馬智連線裝置、其它 m2m 資產和人員，以便在業務和操作中更好地利用資料。
連線 iot 裝置
將所有裝置連線到雲，從這些裝置接收大規模資料，以及管理這些裝置的授權和限制。
在將裝置連線到雲和處理裝置的聚合事件流時，互聯裝置的快速增長以及平台和協議的不一致會引起巨大挑戰。平台預配容量以處理來自數百萬裝置的事件，同時支援 amqp 和 http 協議，保護每台裝置的事件順序。
實時監視
將裝置連線到雲並接收事件資料時，監視此資料流，以獲得對業務的見解、促進效率提公升及精簡業務流程。
每秒分析數百萬事件，以及快速開發和部署實時監視解決方案，從基礎結構中的裝置和感測器傳送的資料獲得可操作的建議。
可擴充套件高併發的事件處理：azure iot 中心可擴充套件為數百萬個同時連線的裝置，以及每秒數百萬個事件。
基於事件的裝置資料處理：事件處理器引擎在熱路徑上可以處理裝置事件，也可以將它們儲存在冷路徑上以供分析。iot 中心可保留最多 7 天的事件資料，以保證可靠的處理並消減負載峰值。
可靠的雲到裝置訊息傳送：後端使用 iot 中心將訊息傳送到單個裝置（含至少一次的傳遞保證）。每條訊息都有單獨的生存時間設定，且後端可以請求傳遞和過期回執。這可確保完全了解雲到裝置訊息的生命週期。
儲存和分析檔案和快取的感測器資料：裝置使用 sas uri 將 iot 中心託管的檔案上載到 azure 儲存空間。當檔案到達雲時，iot 中心可以生成通知，使後端處理這些檔案。
允許應用程式處理負載分布可變的事件
跨平台連線數百萬台裝置
雲中的事件實時流式處理引擎，可實時快速開發，對現有資料屬性進行深入了解。
實現快速開發
執行實時分析
實現任務可靠性和擴充套件能力
可縮放的大規模移動推送通知引擎，可快速將數百萬條訊息推送至多種平台（ios, android, wp等）
支援任何後端系統
通過動態標籤推送至不同使用者群
使用模板輕鬆實現本地化
針對大規模環境設計
提供開發簡單、功能強大、可靈活擴充套件、基於託管雲服務的**分析方案
現屬於cortana智慧型套件
機器學習步驟
匯入資料至平台
探索和視覺化資料
生成和選擇特性
建立和訓練機器學習模型
部署和使用模型
iot中心建立結果
共享訪問策略
machine learning studio: 建立**模型
選擇分析方案
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