時系列グラフ分析

時系列データ分析によるインサイトの取得

IoTのデータがユーティリティ会社圧迫

IoTのセンサーデータの分析は、2023年までにセルラー方式のIoT接続数が35億を超えるなど、急速な成長が見込まれています。2018年では、エグゼクティブの90%がIoTの導入に注目90%  iしており、世界のテクノロジーのIoTへの投資は、2022年までに1兆2000ドルを超えると予測されています。基本的な監視の範囲を超えるために、すべての組織は、投資からビジネス収益を得るために、大量のセンサーとその他の時系列データを適時に分析する方法を考え出さなければなりません。

急増するIoTへの投資

時系列データ分析にTigerGraphのグラフデータベースを活用する理由は?

グラフ分析による送電網データのリアルタイムの処理

IoTのデータの時間分析からインサイトを明らかに

メーターの検針やスマートメーターから送電網センサーに至るまで、さまざまな情報が絶えず流れており、ユーティリティ会社は、IoTのデータであふれています。送電網のバランスを図るには、複数のレベルの電力インフラからの信号を統合し、複雑な線型方程式で需要と供給を適合させる必要があります。これは、時系列データで極限まで解析されるディープリンク分析です。

ユーティリティ会社はグラフ分析を使用して、電力潮流の監視および分析を行い、ボトルネックを見つけ出し、送電網のパフォーマンス問題について担当者に警告を発することができます。TigerGraphを利用することで、すべての送電網のIoTセンサーデータをリアルタイムで処理できます。これによってオペレーターは急激な需要の増加や供給の低下に即座に対応できるため、運用のリスクとコストを削減しつつ、信頼性、効率、およびカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。

モノのインターネット (IoT)のデータから得られたインサイトを利用しリソースを最適化

仮想化によってビジネスの状況が変化し、コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングクリソースはプールされるようになりました。管理者は、柔軟にリソースを共有し、複数のアプリケーション、サービス、ビジネスユニットのワードロードを導入することができます。データセンターでは、インターネット・オブ・シングスのセンサーを利用して、各ネットワークリソースの状態を監視することが増えています。

The temporal data from hundreds of thousands of sensors is analyzed by TigerGraph in real-time to detect when a resource such as a storage array, server, network switch or router shows the signs of wear, requires maintenance or is nearing its peak capacity. Utility companies can also determine which workloads are affected and how to minimize the impact using TigerGraph.

IoTデータを利用したリソースの最適化