Поделиться через


Обнаружение и реагирование на события

Концентратор реального времени используется для обнаружения потоковых данных в Fabric и управления ими. Вы можете выполнить поиск по каталогу потоков данных, которые активно работают в Fabric, выбрать нужный поток и реагировать на эти данные, задав оповещения.

В этом потоке пользователя показано, как Инженер данных или Аналитик данных может обнаруживать события в концентраторе реального времени и запускать действия с данными этого события.

Схематичное изображение, показывающее шаги в потоке пользователя 1.

Примечание.

Концентратор реального времени в настоящее время находится в предварительной версии.

Шаги

  1. Найдите доступные потоки данных: потоки и таблицы в концентраторе реального времени.

  2. Фильтрация потока путем поиска определенного термина. Вы можете выполнять поиск по имени потока или таблицы, родительскому имени, владельцу или рабочей области.

    Подробные инструкции и сведения см. в статье "Изучение потоков данных".

  3. Просмотр сведений о выбранном потоке. Вы можете просмотреть сведения о потоке, связанные элементы и профиль входящих и исходящих сообщений. Дополнительные сведения см. в разделе "Просмотр сведений о потоке данных".

  4. Задайте оповещение в потоке. Определите требуемое свойство, условие и действие для выполнения. Подробные инструкции и сведения см. в разделе "Настройка оповещений" в потоках. Сохраните это оповещение в качестве рефлектора в активаторе данных.

Потенциальные варианты использования

Этот поток полезен для различных сценариев во всех отраслях. Ниже приведены несколько примеров.

  • Автомобильное : аналитик телематики транспортных средств компании ищет события о своем флоте грузовиков. Они создают оповещение, которое отправляет им сообщение электронной почты при падении давления топлива грузовика, чтобы они могли планировать обслуживание.
  • Розничная торговля: менеджер сайта электронной коммерции отслеживает заказы, размещенные каждым пользователем, чтобы ограничить трафик мошенничества или бота. Они настраивают оповещение для поиска аномалий, таких как количество заказов, помещаемых в быстрое успешное выполнение, или заказы, размещенные одинаковым пользователем из разных расположений одновременно, и запускают рабочий процесс для проверки удостоверения пользователя.
  • Производство: менеджер завода отслеживает машину в фабрике. Они настраивают оповещение о ожидаемом обслуживании на каждом компьютере. Они также используют данные для повышения качества и пропускной способности.
  • Финансы и страхование: финансовый аналитик использует данные в режиме реального времени для обнаружения мошенничества. Они также используют данные для повышения эффективности работы.
  • Энергия и коммунальные услуги: энергетические компании используют данные в режиме реального времени для мониторинга данных станции и обнаружения утечки энергии. Они также используют данные для мониторинга сбоев и прогнозного обслуживания.
  • Логистика: логистическая компания использует данные в режиме реального времени для мониторинга расположения своих транспортных средств и оптимизации маршрутов. Они также используют данные для управления хранилищем и отслеживания инвентаризации.