Çözüm mimarisi: Kamu hizmetleri için enerji ve güç talebini tahmin etme

Microsoft Azure, enerji ürünlerine ve hizmetlerine yönelik ani talep artışlarını doğru şekilde tahmin etmenize yardımcı olur.

Bu çözüm, şu Azure yönetilen hizmetleri temel alınarak oluşturulmuştur: Stream Analytics, Event Hubs, Machine Learning Studio, SQL Veritabanı, Data Factory 'nı ve Power BI. Bu hizmetler, düzeltme eki uygulanan, desteklenen ve kullanılabilirlik düzeyi yüksek olan bir ortamda çalıştırıldığından, hizmetlerin çalıştırıldığı ortam yerine çözümünüzün kendisine odaklanabilirsiniz.

Azure'a Dağıt

Bu mimariyi Azure’a dağıtmak için aşağıdaki önceden oluşturulmuş şablonu kullanın

Azure'a Dağıt

Dağıtılmış çözümü görüntüle

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)

Uygulama kılavuzu

Ürünler/Açıklamalar Belgeler

Stream Analytics

Stream Analytics, enerji tüketimi verilerini neredeyse gerçek zamanlı olarak toplar ve Power BI hizmetine yazar.

Event Hubs

Event Hubs ham enerji tüketimi verilerini alır ve Stream Analytics’e geçirir.

Machine Learning Studio

Machine Learning, girilen verilere bağlı olarak belirli bir bölgenin enerji talebini tahmin eder.

SQL Veritabanı

SQL Veritabanı, Azure Machine Learning hizmetinden alınan tahmin sonuçlarını depolar. Bu sonuçlar daha sonra Power BI panosunda kullanılır.

Data Factory

Data Factory, modeli saatlik olarak yeniden eğitme sürecinin düzenleme ve zamanlama işlemlerini yapar.

Power BI

Power BI, Stream Analytics’ten alınan enerji tüketimi verilerinin yanı sıra SQL Veritabanı tarafından sağlanan tahmini enerji talebini de görselleştirir.

İlgili çözüm mimarileri

Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

Pazarlama için talep tahmini ve fiyat iyileştirmesi

Microsoft Azure tarafından sunulan büyük veri ve gelişmiş analiz hizmetlerini kullanarak gelecek müşteri talebini tahmin edin ve karlılık oranını en üst düzeye çıkarın.

Daha fazla bilgi edinin