Condividi tramite

Analizzare e visualizzare i dati IoT

Questa panoramica presenta i concetti chiave relativi alle opzioni per analizzare e visualizzare i dati IoT. Ogni sezione include i collegamenti al contenuto che offre ulteriori dettagli e indicazioni.

In Azure IoT, i servizi di analisi e visualizzazione vengono usati per identificare e visualizzare informazioni dettagliate aziendali derivate dai dati IoT. Ad esempio, è possibile usare un modello di Machine Learning per analizzare i dati dei sensori dei dispositivi e prevedere quando deve essere eseguita la manutenzione su un asset industriale. È anche possibile usare uno strumento di visualizzazione per visualizzare una mappa della posizione dei dispositivi.

Il diagramma seguente mostra una visualizzazione generale dei componenti in una tipica soluzione IoT basata su edge. Questo articolo è incentrato sulle aree rilevanti per l'analisi e la visualizzazione dei dati IoT:

Diagramma che mostra l'architettura della soluzione IoT di alto livello che evidenzia le aree di visualizzazione della soluzione.

Servizi esterni

Sono disponibili molti servizi che è possibile usare per analizzare e visualizzare i dati IoT. Alcuni servizi sono progettati per lavorare con i dati IoT in streaming, mentre altri sono più generici. I servizi seguenti sono alcuni dei servizi più comuni usati per l'analisi e la visualizzazione nelle soluzioni IoT:

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric è una piattaforma di dati e analisi end-to-end progettata per le aziende che richiedono una soluzione unificata. Comprende lo spostamento dei dati, l'elaborazione, l'ingestione, la trasformazione, il routing degli eventi in tempo reale e la creazione di report. Offre una suite completa di servizi, ad esempio data science e Real-Time Analytics. Contiene anche generatore di gemelli digitali (anteprima) per la modellazione di gemelli digitali in un ambiente Fabric.

Gli articoli seguenti illustrano alcuni esempi di come usare Microsoft Fabric per analizzare e visualizzare i dati IoT:

Generatore di gemelli digitali (anteprima) in Fabric

Il digital twin builder (anteprima) è un nuovo elemento all'interno del carico di lavoro Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric. Crea rappresentazioni digitali di ambienti reali per ottimizzare le operazioni fisiche usando i dati.

Per uno scenario di esempio con il generatore di gemelli digitali, vedere Esercitazione: Generatore di gemelli digitali (anteprima).

Azure Machine Learning (Apprendimento Automatico di Azure)

Azure Machine Learning è un servizio basato sul cloud per la creazione, il training e la distribuzione di modelli di Machine Learning. Offre un'ampia gamma di strumenti e servizi che consentono di creare e gestire flussi di lavoro di Machine Learning. È possibile usare Azure Machine Learning per analizzare i dati IoT e creare modelli predittivi. Nei cluster Kubernetes abilitati per Azure Arc, ad esempio Le operazioni IoT di Azure, è possibile eseguire il training e distribuire modelli di Machine Learning nella rete perimetrale con la destinazione di calcolo Kubernetes in Azure Machine Learning.

Esplora dati di Azure

Esplora dati di Azure è una piattaforma di analisi big data completamente gestita e ad alte prestazioni che semplifica l'analisi di volumi elevati di dati quasi in tempo reale. Gli articoli e le esercitazioni seguenti illustrano alcuni esempi di come usare Esplora dati di Azure per analizzare e visualizzare i dati IoT:

Power BI

Power BI è una raccolta di servizi software, app e connettori che interagiscono per trasformare le origini di dati non correlate in informazioni dettagliate coerenti, visivamente immersive e interattive. Power BI consente di connettersi facilmente alle origini dati, visualizzare e scoprire cosa è importante e condividere report con chiunque o con tutti gli utenti desiderati.

Grafana

Grafana è un software di visualizzazione e analisi. Consente di eseguire query, visualizzare, inviare avvisi ed esplorare le metriche, i log e le tracce indipendentemente dalla posizione in cui sono archiviati. Offre strumenti per trasformare i dati del database delle serie temporali in grafici e visualizzazioni dettagliate. Grafana gestito di Azure è un servizio completamente gestito per le soluzioni di analisi e monitoraggio. Per altre informazioni sull'uso di Grafana nella soluzione IoT, vedere Dashboard IoT cloud con Grafana con Azure IoT.

Databricks

Usare Azure Databricks per elaborare, archiviare, pulire, condividere, analizzare, modellare e monetizzare i set di dati con soluzioni da BI a Machine Learning. Usare la piattaforma Azure Databricks per creare e distribuire flussi di lavoro di ingegneria dei dati, modelli di Machine Learning, dashboard di analisi e altro ancora.

Usare lo streaming strutturato con Hub eventi di Azure e i cluster di Azure Databricks. È possibile connettere un'area di lavoro di Databricks all'endpoint compatibile con Hub eventi in un hub IoT per leggere i dati dai dispositivi IoT.

Analisi di streaming di Azure

Analisi di flusso di Azure è un motore di elaborazione dei flussi completamente gestito progettato per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati di streaming con bassa latenza. I modelli e le relazioni possono essere identificati nei dati provenienti da varie origini di input, tra cui applicazioni, dispositivi e sensori. È possibile usare questi modelli per attivare azioni e avviare flussi di lavoro, ad esempio la creazione di avvisi o l'alimentazione di informazioni a uno strumento di creazione di report. In una soluzione basata su cloud, Stream Analytics è disponibile anche nel runtime di Azure IoT Edge, consentendo l'elaborazione dei dati direttamente sull'edge.

Mappe di Azure

Mappe di Azure è una raccolta di servizi geospaziali e SDK che usano dati di mapping aggiornati per fornire contesto geografico alle applicazioni Web e per dispositivi mobili. Per un esempio di IoT, vedere Integrazione con Mappe di Azure (Gemelli digitali di Azure).

Contenuti correlati

  • Last updated on