App intelligenti con Database di Azure per MySQL

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

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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

• Data Factory
• Funzioni
• Hub eventi
• Archiviazione BLOB
• Servizi cognitivi
• Servizio cognitivo per la lingua
• Database di Azure per MySQL
• Machine Learning Studio
• Power BI

Alternative

• Questa soluzione usa Funzioni di Azure per elaborare i dati ricevuti. Se nell'origine dati esiste già una grande quantità di dati, prendere in considerazione le forme di elaborazione batch.
• Analisi di flusso di Azure offre l'elaborazione di eventi per volumi elevati di dati di streaming veloce che arrivano simultaneamente da più origini. Analisi di flusso supporta anche l'integrazione con Power BI.
• Per confrontare questa soluzione con le alternative, vedere le risorse seguenti:
  • Scegliere una tecnologia di elaborazione batch in Azure
  • Scegliere un archivio dati analitici in Azure
  • Scegliere una tecnologia di analisi dei dati in Azure

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
• Istruzione
• 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:

• Matt Cowen | Senior Cloud Solution Architect

Per visualizzare i profili LinkedIn non pubblici, accedere a LinkedIn.

Passaggi successivi

• Funzioni
• Attività di Funzioni di Azure in Azure Data Factory
• Data Factory
• Hub eventi
• Archiviazione BLOB
• Servizi cognitivi
• Servizio cognitivo di Azure per il linguaggio
• Database di Azure per MySQL
• Azure Machine Learning
• Power BI

Risorse correlate

• Informazioni sui modelli di archivio dati

Le idee di soluzione seguenti Database di Azure per MySQL:

• App di gestione finanziaria che usano Database di Azure per MySQL
• Applicazioni Web e per dispositivi mobili scalabili con Database di Azure per MySQL