解决方案体系结构:车辆遥测数据的预测见解

现代汽车装有多个传感器,使它们每秒能够跟踪和监视数百万个事件。根据当前预测,这些汽车大部分将在 2020 年前连接到 Internet。

此解决方案演示了汽车经销商、汽车制造商和保险公司如何使用 Cortana Intelligence 和 Azure 获得有关车辆运行状况和驾驶习惯的预测见解。在全球范围内捕获实时传送视频流数据并对其进行实时分析,解决潜在问题并发现新的机会。

利用这些智能汽车产生的大量数据有助于提供一流的安全性、可靠性和驾驶体验。

部署到 Azure

使用下列预建模板将此体系结构部署到 Azure

部署到 Azure
Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor SQL Data Warehouse Machine Learning Machine Learning Power BI Event Hub Stream Analytics HDInsight Geography Data(Blob Storage) Vehicle Catalogue Diagnotic Events (Simulated)

实施指南

产品 文档

事件中心

事件中心引入诊断事件并将它们传递到流分析和 Azure ML Web 服务。

流分析

流分析接受来自事件中心的输入流,调用 Azure ML Web 服务进行预测,并向 Azure 存储和 Power BI 发送流。

Machine Learning Studio

借助机器学习,可轻松在云中设计、测试、实施以及管理预测分析解决方案,并部署流分析和 Azure 数据工厂可调用的 Web 服务。

存储

Azure 存储存储流分析中的诊断事件流数据。

HDInsight

Azure 数据工厂使用 HDInsight 运行 Hive 查询,从而处理数据并将数据加载到 Azure SQL 数据库。

数据工厂

数据工厂使用 HDInsight 处理数据并将数据加载到 Azure SQL 数据库。

SQL 数据库

SQL 数据库用于存储由数据工厂和 HDInsight 处理的数据,Power BI 访问该数据库以分析遥测数据。

Power BI

此解决方案使用 Power BI 分析遥测数据,而其他解决方案则使用 Power BI Embedded。

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