微軟為Azure時序見解服務新增根源分析和時間探索功能

今年四月，微軟曾宣稱將對 Azure 物聯網（IoT）平台進行更新，而新發布的 Azure 時序見解（TSI）是 InfoQ 跟進的重點之一。該服務可以幫助用戶跨越時間序列發現並管理自己的設備遙測數據。

對於製造、油氣、公共事業、交通運輸和採礦等行業來說，時序數據並不算什麼新事務。然而該領域的傳統解決方案嚴重依賴本地部署的老舊技術和產品，並且往往採用價格的收費模式。但用戶已經逐漸開始關注基於用量計費的雲服務存儲並分析設備數據的做法。工業運營技術（OT）諮詢事務所 iSolutions 總結了客戶使用雲服務所能獲得的一些收益：

推動這種趨勢 [雲端時序數據服務] 發展的主要因素包括成本方面的考慮、對於雲端分析能力（例如流式查詢和通知、機器學習、雲端商業智能等）的需求，某些情況下可能還包括現有本地數據處理系統的性能局限。

微軟的時序見解服務目前處於公開預覽階段，微軟最近為其提供了一些新功能，例如根源分析，以及對時間探索功能的更新。

Azure 時序見解可以處理海量數據，但這偶爾會造成「信噪比」難題。對此，微軟首席項目經理 OP Ravi 解釋說：

時序見解是一種託管式的分析、存儲和可視化服務，可以幫助用戶輕鬆地同時探索並分析數十億物聯網事件。我們從製造業、油氣等行業的客戶中收集了大量反饋，他們同時還希望對此進行根源分析和調查，但以往很難從自己的數據中快速獲得具備統計顯著性的模式。為了讓這一過程更高效，我們最近提供了一項功能，可以主動呈現出所選數據區域內最具統計顯著性的模式。藉此，用戶無需查閱數千條事件，即可快速簡單地理解其中蘊含的重要模式。

微軟還通過一系列改進讓用戶可以更輕鬆地在重要的數據模式之間跳轉。微軟認為，這樣的功能可以幫助用戶減少事後調查工作中對事件進行分類所需的時間。

微軟專註的另一個領域在於為客戶的數據探索過程提供更出色的控制能力。Ravi 解釋說：

很多行業的客戶稱，他們已經在使用時序見解服務分類並診斷關鍵資產上所部署的感測器生成的數據，但他們希望對可視化結果的瀏覽和導航獲得更細化的控制能力。為了實現這些客戶的需求，我們為時間導航功能的易用性進行了諸多改進，藉此簡化分類和診斷過程。

更具體來說，該服務新增了一個時間間隔滑塊，藉此可導航更大範圍的時序數據，並可細化至毫秒範圍內。此外微軟將調整默認起點，針對用戶選擇的數據範圍默認現實最優化的視圖。該功能可供用戶快速找到答案，同時可在精度、查詢速度、粒度方面實現更好的平衡。

Azure 時序見解目前處於公開預覽階段，任何具備 Microsoft Azure 帳戶的用戶均可申請免費的演示環境，藉此探索各種新功能和特性。

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