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公用事业的仪表数据分析 - 公用事业的仪表数据分析
仪表数据分析图延伸阅读图表历史

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

公用事业的仪表数据分析

发布日期：2024 年 9 月 17 日 (图表历史)

借助这种架构，您可以构建现代化的电表数据分析解决方案。这些解决方案提高了仪表数据的可用性，以获取运营和客户见解。该解决方案通过使用适当的数据存储、分析和 AI/ML 工具来解锁数据孤岛。用例包括仪表和电路异常检测、电路平衡、能量防盗和需求预测。主要服务包括用于流式传输、ETL 的亚马逊 Kinesis、AWS Glue用于机器学习的亚马逊 SageMaker AI 和用于时间序列存储的亚马逊 Timestream 。

仪表数据分析图

参考架构图显示了如何使用亚马逊 Kinesis、、A SageMaker I AWS Glue、亚马逊 Timestream 和亚马逊 Bedrock 为公用事业构建仪表数据分析。

以下步骤描述了该架构的数据管道和分析组件：

  1. 从各种来源摄取数据，包括仪表数据管理系统 (MDMS)、前端系统 (HES)、客户信息系统 (CIS) 和地理信息系统 (GIS)。

  2. 根据您的用例，使用批处理和流式方法将 AWS 客户和仪表数据采集到。有多种工具可供选择，例如AWS Lambda用于自定义适配器、AWS Transfer Family SFTP、AWS Storage Gateway用于批处理以及用于流式数据的亚马逊 Kinesis 和亚马逊简单队列服务。

  3. 使用时间序列数据库服务 Amazon Timestream 高效地存储和分析仪表数据。为关键任务应用程序提供近乎实时的仪表板和时间序列分析。

  4. 使用文件转换、重复数据删除和增值处理（例如运行仪表数据验证 AWS Glue、估算和编辑 (VEE) 流程以及创建计费决定因素）来自动执行提取、转换和加载 (ETL) 流程。使用 Amazon S3 Glacier 作为低成本存储，实现档案副本和保留合规性。将最终精选的数据集存储在 Amazon 简单存储服务存储桶中，作为下游分析和机器学习工作的数据湖单一事实来源。 AWS Glue 用于自动发现数据架构和元数据标记。

  5. 使用标准 SQL 和 Amazon Redshift 在您的数据仓库和数据湖中查询 PB 级的结构化和半结构化数据或时间序列。https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/使用 Amazon EMR 执行复杂分析，使用 A mazon Ath ena 对您的湖泊和仓库运行数据发现查询。

  6. 使用 SageMaker AI 检测电网异常、预测能源使用情况和预测设备故障。使用 Amazon Bedrock 集成来与您的仪表数据聊天。

  7. 使用亚马逊 Quick Sight 或亚马逊托管服务创建和发布包含 AI/ML 见解的交互式仪表板Grafana。从任何设备访问仪表板并将其嵌入到您的应用程序和网站中。使用 Amazon Pinpoint 通过电子邮件、短信和移动推送通知等多种渠道衡量客户参与度，主动与客户沟通。通过使用 Amazon Pinpoint 的分析和机器学习输出，创建个性化的客户目标细分和营销活动。

  8. 使用 AWS 安全、身份和合规服务来确保您的数据安全可靠。

延伸阅读

有关更多信息，请参阅以下资源：

图表历史

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变更说明日期

初次发布

参考架构图首次发布。

2024 年 9 月 17 日

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