Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Real-Time Интеллектуальные и аналогичные решения Azure помогают организациям обрабатывать данные, критически важные для времени. Эти источники генерируют зависящие от времени, сложные точки данных, события и сигналы. Данные могут поступать из таких источников, как данные с датчиков из физических ресурсов, таких как заводы, транспортные средства, башни и устройства IoT Edge; потоки отслеживания измененных данных (CDC) из баз данных, которые обслуживают веб-приложения и мобильные приложения для клиентов; и журналы из локальной и облачной инфраструктуры и приложений. Эти потоки данных помогают организациям закрыть цикл цифровых отзывов, узнать больше о том, как клиенты используют свои физические и цифровые активы, а также повышать предоставляемую ценность, чтобы оставаться конкурентоспособными.
Чтобы получить это значение, организации создают архитектуры потоковой передачи данных в режиме реального времени, использующие облачные и локальные службы данных для сбора, транспорта и преобразования. Эти архитектуры часто используют такие продукты, как Центры событий Azure, Сетка событий Azure, Apache Kafka, Amazon Kinesis, ОЧЕРЕДИ СООБЩЕНИЙ IBM и Google Pub/Sub. По мере поступления данных в облако он проходит этапы обработки и преобразования — горячие, теплые и холодные пути, прежде чем приземляться в хранилищах данных, таких как Azure Data Explorer, Azure Synapse Analytics и Azure Data Lake Store 2-го поколения. После обработки эти данные готовы к аналитике и приложениям ИИ и могут отображаться в таких средствах, как Power BI, Grafana, веб-приложения или мобильные приложения и конечные точки API.
Real-Time Аналитика в Fabric предоставляет организациям различные способы реализации расширенной аналитики для потоковых данных. Microsoft Azure позволяет профессиональным разработчикам разрабатывать и создавать архитектуры, которые нуждаются в глубокой интеграции с другими службами Azure, комплексной автоматизацией и унифицированным развертыванием. Real-Time Аналитика в Microsoft Fabric позволяет бизнес-пользователям и разработчикам граждан находить потоки данных в своей организации и создавать решения аналитики. Интеграция платформы Real-Time Intelligence с Центрами событий Azure, Сеткой событий Azure и Azure Data Explorer расширяет Azure-архитектуры в Microsoft Fabric и способствует созданию новых решений с использованием существующих или новых источников данных. На следующей схеме показана архитектура решения платформы Azure как услуга (PaaS) и архитектура решения аналитики Real-Time для аналитики телеметрии в производственных и автомобильных организациях.
Подробнее об аналитике в реальном времени см. в статье Что такое аналитика в реальном времени в Fabric?
В прошлом организации потратили много бюджета, времени и ресурсов для разработки, интеграции, развертывания и управления отключенными облачными или локальными продуктами и изолированными решениями. Такой подход привел к сложным архитектурам, которые трудно работать и поддерживать. Многие организации стесняются инвестировать из-за этой сложности или потому, что затраты кажутся слишком высокими для возврата. Тем не менее, пользователи постоянно хотят получать бизнес-информацию в режиме реального времени из немедленных и подробных данных.
Аналитика в реальном времени меняет этот подход, используя возможности реального времени в Fabric, поэтому вы сразу же получаете ценные практические выводы из своих собственных и сторонних данных. С помощью Real-Time Intelligence вы получите:
- Комплексное предложение SaaS: решение, которое помогает находить аналитические сведения из данных, чувствительных к времени, чтобы вы могли поглощать, обрабатывать, запрашивать, визуализировать и действовать в режиме реального времени.
- Централизованный концентратор для динамических данных: единое место для всех данных событий в движении, что упрощает прием, хранение и курирование подробных данных из всей организации через центр Real-Time.
- Быстрая разработка решений: позвольте участникам команды получить больше знаний от данных и быстро создавать решения для роста бизнеса.
- Аналитические сведения, предоставляемые ИИ в режиме реального времени: масштабирование ручного мониторинга и запуск действий с готовыми к использованию, автоматизированными функциями, которые находят скрытые шаблоны и используют экосистему Майкрософт для перемещения бизнеса вперед.
В этой статье описываются основные рекомендации по выбору оптимальной архитектуры реализации для вариантов использования потоковой передачи:
Всего
| Возможность | Решение на основе PaaS в Azure | Решение аналитики в режиме реального времени |
|---|---|---|
| Интеграция служб | Зависит от совместимости интеграции между службами в архитектуре. | Интеграция с одним щелчком на каждом шаге: прием, обработка, анализ, визуализация и действие. |
| Опыт профессиональной и гражданской разработки | Более подходит для разработчиков pro. | Разработчики Pro, разработчики граждан и бизнес-пользователи могут сосуществовать. |
| Низкий код/No-code | Доступно только для преобразования в Azure Stream Analytics и создания оповещений с помощью Logic Apps или Power Automate. Для комплексной реализации требуется профессиональная разработка. | Вы можете создавать комплексные решения от приема, анализа, преобразования и визуализации до действий. |
| Модель потребления | Модель оценки, зависящей от услуги, потребления и выставления счетов. | Модель потребления и выставления счетов в единицах емкости Uniform Fabric. |
Прием и обработка
| Возможность | Решение на основе PaaS в Azure | Решение аналитики в режиме реального времени |
|---|---|---|
| Соединители Multicloud | Azure Stream Analytics подключается к Confluent Kafka. Нет соединителей для чтения данных из Amazon Kinesis или Google Pub/Sub. | Встроенная интеграция для Confluent Kafka, Amazon Kinesis и Google Pub/Sub. |
| Поддержка потоков CDC | Требуется развертывание других служб, таких как Debezium. | Встроенная интеграция для Azure Cosmos DB, PostgreSQL, Базы данных MySQL и Azure SQL. |
| Поддержка протоколов | Центры событий Azure, AMQP, Kafka и MQTT. | Центры событий Azure, AMQP и Kafka. |
Анализ и преобразование
| Возможность | Решение на основе PaaS в Azure | Решение аналитики в режиме реального времени |
|---|---|---|
| Профилирование данных | Недоступно | Представление профилирования данных в таблицах в режиме реального времени отображает готовые к использованию гистограммы и минимально-максимальные диапазоны для каждого столбца. |
| Моделирование цифровых двойников | Azure Digital Twins (Цифровые Двойники Azure) | Построитель цифровых двойников (предварительная версия) |
| Визуальное исследование данных | Недоступно | Перетащите функции для визуального анализа данных в режиме реального времени. |
| Опыт Copilot | Добавьте кластер Azure Data Explorer в качестве источника в наборе запросов KQL Fabric для использования возможностей Copilot. | Доступно по умолчанию |
| Встроенные модели машинного обучения | Доступны модели обнаружения аномалий и прогнозирования. Для развертывания моделей обнаружения аномалий и прогнозирования требуется профессиональная разработка. | Доступны модели обнаружения аномалий и прогнозирования. Бизнес-пользователи также могут применять модели обнаружения аномалий к входящим потоковым данным. |
| Визуализация (Майкрософт) | Панели мониторинга Power BI, Azure Data Explorer | Встроенная интеграция с Power BI и панелью мониторинга в режиме реального времени |
| Визуализация (сторонняя сторона) | Grafana, Kibana, Matlab | Grafana, Kibana и Matlab также можно интегрировать с Eventhouse. |
Действие
| Возможность | Решение на основе PaaS в Azure | Решение аналитики в режиме реального времени |
|---|---|---|
| Управление бизнес-действиями из аналитических сведений | Требуются Azure Logic Apps, Power Automate, Функции Azure или оповещения в Azure Monitor. | Доступно в Fabric с помощью элементов Активации Fabric со встроенной интеграцией с семантическими моделями Power BI, Eventstream и KQL-запросами, используя наборы запросов KQL или панели мониторинга Real-Time. |
| Реактивные системные события | Недоступно | Встроенные события, опубликованные через хаб Real-Time. Используйте элементы активатора для автоматизации процессов данных, таких как конвейеры и записные книжки. |
| Семантические модели в режиме реального времени | Недоступно или решение с упором на код с использованием Logic Apps или Функции Azure | Недоступно |
| Встроенный ИИ | Недоступно | Недоступно |
| Назначения уведомлений | Зависит от портфеля соединителей службы. | Коннекторы Microsoft Teams, Microsoft Outlook и Power Automate. |
Каталог
| Возможность | Решение на основе PaaS в Azure | Решение аналитики в режиме реального времени |
|---|---|---|
| Унифицированный каталог потоков данных | Недоступно | Узел реального времени — потоки данных, созданные пользователями — Существующие потоки из источников Майкрософт — системные потоки событий Fabric |
| Обнаружение потоков данных Майкрософт | Недоступно | Центр аналитики в режиме реального времени находит потоки данных в клиенте Azure. |
| Сбор и реагирование на события в хранилище Azure | Разверните службу "Сетка событий Azure", чтобы работать с событиями в службе хранилища Azure. | Доступны триггеры на основе событий для хранилища Blob в Azure. |
| Фиксация и обработка событий в Fabric | Не применимо | Собственный код в Fabric |