Аналитика временных рядов Azure

Комплексная платформа аналитики Интернета вещей для мониторинга, анализа и визуализации данных промышленного Интернета вещей в большом масштабе

Преобразуйте данные Интернета вещей в полезные практические сведения

Совершенствуйте механизм выполнения операций и принятия решений на основе данных Интернета вещей за десятилетия, которые обрабатываются с помощью мощных средств визуализации и комплексных решений. С помощью полезных сведений, поступающих в реальном времени, и интерактивных средств аналитики вы можете ускорить работу с данными Интернета вещей в масштабах всей организации.

Готовность к работе с Интернетом вещей благодаря мгновенному приему данных с минимальной подготовкой данных или без нее.

Аналитика "горячих" и "холодных" данных для специализированного интерактивного и исторического операционного анализа.

Мощные возможности визуализации данных Интернета вещей на основе ресурсов для их изучения с учетом контекста.

Контекстуализация данных на основе модели Интернета вещей с использованием вложенных меню, в которых отображается иерархия, связи и свойства.

Ускоренное использование аналитики Интернета вещей

Настройте платформу аналитики Интернета вещей в соответствии со своими потребностями — будь это прием данных или их анализ.

Сбор

Магазин

Модель

Анализ

Этап 1 из 1

Сбор

Ваши ресурсы, такие как датчики, оборудование и здания, постоянно передают потоки новых данных. Обеспечьте быстрый прием всех данных Интернета вещей в службу "Аналитика временных рядов" с помощью нативных интеграций с Центром Интернета вещей Azure и Концентратором событий. Масштабируйте платформу Аналитики временных рядов по мере роста объемов принимаемых данных Интернета вещей.

Этап 1 из 1

Магазин

Чем больше вы используете возможности Интернета вещей, тем больший объем данных вам нужно хранить. Многоуровневое хранилище позволяет сохранять данные на "горячем" и "холодом" уровнях, также предоставляя мгновенный доступ к потоковым и историческим данным Интернета вещей. С легкостью подключите собственное хранилище BLOB-объектов или создайте новые системы хранения при настройке Аналитики временных рядов.

Этап 1 из 1

Модель

Данные без контекста — это только часть полной картины. Используйте модель временных рядов, чтобы упорядочить датчики в иерархии и упростить поиск и изучение данных Интернета вещей. Механизм расчетов позволяет создавать сложные вычисления для более быстрого анализа. Дополнительный контекст и вычисления помогают определить уникальные тенденции, выявить причины аномалий и диагностировать отклонения в процессах.

Этап 1 из 1

Анализ

Подберите подходящие визуализации, чтобы проиллюстрировать свои данные. Обозреватель службы "Аналитика временных рядов Azure" предоставляет готовые решения, в том числе многофункциональные графические визуализации и инструменты для глубокого анализа данных Интернета вещей. Открытые интерфейсы API позволяют подключать данные на основе времени к средствам машинного обучения и другим системам визуализации. С помощью нативного соединителя Power BI вы можете анализировать данные Интернета вещей одновременно с бизнес-данными для формирования более полной картины операций.

Создано для Интернета вещей

Преобразуйте разнородные потоки данных в ценные сведения и предоставляйте контекст с помощью модели временных рядов. Получайте доступ к передаваемым почти в реальном времени потоковым и историческим данным для получения полной картины на всех этапах — от запуска среды до задействования всех промышленных ресурсов.

Оцените работу решения в действии

Изначальная масштабируемость

Получайте новые аналитические сведения по мере того, как растут объемы данных Интернета вещей. Принимайте и храните миллиарды событий Интернета вещей, при необходимости увеличивая масштаб до сотен тысяч ресурсов. С нашей моделью оплаты по мере использования вы получаете в свое распоряжение комплексную платформу аналитики промышленного Интернета вещей, которая развивается вместе с вашим бизнесом.

Изучить функции визуализации

Открытость и гибкость

Предоставьте доступ к данным Интернета вещей широкому кругу пользователей. Используйте многофункциональные визуализации и готовые решения, которые предоставляет обозреватель Аналитики временных рядов. Связывайте данные промышленного Интернета вещей с другими бизнес-метриками, используя нативный соединитель Power BI. Создавайте настраиваемые панели мониторинга с помощью форматов данных с открытым кодом, многофункциональных интерфейсов API и пакета SDK для JavaScript.

Просмотреть API-интерфейсы

Что можно создать с помощью службы Аналитики временных рядов?

Исследование данных и визуализация аномалий

Выявляйте причины аномалий, анализируя миллиарды событий Интернета вещей. Определяйте скрытые тенденции на основе взаимосвязей между датчиками.

Подробнее

Анализ работы и повышение эффективности процессов

Отслеживайте работоспособность, использование и производительность своих ресурсов, чтобы обеспечить операционную эффективность в большом масштабе. Аналитика временных рядов позволяет управлять миллиардами событий данных, которые поступают с различных не поддающихся прогнозированию устройств Интернета вещей, без ущерба для производительности.

