Inteligentne aplikacje korzystające z usługi Azure Database for MySQL

W tym artykule przedstawiono rozwiązanie do automatyzacji analizy danych i wizualizacji przy użyciu sztucznej inteligencji (AI). Podstawowe składniki rozwiązania to Azure Functions, Azure Cognitive Services i Azure Database for MySQL.

Architektura

Pobierz plik programu Visio z tą architekturą.

Przepływ danych

1. Działanie funkcji platformy Azure umożliwia wyzwolenie aplikacji usługi Azure Functions w potoku usługi Azure Data Factory. Utworzysz połączone połączenie z usługą i użyj połączonej usługi z działaniem, aby określić funkcję platformy Azure, którą chcesz wykonać.
2. Dane pochodzą z różnych źródeł, takich jak Azure Storage lub Azure Event Hubs na potrzeby dużych ilości danych. Gdy potok odbiera nowe dane, wyzwala aplikację usługi Azure Functions.
3. Aplikacja usługi Azure Functions wywołuje interfejs API usług Cognitive Services w celu przeanalizowania danych.
4. Interfejs API usług Cognitive Services zwraca wyniki analizy w formacie JSON do aplikacji usługi Azure Functions.
5. Aplikacja usługi Azure Functions przechowuje dane i wyniki z interfejsu API usług Cognitive Services w usłudze Azure Database for MySQL.
6. Usługa Azure Machine Edukacja używa niestandardowych algorytmów uczenia maszynowego w celu zapewnienia dalszych szczegółowych informacji na temat danych.
7. Łącznik bazy danych MySQL dla usługi Power BI udostępnia opcje wizualizacji i analizy danych w usłudze Power BI lub niestandardowej aplikacji internetowej.

Elementy

• Data Factory
• Funkcje
• Event Hubs
• Blob Storage
• Cognitive Services
• Cognitive Service for Language
• Azure Database for MySQL
• Machine Edukacja Studio
• Power BI

Alternatywy

• To rozwiązanie używa usługi Azure Functions do przetwarzania danych w miarę ich odbierania. Jeśli w źródle danych istnieje już duża ilość danych, należy wziąć pod uwagę formy przetwarzania wsadowego.
• Usługa Azure Stream Analytics zapewnia przetwarzanie zdarzeń dla dużych ilości danych szybkiego przesyłania strumieniowego, które docierają jednocześnie z wielu źródeł. Usługa Stream Analytics obsługuje również integrację z usługą Power BI.
• Aby porównać to rozwiązanie z alternatywami, zobacz następujące zasoby:
  • Wybieranie technologii przetwarzania wsadowego na platformie Azure
  • Wybieranie magazynu danych analitycznych na platformie Azure
  • Wybieranie technologii analizy danych na platformie Azure

Szczegóły scenariusza

Potok zautomatyzowany używa następujących usług do analizowania danych:

• Usługi Cognitive Services używają sztucznej inteligencji do odpowiadania na pytania, analizy tonacji i tłumaczenia tekstu.
• Usługa Azure Machine Edukacja dostarcza narzędzia do uczenia maszynowego na potrzeby analizy predykcyjnej.

Rozwiązanie automatyzuje dostarczanie analizy danych. Łącznik łączy usługę Azure Database for MySQL z narzędziami do wizualizacji, takimi jak Power BI.

Architektura używa aplikacji usługi Azure Functions do pozyskiwania danych z wielu źródeł danych. Jest to rozwiązanie bezserwerowe, które oferuje następujące korzyści:

• Konserwacja infrastruktury: Usługa Azure Functions to zarządzana usługa, która umożliwia deweloperom skoncentrowanie się na innowacyjnej pracy, która zapewnia wartość dla firmy.
• Skalowalność: usługa Azure Functions udostępnia zasoby obliczeniowe na żądanie, więc wystąpienia funkcji są skalowane zgodnie z potrzebami. W miarę spadania żądań zasoby i wystąpienia aplikacji są automatycznie odrzucane.

Potencjalne przypadki użycia

To rozwiązanie jest idealne dla organizacji, które uruchamiają analizę predykcyjną na danych z różnych źródeł. Przykłady obejmują organizacje w następujących branżach:

• Finanse
• Edukacja
• Telekomunikacja

Kwestie wymagające rozważenia

• W przypadku większości funkcji interfejs API usługi Cognitive Service dla języka ma maksymalny rozmiar 5120 znaków dla pojedynczego dokumentu. W przypadku wszystkich funkcji maksymalny rozmiar żądania wynosi 1 MB. Aby uzyskać więcej informacji na temat limitów danych i szybkości, zobacz Limity usługi Azure Cognitive Service for Language.

• Poprzednie wersje tego rozwiązania używały interfejsu API analiza tekstu usług Cognitive Services. Usługa Azure Cognitive Service for Language łączy teraz trzy pojedyncze usługi językowe w usługach Cognitive Services: analiza tekstu, QnA Maker i Language Understanding (LUIS). Możesz łatwo przeprowadzić migrację z interfejsu API analiza tekstu do interfejsu API usługi Cognitive Service for Language. Aby uzyskać instrukcje, zobacz Migrowanie do najnowszej wersji usługi Azure Cognitive Service for Language.

Współautorzy

Ten artykuł jest obsługiwany przez firmę Microsoft. Pierwotnie został napisany przez następującego współautora.

Główny autor:

• Matt Cowen | Starszy architekt rozwiązań w chmurze

Aby wyświetlić niepubalne profile serwisu LinkedIn, zaloguj się do serwisu LinkedIn.

Następne kroki

• Funkcje
• Działanie funkcji platformy Azure w usłudze 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

Powiązane zasoby

• Omówienie modeli magazynu danych

Następujące pomysły dotyczące rozwiązań obejmują usługę Azure Database for MySQL:

• Aplikacje do zarządzania finansami korzystające z usługi Azure Database for MySQL
• Skalowalne aplikacje internetowe i mobilne przy użyciu usługi Azure Database for MySQL