Lewati ke Konten Utama

Pustaka Solusi AWS

Panduan untuk Analitik Data Meter di AWS

Buka panduan
Pergi ke kode sampel

Gambaran Umum

Panduan ini membantu perusahaan utilitas menyerap data dari Sistem Manajemen Data Meter (MDMS) atau langsung dari Head End Systems (HES) dan menggabungkannya dengan sumber data lain, termasuk data cuaca dan sistem informasi geografis (GIS). Perusahaan utilitas akan dapat mendeteksi anomali meter dan sirkuit distribusi, menjalankan penyeimbangan sirkuit, menggagalkan pencurian energi, memprediksi permintaan, dan meningkatkan keterlibatan pelanggan dengan analitik proaktif dan prakiraan dan prediksi berbasis kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin (AI/ML).

Harap dicatat: Panduan ini telah diperbarui. Diagram Arsitektur adalah versi yang disempurnakan yang secara otomatis menerapkan fitur-fitur baru berikut: data lake, saluran pencernaan data/ML, komponen visualisasi, simulator MDMS/HES, dan pengujian beban yang ditingkatkan. Kode sampel juga telah diperbarui dengan fungsionalitas baru.

Cara kerjanya

Rincian teknis ini menampilkan diagram arsitektur untuk menggambarkan bagaimana menggunakan solusi ini secara efektif. Diagram arsitektur menunjukkan komponen kunci dan interaksinya, memberikan gambaran tentang struktur arsitektur dan fungsionalitas langkah demi langkah.

Unduh diagram arsitektur

Pilar Well-Architected

Diagram arsitektur di atas adalah contoh Solusi yang dibuat dengan mempertimbangkan praktik terbaik Well-Architected. Untuk menjadi Well-Architected sepenuhnya, Anda harus mengikuti praktik terbaik Well-Architected sebanyak mungkin.

AWS Glu e dan Athena mengatur data dan memantau akses data. Anda dapat menganalisis data lebih lanjut dengan dasbor, laporan, dan notifikasi di QuickSight dan Amazon Managed Grafana. Anda dapat mengakses dasbor ini dari perangkat apa pun dan menyematkannya ke aplikasi dan situs web Anda. AWS CloudFormation mengelola infrastruktur dan tumpukan aplikasi, memungkinkan Anda membuat perubahan dan menguji Panduan untuk berbagai kasus penggunaan.

Baca whitepaper Operational Excellence

Katalog Data AWS Glu e telah mengaktifkan enkripsi. Semua metadata yang ditulis AWS Glu e ke Amazon S3 di enkripsi. Kami merekomendasikan merancang peran AWS Identity and Access Management (IAM) menggunakan prinsip hak istimewa terendah, yang berarti memberikan jumlah akses minimal yang diperlukan untuk peran tersebut untuk menyelesaikan tindakan tertentu dalam kondisi tertentu. Ini akan memberikan akses data hanya ke pengguna dan sumber daya yang diperlukan.

Baca whitepaper Keamanan

AWS Glu e, Amazon S3, dan Athena semuanya tanpa server dan akan meningkatkan kinerja akses data saat volume data Anda meningkat. AWS Glue menyediakan, mengonfigurasi, dan menskalakan sumber daya yang diperlukan untuk menjalankan tugas integrasi data Anda. Athena menanyakan data Anda tanpa Anda harus mengatur dan mengelola server atau gudang data apa pun. Amazon SN S dan Amazon SQS memungkinkan Anda meningkatkan konsumsi data tanpa gangguan.

Baca whitepaper Keandalan

Anda dapat menggunakan Panduan ini dengan membaca meteran Anda sendiri dan mengadopsinya sesuai kebutuhan Anda. Setelah data Anda diubah ke format data internal (sebagaimana dirinci dalam Panduan Implementasi terkait), fitur demo dan dasbor bekerja secara transparan.

Baca whitepaper Efisiensi Kinerja

Panduan ini menggunakan layanan tanpa server jika memungkinkan, seperti Lambda, Athena, dan Kinesis, untuk membantu Anda menghindari biaya di muka dan membayar hanya untuk sumber daya yang Anda gunakan. Kami menggunakan Amazon EMR dengan cara non-serverless untuk mengontrol dan mengoptimalkan node, membuatnya lebih hemat biaya berdasarkan kasus penggunaan Anda.

Baca whitepaper Pengoptimalan Biaya

S3 Glacier mengarsipkan data menggunakan penyimpanan magnetik daripada memori solid state, membantu mengoptimalkan jejak penyimpanan Anda. Amazon SN S dan Amazon SQS memisahkan aplikasi untuk menghindari sumber daya yang sedang berjalan menunggu pemuatan. 

Baca whitepaper Keberlanjutan

Sumber Daya Implementasi

Panduan mendetail disediakan untuk bereksperimen dan digunakan dalam akun AWS Anda. Setiap tahap pembuatan Panduan, termasuk deployment, penggunaan, dan pembersihan, diperiksa guna mempersiapkannya untuk deployment.

Kode sampel adalah titik awal. Kode sampel ini divalidasi industri, bersifat preskriptif tetapi tidak definitif, dan menjadi sarana untuk mencoba sebelum menggunakannya.

Buka panduan implementasi

Buka kode sampel di GitHub

Penafian

Kode sampel; pustaka perangkat lunak; alat baris perintah; bukti konsep; templat; atau teknologi terkait lainnya (termasuk yang sebelumnya disediakan oleh personel kami) disediakan untuk Anda sebagai Konten AWS berdasarkan Perjanjian Pelanggan AWS, atau perjanjian tertulis yang relevan antara Anda dan AWS (mana saja yang berlaku). Anda tidak boleh menggunakan Konten AWS ini di akun produksi Anda, atau pada produksi atau data penting lainnya. Anda bertanggung jawab untuk menguji, mengamankan, dan mengoptimalkan Konten AWS, seperti kode sampel, yang sesuai untuk penggunaan tingkat produksi berdasarkan praktik dan standar kontrol kualitas spesifik Anda. Melakukan deployment Konten AWS dapat dikenai biaya AWS untuk membuat atau menggunakan sumber daya AWS berbayar, seperti menjalankan instans Amazon EC2 atau menggunakan penyimpanan Amazon S3.

Apakah Anda sudah menemukan yang Anda cari?

Beri tahu kami agar kami dapat meningkatkan kualitas konten di halaman kami