Wat is het verschil tussen Real-Time Intelligence en vergelijkbare Azure-oplossingen?

Real-Time Intelligence en vergelijkbare Azure-oplossingen helpen organisaties tijdgevoelige gegevens te verwerken. Deze bronnen genereren tijdgevoelige, complexe gegevenspunten, gebeurtenissen en signalen. Gegevens kunnen afkomstig zijn van bronnen zoals sensorgegevens van fysieke activa, zoals installaties, voertuigen, torens en IoT Edge-apparaten; gegevensopnamestromen (CDC) wijzigen uit databases die klantgerichte web- en mobiele toepassingen mogelijk maken; en logboeken van on-premises en cloudinfrastructuur en -toepassingen. Deze gegevensstromen helpen organisaties de digitale feedbacklus te sluiten, meer te weten te komen over hoe klanten hun fysieke en digitale assets gebruiken en de waarde die ze bieden blijven verbeteren om concurrerend te blijven.

Om deze waarde te verkrijgen, bouwen organisaties realtime gegevensstreamingarchitecturen die gebruikmaken van cloud- en on-premises gegevensservices voor gegevensopname, transport en transformatie. Deze architecturen gebruiken vaak producten zoals Azure Event Hubs, Azure Event Grid, Apache Kafka, Amazon Kinesis, IBM Message Queues en Google Pub/Sub. Naarmate gegevens in de cloud binnenkomen, worden er fasen van verwerking en transformatie doorlopen( dynamische, warme en koude paden) voordat ze terechtkomen in gegevensarchieven zoals Azure Data Explorer, Azure Synapse Analytics en Azure Data Lake Store Gen 2. Na de verwerking zijn deze gegevens gereed voor analyses en AI-apps en kunnen deze worden weergegeven in hulpprogramma's zoals Power BI, Grafana, web- of mobiele apps en API-eindpunten.

Real-Time Intelligence in Fabric biedt organisaties verschillende manieren om geavanceerde analyses voor streaminggegevens te implementeren. Met Microsoft Azure kunnen professionele ontwikkelaars architecturen ontwerpen en bouwen die diepgaande integratie met andere Azure-services, end-to-end automatisering en geïntegreerde implementatie nodig hebben. met Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric kunnen zakelijke gebruikers en burgerontwikkelaars gegevensstromen vinden in hun organisatie en analyseoplossingen bouwen. Met integratie met Azure Event Hubs, Azure Event Grid en Azure Data Explorer breidt Real-Time Intelligence azure-architecturen uit in Microsoft Fabric en helpt u bij het maken van nieuwe oplossingen met bestaande of nieuwe gegevensbronnen. In het volgende diagram ziet u zowel de PaaS-oplossingsarchitectuur (Platform as a Service) als Real-Time Intelligence-oplossingsarchitectuur voor telemetrieanalyses in productie- en automobielorganisaties.

Meer informatie over Real-Time Intelligence in What is Real-Time Intelligence in Fabric?

In het verleden hebben organisaties veel budget, tijd en resources besteed aan het ontwikkelen, integreren, implementeren en beheren van niet-verbonden cloud- of on-premises producten en geïsoleerde oplossingen. Dit heeft geleid tot complexe architecturen die moeilijk te gebruiken en te onderhouden zijn. Veel organisaties aarzelen om te investeren vanwege deze complexiteit of omdat de kosten te hoog lijken voor het rendement. Gebruikers willen nog steeds consistent realtime zakelijke inzichten verkrijgen uit onmiddellijke, gedetailleerde gegevens.

Real-Time Intelligentie verandert dit door gebruik te maken van realtime mogelijkheden in Fabric, zodat u direct waardevolle, praktische inzichten krijgt uit uw eigen gegevens en gegevens van derden. Met Real-Time Intelligence krijgt u het volgende:

• Een uitgebreide SaaS-aanbieding: een oplossing waarmee u inzichten uit tijdgevoelige gegevens kunt vinden, zodat u deze in realtime kunt opnemen, verwerken, query's uitvoeren, visualiseren en er actie op kunt ondernemen.
• Een gecentraliseerde hub voor uw dynamische gegevens: een geïntegreerde plek voor al uw gebeurtenisgegevens die in beweging zijn, waardoor het eenvoudiger is om gedetailleerde gegevens van binnen uw organisatie op te nemen, op te slaan en te cureren via de Real-Time Hub.
• Snelle ontwikkeling van oplossingen: laat teamleden met verschillende expertise meer waarde krijgen uit gegevens en snel oplossingen bouwen voor bedrijfsgroei.
• Inzichten mogelijk gemaakt door realtime AI: schaal handmatige bewaking en start acties met kant-en-klare, geautomatiseerde functies die verborgen patronen vinden en het Microsoft-ecosysteem gebruiken om uw bedrijf vooruit te helpen.

