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- 在 AWS 上進行電錶資料分析的指引
概觀
本指引可協助公用事業公司從電錶資料管理系統 (MDMS) 或直接從機車端供電系統 (HES) 擷取資料,並將其與其他資料來源結合,包括天氣和地理資訊系統 (GIS) 資料。公用事業公司將能夠透過主動分析以及以人工智慧和機器學習 (AI/ML) 為基礎的預測來偵測電錶和配電電路異常,執行電路平衡,阻止能源盜竊,預測需求,以及增強客戶參與度。
請注意:本指引已更新。架構圖是增強版本,可自動部署下列新功能:資料湖、資料擷取/ML 管道、視覺化元件、MDMS/HES 模擬器,以及增強型負載測試。範例程式碼也已隨著新功能進行了更新。
運作方式
這些技術細節包含一個架構圖,以說明如何有效使用此解決方案。架構圖顯示關鍵元件及其互動,逐步提供架構的結構和功能概述。
Well-Architected 支柱
上方的架構圖是一個考量到 Well-Architected 最佳實務而建立的的解決方案的範例。若要完全實現 Well-Architected,您應該盡可能地多遵循 Well-Architected 的最佳實務。
AWS Glue 和 Athena 會組織資料並監控資料存取。您可以在 QuickSight 和 Amazon Managed Grafana 中使用儀表板、報告和通知進一步分析資料。您可以從任何裝置存取這些儀表板,並將其嵌入您的應用程式和網站中。AWS CloudFormation 管理基礎架構和應用程式堆疊,讓您可以針對不同使用案例進行變更並測試指南。
AWS Glue Data Catalog 已啟用加密功能。AWS Glue 寫入 Amazon S3 的所有中繼資料都經過加密。我們建議您使用最小權限原則來設計 AWS 身分與存取管理 (IAM) 角色,這意味著授與角色所需的最小存取權限,以便在特定條件下完成特定動作。這會將資料存取權僅提供給必要的使用者和資源。
AWS Glue、Amazon S3 和 Athena 均為無伺服器,並且會隨著資料量的增加而擴展資料存取效能。AWS Glue 會佈建、設定和擴展執行資料整合任務所需的資源。Athena 無須設定及管理任何伺服器或資料倉儲,即可查詢您的資料。Amazon SNS 和 Amazon SQS 可讓您在不中斷的情況下增加資料擷取。
您可以將本指南與自己的電錶讀數搭配使用,並根據您的要求採用。將資料轉換為內部資料格式後 (如相關實作指南中所述),示範功能和儀表板會透明地運作。
本指南會盡可能使用無伺服器服務,例如 Lambda、Athena 和 Kinesis,協助您避免前期成本,並且只需為使用的資源付費。我們以非無伺服器方式使用 Amazon EMR 來控制和最佳化節點,使其根據您的使用案例更具成本效益。
S3 Glacier 使用磁帶儲存而非固態記憶體來封存資料,有助於最佳化儲存空間。Amazon SNS 和 Amazon SQS 會將應用程式分離,以避免執行資源等待載入。
實作資源
提供了詳細的指南,以在您的 AWS 賬戶中實驗和使用。建立指南的每個階段 (包括部署、使用和清理) 都經過檢查以準備部署。
範本程式碼是一個起點。它經過了產業驗證、具有規範性但並非明確性,並且可以幫助您開始。
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