В чем разница между аналитикой в режиме реального времени и сопоставимыми решениями Azure?

По мере прогресса организации в процессе цифрового преобразования они сталкиваются с растущим числом источников данных. Эти источники создают конфиденциальные времени, сложные точки данных, события и сигналы. Эти данные могут быть получены из различных источников, таких как (a) данные датчиков из физических ресурсов, таких как растения, машины, башни, устройства IoT Edge, (b) потоки отслеживания изменений (CDC) из баз данных, использующих веб-приложения и мобильные приложения, а также (c) журналы из локальной и облачной инфраструктуры и приложений, среди прочего. Эти потоки данных важны для организаций, чтобы закрыть цикл цифровых отзывов, получить более глубокое представление о шаблонах использования клиентов своих физических и цифровых активов и постоянно повысить ценность, предоставляемую им для поддержания конкурентоспособности на рынке.

Реализация этого значения требует создания архитектур потоковой передачи данных в режиме реального времени, использующих облачные и локальные службы данных для сбора данных, транспорта, операционных преобразований и аналитических преобразований. Эти архитектуры обычно создаются с помощью сочетания продуктов, таких как Центры событий Azure, Сетка событий Azure, Apache Kafka, Amazon Kinesis, IBM Message Queues и Google Pub/Sub. По мере поступления данных в облако он проходит различные этапы обработки и преобразования, часто называемые горячими, теплыми и холодными путями, прежде чем приземляться в хранилищах данных, таких как Azure Data Explorer, Azure Synapse Analytics и Azure Data Lake Store 2-го поколения. После обработки эти данные готовы к расширенной аналитике и приложениям ИИ и могут быть визуализированы с помощью таких средств, как Power BI, Grafana, Веб-приложения или мобильные приложения, а также конечные точки API.

Введение аналитики в режиме реального времени в Fabric предлагает организациям несколько подходов к реализации и архитектуры для их вариантов использования, требующих расширенной аналитики потоковых данных. Microsoft Azure предоставляет профессиональным разработчикам надежные возможности разработки и реализации архитектур, которые требуют глубокой интеграции с другими службами Azure, комплексной автоматизацией и развертыванием всего решения в виде единого пакета. Аналитика в режиме реального времени в Microsoft Fabric позволяет разработчикам и бизнес-пользователям обнаруживать потоки данных в своих организациях и создавать аналитические решения и приложения. Благодаря простой интеграции с Центры событий Azure, Сетка событий Azure и Azure Data Explorer аналитика в режиме реального времени упрощает расширение архитектур на основе Azure в Microsoft Fabric и создание новых решений с помощью существующих или новых источников данных. На следующей схеме показана архитектура решения на основе платформы Azure (PaaS) и архитектура решения аналитики в реальном времени для использования аналитики телеметрии в типичных производственных и автомобильных организациях.

Дополнительные сведения о аналитике в режиме реального времени см. в статье "Что такое аналитика в режиме реального времени" в Fabric?.

Исторически организации выделили существенные бюджеты, рабочую силу и ресурсы для разработки, интеграции, развертывания, поддержания и управления различными отключенными облачными или локальными продуктами и изолированными решениями. Это привело к сложным, сложным архитектурам, которые являются сложными для работы и обслуживания. Таким образом, организации колебались, чтобы продолжать такие инвестиции из-за сложности, или считают затраты слишком запретительными, чтобы оправдать удовлетворительную отдачу от инвестиций. Тем не менее, спрос на аналитику бизнес-операций в режиме реального времени, обусловленную немедленной, высокой степенью детализации, был согласован среди конечных пользователей.

Аналитика в режиме реального времени революционизирует этот ландшафт, используя полный потенциал возможностей в режиме реального времени в Fabric, что позволяет получать ценные, практические аналитические сведения от ваших сторонних и сторонних данных мгновенно. С помощью аналитики в режиме реального времени вы можете воспользоваться следующими преимуществами:

• Комплексное предложение SaaS: комплексное решение, которое упрощает обнаружение аналитических сведений из конфиденциальных данных, позволяя принимать, обрабатывать, запрашивать, визуализировать и действовать в режиме реального времени.
• Централизованный концентратор для динамических данных: унифицированное хранилище данных для всех данных событий в движении, упрощение приема, хранения и курирования подробных данных из всей организации через Центр реального времени.
• Быстрое развитие решений: предоставление членам команды различных знаний для извлечения большей ценности из данных и быстрого создания решений на основе дальнейшего роста бизнеса.
• Аналитические сведения, предоставляемые искусственным интеллектом в режиме реального времени: масштабирование ручного мониторинга и без усилий инициируйте действия с готовыми к использованию, автоматизированными функциями, которые раскрывают скрытые шаблоны и полностью используют экосистему Майкрософт для продвижения бизнеса вперед.

