Descrição
Economize tempo e deixe que um desses parceiros de SI treinados ajude com uma prova de conceito e com a implantação e integração dessa solução.
O Cortana Intelligence Suite fornece ferramentas de análise avançadas por meio do Microsoft Azure – ingestão de dados, armazenamento de dados, processamento de dados e componentes de análise avançados – todos os elementos essenciais para criar uma garantia de qualidade para solução de fabricação. A solução é implementada na nuvem, usando a plataforma Microsoft Azure online flexível que separa componentes da infraestrutura (ingestão de dados, armazenamento, movimentação de dados, visualização) do mecanismo de análise compatível com linguagens DS modernas como R e Python. O componente de modelagem de solução pode então ser restringido conforme necessário e ser implementado usando algoritmos de alto desempenho do Azure Machine Learning ou bibliotecas de software livre (R/Python) ou de um fornecedor de soluções terceirizado. O botão 'Implantar' inicializará um fluxo de trabalho que implantará uma instância da solução em um grupo de recursos na assinatura do Azure que você especificar. A solução inclui vários serviços do Azure (descritos abaixo), juntamente com um trabalho da Web que simula dados para que você tenha uma solução de trabalho de ponta a ponta logo após a implantação. Para instruções de pós-implantação e mais detalhes sobre a implementação técnica, consulte as instruções aqui.Detalhes técnicos e fluxo de trabalho
- Os dados de simulação da Linha de assembly de fabricação são transmitidos pelos Trabalhos da Web do Azure recém-implantados.
- Estes dados sintéticos abastecem os Hubs de Eventos do Azure como pontos/eventos de dados, que serão consumidos no restante do fluxo da solução e armazenados no Azure Synapse Analytics.
- Há dois trabalhos do Azure Stream Analytics usados nesse padrão para fornecer uma análise praticamente em tempo real do fluxo de entrada do Hub de Eventos do Azure. Os dois trabalhos filtram os dados de entrada e passam os pontos de dados juntos para um ponto de extremidade do Azure Machine Learning enviando os resultados para um dashboard do Power BI.
- Finalmente, o Power BI é usado para a visualização dos resultados.
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