Идеи решения
Эта статья является идеей решения. Если вы хотите расширить содержимое с дополнительными сведениями, такими как потенциальные варианты использования, альтернативные службы, рекомендации по реализации или рекомендации по ценам, сообщите нам, предоставив отзыв GitHub.
Почти каждый бизнес должен прогнозировать будущее, чтобы принимать лучшие решения и выделять ресурсы более эффективно. Эта статья содержит архитектуру для комплексной реализации прогнозирования спроса в Azure.
Архитектура
Скачайте файл Visio для этой архитектуры.
Поток данных
Платформа Microsoft AI предоставляет расширенные средства аналитики через Microsoft Azure — прием данных, хранение данных, обработку данных и компоненты расширенной аналитики. Эти средства включают все основные элементы для создания решения для прогнозирования спроса для энергии.
Это решение объединяет несколько служб Azure для предоставления практических прогнозов:
- Центры событий собирают данные о потреблении в реальном времени.
- Stream Analytics выполняет статистические вычисления потоковых данных и делает их пригодными для визуализации.
- База данных SQL Azure сохраняет и преобразует данные потребления.
- Служба "Машинное обучение" реализует и выполняет модель прогнозирования.
- Power BI визуализирует потребление энергии в режиме реального времени и результаты прогнозирования.
- Наконец, фабрика данных оркеструет и планирует весь поток данных.
Компоненты
Ключевые технологии, используемые для реализации этой архитектуры:
- Центры событий Azure: простой, безопасный и масштабируемый прием данных в режиме реального времени
- Azure Stream Analytics: предоставление бессерверной аналитики в режиме реального времени из облака в край
- База данных SQL Azure. Управление интеллектуальным SQL в облаке
- Машинное обучение Azure. Создание, развертывание и управление решениями прогнозной аналитики
- Power BI. Реализуйте ценность данных и доведите аналитические сведения, обнаруженные в средствах аналитики и данных Azure, в организацию.
Подробности сценария
Эта идея решения предоставляет архитектуру для прогнозирования спроса. Точное прогнозирование пиков спроса на продукты и услуги, например, может дать компании конкурентное преимущество. Чем точнее прогноз, тем больше компания может масштабироваться при увеличении спроса и тем ниже риск создания избыточных запасов. С помощью этого инструмента можно, например, прогнозировать энергопотребление, спрос на товары в розничных сетях и интернет-магазинах или количество обращений в медицинские учреждения.
Потенциальные варианты использования
Ниже приведены способы использования прогнозирования спроса в организации.
- Планирование инвентаризации для розничной торговли
- Планирование сетевой емкости (телекоммуникации)
- Планирование рабочей силы
- Повышение удовлетворенности клиентов
Следующие шаги
- Документация по машинному обучению Azure
- Учебный курс. Начало работы с Azure Stream Analytics
- Добро пожаловать в Azure Stream Analytics