In dit artikel vindt u een overzicht van belangrijke overwegingen om u te helpen de beste implementatiearchitectuur te kiezen voor uw gebruiksvoorbeelden voor streaming:

Algeheel

Vermogen	Oplossing op basis van Azure PaaS	Realtime intelligence-oplossing
Integratie van services	Is afhankelijk van de integratiecompatibiliteit tussen de services in de architectuur.	Integratie met één klik bij elke stap: opnemen, verwerken, analyseren, visualiseren en handelen.
Ervaring voor professionele en burgerontwikkelaars	Geschikter voor pro-ontwikkelaars.	Pro-ontwikkelaars, burgerontwikkelaars en zakelijke gebruikers kunnen naast elkaar bestaan.
Weinig code/geen code	Alleen beschikbaar voor transformatie in Azure Stream Analytics en voor het maken van waarschuwingen met Logic Apps of Power Automate. Pro-ontwikkeling is vereist voor end-to-end-implementatie.	U kunt end-to-end-oplossingen bouwen door gegevens op te nemen, te analyseren, te transformeren, te visualiseren en ernaar te handelen.
Verbruiksmodel	Serviceafhankelijke schatting, verbruik en factureringsmodel.	Uniform Fabric Capacity Unit-verbruik en factureringsmodel.

Opnemen en verwerken

Vermogen	Oplossing op basis van Azure PaaS	Realtime intelligence-oplossing
Connectors met meerdere clouds	Azure Stream Analytics maakt verbinding met Confluent Kafka. Er zijn geen connectors om gegevens te lezen van Amazon Kinesis of Google Pub/Sub.	Systeemeigen integratie voor Confluent Kafka, Amazon Kinesis en Google Pub/Sub.
Ondersteuning voor CDC-streams	Vereist het implementeren van andere services, zoals Debezium.	Systeemeigen integratie voor Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL DB en Azure SQL.
Ondersteuning voor protocollen	Azure Event Hubs, AMQP, Kafka en MQTT.	Azure Event Hubs, AMQP en Kafka.

Analyseren en transformeren

Vermogen	Oplossing op basis van Azure PaaS	Realtime intelligence-oplossing
Gegevensprofilering	Niet beschikbaar	In de weergave voor gegevensprofilering van uw realtimetabellen worden out-of-the-box histogrammen en min-max-bereiken voor elke kolom weergegeven.
Modellering van digitale tweelingen	Azure Digital Twins (digitale tweelingen van Azure)	Digital Twin Builder (preview)
Visuele gegevensverkenning	Niet beschikbaar	Sleep functies om uw realtime gegevens visueel te analyseren.
Copilot-ervaring	Voeg een Azure Data Explorer-cluster toe als bron in Fabric KQL Queryset om Copilot-mogelijkheden te gebruiken.	Natuurlijk beschikbaar
Ingebouwde ML-modellen	Anomaliedetectie- en prognosemodellen zijn beschikbaar. Pro-ontwikkeling is vereist voor het implementeren van anomaliedetectie- en prognosemodellen.	Anomaliedetectie- en prognosemodellen zijn beschikbaar. Zakelijke gebruikers kunnen ook anomaliedetectiemodellen toepassen op binnenkomende streaminggegevens.
Visualisatie (Microsoft)	Power BI- en Azure Data Explorer-dashboards	Systeemeigen integratie met één klik met Power BI en realtime dashboard
Visualisatie (derde partij)	Grafana, Kibana, Matlab	Grafana, Kibana en Matlab kunnen ook worden geïntegreerd met Eventhouse.

Handeling

Vermogen	Oplossing op basis van Azure PaaS	Realtime intelligence-oplossing
Zakelijke acties stimuleren op grond van inzichten	Heeft Azure Logic Apps-, Power Automate-, Azure Functions- of Azure Monitor-waarschuwingen nodig.	Beschikbaar in Fabric met behulp van Fabric Activator-items met ingebouwde integratie met semantische Power BI-modellen, Eventstream- en KQL-query's met behulp van KQL-querysets of Real-Time Dashboards.
Reactieve systeem gebeurtenissen	Niet beschikbaar	Ingebouwde gebeurtenissen die zijn gepubliceerd via Real-Time hub. Gebruik Activator-items om gegevensprocessen, zoals pijplijnen en notebooks, te automatiseren.
Realtime Semantische modellen	Code-first-oplossing met Logic Apps of Azure Functions of niet beschikbaar	Niet beschikbaar
Ingebouwde AI	Niet beschikbaar	Niet beschikbaar
Meldingsbestemmingen	Is afhankelijk van de connectorportfolio van de service.	Microsoft Teams, Microsoft Outlook en Power Automate connectors.

Catalogus

Vermogen	Oplossing op basis van Azure PaaS	Realtime intelligence-oplossing
Uniforme catalogus met gegevensstromen	Niet beschikbaar	Realtime hub: - Gegevensstromen die door de gebruikers zijn gemaakt - Bestaande streams uit Microsoft-bronnen - Fabric system gebeurtenisstromen
Detectie van Microsoft-gegevensstromen	Niet beschikbaar	Realtime Intelligence-hub vindt gegevensstromen in uw Azure-tenant.
Gebeurtenissen uit Azure Storage vastleggen en erop reageren	Azure Event Grid implementeren om te reageren op gebeurtenissen in Azure Storage.	Triggers op basis van gebeurtenissen in Azure Blob Storage zijn beschikbaar.
Gebeurtenissen van Fabric vastleggen en erop reageren	Niet van toepassing	Systeemeigen in Fabric

Verwante inhoud

• Aan de slag met Real-Time Intelligence