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什麼是實時智慧？

  • 發行項

實時智慧是一項功能強大的服務，可讓組織中的每個人擷取深入解析，並將其數據可視化。 它提供事件驅動案例、串流數據和數據記錄的端對端解決方案。 無論是處理 GB 或 PB，動作中的所有組織數據都會交集在實時中樞。 它使用無程式代碼連接器，順暢地連接來自各種來源的時間型數據，啟用即時視覺深入解析、地理空間分析和觸發式反應，這些反應全都屬於整個組織數據目錄的一部分。

一旦您順暢地連接任何數據流，整個 SaaS 解決方案就會變成可存取。 即時智慧會處理數據擷取、轉換、記憶體、分析、視覺效果、追蹤、AI 和實時動作。 您的數據會保持整個組織的受保護、控管和整合，與所有網狀架構供應項目順暢地一致。 即時智慧會將您的數據轉換成動態且可採取動作的資源，以推動整個組織的價值。

即時智慧可以協助我嗎？

即時智慧可用於數據分析、立即可視化深入解析、組織移動數據的集中化、對數據的動作、有效率的查詢、轉換，以及大量結構化或非結構化數據的儲存。 無論您需要評估來自IoT系統、系統記錄、自由文字、半結構化數據，或提供數據以供組織中的其他人取用，即時智慧都會提供多功能的解決方案。

即使它稱為「即時」，您的數據也不必以高速率和磁碟區流動。 即時智慧提供事件驅動，而不是排程驅動解決方案。 實時智慧元件是以信任的核心 Microsoft 服務 為基礎，並一起擴充整體網狀架構功能，以提供事件驅動解決方案。

即時智慧應用程式橫跨各種不同的商務案例，例如汽車、製造、IoT、詐騙偵測、商務營運管理和異常偵測。

如何? 使用即時智慧？

Microsoft Fabric 中的即時智慧提供功能，結合這些功能可建立即時智慧解決方案，以支援商務和工程程式。

Microsoft Fabric 中即時智慧架構的圖表。

  • 即時中樞可作為您組織內的集中式目錄。 它有助於輕鬆存取、新增、探索和數據共用。 藉由擴充數據源的範圍，其可跨各種定義域提供更廣泛的深入解析和視覺清晰性。 重要的是，此中樞可確保數據不僅可供所有使用，而且可供所有人存取，促進快速決策和明智的動作。 從各種來源共用串流數據，可發揮跨組織建置全面商業智能的潛力。

  • 從組織選取數據流或連線到外部或內部來源之後，您就可以使用即時智慧中的數據取用工具來探索您的數據。 數據取用工具會使用視覺數據探索程式，並向下切入數據深入解析。 您可以存取不熟悉的數據，並輕鬆了解數據結構、模式、異常、預測數量和數據速率。 因此，您可以根據數據採取行動或做出明智的決策。 即時儀錶板配備了現成的互動，可簡化了解數據的程式，讓任何想要使用可視化工具、自然語言和 Copilot 根據動作數據做出決策的人員都能存取。

  • 您可以使用數據啟動器將這些深入解析轉換成動作，因為您設定來自網狀架構各個部分的 Reflex 警示，以即時回應數據模式或條件。

如何與即時智慧的元件互動？

探索串流數據

即時中樞可用來探索及管理串流數據。 即時中樞事件是動作中的數據目錄，且包含：

  • 數據流： 您有權存取的 Fabric 中主動執行的所有數據流。

  • Microsoft 來源：輕鬆地探索您擁有的串流來源，並快速將這些來源擷取到 Fabric，例如：Azure 事件中樞、Azure IoT 中樞、Azure SQL DB 異動數據擷取 （CDC）、Azure Cosmos DB CDC、PostgreSQL DB CDC。

  • 網狀架構事件：事件驅動功能支持即時通知和數據處理。 您可以監視和回應事件，包括 Fabric 工作區專案事件和 Azure Blob 儲存體 事件。 這些事件可用來觸發其他動作或工作流程，例如叫用數據管線或透過電子郵件傳送通知。 您也可以透過事件數據流將這些事件傳送至其他目的地。

此數據全都以易取性格式呈現，可供所有網狀架構工作負載使用。

線上到串流數據

事件數據流是網狀架構平臺方式，可擷取、轉換和路由大量即時事件到具有無程式代碼體驗的各種目的地。 事件串流支援多個數據源和數據目的地，包括各種外部來源的連接器，例如：Apache Kafka 叢集、資料庫異動數據擷取摘要、AWS 串流來源（Kinesis）和Google（GCP Pub/Sub）。

處理數據流

藉由在事件數據流中使用事件處理功能，您可以執行篩選、數據清理、轉換、視窗化匯總和 dupe 偵測，以將數據落在您想要的圖形中。 您也可以使用內容型路由功能，根據篩選將數據傳送至不同的目的地。 另一個衍生的事件數據流功能可讓您建構新的數據流，因為轉換和/或匯總可以共用給實時中樞的取用者。

儲存和分析資料

Eventhouse 是處理行動數據的理想分析引擎。 它們專為以時間為基礎的串流事件量身打造，其中包含結構化、半結構化和非結構化數據。 此數據會根據擷取時間自動編製索引並分割，讓您在高粒度數據上提供難以置信且複雜的分析查詢功能。 儲存在 Eventhouse 中的數據可以在 OneLake 中供其他網狀架構體驗取用。

儲存在 Eventhouses 中的已編製索引、分割數據已準備好使用 Fabric 中各種程式代碼、低程式碼或無程式碼選項的閃電快速查詢。 您可以在原生 KQL 中查詢資料（Kusto 查詢語言），或在 KQL 查詢集中使用 T-SQL。 Kusto copilot 以及無程式代碼查詢探索體驗，可簡化針對有經驗的 KQL 使用者和公民數據科學家分析數據的程式。 KQL 是一種簡單但功能強大的語言，可用來查詢結構化、半結構化和非結構化數據。 語言具有表達性、易於閱讀和瞭解查詢意圖，並已針對撰寫體驗進行優化。

將數據深入解析可視化

這些數據深入解析可以在 KQL 查詢集、即時儀錶板和 Power BI 報表中可視化，數據擷取到深入解析的秒數。 視覺效果選項的範圍從無程式代碼到完全特製化的體驗，為新手和專家深入解析總管提供價值，以將其數據可視化為圖表和數據表。 您可以使用視覺提示，對查詢結果執行篩選和匯總作業，以及使用豐富的內建視覺效果清單。 您可以在 Power BI 報表和即時儀錶板中檢視這些深入解析，這兩者都可以在數據深入解析上建置警示。

觸發程序動作

警示會監視變更數據，並在偵測到模式或條件時自動採取動作。 數據可以即時中樞流動，或從 Kusto 查詢或 Power BI 報表觀察到。 符合特定條件或邏輯時，接著會採取動作，例如警示使用者、執行管線之類的 Fabric 作業專案，或啟動 Power Automate 工作流程。 邏輯可以是簡單的臨界值、例如一段時間內重複發生的事件，或 KQL 查詢所定義的複雜邏輯結果。 數據啟動器會將事件導向的深入解析轉換成可採取動作的商業優勢。

與其他網狀架構體驗整合

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