Realtime intelligence-documentatie in Microsoft Fabric

Realtime intelligence is een end-to-end oplossing voor gebeurtenisgestuurde scenario's, streaminggegevens en gegevenslogboeken. Het maakt het mogelijk om inzichten, visualisaties en acties uit te voeren op gegevens die in beweging zijn door gegevensopname, transformatie, opslag, analyse, visualisatie, tracking, AI en realtime acties te verwerken.

Informatie over realtime intelligence

Overzicht

• Wat is Realtime Intelligence?

Aan de slag

• Vergelijken met andere Azure-oplossingen
• Realtime intelligence-zelfstudie

Concept

• Activeringsmiddel
• Eventhouse
• Realtime hub
• Gebeurtenisstromen

Realtime hub

Overzicht

• Wat is de realtime hub?
• Breng uw gegevens naar de realtime hub
• Streams verkennen
• Waarschuwingen instellen voor streams

Gegevens visualiseren

Instructies

• Gegevens visualiseren in een realtime dashboard
• Gegevens visualiseren in een Power BI-rapport
• Ruimtelijke gegevens op een kaart visualiseren

Gegevens ophalen

Overzicht

• Wat zijn eventstreams?

Instructies

• Eventstreams maken en beheren
• Eventstreams maken voor discrete gebeurtenissen
• Gegevensstromen routeren op basis van inhoud
• Gebeurtenisstromen bewaken

Instructies

• Gegevens ophalen uit realtime hub
• Gegevens ophalen uit OneLake
• Gegevens ophalen uit Azure Storage
• Gegevens ophalen uit Eventstream
• Gegevens ophalen uit Amazon S3

Opgeslagen gegevens

Instructies

• Overzicht van Eventhouse
• Een eventhouse maken
• Een eventhouse beheren en bewaken

Instructies

• Een KQL-database maken
• Een lege tabel maken
• Een KQL-database beheren
• Een snelkoppeling maken naar OneLake

Actie ondernemen op gegevens

Overzicht

• Wat is Activator?

Instructies

• Gegevens ophalen uit Power BI

Instructies

• Fabric-items activeren
• Waarschuwing op een realtime dashboard
• Waarschuwing voor een KQL-queryset

Modelgegevens

Overzicht

• Wat is digital twin builder (preview)?

Aan de slag

• Zelfstudie voor Digital Twin Builder (preview)

Concept

• Uw gegevens modelleren in digital twin builder (preview)
• Gegevens toewijzen aan entiteiten
• Stroom voor digitale dubbelbouwer (preview)

Gegevens analyseren en trainen

Instructies

• Query's uitvoeren op gegevens in een KQL-queryset
• Resultaten aanpassen in het KQL Queryset-resultatenraster
• Voorbeeldquery's gebruiken

Overzicht

• Overzicht van Kusto Query Language (KQL)

Training

• Trainingsmodule: Uw eerste query schrijven met Kusto-querytaal

Instructies

• Fabric-notebooks gebruiken met gegevens uit een KQL-database
• Een notebook gebruiken met Apache Spark om een query uit te voeren op een KQL-database
• Een notebook gebruiken met Kqlmagic om een query uit te voeren op een KQL-database

Metrische gegevens en logboeken van Eventhouse bewaken

Overzicht

• Eventhouse-bewaking

Referentie

• Metrische gegevens
• Opdrachtlogboeken
• Logboeken voor gegevensbewerkingen
• Logboeken met opnameresultaten
• Querylogboeken

AI-agents bouwen

Overzicht

• Fabric RTI MCP Server (voorvertoning)

Instructies

• MCP gebruiken met Eventhouse