Архитектура решения: Прогнозирование энергопотребления для предприятий

Узнайте, как с помощью Microsoft Azure можно точно спрогнозировать рост спроса на энергоносители и энергоуслуги и обеспечить конкурентное преимущество для своей компании.

Это решение построено на основе служб под управлением Azure: Stream Analytics, Концентраторы событий, Машинное обучение, База данных SQL, Фабрика данных Azure и Power BI. Эти службы работают в высокодоступной среде с возможностью поддержки и внесения необходимых исправлений. Благодаря этому вы можете сосредоточиться на своем решении, а не на среде, в которой оно выполняется.

Прогнозирование энергопотребления | Microsoft Azure Схема, на которой показана связь между восемью продуктами и службами, изображенными в виде значков. Значок слева изображает пример данных. Этот значок соединен односторонними стрелками с двумя другими значками: один обозначает службу концентраторов событий, другой — базу данных SQL. Служба концентраторов событий получает данные и передает их в Stream Analytics (значок справа, на который указывает односторонняя стрелка). Stream Analytics также принимает географические данные из хранилища BLOB-объектов Azure (значок ниже с односторонней стрелкой). Затем Stream Analytics записывает данные в Power BI (значок в дальнем правом углу схемы). Вернемся назад к примеру данных, которые также поступают в базу данных SQL. Это показано с помощью двусторонней связи со службой машинного обучения Azure, которая создает прогнозные модели. База данных SQL также соединена прямой линией с фабрикой данных Azure, которая отвечает за оркестрацию и планирование повторного обучения моделей. База данных SQL также записывает данные в службу Power BI, значок которой расположен в дальнем правом углу, как уже упоминалось выше. Azure Data Factory Energy Demand Forecast(SQL) Energy Demand Forecast(Machine Learning) Geography Data(Blob Storage) Power BI Sample Data Raw event data queue(Event Hubs) Stream Analysis and Data Movement(Stream Analytics)

Руководство по реализации

Продукты Документация

Stream Analytics

Решение Stream Analytics вычисляет данные энергопотребления практически в реальном времени и записывает их в Power BI.

Концентраторы событий

Служба концентраторов событий принимает данные об энергопотреблении и передает их в Stream Analytics.

Машинное обучение

Служба машинного обучения прогнозирует спрос на энергию в определенном регионе с учетом полученных входных данных.

База данных SQL

В базе данных SQL хранятся результаты прогнозов, получаемые от службы машинного обучения Azure. Затем эти результаты используются на панели мониторинга в Power BI.

Фабрика данных

Фабрика данных управляет оркестрацией и планированием ежечасного повторного обучения моделей.

Power BI

Служба Power BI визуализирует данные об энергопотреблении, получаемые из Stream Analytics, а также прогнозы энергопотребления, хранящиеся в базе данных SQL.

Связанные архитектуры решений

Прогнозирование спроса и оптимизация цен | Microsoft Azure Схема, на которой показана связь между пятью продуктами и службами, изображенными в виде значков. На схеме два значка расположены в верхней строке, два — в средней строке и один — в нижней. Слева вверху показан значок службы веб-заданий Azure, которая моделирует данные. Правее с помощью односторонней стрелки с ним соединен значок службы Azure Data Lake Store, где решение хранит эти моделируемые данные. Под значком Data Lake Store расположен соединенный с ним двусторонней стрелкой значок Spark в HDInsight. Эта служба принимает данные и использует их для обучения моделей и выполнения алгоритмов оптимизации. Под ним расположен значок фабрики данных, также соединенный двусторонней стрелкой. Это решение отвечает за оркестрацию и планирование всего потока данных. И наконец, справа от Spark в HDInsight односторонняя стрелка указывает на значок Power BI. Эта служба визуализирует данные, делая удобным процесс мониторинга. Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

Прогнозирование спроса и оптимизация цен для маркетинга

Прогнозируйте будущий потребительский спрос и оптимизируйте цены для получения максимальной прибыли, используя службы для работы с большими данными и расширенной аналитикой от Microsoft Azure.

Дополнительные сведения