Azure Synapse Link pro Azure Cosmos DB: Případy použití analýz téměř v reálném čase
PLATÍ PRO: 
NoSQL MongoDB Gremlin
Azure Synapse Link pro Azure Cosmos DB je funkce HTAP (Hybrid Transactional And Analytical Processing) nativní pro cloud, která umožňuje provádět analýzy téměř v reálném čase přes provozní data. Synapse Link vytváří úzkou bezproblémovou integraci mezi Azure Cosmos DB a Azure Synapse Analytics.
Možná vás zajímá, jaké případy použití odvětví můžou využít tuto funkci HTAP nativní pro cloud pro analýzy téměř v reálném čase prostřednictvím provozních dat. Tady jsou tři běžné případy použití služby Azure Synapse Link pro službu Azure Cosmos DB:
- Analýzy dodavatelského řetězce, prognózy a vytváření sestav
- Personalizace v reálném čase
- Prediktivní údržba, detekce anomálií ve scénářích IOT
Poznámka:
Azure Synapse Link pro Azure Cosmos DB cílí na scénář, ve kterém se podnikové týmy snaží spouštět analýzy téměř v reálném čase. Tyto analýzy se spouštějí bez ETL nad provozními daty generovanými napříč transakčními aplikacemi založenými na službě Azure Cosmos DB. To nenahrazuje potřebu samostatného datového skladu, pokud existují tradiční požadavky na datový sklad, jako je správa úloh, vysoká souběžnost, agregace trvalosti napříč více zdroji dat.
Poznámka:
Synapse Link pro rozhraní Gremlin API je teď ve verzi Preview. Synapse Link můžete povolit v nových nebo existujících grafech pomocí Azure CLI. Další informace o tom, jak ho nakonfigurovat, potřebujete kliknutím sem.
Analýzy dodavatelského řetězce, prognózy a vytváření sestav
Studie výzkumu ukazují, že vkládání analýz velkých objemů dat do operací dodavatelského řetězce vede k vylepšení doby dodání v pořadí po cyklu a efektivitu dodavatelského řetězce.
Výrobci se připojují k technologiím nativním pro cloud, aby se přerušily omezení starších systémů PLÁNOVÁNÍ zdrojů organizace (ERP) a SCM (Supply Chain Management). Díky dodavatelským řetězcům, které generují rostoucí objemy provozních dat každou minutu (objednávka, zásilka, transakční data), potřebují výrobci provozní databázi. Tato provozní databáze by se měla škálovat tak, aby zpracovávala objemy dat a analytická platforma, aby se dostala na úroveň kontextové inteligence v reálném čase, aby zůstala před křivkou.
Následující architektura ukazuje výkon využití služby Azure Cosmos DB jako provozní databáze nativní pro cloud a Synapse Link v analýzách dodavatelského řetězce:
V závislosti na předchozí architektuře můžete pomocí Synapse Linku pro Azure Cosmos DB dosáhnout následujících případů použití:
Příprava a trénování prediktivního kanálu: Generování přehledů o provozních datech v dodavatelském řetězci pomocí strojového učení se překládá. Díky tomu můžete snížit náklady na inventář, provoz a snížit dobu doručení objednávek pro zákazníky.
Synapse Link umožňuje analyzovat měnící se provozní data ve službě Azure Cosmos DB bez jakýchkoli ručních procesů ETL. Ušetří vám další náklady, latenci a provozní složitost. Synapse Link umožňuje datovým inženýrům a datovým vědcům vytvářet robustní prediktivní kanály:
Dotazování provozních dat z analytického úložiště Azure Cosmos DB s využitím nativní integrace s fondy Apache Sparku ve službě Azure Synapse Analytics Data můžete dotazovat v interaktivním poznámkovém bloku nebo naplánovaných vzdálených úlohách bez složité přípravy dat.
Sestavte modely strojového Učení (ML) pomocí algoritmů Spark ML a integrace Azure ML v Azure Synapse Analytics.
Zapište výsledky po odvozování modelu do služby Azure Cosmos DB za účely vyhodnocování téměř v reálném čase.
Provozní generování sestav: Týmy dodavatelského řetězce potřebují flexibilní a vlastní sestavy v reálném čase a přesná provozní data. Tyto sestavy jsou potřeba k získání přehledu o efektivitě dodavatelského řetězce, ziskovosti a produktivitě. Umožňuje datovým analytikům a dalším klíčovým zúčastněným stranám neustále znovu vyhodnotit firmu a identifikovat oblasti, které by se měly upravit, aby se snížily provozní náklady.
Synapse Link pro Azure Cosmos DB umožňuje bohaté scénáře business intelligence (BI)/reporting:
Dotazování provozních dat z analytického úložiště Azure Cosmos DB pomocí nativní integrace s bezserverovým fondem SQL a plnou výrazností jazyka T-SQL
Modelujte a publikujte automatické aktualizace řídicích panelů BI ve službě Azure Cosmos DB prostřednictvím podpory bezserverového fondu SQL pro známé nástroje BI. Například Azure Analysis Services, Power BI Premium atd.
Následuje několik doprovodných materiálů pro integraci dat pro dávkové a streamované data do služby Azure Cosmos DB:
Integrace a orchestrace dávkových dat: Díky složitějším dodavatelským řetězcům je potřeba integrovat datové platformy dodavatelského řetězce s různými zdroji dat a formáty. Azure Synapse je integrovaný se stejným modulem pro integraci dat a prostředím jako Azure Data Factory. Tato integrace umožňuje datovým inženýrům vytvářet bohaté datové kanály bez samostatného orchestračního modulu:
Přesuňte data z více než 85 podporovaných zdrojů dat do služby Azure Cosmos DB pomocí služby Azure Data Factory.
Zápis kanálů ETL bez kódu do služby Azure Cosmos DB, včetně relačních a hierarchických mapování mezi hierarchickými a hierarchickými mapováními dat s mapováním toků dat
Integrace a zpracování streamovaných dat: S růstem průmyslových IoT (senzorů sledujících prostředky z "floor-to-store", propojených logistických parků atd.) dochází k explozi dat v reálném čase generovaných v reálném čase, která je potřeba integrovat s tradičními pomalými daty pro generování přehledů. Azure Stream Analytics je doporučená služba pro streamování ETL a zpracování v Azure s širokou škálou scénářů. Azure Stream Analytics podporuje Službu Azure Cosmos DB jako nativní jímku dat.
Personalizace v reálném čase
Maloobchodníci dnes musí vytvářet zabezpečená a škálovatelná řešení elektronického obchodování, která splňují požadavky zákazníků i firem. Tato řešení elektronického obchodování potřebují zapojit zákazníky prostřednictvím přizpůsobených produktů a nabídek, rychle a bezpečně zpracovávat transakce a zaměřit se na plnění a služby zákazníků. Azure Cosmos DB společně s nejnovější službou Synapse Link pro Azure Cosmos DB umožňuje prodejcům generovat přizpůsobená doporučení pro zákazníky v reálném čase. Pro okamžité přehledy, jak je znázorněno v následující architektuře, používají nastavení s nízkou latencí a nastavitelnou konzistencí:
Případ použití Synapse Linku pro Azure Cosmos DB:
- Příprava a trénování prediktivního kanálu: Pomocí modelů Synapse Spark a strojového učení můžete vygenerovat přehledy o provozních datech napříč obchodními jednotkami nebo segmenty zákazníků. To se překládá na přizpůsobené doručování pro cílové segmenty zákazníků, prediktivní prostředí pro koncové uživatele a cílený marketing tak, aby vyhovoval vašim požadavkům koncového uživatele.
Prediktivní údržba IOT
Průmyslové inovace IOT výrazně snížily výpadky strojů a zvýšily celkovou efektivitu ve všech oborech průmyslu. Jednou z těchto inovací je prediktivní analýza údržby pro stroje na okraji cloudu.
Následuje architektura využívající nativní cloudové funkce HTAP služby Azure Synapse Link pro Azure Cosmos DB v prediktivní údržbě IoT:
Případy použití Synapse Linku pro Azure Cosmos DB:
Příprava a trénování prediktivního kanálu: Historická provozní data ze senzorů zařízení IoT se dají použít k trénování prediktivních modelů, jako jsou detektory anomálií. Tyto detektory anomálií se pak zpětně nasadí na hranici kvůli monitorování v reálném čase. Taková smyčka zlepšování umožňuje průběžné přetrénování prediktivních modelů.
Provozní hlášení: S růstem iniciativ digitálních dvojčat společnosti shromažďují obrovské objemy provozních dat z velkého počtu senzorů, aby vytvořily digitální kopii každého počítače. Tato data pomůžou BI porozumět trendům v historických datech a navíc k aplikacím v reálném čase nad nedávnými horkými daty.
Ukázkový scénář: HTAP pro Azure Cosmos DB
Azure Cosmos DB už téměř deset let používá tisíce zákazníků pro klíčové aplikace, které vyžadují elastické škálování, globální distribuci na klíč, replikaci zápisu do více oblastí pro nízkou latenci a vysokou dostupnost čtení i zápisů v transakčních úlohách.
Následující seznam ukazuje přehled různých vzorů úloh, které jsou podporovány s provozními daty pomocí služby Azure Cosmos DB:
- Aplikace a služby v reálném čase
- Zpracování streamu událostí.
- Řídicí panely BI
- Analýzy velkého objemu dat
- strojové učení
Azure Synapse Link umožňuje službě Azure Cosmos DB nejen výkon transakčních úloh, ale také provádění analytických úloh téměř v reálném čase nad historickými provozními daty. Dochází k tomu bez požadavků ETL a zaručené izolace výkonu od transakčních úloh.
Následující obrázek znázorňuje vzory úloh pomocí služby Azure Cosmos DB: 
Podívejme se na příklad společnosti CompanyXYZ pro elektronické obchodování s globálními operacemi napříč 20 zeměmi a oblastmi, abychom si ukázali výhody výběru služby Azure Cosmos DB jako databáze v reálném čase, která využívá transakční i analytické požadavky platformy pro správu inventáře.
Základní podnikání společnosti CompanyXYZ závisí na systému správy zásob – dostupnost a spolehlivost jsou základní požadavky na pilíře. Výhody používání služby Azure Cosmos DB:
- Díky hluboké integraci s infrastrukturou Azure a transparentním zápisům do více oblastí poskytuje služba Azure Cosmos DB špičkové 99,999% vysoké dostupnosti proti oblastním výpadkům.
Partneři dodavatelského řetězce společnosti CompanyXYZ můžou být v samostatných geografických lokalitách, ale možná budou muset zobrazit jediné zobrazení inventáře produktů po celém světě, aby mohli podporovat místní provoz. To zahrnuje nutnost číst aktualizace provedené jinými partnery dodavatelského řetězce v reálném čase. Stejně jako schopnost provádět aktualizace, aniž byste se museli starat o konflikty s jinými partnery s vysokou propustností. Výhody používání služby Azure Cosmos DB:
Díky svému jedinečnému transakčnímu úložišti optimalizovaného pro zápis do více oblastí zaručuje Azure Cosmos DB latenci menší než 10 ms pro indexované čtení i zápisy v globálním 99. percentilu.
Příjem vysoké propustnosti dávkových i streamovaných datových kanálů s indexováním v reálném čase v transakčním úložišti.
Transakční úložiště Azure Cosmos DB nabízí tři více možností než dvě extrémní úrovně silné a konečné konzistence, aby bylo možné dosáhnout kompromisů mezi dostupností a výkonem , které jsou nejblíže obchodní potřebě.
Partneři dodavatelského řetězce společnosti CompanyXYZ mají velmi proměnlivé vzorce provozu v rozsahu od stovek až po miliony požadavků a proto se platforma pro správu zásob musí vypořádat s neočekávanou nárůstem provozu. Výhody používání služby Azure Cosmos DB:
- Transakční úložiště azure Cosmos DB podporuje elastickou škálovatelnost úložiště a propustnost pomocí horizontálního dělení. Kontejnery a databáze nakonfigurované v režimu Autopilot můžou automaticky a okamžitě škálovat zřízenou propustnost na základě potřeb aplikace, aniž by to mělo vliv na dostupnost, latenci, propustnost nebo výkon úlohy globálně.
Společnost CompanyXYZ potřebuje vytvořit zabezpečenou analytickou platformu pro vytváření historických dat inventáře pro celý systém, aby bylo možné analyzovat a získat přehledy napříč partnery dodavatelského řetězce, obchodními jednotkami a funkcemi. Analytická platforma potřebuje umožnit spolupráci v rámci systému, tradiční případy použití BI/generování sestav, případy použití pokročilých analýz a prediktivní inteligentní řešení nad daty inventáře provozu. Výhody používání Synapse Linku pro Azure Cosmos DB:
- Díky použití analytického úložiště Azure Cosmos DB plně izolované úložiště sloupců synapse Link ve službě Azure Synapse Analytics neumožňuje ve službě Azure Synapse Analytics žádné analýzy extrakce transformací (ETL) s globálně distribuovanými provozními daty ve velkém měřítku. Obchodní analytici, datoví inženýři a datoví vědci teď můžou pomocí Synapse Sparku nebo Synapse SQL interoperabilním způsobem spouštět téměř v reálném čase business intelligence, analýzy a kanály strojového učení, aniž by to mělo vliv na výkon transakčních úloh ve službě Azure Cosmos DB. Další podrobnosti najdete v výhodách Synapse Linku ve službě Azure Cosmos DB .
Další kroky
Další informace najdete v následujících dokumentech: