implantação de referência

Análise de dados de medidores de serviços públicos na AWS

Obtenha insights de dados de medidores de serviços públicos inteligentes

Este Início rápido implanta uma plataforma que usa machine learning (ML) para ajudar você a analisar dados de medidores de serviços públicos inteligentes.

Desenvolvido pela Amazon Web Services (AWS), este Início rápido destina-se a empresas de serviços públicos e outras organizações que buscam obter insights de dados de medidores inteligentes. Esses dados são provenientes do gerenciamento de dados do medidor (MDM) ou de sistemas semelhantes. Os insights incluem uso incomum de energia, previsões de uso de energia e detalhes de interrupção do medidor.

Com exceção do Amazon Redshift, esta é uma arquitetura sem servidor.

logotipo da cisco

Este Início rápido foi desenvolvido pelos arquitetos de soluções da AWS.

  •  O que você criará
  •  Como implantar
  •  Custo e licenças
  •  O que você criará
  • O Início rápido configura o seguinte:

    • Uma Virtual Private Cloud (VPC) configurada com uma sub-rede privada de acordo com as práticas recomendadas da AWS para provisionar sua própria rede virtual na AWS.*
    • Na sub-rede privada, um cluster do Amazon Redshift que armazena dados de negócios para análise, visualização e painéis.
    • Um pipeline de extração, transformação, carregamento (ETL):
      • Buckets do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para armazenar dados de um MDM ou de um sistema semelhante. Dados brutos do medidor, dados limpos e dados de negócios particionados são armazenados em buckets do S3 separados.
      • Um fluxo de trabalho do AWS Glue:
        • Crawlers, trabalhos e acionadores para rastrear, transformar e converter dados brutos de medição de entrada em dados limpos no formato desejado e dados de negócios particionados.
        • Catálogo de dados do AWS Glue para armazenar metadados e informações de origem sobre os dados do medidor.
    • Um pipeline de ML:
      • Dois fluxos de trabalho do AWS Step Functions:
        • Treinamento de modelo, que usa os dados de negócios particionados para criar um modelo de ML.
        • Processamento em lote, que usa os dados de negócios particionados e os dados do modelo como base para a previsão.
      • Amazon S3 para armazenar os dados processados.
      • Amazon SageMaker para previsão em tempo real do uso de energia.
      • Um bloco de anotações Jupyter com código de exemplo para realizar ciência de dados e visualização de dados.
    • AWS Lambda para consultar os dados de negócios particionados por meio do Amazon Athena ou invocar o SageMaker para fornecer resultados da consulta da Interface do Programa da Aplicação (API).
    • Amazon API Gateway para fornecer resultados de consulta de API para uso de energia, anomalias e interrupções do medidor.

    * O modelo que implanta o Início rápido em uma VPC existente ignora os componentes marcados com asteriscos e solicita que você informe a configuração dessa VPC existente.

  •  Como implantar
  • Para implantar a Análise de dados de medidores de serviços públicos, siga as instruções no guia de implantação. O processo de implantação requer aproximadamente 30 minutos e inclui as seguintes etapas:

    1. Se você ainda não tem uma conta da AWS, cadastre-se em https://aws.amazon.com e faça login em sua conta.
    2. Inicie o Quick Start. Você pode escolher entre duas opções:

    A Amazon pode compartilhar informações sobre a implantação do usuário com o parceiro da AWS que colaborou no Quick Start.  

  •  Custo e licenças
  • Você é responsável pelo custo dos serviços da AWS usados durante a implantação de referência do Quick Start. Não há custo adicional pelo uso deste Início rápido.  

    Os modelos do AWS CloudFormation para este Quick Start incluem parâmetros de configuração personalizáveis. Algumas dessas configurações, como o tipo de instância, afetam o custo da implantação. Para as estimativas de custo, consulte as páginas de definição de preço de cada serviço da AWS que você utiliza. Os preços estão sujeitos a alterações.

    Dica: depois de implantar o Início rápido, crie os  AWS Cost and Usage Reports para rastrear os custos associados ao Início rápido. Esses relatórios fornecem métricas de faturamento para um bucket do S3 em sua conta. Eles fornecem estimativas de custos com base no uso ao longo de cada mês e agregam os dados no fim do mês. Para obter mais informações, consulte  O que são AWS Cost and Usage Reports?

    Este Início rápido não requer nenhuma licença de software ou assinatura do AWS Marketplace.