أفكار الحل
تصف هذه المقالة فكرة الحل. يمكن لمهندس السحابة الخاص بك استخدام هذه الإرشادات للمساعدة في تصور المكونات الرئيسية لتنفيذ نموذجي لهذه البنية. استخدم هذه المقالة كنقطة بداية لتصميم حل جيد التصميم يتوافق مع المتطلبات المحددة لحمل العمل الخاص بك.
تقدم هذه المقالة حلا لأتمتة تحليل البيانات والتصور باستخدام الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي). المكونات الأساسية في الحل هي Azure Functions وخدمات Azure الذكاء الاصطناعي وقاعدة بيانات Azure ل MySQL.
بناء الأنظمة
قم بتنزيل ملف Visio لهذه البنية.
تدفق البيانات
- يسمح لك نشاط وظيفة Azure بتشغيل تطبيق Azure Functions في البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية Azure Data Factory. يمكنك إنشاء اتصال خدمة مرتبط واستخدام الخدمة المرتبطة مع نشاط لتحديد دالة Azure التي تريد تنفيذها.
- تأتي البيانات من مصادر مختلفة مثل Azure Storage أو Azure Event Hubs للبيانات عالية الحجم. عندما يتلقى المسار بيانات جديدة، فإنه يقوم بتشغيل Azure Functions App.
- يستدعي تطبيق Azure Functions واجهة برمجة تطبيقات خدمات Azure الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات.
- تقوم Azure الذكاء الاصطناعي services API بإرجاع نتائج التحليل بتنسيق JSON إلى تطبيق Azure Functions.
- يخزن تطبيق Azure Functions البيانات والنتائج من Azure الذكاء الاصطناعي services API في قاعدة بيانات Azure ل MySQL.
- يستخدم Azure التعلم الآلي خوارزميات التعلم الآلي المخصصة لتوفير مزيد من الرؤى حول البيانات.
- يوفر موصل قاعدة بيانات MySQL ل Power BI خيارات لتصور البيانات وتحليلها في Power BI أو تطبيق ويب مخصص.
المكونات
- Data Factory
- الوظائف
- مراكز الأحداث
- Blob Storage
- الخدمات المعرفية
- الخدمة المعرفية للغة
- Azure Database for MySQL
- استوديو التعلم الآلي
- Power BI
البدائل
- يستخدم هذا الحل Azure Functions لمعالجة البيانات كما تم تلقيها. إذا كان هناك كمية كبيرة من البيانات موجودة بالفعل في مصدر البيانات، ففكر في أشكال معالجة الدفعات.
- يوفر Azure Stream Analytics معالجة الأحداث لكميات كبيرة من البيانات المتدفقة السريعة التي تصل في وقت واحد من مصادر متعددة. يدعم Stream Analytics أيضا التكامل مع Power BI.
- لمقارنة هذا الحل بالبدائل، راجع الموارد التالية:
تفاصيل السيناريو
يستخدم المسار التلقائي الخدمات التالية لتحليل البيانات:
- تستخدم خدمات Azure الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي للإجابة على الأسئلة وتحليل المشاعر وترجمة النص.
- يوفر Azure التعلم الآلي أدوات التعلم الآلي للتحليات التنبؤية.
يعمل الحل على أتمتة تسليم تحليل البيانات. يربط الموصل Azure Database for MySQL بأدوات المرئيات مثل Power BI.
تستخدم البنية تطبيق Azure Functions لاستيعاب البيانات من مصادر بيانات متعددة. إنه حل بلا خادم يقدم المزايا التالية:
- صيانة البنية الأساسية: Azure Functions هي خدمة مدارة تسمح للمطورين بالتركيز على العمل المبتكر الذي يوفر قيمة للأعمال.
- قابلية التوسع: توفر Azure Functions موارد الحوسبة عند الطلب، لذلك يتم تغيير حجم مثيلات الدالة حسب الحاجة. مع سقوط الطلبات، تسقط الموارد ومثيلات التطبيق تلقائيا.
حالات الاستخدام المحتملة
هذا الحل مثالي للمؤسسات التي تقوم بتشغيل تحليلات تنبؤية على البيانات من مصادر مختلفة. ومن الأمثلة على ذلك المؤسسات في الصناعات التالية:
- التمويل
- التعليم
- Telecommunications
الاعتبارات
بالنسبة لمعظم الميزات، يبلغ الحد الأقصى لحجم Azure الذكاء الاصطناعي Language API 5120 حرفا لمستند واحد. بالنسبة لجميع الميزات، يبلغ الحد الأقصى لحجم الطلب 1 ميغابايت. لمزيد من المعلومات حول حدود البيانات والمعدلات، راجع حدود الخدمة لخدمة Azure المعرفية للغة.
استخدمت الإصدارات السابقة من هذا الحل واجهة برمجة تطبيقات تحليلات النص لخدمات Azure الذكاء الاصطناعي. تقوم Azure الذكاء الاصطناعي Language الآن بتوحيد ثلاث خدمات لغة فردية في خدمات Azure الذكاء الاصطناعي: Text Analytics وQnA Maker و Language Understanding (LUIS). يمكنك الترحيل بسهولة من واجهة برمجة تطبيقات تحليلات النص إلى واجهة برمجة تطبيقات اللغة الذكاء الاصطناعي Azure. للحصول على الإرشادات، راجع الترحيل إلى أحدث إصدار من خدمة Azure المعرفية للغة.
المساهمون
تحتفظ Microsoft بهذه المقالة. تمت كتابته في الأصل من قبل المساهم التالي.
الكاتب الرئيسي:
- مات كاوين | مهندس حلول سحابي أول
لمشاهدة ملفات تعريف LinkedIn غير العامة، سجل الدخول إلى LinkedIn.
الخطوات التالية
- الوظائف
- نشاط Azure Function في Azure Data Factory
- Data Factory
- مراكز الأحداث
- Blob Storage
- الخدمات المعرفية
- خدمة Azure المعرفية للغة
- Azure Database for MySQL
- التعلم الآلي من Microsoft Azure
- Power BI