В этой статье описываются основные рекомендации по определению наиболее подходящей архитектуры реализации, адаптированной к вариантам использования потоковой передачи:

Всего

Возможность	Решение на основе PaaS в Azure	Решение аналитики в режиме реального времени
Интеграция служб	Зависит от совместимости интеграции между службами в области архитектуры.	Интеграция с одним щелчком на каждом шаге приема данных, процесса, анализа, визуализации и действия.
Опыт разработки pro и гражданина	Более подходит для разработчиков pro.	Разработчики Pro, разработчики граждан и бизнес-пользователи могут сосуществовать.
Низкий код/No-code	Доступно только для преобразования в Azure Stream Analytics и создания оповещений с помощью Logics Apps или Power Automate. Разработка pro, необходимая для завершения реализации.	Сквозная реализация от приема для анализа для преобразования в визуализацию и действие можно реализовать.
Модель потребления	Зависимые от службы оценки, потребление и модель выставления счетов.	Модель потребления и выставления счетов в единицах емкости Uniform Fabric.

Прием и процесс

Возможность	Решение на основе PaaS в Azure	Решение аналитики в режиме реального времени
Соединители Multicloud	Azure Stream Analytics подключается к Confluent Kafka. Нет соединителей для чтения данных из Amazon Kinesis или Google Pub/Sub.	Встроенная интеграция для Confluent Kafka, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub.
Поддержка потоков CDC	Требуется развертывание других служб, таких как Debezium.	Встроенная интеграция для Azure Cosmos DB, Postgresql и Azure SQL.
Поддержка протоколов	Центры событий Azure, AMQP, Kafka и MQTT.	Центры событий Azure, AMQP, Kafka.

Анализ и преобразование

Возможность	Решение на основе PaaS в Azure	Решение аналитики в режиме реального времени
Профилирование данных	Недоступно	Представление профилирования данных в таблицах в режиме реального времени предоставляет гистограммы вне поля и минимальные диапазоны для каждого столбца.
Визуальное исследование данных	Недоступно	Функции перетаскивания для визуального анализа данных в режиме реального времени.
Опыт Copilot	Кластер Azure Data Explorer можно добавить в качестве источника в наборе запросов KQL Fabric для использования возможностей Copilot.	Доступно в собственном коде
Встроенные модели машинного обучения	Доступные модели обнаружения аномалий и прогнозирования. Разработка pro, необходимая для развертывания моделей обнаружения аномалий и прогнозирования.	Доступные модели обнаружения аномалий и прогнозирования. Бизнес-пользователи также могут применять модели обнаружения аномалий к входящим потоковым данным.
Визуализация (Майкрософт)	Панели мониторинга Power BI, Azure Data Explorer	Встроенная интеграция с Power BI и панелью мониторинга в режиме реального времени
Визуализация (сторонняя сторона)	Grafana, Kibana, Matlab.	Grafana, Kibana, Matlab также можно интегрировать с Eventhouse.

Действие

Возможность	Решение на основе PaaS в Azure	Решение аналитики в режиме реального времени
Управление бизнес-действиями из аналитических сведений	Требуется Azure Logic Apps или Power Automate или Функции Azure оповещения Azure Monitor.	Изначально доступно в Fabric с помощью элементов Reflex в Активаторе данных с встроенной интеграцией с семантической моделью Power BI, потоком событий и запросами KQL.
Реактивные системные события	Недоступно	Встроенные события, опубликованные через концентратор реального времени; Используйте рефлекторные элементы для автоматизации процессов данных, таких как конвейеры и записные книжки.
Семантические модели в режиме реального времени	Недоступное или кодовое решение с помощью Logic Apps или Функции Azure	Недоступно
Встроенный ИИ	Недоступно	Недоступно
Назначения уведомлений	Зависит от портфеля соединителей службы.	Соединители Microsoft Teams, Microsoft Outlook и Power Automate.

Каталог

Возможность	Решение на основе PaaS в Azure	Решение аналитики в режиме реального времени
Унифицированный каталог потоков данных	Недоступно	Концентратор реального времени: 1. Потоки данных, созданные пользователями 2. Существующие потоки из источников Майкрософт 3. Потоки событий системы Структуры
Обнаружение потоков данных Майкрософт	Недоступно	Центр аналитики в режиме реального времени обнаруживает потоки данных в клиенте Azure.
Сбор и действие на событиях из служба хранилища Azure	Требуется развертывание Сетка событий Azure для действия с событиями, происходящими в служба хранилища Azure.	Можно развернуть из Fabric. Ресурс Сетки событий создается в той же группе ресурсов, что и учетная запись служба хранилища Azure.
Захват и действие на событиях из Fabric	Нет данных	Изначально доступно в Fabric

Связанный контент

• Начало работы с аналитикой в режиме реального времени