Orientação para data analytics de medidores na AWS
Visão geral
Essa Orientação ajuda as empresas de serviços públicos a ingerir dados dos Meter Data Management Systems (MDMS) ou diretamente dos Head End Systems (HES) e a combiná-los com outras fontes de dados, incluindo dados do sistema de informações meteorológicas e geográficas (GIS). As empresas de serviços públicos poderão detectar anomalias do medidor e do circuito de distribuição, executar o balanceamento de circuitos, impedir o roubo de energia, prever a demanda e aprimorar o envolvimento do cliente com análises proativas e previsões baseadas em inteligência artificial e machine learning (IA/ML).
Observação: esta orientação foi atualizada. O diagrama de arquitetura é uma versão aprimorada que implanta automaticamente estes novos atributos: data lake, pipelines de ingestão de dados/ML, componentes de visualização, simulador de MDMS/HES e teste de carga aprimorado. O código de exemplo também foi atualizado com as novas funcionalidades.
Como funciona
Esses detalhes técnicos apresentam um diagrama de arquitetura para ilustrar como usar essa solução com eficiência. O diagrama da arquitetura apresenta os principais componentes e suas interações, fornecendo uma visão geral da estrutura e do funcionamento da arquitetura, etapa por etapa.
Pilares do Well-Architected
O diagrama de arquitetura acima exemplifica a criação de uma solução pautada nas melhores práticas do Well-Architected. Para estar totalmente em conformidade com o Well-Architected, é necessário adotar o maior número possível de práticas recomendadas do Well-Architected.
O AWS Glue e o Athena organizam os dados e monitoram o acesso a eles. Você pode analisar ainda mais os dados com painéis, relatórios e notificações no QuickSight e no Amazon Managed Grafana. Você pode acessar esses painéis de qualquer dispositivo e incorporá-los aos seus aplicativos e sites. O AWS CloudFormation gerencia a infraestrutura e a pilha de aplicações, permitindo que você faça alterações e teste a orientação para diferentes casos de uso.
O Catálogo de Dados do AWS Glue tem criptografia habilitada. Todos os metadados que o AWS Glue grava no Amazon S3 são criptografados. Recomendamos a criação de perfis do AWS Identity and Access Management (IAM) usando o princípio de privilégio mínimo, o que significa conceder a quantidade mínima de acesso necessária para que o perfil conclua uma ação específica sob determinadas condições. Isso garantirá o acesso aos dados apenas aos usuários e recursos necessários.
O AWS Glue, o Amazon S3 e o Athena têm tecnologia sem servidor e escalarão a performance do acesso a dados à medida que o volume de dados aumentar. O AWS Glue provisiona, configura e escala os recursos necessários para executar seus trabalhos de integração dos dados. O Athena consulta seus dados sem que você precise configurar e gerenciar servidores ou data warehouses. O Amazon SNS e o Amazon SQS permitem aumentar a ingestão de dados sem interrupções.
Você pode usar esta Orientação com sua própria leitura do medidor e adotá-la conforme suas necessidades. Após a transformação dos seus dados para o formato interno (conforme detalhado no guia de implementação correspondente), os recursos de demonstração e o painel de controle funcionarão de forma transparente.
Esta orientação usa serviços com tecnologia sem servidor, como Lambda, Athena e Kinesis, sempre que possível, para ajudar você a evitar custos iniciais e pagar somente pelos recursos utilizados. Usamos o Amazon EMR de uma forma que não seja sem servidor para controlar e otimizar os nós, tornando-os mais econômicos com base no seu caso de uso.
O S3 Glacier arquiva dados usando armazenamento magnético em vez de memória de estado sólido, ajudando a otimizar o espaço de armazenamento. O Amazon SNS e o Amazon SQS desacoplam as aplicações para evitar que recursos em execução fiquem aguardando carga.
Recursos de implementação
Com sua conta da AWS, um guia detalhado é fornecido para experimentação e uso. Cada etapa da criação das orientações, incluindo implantação, uso e limpeza, é examinada para prepará-las para a implantação.
O código de exemplo é um ponto de partida. Trata-se de uma solução validada pela indústria, prescritiva porém não definitiva, e uma visão detalhada dos bastidores para ajudar você a começar.
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