データ プロセッサのコンテキスト化とは
重要
Azure Arc によって有効にされる Azure IoT Operations Preview は、 現在プレビュー段階です。 運用環境ではこのプレビュー ソフトウェアを使わないでください。
一般公開リリースが利用可能になった場合は、新しい Azure IoT Operations インストールをデプロイする必要があります。プレビュー インストールをアップグレードすることはできません。
ベータ版、プレビュー版、または一般提供としてまだリリースされていない Azure の機能に適用される法律条項については、「Microsoft Azure プレビューの追加使用条件」を参照してください。
コンテキスト化により、パイプライン内のメッセージに情報が追加されます。 コンテキスト化では、次のことができます:
- パイプラインを流れるデータから派生した値、意味、分析情報を強化します。
- ソース データを強化して、理解しやすく、意味のあるものにします。
- データの解釈を容易にし、より正確で効果的な意思決定を容易にします。
たとえば、工場の温度センサーは、250 °F を読み取るデータ ポイントを送信します。 コンテキスト化がないと、このデータから意味を導き出すのは困難です。 ただし、「朝 シフト中の オーブン アセットの温度は 250 °F でした」などのコンテキストを追加すると、データの値が大幅に増加し、そこから有用な分析情報を得ることができます。
コンテキスト化されたデータは、操作のより包括的な画像を提供し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 コンテキスト情報によってデータが強化され、データ分析が容易になります。 プロセスの最適化、効率の向上、ダウンタイムの削減に役立ちます。
メッセージの強化
データ プロセッサ パイプラインは、以前に格納された参照データを使用してパイプラインを通過するメッセージをエンリッチすることで、データをコンテキスト化します。 コンテキスト化では、組み込みの 参照データ ストアが使用されます。 パイプライン内で参照データ ストアを使用するプロセスは、次の 3 つの手順に分けることができます:
データセットを作成して構成します。 この手順では、参照データ ストア内にデータセットを作成して構成します。 構成には、結合に使用するキーと参照データの有効期限ポリシーが含まれています。
参照データを取り込みます。 データセットを構成したら、次の手順として、参照データ ストアにデータを取り込みます。 参照データ パイプラインの出力ステージを使用して、データセットにデータをフィードします。
データを強化します。 エンリッチ ステージでは、参照データ ストアに格納されているデータを使用して、データ プロセッサ パイプラインを通過するデータをエンリッチします。 このプロセスにより、データの価値と関連性が向上し、豊富な分析情報と改善されたデータ分析機能が提供されます。