queue)Table Storage(Big Data store)Stream Analytics(Realtime analytics)MetadataSave ML outputScore each datasetPublish anomalies detectedPower BI Azure SQL DB(Anomaly detection results)Data FactoryTime series data

Avviksregistrering med maskinlæring

Microsoft Azures IT Anomaly Insights kan bidra til å automatisere og skalere avviksregistreringen for IT-avdelinger slik at de raskt kan oppdage og rette opp problemer.

Mer informasjon
Bla gjennom flere løsningsarkitekturer