Em Abril de 2017 a Microsoft anunciou atualizações na sua plataforma Azure Internet of Things (IoT). Um dos anúncios a que o InfoQ teve acesso foi a inclusão do Azure Time Series Insights (TSI). O objetivo deste serviço inclui a capacidade de o cliente descobrir e gerenciar os seus dispositivos em uma série temporal.
Os dados temporais não são novidades para as indústrias como as de manufatura, petróleo e gás, serviços públicos, transporte e mineração. No entanto, as soluções tradicionais, que são on-premises, se baseiam em modelos de preços fixos. Ter a capacidade de usar serviços em nuvem com base no consumo para armazenar e analisar dados do dispositivo vem ganhando força. A iSolutions, uma empresa de consultoria de tecnologia operacional industrial (OT), identificou alguns benefícios que estão sendo obtidos por seus clientes estarem utilizando serviços baseados em nuvem:
Os motivadores dessa tendência [serviços de dados de séries temporais na nuvem] incluem considerações de custo, um desejo de acessar recursos analíticos baseados na nuvem (por exemplo, consultas e notificações dos dados que estão sendo transmitidos, aprendizado de máquina, inteligência de negócios baseada em nuvem, etc.) e, em alguns casos, limitações de desempenho das soluções existentes que são implantadas on-premises.
O serviço Time Series Insights da Microsoft está atualmente em preview onde foi recentemente adicionadas algumas novas funcionalidades, incluindo análise de causa raiz e atualizações na linha de exploração (Time Exploration).
O Azure Time Series Insights é capaz de consumir grandes quantidades de dados, que algumas vezes criam "ruídos" como desafios. OP Ravi, um gerente de programa da Microsoft explica:
O Time Series Insights é um serviço de análise, armazenamento e visualização completamente gerenciado que facilita a exploração e análise de bilhões de eventos de IoT simultaneamente. Nós ouvimos muitos comentários de nossos clientes da indústria, do petróleo e do gás que gostariam de realizar análises de causas raiz e investigações, mas era difícil para eles identificar rapidamente padrões estatisticamente significativos em seus dados. Para tornar este processo mais eficiente, adicionamos um recurso que destaca proativamente os padrões mais estatisticamente significativos em uma região de dados selecionada. Isso alivia os usuários de ter de olhar para milhares de eventos em busca de padrões, poupando assim o seu tempo e energia.
A Microsoft também tornou fácil aos clientes irem diretamente para os padrões da dados mais significativos. A Microsoft sente que esta funcionalidade ajudará as organizações a reduzir o tempo de avaliação durante as investigações post-mortem.
Outra área em que a Microsoft tem investido é em fornecer para os clientes um maior controle sobre a exploração dos dados: Ravi explica:
Nós ouvimos clientes de vários mercados que eles estão usando o "Time Series Insights" para ajudá-los a triar e diagnosticar problemas envolvendo dados de sensores de seus recursos chaves, mas eles pediram um controle mais fino sobre sua capacidade de navegar no tempo em nossas visualizações. Para dar mais controle a esses clientes, fornecemos várias novas melhorias de usabilidade para a navegação no tempo, facilitando a triagem e o diagnóstico.
Mais especificamente, um controle de tempo foi incluído para permitir a navegação por grandes janelas de tempo das séries temporais, até mesmo em milisegundos. Além disto, a Microsoft definirá o ponto de partida para incluir a melhor visão dos dados a partir da seleção do usuário. Esse recurso permite que os clientes encontrem sua resposta rapidamente, enquanto calibram a resolução, a velocidade da consulta e a granularidade.
Image Source: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/root-cause-analysis-and-time-exploration-updates-to-azure-time-series-insights/
O Azure Time Series Insight está atualmente em versão de avaliação, mas qualquer pessoa com uma conta do Microsoft Azure pode acessar um ambiente de demonstração onde eles podem explorar esses recursos e funcionalidades.