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Orientación para el análisis de datos de medidores en AWS
Información general
Esta orientación ayuda a las empresas de servicios a recopilar datos de los sistemas de administración de datos de medidores (Meter Data Management Systems, MDMS) o directamente de los sistemas de cabecera (Head End Systems, HES) y a combinarlos con otros orígenes de datos, incluidos datos meteorológicos y de sistemas de información geográfica (SIG). Las empresas de servicios públicos podrán detectar anomalías en los medidores y en los circuitos de distribución, impedir el robo de energía, predecir la demanda y mejorar la fidelización de los clientes mediante análisis proactivos y pronósticos basados en inteligencia artificial y machine learning (IA/ML).
Nota: Esta guía se ha actualizado. El diagrama de arquitectura es una versión mejorada que implementa automáticamente las siguientes nuevas características: lago de datos, canalizaciones de ingesta de datos/ML, componentes de visualización, simulador MDMS/HES y pruebas de carga mejoradas. El código de ejemplo también se ha actualizado con las nuevas funcionalidades.
Funcionamiento
Estos detalles técnicos incluyen un diagrama de arquitectura para ilustrar cómo usar esta solución de manera eficaz. El diagrama de arquitectura muestra los componentes clave y sus interacciones, y proporciona una descripción general de la estructura y la funcionalidad de la arquitectura paso a paso.
Pilares de AWS Well-Architected Framework
El diagrama de arquitectura mencionado es un ejemplo de una solución que se creó teniendo en cuenta las prácticas recomendadas de una buena arquitectura. Para tener completamente una buena arquitectura, debe seguir todas las prácticas recomendadas de buena arquitectura posibles.
AWS Glue y Athena organizan los datos y supervisan el acceso a ellos. Puede analizar más a fondo los datos con paneles, informes y notificaciones en QuickSight y Amazon Managed Grafana. Puede acceder a estos paneles desde cualquier dispositivo e integrarlos en sus aplicaciones y sitios web. AWS CloudFormation administra la infraestructura y la pila de aplicaciones, lo que le permite realizar cambios y probar la guía para diferentes casos de uso.
El catálogo de datos de AWS Glue tiene habilitado el cifrado. Todos los metadatos que AWS Glue escribe en Amazon S3 están cifrados. Recomendamos diseñar las funciones de AWS Identity and Access Management (IAM) utilizando el principio del mínimo privilegio, lo que significa conceder la cantidad mínima de acceso necesaria para que la función complete una acción específica en condiciones específicas. De este modo, solo tendrán acceso a los datos los usuarios y recursos necesarios.
AWS Glue, Amazon S3 y Athena no tienen servidor y escalarán el rendimiento del acceso a los datos a medida que aumente su volumen de datos. AWS Glue aprovisiona, configura y escala los recursos necesarios para ejecutar sus trabajos de integración de datos. Athena realiza consultas en sus datos sin que usted tenga que configurar ni administrar servidores ni almacenamientos de datos. Amazon SNS y Amazon SQS le permiten aumentar la ingesta de datos sin interrupciones.
Puede utilizar esta orientación con su propia lectura de medidores y adaptarla a sus necesidades. Una vez que los datos se transformen al formato de datos interno (tal y como se detalla en la guía de implementación correspondiente), las características de demostración y el panel de control funcionan de forma transparente.
Esta orientación utiliza servicios sin servidor siempre que sea posible, como Lambda, Athena y Kinesis, para ayudarlo a evitar los costos iniciales y pagar solo por los recursos que utilice. Usamos Amazon EMR sin servidor para controlar y optimizar los nodos, lo que lo hace más rentable en función de su caso de uso.
S3 Glacier archiva los datos mediante almacenamiento magnético en lugar de memoria de estado sólido, lo que ayuda a optimizar el espacio de almacenamiento. Amazon SNS y Amazon SQS desacoplan las aplicaciones para evitar tener recursos en ejecución a la espera de una carga.
Recursos de implementación
Se proporciona una guía detallada para experimentar y utilizar dentro de su cuenta de AWS. Se examina cada etapa de la creación de la guía, incluida la implementación, el uso y la limpieza, con el fin de prepararla para su implementación.
El código de muestra es un punto de partida. Está validado por el sector, es prescriptivo pero no definitivo, y le permite profundizar en su funcionamiento para que le sea más fácil empezar.
Descargo de responsabilidad
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