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Análise de dados de medidores para serviços públicos
Data de publicação: 17 de setembro de 2024 () Histórico do diagrama
Com essa arquitetura, você pode criar soluções modernas de análise de dados de medidores. Essas soluções melhoram a disponibilidade dos dados do medidor para obter informações operacionais e do cliente. A solução desbloqueia silos de dados usando armazenamentos de dados, análises e AI/ML ferramentas apropriadas. Os casos de uso incluem detecção de anomalias de medidores e circuitos, balanceamento de circuitos, prevenção de roubo de energia e previsão de demanda. Os principais serviços incluem o Amazon Kinesis para streaming, AWS Glue para ETL, Amazon SageMaker AI para ML e Amazon Timestream para armazenamento de séries temporais.
Diagrama de análise de dados do medi
As etapas a seguir descrevem o pipeline de dados e os componentes de análise dessa arquitetura:
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Ingira dados de várias fontes, incluindo sistemas de gerenciamento de dados de medidores (MDMS), sistemas de headend (HES), sistemas de informações do cliente (CIS) e sistemas de informações geográficas (GIS).
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Ingira dados do cliente e do medidor AWS usando abordagens em lote e streaming com base no seu caso de uso. Escolha entre várias ferramentas, como adaptadores personalizados, AWS Lambda para SFTP, AWS Transfer Family AWS Storage Gateway para processamento em lote e Amazon Kinesis e Amazon Simple Queue Service para streaming de dados.
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Armazene e analise dados de medidores de forma eficiente usando o Amazon Timestream, um serviço de banco de dados de séries temporais. Potencialize painéis quase em tempo real e análises de séries temporais para aplicativos de missão crítica.
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Automatize os processos de extração, transformação e carregamento (ETL) com AWS Glue, incluindo transformação de arquivos, desduplicação e processamento de valor agregado, como executar processos de validação, estimativa e edição de dados do medidor (VEE) e criar determinantes de faturamento. Use o Amazon S3 Glacier como armazenamento de baixo custo para cópias de arquivamento e conformidade de retenção. Armazene conjuntos de dados finais selecionados em um bucket do Amazon Simple Storage Service como a única fonte confiável do data lake para análises posteriores e trabalhos de ML. Use AWS Glue para automatizar a descoberta do esquema de dados e a marcação de metadados.
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Consulte petabytes de dados estruturados e semiestruturados ou séries temporais em seu data warehouse e data lake usando SQL padrão com o Amazon Redshift. Execute análises complexas com o Amazon EMR e execute consultas de descoberta de dados em seu lago e armazém com o Amazon Athena.
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Use a SageMaker IA para detectar anomalias da rede, prever o uso de energia e prever falhas de equipamentos. Use a integração com o Amazon Bedrock para conversar com os dados do seu medidor.
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Crie e publique painéis interativos que incluam AI/ML insights com o Amazon Quick Sight ou o Amazon Managed Service for Grafana. Acesse painéis de qualquer dispositivo e incorpore-os em seus aplicativos e sites. Comunique-se proativamente com os clientes usando o Amazon Pinpoint para medir o engajamento do cliente em vários canais, incluindo e-mail, SMS e notificações push móveis. Crie segmentos-alvo de clientes e campanhas personalizadas usando análises e resultados de ML com o Amazon Pinpoint.
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Use serviços AWS de segurança, identidade e conformidade para manter seus dados seguros e protegidos.
Outras fontes de leitura
Para obter mais informações, consulte os recursos a seguir:
Histórico do diagrama
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| Alteração | Descrição | Data |
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Publicação inicial | Diagrama de arquitetura de referência publicado pela primeira vez. | 17 de setembro de 2024 |
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