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Guida per Meter Data Analytics su AWS
Panoramica
Questa guida aiuta le aziende di servizi pubblici ad acquisire dati dai Meter Data Management System (MDMS) o direttamente dagli Head End System (HES) e a combinarli con altre origini dati, inclusi i dati meteorologici e del sistema informativo geografico (GIS). Le aziende di servizi pubblici saranno in grado di rilevare anomalie nei contatori e nei circuiti di distribuzione, eseguire il bilanciamento dei circuiti, contrastare il furto di energia, prevedere la domanda e migliorare il coinvolgimento dei clienti con analisi proattive e previsioni basate sull'intelligenza artificiale e sul machine learning (IA/ML).
Nota: questa guida è stata aggiornata. Il diagramma dell'architettura è una versione avanzata che implementa automaticamente le seguenti nuove funzionalità: data lake, pipeline di importazione dei dati/ML, componenti di visualizzazione, simulatore MDMS/HES e test di carico avanzati. Anche il codice di esempio è stato aggiornato con le nuove funzionalità.
Come funziona
Questi dettagli tecnici presentano un diagramma dell'architettura per illustrare come utilizzare efficacemente questa soluzione. Il diagramma dell'architettura mostra i componenti chiave e le loro interazioni, fornendo una panoramica della struttura e delle funzionalità dell'architettura passo dopo passo.
Principi di Well-Architected
Il diagramma dell'architettura sopra riportato è un esempio di una soluzione creata tenendo conto delle best practice Well-Architected. Per essere completamente Well-Architected, dovresti seguire il maggior numero possibile di best practice.
AWS Glue e Athena organizzano i dati e monitorano l'accesso ai dati. Puoi analizzare ulteriormente i dati con pannelli di controllo, report e notifiche su QuickSight e Grafana gestito da Amazon. Puoi accedere a questi pannelli di controllo da qualsiasi dispositivo e incorporarli nelle tue app e nei tuoi siti web. AWS CloudFormation gestisce l'infrastruttura e lo stack di applicazioni, consentendoti di apportare modifiche e testare le linee guida per diversi casi d'uso.
Il catalogo dati AWS Glue ha la crittografia abilitata. Tutti i metadati che AWS Glue scrive su Amazon S3 sono crittografati. Consigliamo di progettare ruoli AWS Identity and Access Management (IAM) utilizzando il principio del privilegio minimo, il che significa concedere la quantità minima di accesso necessaria al ruolo per completare un'azione specifica in condizioni specifiche. Ciò consentirà l'accesso ai dati solo agli utenti e alle risorse necessari.
AWS Glue, Amazon S3 e Athena sono serverless e aumentano le prestazioni dell'accesso ai dati man mano che aumenta il loro volume. AWS Glue effettua il provisioning, la configurazione e il dimensionamento delle risorse necessarie per eseguire le attività di integrazione dei dati. Athena esegue query sui tuoi dati senza che tu debba configurare e gestire server o data warehouse. Amazon SNS e Amazon SQS consentono di aumentare l'importazione dei dati senza interruzioni.
Puoi utilizzare questa guida con la lettura del tuo contatore e adattarla alle tue esigenze. Una volta trasformati i dati nel formato di dati interno (come spiegato dettagliatamente nella Guida per l'implementazione associata), le funzionalità demo e il pannello di controllo funzionano in modo trasparente.
Questa guida utilizza, ove possibile, servizi serverless come Lambda, Athena e Kinesis per consentirti di evitare costi iniziali e pagare solo per le risorse utilizzate. Utilizziamo Amazon EMR in modo non serverless per controllare e ottimizzare i nodi, rendendolo più conveniente in base al tuo caso d'uso.
S3 Glacier archivia i dati utilizzando l'archiviazione magnetica invece di una memoria a stato solido, contribuendo a ottimizzare l'ingombro dell'archiviazione. Amazon SNS e Amazon SQS disaccoppiano le applicazioni per evitare di avere risorse in esecuzione in attesa di caricamento.
Risorse per l'implementazione
Viene fornita una guida dettagliata da sperimentare e utilizzare all'interno del tuo account AWS. Ogni fase della creazione della guida, inclusa l'implementazione, l'utilizzo e la pulizia, viene esaminata per prepararla all'implementazione.
Il codice di esempio è un punto di partenza. È convalidato dal settore, prescrittivo ma non definitivo, ed è il punto di partenza per iniziare a lavorare.
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