وصف التحليل الذكي في الوقت الحقيقي ل Microsoft Fabric؟
يوفر حل التحليل الذكي في الوقت الحقيقي من Fabric حلا دفقيا من طرف إلى طرف لتحليل البيانات عالي السرعة عبر خدمة Fabric. تم تحسينه لبيانات السلاسل الزمنية ويدعم التقسيم التلقائي والفهرسة لأي تنسيق بيانات.
يوفر التحليل الذكي في الوقت الحقيقي أداء عاليا للبيانات من أحجام مختلفة، تتراوح بين بضعة غيغابايت إلى عدة بيتابايت. يمكنه التعامل مع البيانات من مصادر مختلفة وبأشكال مختلفة. يمكن استخدام حمل عمل التحليل الذكي في الوقت الحقيقي ل Fabric لحلول مثل IoT وتحليلات السجل في العديد من السيناريوهات بما في ذلك التصنيع والنفط والغاز والسيارات.
فهم التحليل الذكي في الوقت الحقيقي في Microsoft Fabric
التحليل الذكي في الوقت الحقيقي هي خدمة مدارة بالكامل تم تحسينها لتدفق بيانات السلسلة الزمنية. باستخدام التحليل الذكي في الوقت الحقيقي، يمكنك الحصول على أداء متسق يبحث في جميع أنواع البيانات على نطاق واسع، بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المنظمة وشبه المنظمة. بالإضافة إلى ذلك، يتم دمجها مع مجموعة كاملة من قدرات Fabric، والتي تسمح بسير عمل مبسط من تحميل البيانات إلى تصور البيانات.
باستخدام التحليل الذكي في الوقت الحقيقي في Fabric، يمكنك:
- استيعاب البيانات من أي مصدر، بأي تنسيق بيانات.
- قم بتشغيل الاستعلامات التحليلية مباشرة على البيانات الأولية دون الحاجة إلى إنشاء نماذج بيانات معقدة أو إنشاء برامج نصية لتحويل البيانات.
- استيراد البيانات باستخدام الدفق الافتراضي الذي يوفر أداء عاليا وزمن انتقال منخفض وتحليل بيانات عالي النضارة.
- تخضع البيانات المستوردة للتقسيم الافتراضي - كل من التقسيم المستند إلى الوقت والتجزئة والفهرسة الافتراضية.
- العمل مع بنيات البيانات متعددة الاستخدامات والنص المنظم للاستعلام أو شبه المنظم أو المجاني.
- الاستعلام عن البيانات الأولية دون تحويل، مع أداء عال، وقت استجابة منخفض بشكل لا يصدق، واستخدام مجموعة واسعة من عوامل التشغيل المتاحة.
- التحجيم إلى كمية غير محدودة من البيانات، من غيغابايت إلى بيتابايت، مع مقياس غير محدود على الاستعلامات المتزامنة والمستخدمين المتزامنين.
- التكامل بسلاسة مع أحمال العمل والعناصر الأخرى في Microsoft Fabric.
استكشاف عالم البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام مركز الوقت الحقيقي
يعمل مركز الوقت الحقيقي كبوابة للكشف عن تدفق البيانات المتدفقة والتحكم فيها. إنه كتالوج ديناميكي يتضمن:
تصور نتائج تحليلات البيانات باستخدام لوحات المعلومات في الوقت الحقيقي
يمكن تصور رؤى البيانات من خلال مجموعات استعلام KQL ولوحات المعلومات في الوقت الحقيقي وتقارير Power BI، مع انتقال سريع من استيعاب البيانات إلى المرئيات. تلبي هذه المرئيات كلا من المبتدئين والخبراء، ما يسمح لهم بتمثيل بياناتهم كمخططات وجداول بأقل قدر من الترميز. يمكن للمستخدمين استخدام الإشارات المرئية لتصفية نتائج الاستعلام وتجميعها، باستخدام مجموعة شاملة من المرئيات المضمنة. يمكن الوصول إلى نتائج التحليلات في تقارير Power BI ولوحات المعلومات في الوقت الحقيقي، وكلاهما يمكن أن يتضمن تنبيهات استنادا إلى رؤى البيانات.
يمكن أيضا تعيين التنبيهات ضمن مرئيات غير الجدول على لوحات المعلومات في الوقت الحقيقي أثناء وضع التحرير لتوفير إعلامات عند استيفاء حد معين قمت بتعيينه.
يمكن للتنبيهات إعلامك داخل Microsoft Teams أو عن طريق إرسال بريد إلكتروني.
لغة الاستعلام Kusto (KQL)
Kusto Query Language (KQL) هي لغة استعلام تعريفية تستخدم لتحليل واستخراج الرؤى من البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة. تم تصميم KQL خصيصا للبحث في بيانات السجل واسعة النطاق بكفاءة وسرعة، ما يجعلها مناسبة تماما لتحليلات البيانات المستندة إلى السحابة. سنستكشف بعض بناء جملة KQL الأساسي لاحقا في هذه الوحدة النمطية، ولكن في الوقت الحالي، ضع في اعتبارك الفوائد التالية لقدرات KQL في Microsoft Fabric:
- فهو يتيح الكفاءة في استكشاف البيانات وتحليل البيانات من خلال السماح للمستخدمين بالعمل مع مصادر البيانات غير المتجانسة وتصور النتائج بطرق مختلفة.
- وهو يدعم التحليلات القابلة للتكرار من خلال السماح للمستخدمين بإنشاء دفاتر ملاحظات باستخدام Kusto kernel يمكنها التقاط التعليمات البرمجية والنتائج والسياق على التحليل.
- يعمل على تحسين تجربة استكشاف أخطاء DevOps وإصلاحها من خلال السماح للمستخدمين بإنشاء دفاتر تشغيل أو أدلة مبادئ في دفاتر الملاحظات باستخدام نواة Kusto التي يمكنها تفصيل كيفية استكشاف المشكلات وإصلاحها والتخفيف من حدتها باستخدام بيانات تتبع الاستخدام.
- يثري تدفق DevOps من خلال السماح للمستخدمين بإضافة ملفات KQL وملفات دفتر ملاحظات KQL إلى مستودعات Git وتدفقات CI/CD.
- يوفر إرشادات ويساعدك على إنشاء استعلامات البحث من البداية باستخدام محرر KQL الذي يحدد بسرعة الأخطاء المحتملة ويعرض تلميحات حول كيفية حل المشكلات.
- يتيح لك لصق استعلامات طويلة ومعقدة بسرعة مباشرة في المحرر إذا تلقيتها من مصادر أخرى.
- يسمح لك بتصفية بياناتك وتقديمها وتجميعها باستخدام عوامل تشغيل ووظائف مختلفة يسهل قراءتها وتأليفها.