Intelligente apps met Azure Database for MySQL

Azure App Service
Azure AI services
Azure Database for MySQL
Azure Machine Learning
Power BI

Oplossingsideeën

Dit artikel is een oplossingsidee. Als u wilt dat we de inhoud uitbreiden met meer informatie, zoals mogelijke use cases, alternatieve services, implementatieoverwegingen of prijsrichtlijnen, laat het ons dan weten door GitHub-feedback te geven.

Dit artikel bevat een oplossing voor het automatiseren van gegevensanalyse en visualisatie met behulp van kunstmatige intelligentie (AI). Kernonderdelen in de oplossing zijn Azure Functions, Azure Cognitive Services en Azure Database for MySQL.

Architectuur

Architecture diagram that shows the dataflow of an intelligent application using Azure Database for MySQL.

Een Visio-bestand van deze architectuur downloaden.

Gegevensstroom

  1. Met een Azure Function-activiteit kunt u een Azure Functions-app activeren in de Azure Data Factory-pijplijn. U maakt een gekoppelde serviceverbinding en gebruikt de gekoppelde service met een activiteit om de Azure-functie op te geven die u wilt uitvoeren.
  2. Gegevens zijn afkomstig uit verschillende bronnen, zoals Azure Storage of Azure Event Hubs voor gegevens met een hoog volume. Wanneer de pijplijn nieuwe gegevens ontvangt, wordt de Azure Functions-app geactiveerd.
  3. De Azure Functions-app roept de Cognitive Services-API aan om de gegevens te analyseren.
  4. De Cognitive Services-API retourneert de resultaten van de analyse in JSON-indeling naar de Azure Functions-app.
  5. De Azure Functions-app slaat de gegevens en resultaten van de Cognitive Services-API op in Azure Database for MySQL.
  6. Azure Machine Learning maakt gebruik van aangepaste machine learning-algoritmen om meer inzicht te krijgen in de gegevens.
  7. De MySQL-databaseconnector voor Power BI biedt opties voor gegevensvisualisatie en -analyse in Power BI of een aangepaste webtoepassing.

Onderdelen

Alternatieven

Scenariodetails

De geautomatiseerde pijplijn maakt gebruik van de volgende services om de gegevens te analyseren:

  • Cognitive Services maakt gebruik van AI voor het beantwoorden van vragen, sentimentanalyse en tekstomzetting.
  • Azure Machine Learning biedt machine learning-hulpprogramma's voor predictive analytics.

De oplossing automatiseert de levering van de gegevensanalyse. Een connector koppelt Azure Database for MySQL aan visualisatiehulpprogramma's zoals Power BI.

De architectuur maakt gebruik van een Azure Functions-app voor het opnemen van gegevens uit meerdere gegevensbronnen. Het is een serverloze oplossing die de volgende voordelen biedt:

  • Infrastructuuronderhoud: Azure Functions is een beheerde service waarmee ontwikkelaars zich kunnen richten op innovatief werk dat waarde levert aan het bedrijf.
  • Schaalbaarheid: Azure Functions biedt rekenresources op aanvraag, zodat functie-exemplaren naar behoefte worden geschaald. Naarmate aanvragen vallen, worden resources en toepassingsexemplaren automatisch verwijderd.

Potentiële gebruikscases

Deze oplossing is ideaal voor organisaties die predictive analytics uitvoeren op gegevens uit verschillende bronnen. Voorbeelden hiervan zijn organisaties in de volgende branches:

  • Financiën
  • Educatief
  • Telecommunicatie

Overwegingen

  • Voor de meeste functies heeft de Cognitive Service for Language-API een maximale grootte van 5120 tekens voor één document. Voor alle functies is de maximale aanvraaggrootte 1 MB. Zie Servicelimieten voor Azure Cognitive Service for Language voor meer informatie over gegevens- en frequentielimieten.

  • In eerdere versies van deze oplossing is de Cognitive Services Text Analytics-API gebruikt. Azure Cognitive Service for Language bevat nu drie afzonderlijke taalservices in Cognitive Services: Text Analytics, QnA Maker en Language Understanding (LUIS). U kunt eenvoudig migreren van de Text Analytics-API naar de Cognitive Service for Language-API. Zie Migreren naar de nieuwste versie van Azure Cognitive Service for Language voor instructies.

Bijdragers

Dit artikel wordt onderhouden door Microsoft. Het is oorspronkelijk geschreven door de volgende inzender.

Hoofdauteur:

Als u niet-openbare LinkedIn-profielen wilt zien, meldt u zich aan bij LinkedIn.

Volgende stappen

De volgende oplossingsideeën zijn beschikbaar in Azure Database for MySQL: