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Azure 時間序列深入解析—從 IoT 資料衍生更多深入解析的新功能

發佈日期: 十一月 04, 2019

Azure 時間序列深入解析的新功能,有助於組織利用 IoT 資料衍生出深入解析。時間序列深入解析中的新功能,以我們提供的豐富視覺效果工具與多樣化的分析功能作為建置基礎,有助於公司偵測及診斷異常,並利用 IoT 資料驅動作業效率。

您的預覽環境目前提供下列新功能:

  • 可支援不常進行分析及幾乎不進行分析的多層次儲存體。這可同時提供短期間的互動式分析,以及長達數十年的歷史資料作業情報。
  • 支援離散訊號處理,以分析傳送類別目錄狀態資料的感應器,例如「開/關」或「好/壞」。   
  • 可結合常用的計算技術,例如 Databricks、Jupyter、預測性分析和使用開放原始碼 Apache Parquet 資料儲存體的機器學習工具。
  • 藉由為並行查詢利提供較高的容量,支援日益成長的 IoT 深入解析需求。     
  • 訊號內插可以聰明地重新建構遺失的資料,還原完整的情況。
  • 散佈圖能拓展視覺效果功能。
  • 快速比較不同時段的變數,有利於快速診斷異常。
  • 原生 Power BI 連接器能夠強化 IoT 資料,讓您可就近其他商務資料進行分析。

自訂整合現已可使用新的搜尋與導覽 API。

如需深入了解,請參閱我們的文件

深入了解

  • Azure 時間序列深入解析
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