Пропустить навигацию

Аналитика временных рядов Azure

Операционная аналитика позволяет трансформировать ваш бизнес за счет актуальных аналитических данных на основе временных рядов, доступных в масштабе Интернета вещей в режиме реального времени.

Аналитика временных рядов — это полностью управляемое комплексное решение для анализа данных Интернета вещей. Оно позволяет принимать, хранить и запрашивать данные Интернета вещей с высокой степенью контекстуализации на основе временных рядов. А благодаря мощным визуализациям вы можете анализировать данные на основе ресурсов, а также проводить подробный интерактивный ad-hoc-анализ.

Актуальные аналитические сведения за считаные секунды

Используйте дескриптивное и расширенное семантическое моделирование для контекстного обогащения IoT-данных. К вашим услугам огромный, собранный за десятилетия набор контекстуализированных данных по различным устройствам, к которому можно мгновенно выполнять запросы, оптимизированные для временных рядов и обеспечивающие высокую производительность, экономию и широкие возможности масштабирования.

Максимально эффективное использование данных Интернета вещей

Служба Аналитики временных рядов легко интегрируется с Центром Интернета вещей, предоставляя вам требуемые возможности и безопасность. Предварительная подготовка данных не требуется: просто укажите Центр Интернета вещей в качестве источника данных в службе Аналитики временных рядов, и служба мгновенно начнет получать данные о миллиардах событий, которые будут доступны для обычного или глубокого анализа.

Веб-интерфейс мирового класса для визуализации аналитических сведений

Для взаимодействия с данными не нужно писать ни одной строки кода. Обозреватель службы Аналитики временных рядов оснащен многофункциональным интуитивно понятным пользовательским интерфейсом, в котором можно визуализировать данные и быстро выявлять тенденции и аномалии. В этом приложении сочетаются аналитика данных на основе ресурсов и ad-hoc-анализ, поэтому данные в реальном времени и исторические данные можно просматривать одновременно.

Интегрируйте Аналитику временных рядов в свои решения и приложения

Интегрируйте данные временных рядов в существующие приложения или создавайте новые специализированные решения, используя гибкую систему хранения службы Аналитики временных рядов на базе Apache Parquet, а также интерфейсы REST API. Добавьте Аналитику временных рядов в существующие рабочие процессы и интегрируйте расширенную аналитику с моделями машинного обучения, чтобы использовать прогнозирование.

Масштабирование решений Интернета вещей в соответствии с потребностями бизнеса

Благодаря масштабируемой инфраструктуре и модели оплаты по мере использования служба Аналитики временных рядов позволяет отдельно выбирать компоненты для обработки данных, выполнения запросов и хранения. Наша комплексная платформа аналитики Интернета вещей с масштабируемым выставлением счетов позволит вам сосредоточиться на создании корпоративных решений для Интернета вещей и на новых бизнес-потребностях.

Безопасность и поддержка корпоративного уровня

Служба Аналитики временных рядов сертифицирована по стандарту ISO и гарантирует непрерывную работу в течение 99,9 % времени по Соглашению об уровне обслуживания (SLA). В это решение встроены такие возможности Azure Active Directory, как единый вход, многофакторная проверка подлинности и простое управление миллионами удостоверений, а также управление доступом на основе ролей.

Обозреватель службы "Аналитика временных рядов"

Обозреватель службы Аналитики временных рядов — это многофункциональное и удобное средство визуализации, позволяющее быстро получать полезные сведения из данных Интернета вещей, накопленных за несколько десятилетий, для интерактивного ad-hoc-анализа и анализа на основе ресурсов.

Клиенты, использующие Аналитику временных рядов Azure

ABB Group

“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
Fonterra

“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 по автоматизации и эксплуатационным технологиям
Equinor

“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 Azure 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.”

Гейр Арне Рёдде (Geir Arne Rødde), менеджер продукта, Omnia Plant
Eaton

“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, Center for Connected Intelligent Solutions
DNV-GL

“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
ShookIOT

“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

Что можно создать с помощью службы Аналитики временных рядов?

Исследование данных и визуализация аномалий

Изучайте и анализируйте миллиарды событий, мгновенно выявляя аномалии и скрытые тенденции в данных. Аналитика временных рядов обеспечивает выполнение рабочих нагрузок анализа для Интернета вещей и DevOps практически в реальном времени.

Подробнее…

Анализ работы и повышение эффективности процессов

Получите возможность отслеживать работоспособность, использование и производительность оборудования в нужном масштабе, чтобы легко измерять эффективность его эксплуатации. Аналитика временных рядов позволяет обрабатывать разнообразные, труднопредсказуемые рабочие нагрузки Интернета вещей без ущерба для приема данных или выполнения запросов.

Подробнее…

Расширенная аналитика с Azure IoT

Обеспечьте интеграцию со службами расширенной аналитики, такими как Машинное обучение Azure и Azure Databricks. Аналитика временных рядов принимает необработанные данные c миллионов устройств и добавляет к ним контекстные данные, которые затем могут легко использоваться набором служб аналитики Azure.

Подробнее…

Связанные решения

Обзор Azure IoT

Откройте для себя простые решения SaaS для Интернета вещей, не требующие опыта работы в облаке.

Создавайте полностью настраиваемые решения с помощью шаблонов для распространенных сценариев Интернета вещей.

Подключайте, отслеживайте и контролируйте миллиарды ресурсов IoT

Расширьте возможности облачного интеллекта и аналитики на пограничные устройства.

Дополнительные сведения

Начало работы с Azure Time Series Insights

Дополнительные сведения

Найдите партнера, который поможет вам