Fabric Real-Time Spravodajská dokumentácia

Fabric Real-Time Intelligence je komplexné riešenie pre event-driven scenáre, streamovanie dát a dátové logy. Umožňuje extrakciu prehľadov, vizualizácií a akcií s údajmi v pohybe spracovávaním príjmu údajov, transformácie, úložiska, analýzy, vizualizácie, sledovania, umelej inteligencie a akcií v reálnom čase.

Informácie o inteligencii v reálnom čase

Prehľad

• Čo je inteligencia v reálnom čase?

Začať

• Porovnajte s inými Azure riešeniami
• Kurz o inteligencii v reálnom čase

Koncept

• Aktivátor
• Eventhouse
• Centrum v reálnom čase
• Eventstream

Centrum v reálnom čase

Prehľad

• Čo je centrum v reálnom čase?
• Prenos údajov do centra v reálnom čase
• Preskúmanie streamov
• Nastavenie upozornení v streamoch

Vizualizácia údajov

Podrobný sprievodca

• Vizualizácia údajov na tabuli v reálnom čase
• Vizualizácia dát v Power BI reporte
• Vizualizácia priestorových údajov na mape

Získať údaje

Prehľad

• Čo je Eventstream?

Podrobný sprievodca

• Vytváranie a spravovanie eventstreamov
• Vytvorenie eventstreamov pre diskrétne udalosti
• Smerovanie streamov údajov na základe obsahu
• Monitorovanie udalostí

Podrobný sprievodca

• Získanie údajov z centra v reálnom čase
• Získanie údajov zo služby OneLake
• Získajte dáta z Azure úložiska
• Získanie údajov z Eventstreamu
• Získanie údajov z Amazon S3

Ukladanie údajov

Podrobný sprievodca

• Prehľad služby Eventhouse
• Vytvorenie skladu udalostí
• Správa a monitorovanie objektu eventhouse

Podrobný sprievodca

• Vytvorenie databázy KQL
• Vytvorenie prázdnej tabuľky
• Správa databázy KQL
• Vytvorenie odkazu na onelake

Konanie o údajoch

Prehľad

• Čo je Activator?

Podrobný sprievodca

• Získajte dáta z Power BI

Podrobný sprievodca

• Aktivujte Fabric predmety
• Upozornenie na Real-Time dashboarde
• Alert on a KQL queryset

Údaje modelu

Prehľad

• Čo je digitálny zostavovač dvojčiat (Preview)?

Začať

• Kurz o nástroji na tvorbu digitálnych twin builderov (Preview)

Koncept

• Modelovanie údajov v digitálnom zostavovači s dvoma funkciami (Preview)
• Priradenie údajov k entitám
• Digitálny postup zostavovača s dvoma funkciami (Preview)

Analýza a trénovaie údajov

Podrobný sprievodca

• Dotazovanie údajov v množine dotazov KQL
• Prispôsobenie výsledkov v mriežke výsledkov množiny dotazov KQL
• Použitie vzorových dotazov

Prehľad

• Prehľad jazyka dotazov Kusto (KQL)

Školenie

• Vzdelávací modul: Napísanie prvého dotazu pomocou jazyka dotazu Kusto

Podrobný sprievodca

• Používajte Fabric notebooky s dátami z databázy KQL
• Použitie notebooku so službou Apache Spark na dotazovanie databázy KQL
• Na dotazovanie databázy KQL použite poznámkový blok s funkciou Kqlmagic

Monitorovanie metrík a denníkov služby Eventhouse

Prehľad

• Monitorovanie v službe Eventhouse

Referencia

• Metriky
• Denníky príkazov
• Denníky údajových operácií
• Denníky výsledkov príjmu
• Denníky dotazov

Vytvárajte a používajte AI agentov

Prehľad

• Real-Time Agenti spravodajských operácií
• Real-Time Servery Intelligence Model Context Protocol (MCP)

Podrobný sprievodca

• Začnite s prevádzkovými agentmi
• Implementujte lokálny server Real-Time Intelligence MCP
• Použite vzdialený MCP server na interakciu s Eventhouse
• Použite vzdialený MCP server na interakciu s Activatorom

Copilot v Real-Time Intelligence

Prehľad

• Copilot v roku Real-Time Prehľad spravodajstva

Podrobný sprievodca

• Použite Copilot na písanie KQL dotazov
• Použite Copilot na vytvorenie Real-Time dashboardu
• Preskúmajte Real-Time dáta z dashboardu s Copilot

Referenčné architektúry

Referencia

• Automobilový priemysel a mobilita
• Energia a zdroje
• Priemysel a výroba
• Maloobchod a spotrebný tovar
• Zdravotníctvo a prírodné vedy
• Finančné služby
• Telekomunikácie a médiá