Del via

Hva er sanntidsintelligens?

  • Artikkel

Sanntidsintelligens er en kraftig tjeneste som gjør det mulig for alle i organisasjonen å trekke ut innsikt og visualisere dataene i bevegelse. Den tilbyr en ende-til-ende-løsning for hendelsesdrevne scenarier, strømming av data og datalogger. Enten du arbeider med gigabyte eller petabyte, møtes alle organisatoriske data i bevegelse i Sanntidshuben. Den kobler sømløst til tidsbaserte data fra ulike kilder ved hjelp av ingen kodekoblinger, noe som muliggjør umiddelbar visuell innsikt, geospatial analyse og utløserbaserte reaksjoner som alle er en del av en datakatalog for hele organisasjonen.

Når du sømløst kobler til en strøm av data, blir hele SaaS-løsningen tilgjengelig. Sanntidsintelligens håndterer datainntak, transformasjon, lagring, analyse, visualisering, sporing, kunstig intelligens og sanntidshandlinger. Dataene dine forblir beskyttet, styrt og integrert på tvers av organisasjonen, og samsvarer sømløst med alle Fabric-tilbud. Sanntidsintelligens transformerer dataene dine til en dynamisk, handlingsbar ressurs som driver verdien på tvers av hele organisasjonen.

Kan sanntidsintelligens hjelpe meg?

Sanntidsintelligens kan brukes til dataanalyse, umiddelbar visuell innsikt, sentralisering av data i bevegelse for en organisasjon, handlinger på data, effektiv spørring, transformasjon og lagring av store mengder strukturerte eller ustrukturerte data. Enten du trenger å evaluere data fra IoT-systemer, systemlogger, fri tekst, halvstrukturerte data eller bidra med data for forbruk av andre i organisasjonen, gir sanntidsintelligens en allsidig løsning.

Selv om det kalles «sanntid», trenger ikke dataene å flyte med høye hastigheter og volumer. Sanntidsintelligens gir deg hendelsesdrevne, i stedet for tidsplandrevne løsninger. Komponentene for sanntidsintelligens er bygget på klarerte kjerne-Microsoft-tjenester, og sammen utvider de de generelle Fabric-egenskapene for å tilby hendelsesdrevne løsninger.

Sanntidsintelligensprogrammer spenner over en rekke forretningsscenarioer, for eksempel bil, produksjon, IoT, svindelgjenkjenning, administrasjon av forretningsoperasjoner og avviksgjenkjenning.

Hvordan bruke sanntidsintelligens?

Sanntidsintelligens i Microsoft Fabric tilbyr funksjoner som i kombinasjon muliggjør oppretting av sanntidsintelligensløsninger til støtte for forretnings- og ingeniørprosesser.

Diagram over arkitekturen til sanntidsintelligens i Microsoft Fabric.

  • Sanntidshuben fungerer som en sentralisert katalog i organisasjonen. Det forenkler enkel tilgang, tillegg, utforskning og datadeling. Ved å utvide utvalget av datakilder, muliggjør det bredere innsikt og visuell klarhet på tvers av ulike domener. Viktigere er at denne huben sikrer at data ikke bare er tilgjengelige, men også tilgjengelige for alle, noe som fremmer rask beslutningstaking og informert handling. Deling av strømming av data fra ulike kilder låser opp potensialet for å bygge omfattende forretningsintelligens på tvers av organisasjonen.

  • Når du har valgt en strøm fra organisasjonen eller koblet til eksterne eller interne kilder, kan du bruke dataforbruksverktøyene i sanntidsintelligens til å utforske dataene. Dataforbruksverktøyene bruker visuell datautforskningsprosess og driller ned på datainnsikt. Du kan få tilgang til data som er nye for deg og enkelt forstå datastrukturen, mønstrene, avvikene, prognosemengdene og datahastighetene. Du kan følgelig handle eller ta smarte beslutninger basert på dataene. Instrumentbord i sanntid er utstyrt med out-of-the-box interaksjoner som forenkler prosessen med å forstå data, noe som gjør den tilgjengelig for alle som ønsker å ta avgjørelser basert på data i bevegelse ved hjelp av visuelle verktøy, Naturlig språk og Copilot.

  • Denne innsikten kan gjøres om til handlinger med dataaktivering, da du konfigurerer refleksvarsler fra ulike deler av Fabric for å reagere på datamønstre eller betingelser i sanntid.

Hvordan samhandler du med komponentene i sanntidsintelligens?

Oppdag strømming av data

Sanntidshuben brukes til å oppdage og administrere strømmingsdataene dine. Hubhendelser i sanntid er en katalog med data i bevegelse, og inneholder:

  • Datastrømmer: Alle datastrømmer som kjører aktivt i Fabric, som du har tilgang til.

  • Microsoft-kilder: Oppdag enkelt strømmingskilder som du har og raskt konfigurerer inntak av disse kildene til Fabric, for eksempel: Azure Event Hubs, Azure IoT Hub, Azure SQL DB Change Data Capture (CDC), Azure Cosmos DB CDC, PostgreSQL DB CDC.

  • Stoffhendelser: Hendelsesdrevne funksjoner støtter varslinger og databehandling i sanntid. Du kan overvåke og reagere på hendelser som Fabric Workspace Item-hendelser og Azure Blob Storage-hendelser. Disse hendelsene kan brukes til å utløse andre handlinger eller arbeidsflyter, for eksempel påkalle et datasamlebånd eller sende et varsel via e-post. Du kan også sende disse hendelsene til andre destinasjoner via hendelsesstrømmer.

Alle disse dataene presenteres i et lett forbrukbart format og er tilgjengelig for alle fabric-arbeidsbelastninger.

Koble til til strømming av data

Hendelsesstrømmer er stoffplattformens måte å fange opp, transformere og rute store mengder sanntidshendelser til ulike destinasjoner med en no-code-opplevelse. Hendelsesstrømmer støtter flere datakilder og datamål, inkludert et bredt spekter av koblinger til eksterne kilder, for eksempel: Apache Kafka-klynger, databaseendring av datahentingsfeeder, AWS-strømmingskilder (Kinesis) og Google (GCP Pub/Sub).

Behandle datastrømmer

Ved å bruke funksjonene for hendelsesbehandling i hendelsesstrømmer, kan du filtrere, rense data, transformasjon, vindusaggregasjoner og dupe-gjenkjenning for å lande dataene i ønsket figur. Du kan også bruke de innholdsbaserte rutingfunksjonene til å sende data til forskjellige mål basert på filtre. Med en annen funksjon, avledede hendelsesstrømmer, kan du konstruere nye strømmer som et resultat av transformasjoner og/eller aggregasjoner som kan deles med forbrukere i sanntidshuben.

Lagre og analysere data

Hendelseshus er den ideelle analysemotoren for å behandle data i bevegelse. De er skreddersydd for tidsbaserte strømmehendelser med strukturerte, halvstrukturerte og ustrukturerte data. Disse dataene indekseres og partisjoneres automatisk basert på inntakstid, noe som gir deg utrolig raske og komplekse analytiske spørringsfunksjoner på data med høy detaljnivå. Data lagret i arrangementshus kan gjøres tilgjengelig i OneLake for forbruk av andre Fabric-opplevelser.

Indekserte, partisjonerte data som er lagret i hendelseshus, er klare for lynrask spørring ved hjelp av ulike kode-, lavkode- eller no-code-alternativer i Fabric. Data kan spørres i opprinnelig KQL (Kusto-spørringsspråk) eller ved hjelp av T-SQL i KQL-spørringssettet. Kusto copilot, sammen med no-code query exploration experience, effektiviserer prosessen med å analysere data for både erfarne KQL-brukere og borgerdataforskere. KQL er et enkelt, men kraftfullt språk for å spørre strukturerte, halvstrukturerte og ustrukturerte data. Språket er uttrykksfullt, enkelt å lese og forstå spørringshensikten og optimalisert for redigeringsopplevelser.

Visualiser datainnsikt

Disse datainnsiktene kan visualiseres i KQL-spørringssett, instrumentbord i sanntid og Power BI-rapporter, med sekunder fra datainntak til innsikt. Alternativene for visualisering varierer fra ingen kode til fullt spesialiserte opplevelser, noe som gir verdi til både nybegynneren og ekspertinnsiktsutforskeren for å visualisere dataene som diagrammer og tabeller. Du kan bruke visuelle indikatorer til å utføre filtrerings- og aggregasjonsoperasjoner på spørringsresultater og bruke en rik liste over innebygde visualiseringer. Denne innsikten kan vises i Power BI-rapporter og instrumentbord i sanntid, som begge kan ha varsler som er basert på datainnsiktene.

Utløserhandlinger

Varsler overvåker endring av data og utfører automatisk handlinger når mønstre eller betingelser oppdages. Dataene kan flyte i sanntidshub, eller observeres fra en Kusto-spørring eller Power BI-rapport. Når bestemte betingelser eller logikk er oppfylt, utføres en handling, for eksempel varsler brukere, utfører fabric-jobbelementer som et datasamlebånd eller starter Power Automate-arbeidsflyter. Logikken kan enten være en enkelt definert terskel, et mønster som hendelser som skjer gjentatte ganger over en tidsperiode, eller resultatene av kompleks logikk definert av en KQL-spørring. Dataaktivator gjør hendelsesdrevne innsikter om til handlingsvennlige forretningsfordeler.

Integrere med andre stoffopplevelser

Relatert innhold