Подробнее

Расширенная аналитика с Azure IoT

Интегрируйте Аналитику временных рядов со службами расширенной аналитики, такими как Машинное обучение, Azure Databricks, Apache Spark и другие. Сравнивайте получаемые в реальном времени данные со своими моделями и выявляйте новые шаблоны или потенциальные проблемы.

Подробнее

Преобразуйте данные в полезные сведения

Узнайте больше о пяти основных факторах, которые помогают клиентам реализовать операционную аналитику с помощью данных временных рядов. Получите рекомендации и советы от клиентов, использующих данные Интернета вещей для преобразования операций в своих организациях.

Система безопасности данных, за которой стоят десятки лет опыта

  • Корпорация Майкрософт ежегодно инвестирует более USD 1 млрд долларов США в научные исследования и разработку решений для обеспечения кибербезопасности.

  • С нами работают более 3,500 экспертов по безопасности, которые полностью посвятили себя обеспечению конфиденциальности и защите ваших данных.

  • У Azure есть больше сертификатов соответствия требованиям, чем у решения любого другого поставщика облачных служб. Просмотрите полный список.

Цены на Аналитику временных рядов

  • Оплачивайте только необходимые вам ресурсы.
  • Обеспечьте масштабирование в соответствии со своим бизнесом.
  • Без предоплаты.

Документация и ресурсы

Демонстрация Аналитики временных рядов

Оцените предоставляемые возможности с помощью этой демонстрационной среды для решений.

Попробуйте сейчас

Документация

Создавайте собственные модели данных с помощью документации, руководств и справочников с описанием основных понятий.

Перейти к документации

Краткое руководство

Получите поддержку при работе с предварительными версиями новейших функций.

Изучить сейчас

Microsoft Learn

Как новички, у которых нет опыта работы с Интернетом вещей, так и опытные специалисты, которые стремятся быть в курсе всех инноваций, найдут для себя информационные и учебные материалы, посвященные созданию эффективных решений Интернета вещей.

Перейти в MS Learn

The IoT Show (Передача об Интернете вещей)

Смотрите прямые трансляции с мероприятий, где рассказывается о разработке решений Интернета вещей, и основательно изучайте на практических примерах такие популярные темы, как интеллектуальная граница, DevOps и отслеживание ресурсов.

Смотреть сейчас

Техническое сообщество, посвященное Интернету вещей

Задавайте вопросы и получайте поддержку от инженеров корпорации Майкрософт и экспертов сообщества Azure.

Присоединиться к беседе

Нам доверяют компании всех размеров

"Industrial and power automation applications depend on standardized data models to ensure interoperability and vendor independence. ABB Ability™ platform relies on Time Series Insights to provide the scalable and dependable solution for storing and analyzing rich data sets from all our Industrial IoT market segments."

Ронни Петтерссон (Ronnie Pettersson), владелец продукта, ABB
ABB Group

"Fonterra is embracing advanced technologies to transform into a data-driven organization. We've selected Time Series Insights to provide storage, contextualization, and analysis capabilities and replace our legacy on-premises historian. This will allow us to effectively consolidate our data to empower operators, leaders, data scientists, and business intelligence teams."

Тристан Хантер (Tristan Hunter), генеральный управляющий, отдел автоматизации и эксплуатационных технологий, Fonterra
Fonterra

"We have millions of time-series data points spanning multiple plants. Harnessing time series data in our cloud-based data platform is crucial for our success. Working with the Time Series Insights team has shown that this technology has the potential to bring down data silos and accelerate use of data, spanning multiple use cases and scenarios."

Гер Арне Родде (Geir Arne Rodde), владелец продукта, Equinor
Equinor

"Eaton is partnering with Microsoft to evaluate Azure Time Series Insights as part of our next-generation IoT analytics platform. Time Series Insights supports Eaton's exploration of sensor data by product development, data science, and research teams from a wide range of IoT devices. Its core foundational enhancements are helping Eaton accelerate the development of enterprise-grade IoT infrastructure."

Хао Гу (Hao Gu), главный архитектор, центр подключаемых интеллектуальных решений, Eaton
Eaton

"Moving our Veracity industry platform from OpenTSDB to Time Series Insights will provide improved query performance, data protection, better IT/OT integration with support for asset reference models, and turnkey integration with Azure IoT Hub. This helps to reduce cost and increase operational robustness with long-term data storage in Veracity Data Fabric."

Миккель Ску (Mikkel Skou), руководитель отдела технологий и операций, DNV-GL
DNV-GL

"ShookIOT believes in transforming multivendor environments and unifying industrial IoT systems with Azure Time Series Insights and ShookIOT Fusion™. In partnership with Microsoft, ShookIOT provides decades of industrial data science expertise to create world-class solutions for customers' ever-changing IoT needs."

Дейв Шук (Dave Shook), президент, ShookIOT
ShookIOT

Вопросы и ответы об Аналитике временных рядов

  • Центр Интернета вещей Azure гарантирует доступность на уровне 99,9 %, установленном в соглашении об уровне обслуживания Azure. Дополнительные сведения.
  • Обозреватель Аналитики временных рядов упрощает создание моделей с использованием раскрывающихся меню. Создайте модель данных с помощью пошагового руководства.

Бесплатная учетная запись Azure готова к настройке в любой момент