개요

시계열 데이터의 취급은 패턴은 비교적 정해져 있습니다만, 번잡해지는 경향이 있습니다. 또, 여러가지 견해를 하기 위해, 가능한 한 보관은 RAW의 상태로 보관하고 싶다고 하는 상황이 있습니다.
시계열 데이터를 보관 유지해, 꺼낼 때에 필요한 처리를 해 주는 시계열을 위한 데이타베이스가 필요하게 됩니다. 다만, RDBMS의 경우는, 데이터베이스 설계가 필요하고, NoSQL를 사용해도, 그다지 범용적으로 사용되고 있지 않기 때문에, 데이터 로드나, 시각화 툴의 부분에서 제약이 걸리거나 만들기가 상당히 필요 가 되는 상황입니다. 게다가 일반적인 요구를 생각했을 경우 보관하는 시계열 데이터는 최근의 것이 압도적으로 많아, 최저한 최근의 데이터를 가시화해, 시계열 데이터에 필요한 처리를 어느 정도 해 주는 툴이 있으면, 오이타 특히 IoT 분야에 관해서는 간략화되는 것은 아닐까요?
시계열에 필요한 처리는 시간 간격을 균등하게 하거나 노이즈를 제거하는 등의 처리가 기본이 됩니다. ts1 시계열을 위한 스토어로서 Azure Time Series Insights의 제공이 현재는 Preview입니다만 시작되었습니다. 시계열 데이터를 쉽게 시각화할 수 있으며, 또한 처리를 수행하여 REST API에서 데이터를 검색하는 것도 가능합니다. Azure에서 NoSQL로는 CosmosDB가 있고 RDBMS는 SQLServer를 가지고 있지만, 둘 다 사용에는 일정한 공수가 걸립니다만, 특히 Time Series Insights에 관해서는 IotHub나 EventHub에 데이터가 기입되고 있으면, 간단하게 시각화를 할 수 있습니다.



Time Series Insights를 만들고 확장합니다. 액세스 정책과 데이터 소스를 설정합니다. 이전 기사 에서 만든 메커니즘을 사용합니다. IoTHub에서 새 데이터를 흐르게 하는 경로를 만들고 Time Series Insights에 연결합니다. Azure의 PaaS는 생성 후의 구성 변경이나 추가가 간단하고, 순차 기능 확장해 나가는 방법도 충분히 실용적이라고 생각하고 있습니다.

설정 절차

Time Series Insights를 만듭니다.



데이터 액세스 정책에 사용자를 추가하고 권한을 설정합니다.



이벤트 소스를 설정합니다.





Time Series Insights에 액세스하고 표시합니다.



슬라이더로 시간 간격을 조정합니다. 자동으로 평균이 취해 표시됩니다.



시계열 데이터의 시각화에 관해서는, 꽤 간단하게 실현이 가능합니다.