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Azure 时序见解

使用关于 IoT 规模时序数据的可操作、实时见解,驱动操作性智能并转换业务

时序见解是一种针对 IoT 见解的完全托管、端到端解决方案。引入、存储和查询高度情景化的 loT 时序数据。将强大的可视化效果用于基于资产的数据见解和丰富的交互式临时数据分析。

只需几秒即可获得可操作的见解

通过描述性和丰富的语义建模,使用上下文增强 IoT 数据。即时针对数十年高度情景化的设备数据运行高度可伸缩、性能优异、具有成本效益且针对时序优化的查询。

最大化 IoT 数据的价值

时序见解可与 Azure IoT 中心无缝集成,实现统包式分析和安全性。无需预先准备数据,只需将时序见解指向 IoT 中心作为数据源,并立即引入数十亿个可用于分析和获得深入见解的事件即可。

利用先进的基于 web 的用户体验可视化见解

开始与数据交互,无需编写任何代码。时序见解资源管理器可提供丰富、直观的用户界面,将数据快速可视化,发现趋势和异常情况。应用结合基于资产的数据见解和临时数据分析,使用户能够同时查看实时数据和历史数据。

将时序见解集成到应用和解决方案

将时序数据集成到现有应用程序,或使用时序见解基于 Apache Parquet 的灵活存储系统和 REST API 创建新的自定义解决方案。向现有工作流添加时序见解,并集成高级分析和机器学习模型以进行预测分析。

缩放 IoT 解决方案,适应业务需求

通过可缩放基础结构和即用即付定价,时序见解使你能够灵活地单独选择数据处理、查询和存储选项。我们的综合 IoT 分析平台采用可缩放的计费方式,使你能够关注企业 IoT 解决方案和不断变化的业务需求。

获得企业级安全和支持

时序见解经过 ISO 认证,由 99.9% 服务级别协议 (SLA) 提供支持。通过 Azure Active Directory 内置有单一登录、多重身份验证,以及数百万标识的无缝管理功能,此外还提供基于角色的访问控制,用于访问管理。

时序见解资源管理器

时序见解资源管理器是一个丰富而直观的可视化工具,使你能够快速地从几十年的 IoT 数据中获得见解,用于交互式临时分析和基于资产的分析。

使用 Azure 时序见解的客户

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.”

产品所有者 Ronnie Pettersson
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.”

Automation and Operational Technology 总经理,Tristan Hunter
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.”

Omnia Plant 产品所有者,Geir Arne Rødde
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.”

Center for Connected Intelligent Solutions 首席架构师,Gu Hao
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.”

技术运营主管,Mikkel Skou
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.”

总裁 Dave Shook

使用时序见解能够构建什么?

数据浏览和直观异常检测

即时浏览和分析数十亿事件,确定其中的异常,发现数据的隐藏趋势。时序见解可为 IoT 和 DevOps 分析工作负荷提供近实时的性能。

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可操作分析和提高处理效率

可以大规模监视设备的运行状况、使用情况和性能,提供衡量运营效率的简单方法。时序见解有助于管理多种不可预测的 IoT 工作负荷,不影响引入或查询性能。

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Azure IoT 的高级分析功能

与 Azure 机器学习和 Azure Databricks 等高级分析服务集成。时序见解从数百万设备中引入原始数据,并添加可供一套 Azure 分析服务无缝使用的上下文数据。

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