Share via

Wat is Realtime Intelligence?

  • Artikel

Realtime intelligence is een krachtige service waarmee iedereen in uw organisatie inzichten kan extraheren en hun gegevens in beweging kan visualiseren. Het biedt een end-to-end oplossing voor gebeurtenisgestuurde scenario's, streaminggegevens en gegevenslogboeken. Ongeacht of het gaat om gigabytes of petabytes, worden alle organisatiegegevens in beweging geconvergeerd in de realtime hub. Het verbindt naadloos tijdgebaseerde gegevens uit verschillende bronnen met behulp van connectors zonder code, waardoor directe visuele inzichten, georuimtelijke analyse en op triggers gebaseerde reacties mogelijk zijn die allemaal deel uitmaken van een gegevenscatalogus voor de hele organisatie.

Zodra u naadloos verbinding maakt met een gegevensstroom, wordt de volledige SaaS-oplossing toegankelijk. Realtime intelligence verwerkt gegevensopname, transformatie, opslag, analyse, visualisatie, tracering, AI en realtime acties. Uw gegevens blijven beveiligd, beheerd en geïntegreerd in uw organisatie, waarbij ze naadloos worden afgestemd op alle Fabric-aanbiedingen. Realtime intelligence transformeert uw gegevens in een dynamische, bruikbare resource die waarde in de hele organisatie aanstuurt.

Kan real-time intelligence me helpen?

Realtime intelligence kan worden gebruikt voor gegevensanalyse, directe visuele inzichten, centralisatie van gegevens in beweging voor een organisatie, acties op gegevens, efficiënte query's, transformatie en opslag van grote volumes gestructureerde of ongestructureerde gegevens. Of u nu gegevens van IoT-systemen, systeemlogboeken, vrije tekst, semi-gestructureerde gegevens wilt evalueren of gegevens moet bijdragen voor gebruik door anderen in uw organisatie, realtime intelligence biedt een veelzijdige oplossing.

Hoewel het 'realtime' wordt genoemd, hoeven uw gegevens niet te stromen met hoge tarieven en volumes. Realtime intelligence biedt u gebeurtenisgestuurde oplossingen in plaats van planningsgestuurde oplossingen. De realtime intelligence-onderdelen zijn gebaseerd op vertrouwde, kern-Microsoft-services en samen breiden ze de algehele infrastructuurmogelijkheden uit om gebeurtenisgestuurde oplossingen te bieden.

Realtime Intelligence-toepassingen omvatten een groot aantal bedrijfsscenario's, zoals automotive, productie, IoT, fraudedetectie, bedrijfsactiviteitenbeheer en anomaliedetectie.

Hoe kan ik realtime intelligence gebruiken?

Realtime intelligence in Microsoft Fabric biedt mogelijkheden die, in combinatie, het mogelijk maken van realtime intelligence-oplossingen ter ondersteuning van bedrijfsprocessen en technische processen.

Diagram van de architectuur van realtime intelligence in Microsoft Fabric.

  • De realtime hub fungeert als een gecentraliseerde catalogus binnen uw organisatie. Het vereenvoudigt eenvoudige toegang, toevoeging, verkenning en het delen van gegevens. Door het bereik van gegevensbronnen uit te breiden, biedt het bredere inzichten en visuele helderheid in verschillende domeinen. Belangrijk is dat deze hub ervoor zorgt dat gegevens niet alleen beschikbaar zijn, maar ook toegankelijk zijn voor iedereen, waardoor snelle besluitvorming en geïnformeerde actie wordt bevorderd. Het delen van streaminggegevens uit diverse bronnen biedt de mogelijkheid om uitgebreide business intelligence in uw organisatie te bouwen.

  • Zodra u een stream uit uw organisatie hebt geselecteerd of verbinding hebt gemaakt met externe of interne bronnen, kunt u de hulpprogramma's voor gegevensverbruik in realtime gebruiken om uw gegevens te verkennen. De hulpprogramma's voor gegevensverbruik maken gebruik van visuele gegevensverkenning en zoomen in op gegevensinzichten. U kunt toegang krijgen tot gegevens die nieuw voor u zijn en gemakkelijk inzicht krijgen in de gegevensstructuur, patronen, afwijkingen, prognose van hoeveelheden en gegevenssnelheden. Daarom kunt u op basis van de gegevens actie ondernemen of slimme beslissingen nemen. Realtime dashboards worden geleverd met kant-en-klare interacties waarmee het proces van inzicht in gegevens wordt vereenvoudigd, zodat deze toegankelijk zijn voor iedereen die beslissingen wil nemen op basis van gegevens in beweging met behulp van visuele hulpmiddelen, Natural Language en Copilot.

  • Deze inzichten kunnen worden omgezet in acties met Data Activator, omdat u reflexwaarschuwingen van verschillende onderdelen van Fabric instelt om in realtime te reageren op gegevenspatronen of -omstandigheden.

Hoe communiceert u met de onderdelen van Realtime Intelligence?

Streaminggegevens detecteren

De realtime hub wordt gebruikt om uw streaminggegevens te detecteren en te beheren. Realtime hubgebeurtenissen is een catalogus met gegevens in beweging en bevat:

  • Gegevensstromen: alle gegevensstromen die actief worden uitgevoerd in Fabric, waartoe u toegang hebt.

