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

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