Qual é a diferença entre a Inteligência em Tempo Real e soluções comparáveis do Azure?

À medida que as organizações progridem em seu percurso de transformação digital, elas encontram um número crescente de fontes de dados. Essas fontes geram sinais, eventos e pontos de dados intrincados e com detecção de hora. Esses dados podem se originar de várias fontes, como (a) dados de sensores de ativos físicos como plantas, veículos, torres, dispositivos IoT Edge, (b) fluxos de captura de dados de alterações (CDC) de bancos de dados que alimentam aplicativos móveis e da Web voltados para o cliente e (c) logs de aplicativos e infraestrutura de nuvem e locais, entre outros. Esses fluxos de dados são cruciais para que as organizações fechem o loop de feedback digital, obtenham um reconhecimento mais profundo dos padrões de uso dos clientes de seus ativos físicos e digitais e aprimorem continuamente o valor que eles fornecem para manter a competitividade no mercado.

A realização desse valor requer a construção de arquiteturas de streaming de dados em tempo real que usem serviços de dados locais e baseados em nuvem para captura de dados, transporte, transformações operacionais e transformações analíticas. Essas arquiteturas geralmente são criadas usando uma combinação de produtos, como Hubs de Eventos do Azure, Grade de Eventos do Azure, Apache Kafka, Amazon Kinesis, IBM Message Queues e Google Pub/Sub. À medida que os dados chegam à nuvem, eles passam por vários estágios de processamento e transformação, geralmente chamados de caminhos quentes, mornos e frios, antes de chegarem a armazenamentos de dados como o Azure Data Explorer, o Azure Synapse Analytics e o Azure Data Lake Store Gen 2. Depois de processados, esses dados estão prontos para análises avançadas e aplicativos de IA e podem ser visualizados usando ferramentas como Power BI, Grafana, Aplicativos Web ou Móveis e pontos de extremidade de API.

A introdução da Inteligência em Tempo Real no Fabric oferece às organizações várias abordagens e arquiteturas de implementação para seus casos de uso que exigem análises avançadas de dados de streaming. O Microsoft Azure equipa desenvolvedores profissionais com capacidades robustas para projetar e implementar arquiteturas que exigem integração profunda com outros serviços do Azure, automação de ponta a ponta e implantação de toda a solução como um pacote unificado. A Inteligência em Tempo Real no Microsoft Fabric permite que desenvolvedores cidadãos e usuários de negócios descubram fluxos de dados dentro de suas organizações e criem suas soluções e aplicativos analíticos. Com a integração perfeita com os Hubs de Eventos do Azure, a Grade de Eventos do Azure e o Azure Data Explorer, a Inteligência em Tempo Real facilita a extensão de arquiteturas baseadas no Azure no Microsoft Fabric e a criação de soluções usando fontes de dados novas ou existentes. O diagrama a seguir ilustra a arquitetura de solução baseada na PaaS (Plataforma como serviço) do Azure e a arquitetura da solução de Inteligência em Tempo Real para casos de uso de análise de telemetria em organizações típicas de fabricação/automotivas.

Para obter mais informações sobre Inteligência em Tempo Real, consulte O que é Inteligência em Tempo Real no Fabric?.

Historicamente, as organizações alocaram orçamentos, força de trabalho e recursos substanciais para desenvolver, integrar, implantar, sustentar e gerenciar vários produtos locais ou baseados em nuvem desconectados e soluções isoladas. Isso levou a arquiteturas complexas e intrincadas que são difíceis de operar e manter. Assim, as organizações hesitaram em buscar tais investimentos devido à complexidade, ou consideraram os custos proibitivos demais para justificar um retorno sobre o investimento que fosse satisfatório. Porém, a demanda por insights de operações de negócios em tempo real, impulsionada por dados imediatos e de alta granularidade, tem sido consistente entre os usuários finais.

A Inteligência em Tempo Real revoluciona esse cenário ao aproveitar todo o potencial das capacidades em tempo real no Fabric, permitindo que você obtenha insights valiosos e acionáveis de seus dados primários e de terceiros instantaneamente. Com a Inteligência em Tempo Real, você aproveita:

• Uma oferta abrangente de SaaS: uma solução abrangente que facilita a descoberta de insights de seus dados com detecção de hora, permitindo a você ingerir, processar, consultar, visualizar e agir quanto a eles em tempo real.
• Um hub centralizado para seus dados dinâmicos: um patrimônio de dados unificado para todos os dados de eventos em movimento, simplificando para você ingerir, armazenar e coletar dados de granularidade fina de toda a organização por meio do hub em Tempo Real.
• Desenvolvimento rápido de soluções: capacite membros de equipes com diferentes competências para extrair mais valor dos dados e criar rapidamente soluções sobre eles para um maior crescimento dos negócios.
• Insights alimentados por IA em tempo real: escale o monitoramento manual e inicie ações sem esforço com recursos automatizados prontos para uso que descobrem padrões ocultos e usam totalmente o ecossistema da Microsoft para impulsionar seus negócios.

Este artigo apresenta as principais considerações para determinar a arquitetura de implementação mais adequada adaptada aos seus casos de uso de streaming:

Geral

Funcionalidade	Solução baseada em PaaS do Azure	Solução de Inteligência em Tempo Real
Integração de serviços	Depende da compatibilidade de integração entre os serviços no escopo da arquitetura.	Integração com um clique em cada etapa de ingestão de dados, processamento, análise, visualização e ação.
Experiência de desenvolvimento profissional e cidadão	Mais adequado para desenvolvedores profissionais.	Desenvolvedores profissionais, desenvolvedores cidadãos e usuários de negócios podem coexistir.
Low-code/No-code	Disponível apenas para transformação no Azure Stream Analytics e para criar alertas usando Aplicativos Lógicos ou o Power Automate. O desenvolvimento profissional é um requisito para implementação de ponta a ponta.	A implementação de ponta a ponta, desde a ingestão até a análise e até a transformação, a visualização e a ação, pode ser realizada.
Modelo de consumo	Modelo de estimativa, consumo e faturamento dependente do serviço.	Modelo uniforme de consumo e faturamento de unidade de capacidade do Fabric.

Ingerir e processar

Funcionalidade	Solução baseada em PaaS do Azure	Solução de Inteligência em Tempo Real
Conectores multinuvem	O Azure Stream Analytics se conecta ao Confluent Kafka. Não há conectores para ler dados do Amazon Kinesis ou do Google Pub/Sub.	Integração nativa para Confluent Kafka, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub.
Suporte para fluxos da CDC	Requer a implantação de outros serviços, como o Debezium.	Integração nativa para Azure Cosmos DB, Postgresql e SQL do Azure.
Suporte para protocolos	Hubs de Eventos do Azure, AMQP, Kafka e MQTT.	Hub de eventos do Azure, AMQP, Kafka.

Analisar e transformar

Funcionalidade	Solução baseada em PaaS do Azure	Solução de Inteligência em Tempo Real
Criação de perfil de dados	Não disponível	A exibição da criação de perfil de dados de suas tabelas em tempo real fornece histogramas prontos para uso e intervalos mínimo e máximo para cada coluna.
Exploração de dados visual	Não disponível	Recursos de arrastar e soltar para analisar visualmente os seus dados em tempo real.
Experiência de Copilot	O cluster do Azure Data Explorer pode ser adicionado como uma origem no Conjunto de Consultas KQL do Fabric para usar os recursos do Copilot.	Disponível nativamente
Modelos de ML internos	Modelos de detecção de anomalias e previsão disponíveis. Desenvolvimento profissional necessário para implantar modelos de previsões e detecção de anomalias.	Modelos de detecção de anomalias e previsão disponíveis. Os usuários de negócios também podem aplicar modelos de detecção de anomalias em dados de streaming recebidos.
Visualização (Microsoft)	Power BI, dashboards do Azure Data Explorer	Integração nativa de um clique com o Power BI e o Dashboard em Tempo Real
Visualização (terceiros)	Grafana, Kibana, Matlab.	Grafana, Kibana, Matlab também podem ser integrados ao Eventhouse.

Atuar

Funcionalidade	Solução baseada em PaaS do Azure	Solução de Inteligência em Tempo Real
Impulsionar ações de negócios com base em insights	Requer alertas de Aplicativos Lógicos do Azure ou Power Automate ou Azure Functions, Azure Monitor.	Disponível nativamente no Fabric usando itens Reflex no Data Activator com integração pronta para uso com Modelos Semânticos do Power BI, fluxo de eventos e consultas KQL.
Eventos reativos do sistema	Não disponível	Eventos internos publicados por meio do hub em Tempo Real; use itens reflexos para automatizar processos de dados, como pipelines e notebooks.
Modelos semânticos em tempo real	Solução não disponível ou code-first usando Aplicativos Lógicos ou Azure Functions	Não disponível
IA interna	Não disponível	Não disponível
Destinos de notificação	Depende do portfólio de conectores do serviço.	Conectores do Microsoft Teams, do Microsoft Outlook e do Power Automate.

Catálogo

Funcionalidade	Solução baseada em PaaS do Azure	Solução de Inteligência em Tempo Real
Catálogo unificado de fluxos de dados	Não disponível	hub em Tempo Real: 1. Fluxos de dados criados pelos usuários 2. Fluxos existentes de fontes da Microsoft 3. Fluxos de eventos do sistema do Fabric
Descoberta de fluxos de dados da Microsoft	Não disponível	O hub de Inteligência em Tempo Real descobre fluxos de dados em seu locatário do Azure.
Capturar e agir quanto a eventos do Armazenamento do Azure	Requer a implantação da Grade de Eventos do Azure para atuar em eventos que ocorrem no Armazenamento do Azure.	Pode ser implantado por meio do Fabric. Um recurso de Grade de Eventos é criado no mesmo grupo de recursos que a conta de Armazenamento do Azure.
Capture e aja em eventos por meio do Fabric	Não aplicável	Disponível nativamente no Fabric

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• Introdução à Inteligência em Tempo Real