Databricks レイクハウスプラットフォームは、データレイクとデータウェアハウスの優れた要素を組み合わせたオープンアーキテクチャです。 このデモでは、風力タービンファームからセンサーデータをリアルタイムで取り込む予知保全のためのIOTプラットフォームを構築する方法を紹介します。 従来のプラットフォームでは通常数か月かかるデータや知見を提供できるようになります。

このデモでは、エンドツーエンドのレイクハウスプラットフォームについて説明します。

• 外部システムからストリーミング(センサー/ERP)でデータを取り込み、信頼性、保守性、テスト性に優れたデータ処理パイプラインを構築するための宣言型ETLフレームワークであるDelta Live Tables(DLT)を使用して変換します
• 取り込んだデータを保護して、ガバナンスとセキュリティを確保します
• Databricks SQL とウェアハウス エンドポイントを活用してダッシュボードを構築し、取り込まれたデータと風力発電所の生産性を分析します
• Databricks AutoML を使用して機械学習モデルを構築し、風力タービンの故障を検出し、予知保全操作をトリガーする
• これらすべてのステップを Databricks ワークフローで調整する

デモをインストールするには、 無料の Databricks ワークスペース を入手し、Python ノートブックで次の 2 つのコマンドを実行します

dbdemos のインストール%pip

dbdemos のインポート
dbdemos.install('レイクハウス-iot-platform')

Dbdemos は、ワークスペースに完全な Databricks デモをインストールする Python ライブラリです。 Dbemos は、ノートブック、Delta Live Tables パイプライン、クラスター、Databricks SQL ダッシュボード、ウェアハウス モデルを読み込んで開始します。dbdemos の使用方法を見る

Dbdemos は GitHub プロジェクトとして配布されます。

詳細については、GitHub README.md ファイルをご覧くださいをクリックし、ドキュメントに従ってください。
Dbdemos はそのまま提供されます。ライセンスと通知を参照してください詳細については。
Databricks では、dbdemos および関連する資産に対する公式サポートは提供されていません。
問題がある場合は、チケットを開いていただければ、デモチームがベストエフォート方式を確認します。