Azure Time Series InsightsによるIoTデータの可視化

概要

時系列データの扱いはパターンは比較的決まっているのですが、煩雑になりがちです。また、いろいろな見方をするため、できる限り保管はRAWの状態で保管したいという状況があります。
　時系列データを保持して、取り出す時に必要な処理を行ってくれるような時系列のためのデータベースが欲しくなります。ただ、RDBMSの場合は、データベース設計が必要であり、NoSQLを使用するにしても、それほど汎用的に使われていないため、データロードや、可視化ツールの部分で制約がかかったり作りこみがかなり必要になったりという状況であります。さらに、一般的なニーズを考えた場合保管する時系列データは直近のものが圧倒的に多く、最低限直近のデータを可視化し、時系列データに必要な処理をある程度やってくれるツールがあれば、大分特にIoT分野に関しては簡略化されるのではないでしょうか？
　時系列に必要な処理は、時間の間隔を均等にしたり、ノイズを除去したりというような処理が基本となります。ts1時系列のためのストアとしてAzure Time Series Insightsの提供が現状はPreviewですが始まりました。時系列データを簡単に可視化することができ、また、処理を行ってREST APIでデータを取り出すということも可能になります。Azure上でNoSQLとしてはCosmosDBがあり、RDBMSはSQLServerがありますが、どちらも使用には一定の工数がかかりますが、特にTime Series Insightsに関してはIotHubやEventHubにデータが書き込まれていれば、簡単に可視化を行うことができます。

Time Series Insightsを作成し展開します。アクセスポリシーとデータソースを設定します。以前の記事で作成した仕組みを使います。IoTHubから新しいデータをフローさせるパスを作成し、Time Series Insightsに接続します。Azure上のPaaSは作成後の構成変更や追加が簡単で、順次機能拡張していくやり方も十分に実用的と考えています。

設定手順

Time Series Insightsを作成します。

データアクセスポリシーにユーザーを追加し、権限を設定します。

イベントソースを設定します。

Time Series Insightsにアクセスし表示させます。

スライダーで時間の間隔を調整します。自動的に平均がとられて表示されます。

時系列データの可視化に関しては、かなり簡単に実現が可能です。