  • Microsoft-bronnen: Ontdek eenvoudig streamingbronnen die u hebt en configureer snel opname van deze bronnen in Fabric, bijvoorbeeld: Azure Event Hubs, Azure IoT Hub, Azure SQL DB Change Data Capture (CDC), Azure Cosmos DB CDC, PostgreSQL DB CDC.

  • Infrastructuurgebeurtenissen: gebeurtenisgestuurde mogelijkheden bieden ondersteuning voor realtime meldingen en gegevensverwerking. U kunt gebeurtenissen bewaken en erop reageren, waaronder gebeurtenissen van het fabric-werkruimte-item en Azure Blob Storage-gebeurtenissen. Deze gebeurtenissen kunnen worden gebruikt om andere acties of werkstromen te activeren, zoals het aanroepen van een gegevenspijplijn of het verzenden van een melding via e-mail. U kunt deze gebeurtenissen ook verzenden naar andere bestemmingen via gebeurtenisstreams.

Deze gegevens worden allemaal weergegeven in een direct verbruikbare indeling en zijn beschikbaar voor alle Fabric-workloads.

Verbinding maken naar streaminggegevens

Gebeurtenisstromen zijn de manier waarop het Fabric-platform grote volumes realtimegebeurtenissen kan vastleggen, transformeren en routeren naar verschillende bestemmingen met een ervaring zonder code. Gebeurtenisstromen ondersteunen meerdere gegevensbronnen en gegevensbestemmingen, waaronder een breed scala aan connectors voor externe bronnen, bijvoorbeeld: Apache Kafka-clusters, gegevensopnamefeeds voor databases wijzigen, AWS-streamingbronnen (Kinesis) en Google (GCP Pub/Sub).

Gegevensstromen verwerken

Met behulp van de mogelijkheden voor gebeurtenisverwerking in gebeurtenisstromen kunt u filteren, gegevensopschoning, transformatie, gevensterde aggregaties en dupedetectie uitvoeren om de gegevens in de gewenste vorm te plaatsen. U kunt ook de routeringsmogelijkheden op basis van inhoud gebruiken om gegevens naar verschillende bestemmingen te verzenden op basis van filters. Met een andere functie, afgeleide gebeurtenisstromen, kunt u nieuwe streams maken als gevolg van transformaties en/of aggregaties die kunnen worden gedeeld met consumenten in realtime hub.

Gegevens opslaan en analyseren

Event houses zijn de ideale analyse-engine om gegevens in beweging te verwerken. Ze zijn afgestemd op tijdgebeurtenissen, streaminggebeurtenissen met gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Deze gegevens worden automatisch geïndexeerd en gepartitioneerd op basis van opnametijd, waardoor u ongelooflijk snelle en complexe analysemogelijkheden voor query's op gegevens met hoge granulariteit krijgt. Gegevens die zijn opgeslagen in gebeurtenishuizen kunnen beschikbaar worden gesteld in OneLake voor gebruik door andere Fabric-ervaringen.

De geïndexeerde, gepartitioneerde gegevens die zijn opgeslagen in gebeurtenishuizen, zijn gereed voor razendsnelle query's met behulp van verschillende code-, weinig-code- of no-code-opties in Fabric. Gegevens kunnen worden opgevraagd in systeemeigen KQL (Kusto-querytaal) of met behulp van T-SQL in de KQL-queryset. De Kusto-copilot, samen met de ervaring voor het verkennen van query's zonder code, stroomlijnt het proces van het analyseren van gegevens voor zowel ervaren KQL-gebruikers als burgergegevenswetenschappers. KQL is een eenvoudige, maar krachtige taal voor het opvragen van gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens. De taal is expressief, gemakkelijk te lezen en te begrijpen van de queryintentie en geoptimaliseerd voor ontwerpervaringen.

Gegevensinzichten visualiseren

Deze gegevensinzichten kunnen worden gevisualiseerd in KQL-querysets, realtime dashboards en Power BI-rapporten, met seconden van gegevensopname tot inzichten. Visualisatieopties variëren van no-code tot volledig gespecialiseerde ervaringen, waardoor zowel de beginnende als deskundige inzichtenverkenner hun gegevens als grafieken en tabellen kunnen visualiseren. U kunt visuele aanwijzingen gebruiken om filter- en aggregatiebewerkingen uit te voeren op queryresultaten en een uitgebreide lijst met ingebouwde visualisaties te gebruiken. Deze inzichten kunnen worden weergegeven in Power BI-rapporten en realtime dashboards, die beide waarschuwingen kunnen hebben die zijn gebaseerd op de gegevensinzichten.

Triggeracties

Waarschuwingen bewaken het wijzigen van gegevens en ondernemen automatisch acties wanneer patronen of voorwaarden worden gedetecteerd. De gegevens kunnen in realtime worden gestroomd of waargenomen vanuit een Kusto-query of Een Power BI-rapport. Wanneer aan bepaalde voorwaarden of logica wordt voldaan, wordt vervolgens een actie uitgevoerd, zoals het waarschuwen van gebruikers, het uitvoeren van Fabric-taakitems zoals een pijplijn of het starten van Power Automate-werkstromen. De logica kan een eenvoudig gedefinieerde drempelwaarde zijn, een patroon zoals gebeurtenissen die herhaaldelijk plaatsvinden gedurende een bepaalde periode of de resultaten van complexe logica die is gedefinieerd door een KQL-query. Data Activator zet uw gebeurtenisgestuurde inzichten om in bruikbare zakelijke voordelen.

Integreren met andere Fabric-ervaringen

Gerelateerde inhoud