lakehouse pour IoT et la maintenance prédictive

La maison de lac Databricks Plateforme est une architecture ouverte qui combine les meilleurs éléments de data lake et data warehouse. Dans cette démonstration, nous vous montrerons comment construire une plateforme IOT pour la maintenance prédictive, en ingérant les données des capteurs de notre parc d'éoliennes en temps réel. Nous serons en mesure de fournir des données et de consulter le site insight, ce qui nécessiterait des mois d'efforts sur les plates-formes existantes.

Cette démonstration couvre la Plateforme lakehouse de bout en bout :

• Intégrer des données provenant de systèmes externes dans streaming (capteurs/ERP) et les transformer à l'aide de Delta Live Tables (DLT), un cadre ETL déclaratif pour construire un traitement de données fiable, maintenable et testable. pipeline
• Sécuriser les données ingérées pour garantir la gouvernance et la sécurité
• Utiliser Databricks SQL et les points d'accès à l'entrepôt pour construire un tableau de bord permettant d'analyser les données ingérées et la productivité de notre parc éolien.
• Construire un Modèle de machine learning avec Databricks Machine Learning automatisé pour détecter les éoliennes défectueuses et déclencher une maintenance prédictive Opérations
• Orchestrer toutes ces étapes avec Databricks Workflows

 

Pour installer la démo, obtenez un Espace de travail Databricks gratuit et exécutez les deux commandes suivantes dans un Python Notebook

Dbdemos est une bibliothèque Python qui installe des démos complètes de Databricks dans votre Espace de travail. Dbemos chargera et démarrera Notebook, Delta Live Tables pipeline, les clusters, Databricks SQL les tableaux de bord, les modèles d'entrepôt ... Voir comment utiliser dbdemos

 

Dbdemos est distribué en tant que projet GitHub.

Pour plus de détails, veuillez consulter le fichier README.md deGitHub et suivre la documentation.
Dbdemos est fourni tel quel. Voir la licence et l'avis pour plus de détails information.
Databricks n'offre pas de support officiel pour dbdemos et les produits associés asset.
Pour tout problème, veuillez ouvrir un ticket et l'équipe de démo y jettera un coup d'oeil sur la base du meilleur effort possible .