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, Студия машинного обучения, 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.

Развертывание в Azure

Разверните эту архитектуру в Azure с помощью следующего готового шаблона

Развертывание в Azure

Просмотр развернутого решения

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 и их описание 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.

Студия машинного обучения

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

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