IoT 및 예측 유지 관리를 위한 레이크하우스

Databricks 레이크하우스 플랫폼은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 개방형 아키텍처입니다. 이 데모에서는 예측 유지 보수를 위한 IOT 플랫폼을 구축하여 풍력 터빈 팜에서 센서 데이터를 실시간으로 수집하는 방법을 보여줍니다. 레거시 플랫폼에서는 일반적으로 수개월의 노력이 필요한 데이터와 인사이트를 제공할 수 있습니다.

이 데모에서는 엔드 투 엔드 레이크하우스 플랫폼을 다룹니다.

• 스트리밍(센서/ERP)의 외부 시스템에서 데이터를 수집한 다음 안정적이고 유지 관리 및 테스트 가능한 데이터 처리 파이프라인을 구축하기 위한 선언적 ETL 프레임워크인 DLT를 사용하여 변환합니다.
• 수집된 데이터를 보호하여 거버넌스 및 보안 보장
• Databricks SQL과 웨어하우스 엔드포인트를 활용하여 수집된 데이터와 풍력 발전 단지 생산성을 분석하는 대시보드를 구축하세요.
• Databricks AutoML을 사용하여 머신 러닝 모델을 빌드하여 결함이 있는 풍력 터빈을 감지하고 예측 유지 보수를 트리거합니다. 운영
• Databricks Workflows를 사용하여 이러한 모든 단계를 오케스트레이션합니다.

 

데모를 설치하려면 무료 Databricks 워크스페이스 를 다운로드하고 Python 노트북에서 다음 두 명령을 실행합니다

Dbdemos는 워크스페이스에 전체 Databricks 데모를 설치하는 Python 라이브러리입니다. Dbemos는 노트북, DLT 파이프라인, clusters, Databricks SQL 대시보드, 웨어하우스 모델 등을 로드하고 시작합니다. dbdemos 사용 방법보기

 

Dbdemos는 GitHub 프로젝트로 배포됩니다.

자세한 내용은 GitHub README.md 파일을참조하세요. 을 클릭하고 설명서를 따릅니다.
Dbdemos는 있는 그대로 제공됩니다. 라이센스 및 고지사항 보기 자세한 내용은.
Databricks는 dbdemos 및 관련 자산에 대한 공식 지원을 제공하지 않습니다.
문제가 있는 경우 티켓을 열면 데모 팀이 최선을 다해 검토할 것입니다.