Aplicaciones inteligentes mediante Azure Database for MySQL

En este artículo se presenta una solución para automatizar el análisis y la visualización de datos mediante inteligencia artificial (IA). Los componentes principales de la solución son Azure Functions, Azure Cognitive Services y Azure Database for MySQL.

Architecture

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Flujo de datos

1. Una actividad de Azure Function permite desencadenar una aplicación de Azure Functions en la canalización de Azure Data Factory. Crea una conexión de servicio vinculado y usa el servicio vinculado con una actividad para especificar la función de Azure que quiere ejecutar.
2. Los datos proceden de varios orígenes, como Azure Storage o Azure Event Hubs para datos de gran volumen. Cuando la canalización recibe nuevos datos, desencadena la aplicación de Azure Functions.
3. La aplicación de Azure Functions llama a la API de Cognitive Services para analizar los datos.
4. La API de Cognitive Services devuelve los resultados del análisis en formato JSON a la aplicación de Azure Functions.
5. La aplicación de Azure Functions almacena los datos y los resultados de la API de Cognitive Services en Azure Database for MySQL.
6. Azure Machine Learning usa algoritmos de aprendizaje automático personalizados para proporcionar más conclusiones sobre los datos.
7. El conector de base de datos para Power BI de MySQL proporciona opciones para la visualización y el análisis de datos en Power BI o una aplicación web personalizada.

Componentes

• Data Factory
• Funciones
• Event Hubs
• Blob Storage
• Cognitive Services
• Servicio cognitivo para el lenguaje
• Azure Database for MySQL
• Machine Learning Studio
• Power BI

Alternativas

• Esta solución usa Azure Functions para procesar los datos a medida que se reciben. Si ya existe una gran cantidad de datos en el origen de datos, se deben considerar otras formas de procesamiento por lotes.
• Azure Stream Analytics proporciona procesamiento de eventos para grandes volúmenes de datos de streaming rápidos que llegan simultáneamente desde varios orígenes. Stream Analytics también admite la integración con Power BI.
• Para comparar esta solución con alternativas, consulte los siguientes recursos:
  • Selección de una tecnología de procesamiento por lotes en Azure
  • Elección de un almacén de datos analíticos en Azure
  • Elección de una tecnología de análisis de datos en Azure

Detalles del escenario

La canalización automatizada usa los siguientes servicios para analizar los datos:

• Cognitive Services usa inteligencia artificial para responder a preguntas, analizar opiniones y traducir texto.
• Azure Machine Learning proporciona herramientas de aprendizaje automático para el análisis predictivo.

La solución automatiza la entrega del análisis de datos. Un conector vincula Azure Database for MySQL con herramientas de visualización como Power BI.

La arquitectura usa una aplicación de Azure Functions para ingerir datos de varios orígenes de datos. Es una solución sin servidor que ofrece las siguientes ventajas:

• Mantenimiento de la infraestructura: Azure Functions es un servicio administrado que permite a los desarrolladores centrarse en un trabajo innovador que ofrece valor a la empresa.
• Escalabilidad: Azure Functions proporciona recursos de proceso a petición, por lo que las instancias de función se escalan según sea necesario. A medida que disminuyan las solicitudes, todos los recursos e instancias de la aplicación se descartarán automáticamente.

Posibles casos de uso

Esta solución es ideal para organizaciones que ejecutan análisis predictivos en datos de varios orígenes. Entre los ejemplos se incluyen las organizaciones de los siguientes sectores:

• Finance
• Education
• Telecomunicaciones

Consideraciones

• Para la mayoría de las características, la API de Azure Cognitive Service para lenguaje tiene un tamaño máximo de 5120 caracteres para un único documento. Para todas las características, el tamaño máximo de la solicitud es de 1 MB. Para obtener más información sobre los límites de datos y velocidad, consulte Límites de servicio para Azure Cognitive Service para lenguaje.

• Las versiones anteriores de esta solución usaban la API Text Analytics de Cognitive Services. Azure Cognitive Service para lenguaje ahora unifica tres servicios de lenguaje individuales en Cognitive Services: Text Analytics, QnA Maker y Language Understanding (LUIS). Puede migrar fácilmente desde la API de Text Analytics a la API de Cognitive Service para lenguaje. Para obtener las instrucciones, consulte Migración a la versión más reciente de Azure Cognitive Service para lenguaje.

Colaboradores

Microsoft mantiene este artículo. Originalmente lo escribió el siguiente colaborador.

Autor principal:

• Matt Cowen | Arquitecto sénior de soluciones en la nube

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Pasos siguientes

• Funciones
• Actividad de las funciones de Azure en Azure Data Factory
• Data Factory
• Event Hubs
• Blob Storage
• Cognitive Services
• Azure Cognitive Service for Language
• Azure Database for MySQL
• Azure Machine Learning
• Power BI

Recursos relacionados

• Descripción de los modelos de almacén de datos

Las siguientes ideas de soluciones utilizan Azure Database for MySQL:

• Aplicaciones de administración financiera mediante Azure Database for MySQL
• Aplicaciones web y móviles escalables mediante Azure Database for MySQL