Megoldási ötletek
Ez a cikk egy megoldási ötlet. Ha azt szeretné, hogy további információkkal bővítsük a tartalmat, például a lehetséges használati eseteket, alternatív szolgáltatásokat, megvalósítási szempontokat vagy díjszabási útmutatást, a GitHub visszajelzésével tudassa velünk.
Ez a cikk egy megoldást mutat be az adatelemzés és a vizualizáció mesterséges intelligencia (AI) használatával történő automatizálására. A megoldás fő összetevői az Azure Functions, az Azure Cognitive Services és az Azure Database for MySQL.
Felépítés
Töltse le az architektúra Visio-fájlját.
Adatfolyam
- Az Azure-függvénytevékenységek lehetővé teszik egy Azure Functions-alkalmazás elindítását az Azure Data Factory-folyamatban. Hozzon létre egy társított szolgáltatáskapcsolatot, és használja a társított szolgáltatást egy tevékenységgel a végrehajtani kívánt Azure-függvény megadásához.
- Az adatok különböző forrásokból származnak, például az Azure Storage-ból vagy az Azure Event Hubsból a nagy mennyiségű adatokhoz. Amikor a folyamat új adatokat fogad, aktiválja az Azure Functions-alkalmazást.
- Az Azure Functions-alkalmazás meghívja a Cognitive Services API-t az adatok elemzéséhez.
- A Cognitive Services API JSON formátumban adja vissza az elemzés eredményeit az Azure Functions Alkalmazásnak.
- Az Azure Functions alkalmazás a Cognitive Services API-ból származó adatokat és eredményeket az Azure Database for MySQL-ben tárolja.
- Az Azure Machine Tanulás egyéni gépi tanulási algoritmusokkal biztosít további betekintést az adatokba.
- A Power BI-hoz készült MySQL-adatbázis-összekötő lehetővé teszi az adatvizualizációt és -elemzést a Power BI-ban vagy egy egyéni webalkalmazásban.
Összetevők
- Data Factory
- Functions
- Event Hubs
- Blob Storage
- Cognitive Services
- Cognitive Service for Language
- Azure Database for MySQL
- Machine Tanulás Studio
- Power BI
Alternatívák
- Ez a megoldás az Azure Functions használatával dolgozza fel az adatokat a beérkezett adatok alapján. Ha már nagy mennyiségű adat található az adatforrásban, fontolja meg a kötegelt feldolgozás formáit.
- Az Azure Stream Analytics nagy mennyiségű gyors streamelési adat eseményfeldolgozását biztosítja, amelyek egyszerre érkeznek több forrásból. A Stream Analytics a Power BI-val való integrációt is támogatja.
- A megoldás alternatív megoldásokkal való összehasonlításához tekintse meg a következő erőforrásokat:
Forgatókönyv részletei
Az automatizált folyamat az alábbi szolgáltatásokat használja az adatok elemzéséhez:
- A Cognitive Services mesterséges intelligenciát használ a kérdések megválaszolására, a hangulatelemzésre és a szövegfordításra.
- Az Azure Machine Tanulás gépi tanulási eszközöket biztosít a prediktív elemzéshez.
A megoldás automatizálja az adatelemzést. Egy összekötő összekapcsolja az Azure Database for MySQL-t olyan vizualizációs eszközökkel, mint a Power BI.
Az architektúra egy Azure Functions-alkalmazással tölt be adatokat több adatforrásból. Ez egy kiszolgáló nélküli megoldás, amely a következő előnyöket kínálja:
- Infrastruktúra-karbantartás: Az Azure Functions egy felügyelt szolgáltatás, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy olyan innovatív munkára összpontosítsanak, amely értéket teremt a vállalat számára.
- Méretezhetőség: Az Azure Functions igény szerint biztosít számítási erőforrásokat, így a függvénypéldányok igény szerint méretezhetőek. A kérelmek esése esetén az erőforrások és az alkalmazáspéldányok automatikusan lemorzsolódnak.
Lehetséges használati esetek
Ez a megoldás ideális olyan szervezetek számára, amelyek prediktív elemzést futtatnak különböző forrásokból származó adatokon. Ilyenek például a következő iparágakban tevékenykedő szervezetek:
- Pénzügy
- Végzettség
- Távközlés
Megfontolások
A legtöbb funkció esetében a Cognitive Service for Language API legfeljebb 5120 karakter hosszúságú egyetlen dokumentumhoz. Az összes funkció esetében a kérelmek maximális mérete 1 MB. Az adatokkal és a sebességkorlátokkal kapcsolatos további információkért tekintse meg az Azure Cognitive Service for Language szolgáltatáskorlátait.
A megoldás korábbi verziói a Cognitive Services Text Analytics API-t használták. Az Azure Cognitive Service for Language mostantól három különálló nyelvi szolgáltatást egyesít a Cognitive Servicesben: Text Analytics, QnA Maker és Language Understanding (LUIS). A Text Analytics API-ból egyszerűen migrálhat a Cognitive Service for Language API-ba. Útmutatásért lásd : Migrálás az Azure Cognitive Service for Language legújabb verziójára.
Közreműködők
Ezt a cikket a Microsoft tartja karban. Eredetileg a következő közreműködő írta.
Fő szerző:
- Matt Cowen | Vezető felhőmegoldás-tervező
A nem nyilvános LinkedIn-profilok megtekintéséhez jelentkezzen be a LinkedInbe.
Következő lépések
- Functions
- Azure-függvénytevékenység az Azure Data Factoryben
- Data Factory
- Event Hubs
- Blob Storage
- Cognitive Services
- Azure Cognitive Service for Language
- Azure Database for MySQL
- Azure Machine Learning
- Power BI
Kapcsolódó erőforrások
A következő megoldási ötletek az Azure Database for MySQL-t jellemzik: