Jaka jest różnica między analizą w czasie rzeczywistym a porównywalnym rozwiązaniem platformy Azure?

Real-Time Analizy i porównywalne rozwiązania platformy Azure pomagają organizacjom przetwarzać dane wrażliwe na czas. Te źródła generują wrażliwe na czas, złożone punkty danych, zdarzenia i sygnały. Dane mogą pochodzić ze źródeł, takich jak dane z czujników zamontowanych na zasobach fizycznych, takich jak zakłady przemysłowe, pojazdy, wieże i urządzenia brzegowe IoT; strumieni CDC przechwytywania zmian danych z baz danych, które zasilają aplikacje internetowe i mobilne dostępne dla klientów; dzienniki z infrastruktury lokalnej i chmury oraz aplikacji. Te strumienie danych pomagają organizacjom zamknąć cyfrową pętlę sprzężenia zwrotnego, dowiedzieć się więcej o tym, w jaki sposób klienci korzystają ze swoich zasobów fizycznych i cyfrowych oraz ulepszać wartość, jaką zapewniają, aby utrzymać konkurencyjność.

Aby uzyskać tę wartość, organizacje tworzą architektury przesyłania strumieniowego danych w czasie rzeczywistym, które używają zarówno usług danych w chmurze, jak i lokalnych do przechwytywania, transportu i transformacji danych. Te architektury często używają produktów, takich jak Azure Event Hubs, Azure Event Grid, Apache Kafka, Amazon Kinesis, IBM Message Queues i Google Pub/Sub. Gdy dane docierają do chmury, przechodzą przez etapy przetwarzania i przekształcania — ścieżek gorących, ciepłych i zimnych — przed rozpoczęciem pracy w magazynach danych, takich jak Azure Data Explorer, Azure Synapse Analytics i Azure Data Lake Store Gen 2. Po przetworzeniu te dane są gotowe do analizy i aplikacji sztucznej inteligencji i mogą być wyświetlane w narzędziach takich jak Power BI, Grafana, aplikacje internetowe lub mobilne oraz punkty końcowe interfejsu API.

Real-Time Intelligence in Fabric zapewnia organizacjom różne sposoby implementowania zaawansowanej analizy danych przesyłanych strumieniowo. Platforma Microsoft Azure umożliwia profesjonalnym deweloperom projektowanie i tworzenie architektur wymagających głębokiej integracji z innymi usługami platformy Azure, kompleksową automatyzacją i ujednoliconym wdrażaniem. Real-Time Intelligence w usłudze Microsoft Fabric umożliwia użytkownikom biznesowym i deweloperom obywatelom znajdowanie strumieni danych w organizacji i tworzenie rozwiązań analitycznych. Dzięki integracji z usługami Azure Event Hubs, Azure Event Grid i Azure Data Explorer Real-Time Intelligence rozszerza architektury oparte na platformie Azure na usługę Microsoft Fabric i pomaga tworzyć nowe rozwiązania z istniejącymi lub nowymi źródłami danych. Na poniższym diagramie przedstawiono architekturę rozwiązania Platformy jako usługi (PaaS) platformy Azure oraz architekturę rozwiązania Real-Time Intelligence do analizy danych telemetrycznych w organizacjach produkcyjnych i motoryzacyjnych.

Dowiedz się więcej na temat inteligencji Real-Time w artykule Co to jest inteligencja Real-Time w Fabryce?.

W przeszłości organizacje poświęcały dużo budżetu, czasu i zasobów na opracowywanie, integrowanie, wdrażanie i zarządzanie odłączonymi produktami w chmurze lub produktami lokalnymi oraz rozwiązaniami izolowanymi oraz zarządzanie nimi. Doprowadziło to do złożonych architektur, które są trudne do działania i utrzymania. Wiele organizacji waha się zainwestować ze względu na tę złożoność lub dlatego, że koszty wydają się zbyt wysokie dla zwrotu. Niemniej jednak użytkownicy stale chcą uzyskiwać wgląd w dane biznesowe w czasie rzeczywistym, korzystając z natychmiastowych i szczegółowych danych.

Real-Time Sztuczna inteligencja zmienia to, korzystając z możliwości działania w czasie rzeczywistym w usłudze Fabric, dzięki czemu od razu uzyskujesz cenne, praktyczne informacje z danych pochodzących od źródeł pierwszo- i trzecioszczędowych. Dzięki Real-Time Intelligence uzyskujesz:

• Kompleksowa oferta SaaS: rozwiązanie, które ułatwia znajdowanie istotnych informacji z danych wrażliwych czasowo, dzięki czemu można je pozyskiwać, przetwarzać, przeszukiwać, wizualizować i działać na nich w czasie rzeczywistym.
• Centralne centrum dla twoich dynamicznych danych: Ujednolicone miejsce dla wszystkich twoich danych zdarzeń będących w ruchu, co ułatwia pozyskiwanie, przechowywanie i opracowywanie szczegółowych danych z całej organizacji za pośrednictwem platformy Real-Time Hub.
• Szybkie opracowywanie rozwiązań: pozwól członkom zespołu z różnymi wiedzą uzyskać większą wartość z danych i szybko tworzyć rozwiązania na potrzeby rozwoju firmy.
• Szczegółowe informacje obsługiwane przez sztuczną inteligencję w czasie rzeczywistym: skalowanie ręcznego monitorowania i uruchamianie akcji przy użyciu gotowych do użycia, zautomatyzowanych funkcji, które znajdują ukryte wzorce, oraz korzystanie z ekosystemu firmy Microsoft w celu przejścia firmy do przodu.

W tym artykule opisano kluczowe zagadnienia, które pomogą Ci wybrać najlepszą architekturę implementacji dla przypadków użycia przesyłania strumieniowego:

Ogółem

Zdolność	Rozwiązanie oparte na usłudze PaaS platformy Azure	Rozwiązanie analizy w czasie rzeczywistym
Integracja usług	Zależy od zgodności integracji między usługami w architekturze.	Integracja jednym kliknięciem na każdym kroku: pozyskiwanie, przetwarzanie, analizowanie, wizualizowanie i działanie.
Doświadczenie dewelopera profesjonalnego i obywatelskiego	Bardziej odpowiednie dla profesjonalnych deweloperów.	Deweloperzy pro, deweloperzy obywatelscy i użytkownicy biznesowi mogą współistnieć.
Niskokodowe/Bez kodu	Dostępne tylko do przekształcania w usłudze Azure Stream Analytics i tworzenia alertów za pomocą usługi Logic Apps lub Power Automate. Programowanie pro jest wymagane do kompleksowej implementacji.	Można tworzyć kompleksowe rozwiązania, obejmujące od etapu pozyskiwania danych, poprzez analizę, przekształcanie, wizualizację, aż po działania.
Model zużycia	Model szacowania, zużycia i rozliczeń zależny od usługi.	Jednolite jednostki pojemności sieci i model zużycia oraz rozliczeń.

Pobieranie i przetwarzanie

Zdolność	Rozwiązanie oparte na usłudze PaaS platformy Azure	Rozwiązanie analizy w czasie rzeczywistym
Łączniki wielochmurowe	Usługa Azure Stream Analytics łączy się z platformą Confluent Kafka. Nie ma łączników do odczytywania danych z usługi Amazon Kinesis lub Google Pub/Sub.	Integracja natywna dla platformy Confluent Kafka, Amazon Kinesis i Google Pub/Sub.
Obsługa strumieni CDC	Wymaga wdrożenia innych usług, takich jak Debezium.	Natywna integracja z usługami Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL DB i Azure SQL.
Obsługa protokołów	Azure Event Hubs, AMQP, Kafka i MQTT.	Usługi Azure Event Hubs, AMQP i Kafka.

Analizowanie i przekształcanie

Zdolność	Rozwiązanie oparte na usłudze PaaS platformy Azure	Rozwiązanie analizy w czasie rzeczywistym
Profilowanie danych	Niedostępny	Widok profilowania danych w tabelach czasu rzeczywistego zawiera domyślne histogramy i zakresy wartości minimalnych i maksymalnych dla każdej kolumny.
Modelowanie cyfrowego bliźniaka	Azure Digital Twins (cyfrowe bliźniaki od Azure)	Digital Twin Builder (wersja zapoznawcza)
Eksploracja danych wizualnych	Niedostępny	Przeciągnij funkcje, aby wizualnie analizować dane w czasie rzeczywistym.
Doświadczenie Copilot	Dodaj klaster usługi Azure Data Explorer jako źródło w Fabric KQL Queryset, aby użyć funkcji Copilot.	Dostępne natywnie
Wbudowane modele uczenia maszynowego	Dostępne są modele wykrywania anomalii i prognozowania. Programowanie pro jest wymagane do wdrożenia modeli wykrywania anomalii i prognozowania.	Dostępne są modele wykrywania anomalii i prognozowania. Użytkownicy biznesowi mogą również stosować modele wykrywania anomalii do przychodzących danych przesyłanych strumieniowo.
Wizualizacja (Microsoft)	Power BI, pulpity nawigacyjne usługi Azure Data Explorer	Natywna integracja jednym kliknięciem z usługą Power BI i pulpitem nawigacyjnym w czasie rzeczywistym
Wizualizacja (inna firma)	Grafana, Kibana, Matlab	Rozwiązanie Grafana, Kibana i Matlab można również zintegrować z usługą Eventhouse.

Działaj

Zdolność	Rozwiązanie oparte na usłudze PaaS platformy Azure	Rozwiązanie analizy w czasie rzeczywistym
Kierowanie akcjami biznesowymi na podstawie szczegółowych informacji	Wymaga usługi Azure Logic Apps, Power Automate, Azure Functions lub alertów usługi Azure Monitor.	Dostępne w Fabric przy użyciu elementów aktywatora Fabric z wbudowaną integracją z modelami semantycznymi Power BI, strumieniem zdarzeń oraz zapytaniami KQL przy użyciu zestawów zapytań KQL lub pulpitów Real-Time.
Reaktywne zdarzenia systemowe	Niedostępny	Zdarzenia wbudowane publikowane za pośrednictwem centrum Real-Time. Elementy aktywatora umożliwiają automatyzację procesów danych, takich jak potoki i notatniki.
Modele semantyczne w czasie rzeczywistym	Rozwiązanie niedostępne lub rozwiązanie typu 'code-first' przy użyciu Logic Apps lub Azure Functions	Niedostępny
Wbudowana sztuczna inteligencja	Niedostępny	Niedostępny
Miejsca docelowe powiadomień	Zależy od portfolio łączników usługi.	Łączniki Microsoft Teams, Microsoft Outlook i Power Automate.

Katalog

Zdolność	Rozwiązanie oparte na usłudze PaaS platformy Azure	Rozwiązanie analizy w czasie rzeczywistym
Ujednolicony wykaz strumieni danych	Niedostępny	Centrum czasu rzeczywistego: — Strumienie danych utworzone przez użytkowników — Istniejące strumienie ze źródeł firmy Microsoft - Sieć szkieletowa systemowych strumieni zdarzeń
Odnajdywanie strumieni danych firmy Microsoft	Niedostępny	Centrum analizy w czasie rzeczywistym znajduje strumienie danych w dzierżawie platformy Azure.
Przechwytywanie zdarzeń z usługi Azure Storage i podejmowanie działań	Wdrażanie usługi Azure Event Grid, aby reagować na zdarzenia w usłudze Azure Storage.	Dostępne są wyzwalacze oparte na zdarzeniach usługi Azure Blob Storage.
Przechwytywanie i reagowanie na zdarzenia z Fabric	Nie dotyczy	Natywnie w sieci Fabric

Powiązana zawartość

• Wprowadzenie do analizy w czasie rzeczywistym