Lakehouse für IoT und vorausschauende Wartung

Die Databricks Lakehouse-Plattform ist eine offene Architektur, die die besten Elemente von Data Lake und Data Warehouse kombiniert. In dieser Demo zeigen wir Ihnen, wie Sie eine IOT-Plattform für vorausschauende Wartung aufbauen und dabei Sensordaten aus unserem Windkraftpark in Echtzeit erfassen. Wir sind in der Lage, je nach Kontext Daten und Einblicke, Erkenntnisse, Informationen, Daten, Statistiken usw. bereitzustellen, die auf älteren Plattformen normalerweise Monate dauern würden.

Diese Demo deckt die End-to-End-Lakehouse-Plattform ab:

• Nehmen Sie Daten von externen Systemen im Streaming (Sensoren/ERP) auf und transformieren Sie sie dann mit Delta Live Tables (DLT), einem deklarativen ETL-Framework zum Aufbau einer zuverlässigen, wartbaren und testbaren Datenverarbeitungs Pipeline
• Sichern Sie Ihre aufgenommenen Daten, um Governance und Sicherheit zu gewährleisten
• Nutzen Sie Databricks SQL und die Warehouse-Endpunkte, um ein Dashboard zur Analyse der aufgenommenen Daten und unserer Windparkproduktivität zu erstellen
• Erstellen Sie ein Machine-Learning-Modell, ein ML-Modell mit Databricks AutoML, um fehlerhafte Windkraftanlagen zu erkennen und eine vorausschauende Wartung auszulösen
• Orchestrieren Sie alle diese Schritte mit Databricks Workflows

Um die Demo zu installieren, besorgen Sie sich einen kostenlosen Databricks-Arbeitsbereich und führen Sie die folgenden zwei Befehle in einem Python-Notizbuch aus

%pip dbdemos installieren

import dbdemos dbdemos.install('Lakehouse-iot-platform')

Dbdemos ist eine Python-Bibliothek, die vollständige Databricks-Demos in Ihren Arbeitsbereichen installiert. Dbemos lädt und startet Notebook, Delta Live Tables Pipeline, clusters, Databricks SQL-Dashboards, Warehouse-Modelle … Sehen Sie , wie Sie dbdemos verwenden

Dbdemos wird als GitHub-Projekt verteilt.

Weitere Informationen finden Sie in der GitHub- Datei README.md und in der Dokumentation.
Dbdemos wird unverändert bereitgestellt.Weitere finden Siein der Lizenz und  im Hinweis Information.
Databricks bietet keinen offiziellen Support für dbdemos und das zugehörige Asset (Vermögenswert).
Bei Problemen öffnen Sie bitte ein Ticket und das Demo-Team wird nach bestem Wissen und Gewissen einen Blick darauf werfen.