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App intelligenti con Database di Azure per MySQL

Servizio app di Azure
Servizi di intelligenza artificiale di Azure
Database di Azure per MySQL
Azure Machine Learning
Power BI

Idee per le soluzioni

Questo articolo descrive un'idea di soluzione. L'architetto cloud può usare queste linee guida per visualizzare i componenti principali per un'implementazione tipica di questa architettura. Usare questo articolo come punto di partenza per progettare una soluzione ben progettata in linea con i requisiti specifici del carico di lavoro.

Questo articolo presenta una soluzione per automatizzare l'analisi e la visualizzazione dei dati usando l'intelligenza artificiale. I componenti principali della soluzione sono Funzioni di Azure, Servizi cognitivi di Azure e Database di Azure per MySQL.

Architettura

Diagramma dell'architettura che mostra il flusso di dati di un'applicazione intelligente usando Database di Azure per MySQL.

Scaricare un file di Visio di questa architettura.

Flusso di dati

  1. Un'attività di Funzione di Azure consente di attivare un'app Funzioni di Azure nella pipeline di Azure Data Factory. Si crea una connessione al servizio collegato e si usa il servizio collegato con un'attività per specificare la funzione di Azure da eseguire.
  2. I dati provengono da diverse origini, ad esempio Archiviazione di Azure o Hub eventi di Azure per i dati con volumi elevati. Quando la pipeline riceve nuovi dati, attiva l'app Funzioni di Azure.
  3. L'app Funzioni di Azure chiama l'API Servizi cognitivi per analizzare i dati.
  4. L'API Servizi cognitivi restituisce i risultati dell'analisi in formato JSON all'app Funzioni di Azure.
  5. L'app Funzioni di Azure archivia i dati e i risultati dell'API Servizi cognitivi in Database di Azure per MySQL.
  6. Azure Machine Learning usa algoritmi di Machine Learning personalizzati per fornire ulteriori informazioni sui dati.
  7. Il connettore di database MySQL per Power BI offre opzioni per la visualizzazione e l'analisi dei dati in Power BI o in un'applicazione Web personalizzata.

Componenti

Alternative

Dettagli dello scenario

La pipeline automatizzata usa i servizi seguenti per analizzare i dati:

  • Servizi cognitivi usa l'intelligenza artificiale per la risposta alle domande, l'analisi del sentiment e la traduzione testuale.
  • Azure Machine Learning fornisce strumenti di Machine Learning per l'analisi predittiva.

La soluzione automatizza il recapito dell'analisi dei dati. Un connettore collega Database di Azure per MySQL con strumenti di visualizzazione come Power BI.

L'architettura usa un'app Funzioni di Azure per inserire dati da più origini dati. Si tratta di una soluzione serverless che offre i vantaggi seguenti:

  • Manutenzione dell'infrastruttura: Funzioni di Azure è un servizio gestito che consente agli sviluppatori di concentrarsi sul lavoro innovativo che offre valore all'azienda.
  • Scalabilità: Funzioni di Azure fornisce risorse di calcolo su richiesta, quindi le istanze di funzione vengono ridimensionate in base alle esigenze. Man mano che le richieste cadono, le risorse e le istanze dell'applicazione vengono disattivate automaticamente.

Potenziali casi d'uso

Questa soluzione è ideale per le organizzazioni che eseguono analisi predittive sui dati di varie origini. Gli esempi includono le organizzazioni nei settori seguenti:

  • Dati finanziari
  • Education
  • Telecomunicazioni

Considerazioni

  • Per la maggior parte delle funzionalità, l'API Servizi cognitivi per la lingua ha una dimensione massima di 5120 caratteri per un singolo documento. Per tutte le funzionalità, la dimensione massima della richiesta è 1 MB. Per altre informazioni sui limiti di dati e velocità, vedere Limiti del servizio per Il servizio cognitivo di Azure per la lingua.

  • Le versioni precedenti di questa soluzione usavano l'API Analisi del testo Servizi cognitivi. Il servizio cognitivo di Azure per il linguaggio ora unifica tre singoli servizi linguistici in Servizi cognitivi: Analisi del testo, QnA Maker e Language Understanding (LUIS). È possibile eseguire facilmente la migrazione dall'API Analisi del testo all'API Servizi cognitivi per il linguaggio. Per istruzioni, vedere Eseguire la migrazione alla versione più recente di Servizi cognitivi di Azure per il linguaggio.

Collaboratori

Questo articolo viene gestito da Microsoft. Originariamente è stato scritto dal collaboratore seguente.

Autore principale:

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