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Planejar o ambiente do Azure Time Series Insights Gen2

Observação

O serviço Time Series Insights será desativado em 7 de julho de 2024. Considere migrar ambientes existentes para soluções alternativas o mais rápido possível. Para obter mais informações sobre a depreciação e a migração, visite nossa documentação.

Este artigo descreve as práticas recomendadas para planejar e começar a usar rapidamente o Azure Time Series Insights Gen2.

Melhores práticas de planejamento e preparação

As práticas recomendadas para o planejamento e a preparação de seu ambiente são descritas mais detalhadamente nos seguintes artigos:

O Azure Time Series Insights emprega um modelo de negócios pago conforme o uso. Saiba mais sobre capacidades e preços em Preços do Azure Time Series Insights.

O ambiente Gen2

Ao provisionar um ambiente do Azure Time Series Insights Gen2, você cria dois recursos do Azure:

  • Um ambiente do Azure Time Series Insights Gen2
  • Uma conta de Armazenamento do Azure

Como parte do processo de provisionamento, você especifica se deseja habilitar um armazenamento aquecido. O armazenamento aquecido oferece uma experiência de consulta em camadas. Quando habilitado, você deve especificar um período de retenção entre 7 e 30 dias. As consultas executadas no período de retenção de armazenamento ativo geralmente fornecem tempos de resposta mais rápidos. Quando uma consulta se estende além do período de retenção do armazenamento quente, ela é servida a partir do armazenamento frio.

As consultas no armazenamento quente são gratuitas, enquanto as consultas no armazenamento frio são cobradas. É importante entender seus padrões de consulta e planejar sua configuração de armazenamento intermediário adequadamente. Recomendamos que a análise interativa dos dados mais recentes resida no armazenamento quente, e a análise de padrões e tendências de longo prazo resida no frio.

Observação

Para saber mais sobre como consultar seus dados quentes, leia a Referência da API.

Para começar, são necessários três itens adicionais:

Examinar os limites do Azure Time Series Insights Gen2

Limites de propriedade

Os limites de propriedades do Azure Time Series Insights aumentaram para 1.000 no armazenamento aquecido e não há limite de propriedades para o armazenamento frio. As propriedades de evento fornecidas têm colunas JSON, CSV e de gráfico correspondentes que você pode exibir dentro do Azure Time Series Insights Gen2 Explorer.

Código de Referência de Estoque (SKU) Propriedades máximas
Gen2 (L1) 1.000 propriedades (colunas) para armazenamento quente e ilimitado para armazenamento a frio
Gen1 (S1) 600 atributos (colunas)
Gen1 (S2) 800 propriedades (colunas)

Ingestão de streaming

  • Há um máximo de duas origens de eventos por ambiente.

  • As melhores práticas e as diretrizes gerais para fontes de eventos podem ser encontradas aqui

  • Por padrão, o Azure Time Series Insights Gen2 pode ingerir dados de entrada a uma taxa de até 1 megabyte por segundo (MBps) por ambiente do Azure Time Series Insights Gen2. Há limitações adicionais por partição de hub. Velocidades de até 2 Mbps podem ser obtidas enviando-se um tíquete de suporte por meio do portal do Azure. Para saber mais, leia Limites de Throughput de Ingestão de Streaming.

Limites de API

Os limites da API REST para o Azure Time Series Insights Gen2 são especificados na Documentação de referência da API REST.

Configurar IDs de Série Temporal e Propriedades de Timestamp

Para criar um novo ambiente do Azure Time Series Insights, selecione uma ID de Série Temporal. Fazer isso atuará como uma partição lógica para os seus dados. Conforme observado, deixe suas IDs de série temporal prontas.

Importante

As IDs de Série Temporal não podem ser alteradas posteriormente. Verifique cada uma antes da seleção final e do primeiro uso.

Você pode selecionar até três chaves para diferenciar exclusivamente seus recursos. Para mais informações, leia Práticas recomendadas para escolher um ID de Série Temporal e Regras de ingestão.

A propriedade Carimbo de Data/Hora também é importante. É possível designar essa propriedade ao adicionar origens de eventos. Cada origem de evento tem uma propriedade opcional de timestamp usada para rastreá-las ao longo do tempo. Os valores de timestamp são sensíveis a maiúsculas e minúsculas e devem ser formatados conforme a especificação individual de cada origem de evento.

Quando deixado em branco, o horário em que o evento foi enfileirado no IoT Hub ou no Event Hub é usado como o timestamp do evento. Em geral, os usuários devem optar por personalizar a propriedade Timestamp e usar o tempo em que o sensor ou a etiqueta geraram a leitura, em vez do tempo de enfileiramento do hub. Confira mais informações e leia sobre deslocamentos de fuso horário em Carimbo de data/hora de origem do evento.

Entenda o modelo de série temporal

Agora você pode configurar o modelo de Série Temporal do ambiente do Azure Time Series Insights. O novo modelo facilita localizar e analisar dados IoT. Permite a preservação, a manutenção e o enriquecimento dos dados de série temporal e ajuda a preparar conjuntos de dados prontos para consumo. O modelo usa IDs de Séries Temporais, que fazem o mapeamento para uma instância que associa o recurso único às variáveis, conhecidas como tipos e hierarquias. Leia sobre a visão geral do Modelo de Série Temporal para saber mais.

O modelo é dinâmico, portanto, pode ser criado a qualquer momento. Para começar, crie e carregue o modelo antes de enviar os dados para o Azure Time Series Insights. Para criar seu modelo, leia Use o modelo de Série Temporal.

Para muitos clientes, o modelo de série temporal mapeia um modelo existente do ativo ou sistema ERP já em vigor. Se você não tiver um modelo existente, uma experiência de usuário predefinida será fornecida para começar rapidamente.

Molde seus eventos

Você pode verificar a maneira como envia eventos para o Azure Time Series Insights. Idealmente, seus eventos são desnormalizados de maneira eficiente.

Uma boa regra prática:

  • Armazenar metadados no Modelo de Série Temporal.
  • Verifique se o Modo Série Temporal, os campos de instância e os eventos incluem apenas as informações necessárias, como uma ID de Série Temporal ou uma propriedade de timestamp (carimbo de data/hora).

Confira mais informações e entenda como os eventos serão mesclados e armazenados em Regras de escape e mesclagem JSON.

Recuperação de desastre de negócios

Esta seção descreve os recursos do Azure Time Series Insights que mantêm aplicativos e serviços em execução, mesmo que ocorra um desastre (conhecido como recuperação de desastres empresariais).

Alta disponibilidade

Como um serviço do Azure, o Azure Time Series Insights fornece certos recursos de alta disponibilidade usando redundâncias no nível de região do Azure. Por exemplo, o Azure dá suporte a recursos de recuperação de desastre por meio do recurso de disponibilidade entre regiões do Azure.

Os recursos adicionais de alta disponibilidade fornecidos por meio do Azure (e também disponíveis para qualquer instância do Azure Time Series Insights) incluem:

Habilite os recursos relevantes do Azure para fornecer alta disponibilidade global entre regiões para seus dispositivos e usuários.

Observação

Se o Azure estiver configurado para habilitar a disponibilidade entre regiões, nenhuma configuração adicional de disponibilidade entre regiões será necessária no Azure Time Series Insights.

Hubs de eventos e IoT

Alguns serviços de IoT do Azure também incluem recursos internos de recuperação de desastre de negócios:

A integração do Azure Time Series Insights com os outros serviços fornece oportunidades adicionais de recuperação de desastre. Por exemplo, a telemetria enviada ao hub de eventos pode ser armazenada em um Armazenamento de Blobs de backup do Azure.

Azure Time Series Insights

Há várias maneiras de manter seus dados, aplicativos e serviços do Azure Time Series Insights em execução, mesmo que sejam interrompidos.

No entanto, você pode determinar que uma cópia de backup completa do ambiente do Azure Time Series também é necessária para as seguintes finalidades:

  • Como uma instância de failover , projetada especificamente para o Azure Time Series Insights, a fim de redirecionar dados e tráfego para
  • Para preservar dados e informações de auditoria

Em geral, a melhor maneira de duplicar um ambiente do Azure Time Series Insights é criar um segundo ambiente do Azure Time Series Insights em uma região do Azure de backup. Os eventos também são enviados para esse ambiente secundário da fonte de evento principal. Certifique-se de usar um segundo grupo de consumidores dedicado. Siga as diretrizes de recuperação de desastre de negócios dessa fonte, conforme descrito anteriormente.

Para criar um ambiente duplicado:

  1. Crie um ambiente em uma segunda região. Para obter mais informações, leia Criar um novo ambiente do Azure Time Series Insights no portal do Azure.
  2. Crie um segundo grupo específico de consumidores para a origem do evento.
  3. Conecte essa fonte de evento ao novo ambiente. Certifique-se de designar o segundo grupo de consumidores dedicado.
  4. Revise a documentação do Azure Time Series Insights , do Hub IoT e dos Hubs de Evento .

Se ocorrer um evento:

  1. Se sua região primária for afetada durante um incidente de desastre, redirecione as operações para o ambiente de backup do Azure Time Series Insights.
  2. Como os números de sequência do hub são reiniciados a partir de 0 após o processo de failover, recrie a origem do evento em ambas as regiões/ambientes com diferentes grupos de consumidores para evitar que eventos pareçam duplicados.
  3. Exclua a fonte de evento principal, que agora está inativa, para liberar uma nova fonte de evento para seu ambiente. (Há um limite de duas fontes de eventos ativas por ambiente.)
  4. Use sua segunda região para fazer backup e recuperar todos os dados de consulta e telemetria do Azure Time Series Insights.

Importante

Se ocorrer uma falha:

  • Um atraso também pode ocorrer.
  • Pode ocorrer um pico momentâneo no processamento de mensagens, pois as operações são redirecionadas.

Para obter mais informações, leia Reduzir a latência no Azure Time Series Insights.

Próximas etapas