Dokuda Gerçek Zamanlı Analiz nedir?

Son birkaç on yılda, kullanıcılar etkileşimli, isteğe bağlı ve herkes tarafından erişilebilen verilere alıştıkları için bilgilere erişme ve bunları kullanma şeklimizde bir paradigma değişikliği gözlemledik. Bu vardiya büyük veri, akış veri alımı ve dizine alınmış anahtar sözcük tabanlı arama ile desteklenmiştir. Hepsi birlikte basitleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi oluşturur. Microsoft Fabric'teki Gerçek Zamanlı Analiz sayesinde kuruluşların analiz çözümlerine odaklanmasını ve ölçeğini artırmasını sağlarken, hem hem vatandaş veri bilimcisinin ihtiyaçlarına yönelik verileri hem de gelişmiş veri mühendisine kadar herkesin kullanımına sunarız. Gerçek zamanlı analiz, kurumsal dünyada siber güvenlik, varlık izleme ve yönetim, tahmine dayalı bakım, tedarik zinciri optimizasyonu, müşteri deneyimi, enerji yönetimi, envanter yönetimi, kalite denetimi, çevre izleme, filo yönetimi ve sağlık ve güvenlik gibi birçok senaryoda temel öneme sahiptir.

Nasıl? Gerçek Zamanlı Analiz karmaşıklığı azaltır ve veri tümleştirmesini basitleştirir. Herhangi bir veri kaynağı veya biçimi için yalnızca saniyeler süren sağlama, otomatik veri akışı, dizin oluşturma ve bölümleme ile isteğe bağlı sorgu oluşturma ve görselleştirmelerle veri içgörülerine hızlı erişim elde edin. Bu kullanıcı işlemi, güçlü analiz özelliklerini korurken basitleştirilmiştir. Gerçek Zamanlı Analiz, verileriniz ve sorgu gereksinimleriniz arttıkça hizmetle sorunsuz bir şekilde ölçeklendirilerek analiz çözümlerinize odaklanmanızı sağlar.

Gerçek Zamanlı Analiz, akış ve zaman serisi verileri için iyileştirilmiş tam olarak yönetilen bir büyük veri analizi platformudur. Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri aramak için olağanüstü performansa sahip bir sorgu dili ve altyapısı kullanır. Gerçek Zamanlı Analiz, hem veri yükleme, veri dönüştürme hem de gelişmiş görselleştirme senaryoları için Doku ürünleri paketinin tamamıyla tamamen tümleşiktir.

Gerçek Zamanlı Analiz'i benzersiz kılan nedir?

• Gerçek zamanlı olayları yakalayın, dönüştürün ve özel uygulamalar da dahil olmak üzere çeşitli hedeflere yönlendirin .
• Herhangi bir kaynaktan, herhangi bir veri biçiminde verileri kolayca alın veya yükleyin .
• Karmaşık veri modelleri oluşturmaya veya verileri dönüştürmek için betik oluşturmaya gerek kalmadan analiz sorgularını doğrudan ham veriler üzerinde çalıştırın.
• Yüksek performans, düşük gecikme süresi, yüksek güncellik veri analizi sağlayan varsayılan akışla verileri içeri aktar.
• İçeri aktarılan veriler varsayılan bölümlemeden geçer: hem zaman hem de karma tabanlı bölümleme ve varsayılan olarak dizin oluşturma.
• Sorgu yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya serbest metin gibi çok yönlü veri yapılarıyla çalışın.
• Çok çeşitli kullanılabilir işleçleri kullanırken yüksek performanslı ve inanılmaz düşük yanıt süresiyle ham verileri dönüştürmeden sorgular.
• Gigabaytlardan petabaytlara kadar sınırsız miktarda veriyi eşzamanlı sorgular ve eşzamanlı kullanıcılar üzerinde sınırsız ölçekle yönetin.
• Yerleşik otomatik ölçeklendirme , kaynakları önbellek, bellek, CPU kullanımı ve alım gibi iş yükü faktörleriyle eşleşecek şekilde ayarlayarak performansı iyileştirir ve maliyeti en aza indirir.
• Microsoft Fabric'teki diğer deneyimler ve öğelerle sorunsuz bir şekilde tümleştirin .

Gerçek Zamanlı Analiz ne zaman kullanılır?

Bu sorulardan herhangi biri veri gereksinimlerinizi açıklıyorsa Gerçek Zamanlı Analiz sizin için doğru çözümdür:

• Sorgu için veri alımından yüksek düzeyde güncelliğe ihtiyacım var mı?
• Akış verilerini dönüştürmek istiyor musunuz?
• Düşük sorgu gecikme süresiyle (birkaç saniye içinde) verilere erişmesi gereken bir hizmetim var mı?
• Yapılandırılmış veriler, yarı yapılandırılmış veriler (JSON veya diğer diziler gibi karmaşık veriler dahil) veya yapılandırılmamış veriler (örneğin, serbest metin) gibi farklı biçimlerdeki verileri aramam veya bunlara erişmem gerekiyor mu?
• Büyük miktarlardaki verileri sorgulayabilmeyi istiyor musunuz?
• Verilerimin zaman serisi için iyileştirilmiş veritabanı yapısından yararlanabilecek bir zaman bileşeni var mı?
• Önceden iyileştirme yapmadan herhangi bir alan veya satırda geçici sorgular oluşturabilmeyi istiyor musunuz?

Gerçek Zamanlı Analiz'de veri analizinden yararlanan sektör türleri farklılık gösterir. Örneğin: finans, ulaşım ve lojistik, akıllı şehirler, akıllı binalar, üretim operasyonları, otomotiv ve petrol ve gaz.

Senaryolar

Pazarlama

Yeni bir kampanya uygulayan bir pazarlama uzmanı olarak, Gerçek Zamanlı Analiz kampanyanızın satış, envanter ve lojistik üzerindeki etkisini analiz etmenizi sağlar. Eventstream aracılığıyla birkaç saniyelik gecikme süresiyle büyük hacimli verileri KQL veritabanınıza aktarabilir, ardından bir KQL sorgu kümesi kullanarak kampanyanızın performansını analiz edebilir ve bulgularınızı paylaşılabilir bir Power BI raporunda görselleştirebilirsiniz. Kampanyanızın farklı yönlerini hemen değiştirmek ve efekti gerçek zamanlı olarak kolayca görüntülemek için bu içgörüleri kullanabilirsiniz. Ayrıca, KQL veritabanınız için şirketinizdeki farklı ekiplere, örneğin finans ve üretim ekiplerine akış verilerinizi analiz etmek ve ürünün maliyeti ve üretimi için uygun ayarlamalar yapmak için görüntüleme erişimi vekleyebilirsiniz.

Sales

Küresel bir perakende zincirinde çalışan bir iş analisti olarak, gelen verileri analiz etmek ve içgörülerinizi işletmenizdeki önemli paydaşlara iletmek sizin sorumluluğunuzdadır. Üreticiler, nakliyeciler, tedarikçiler gibi çeşitli kaynaklardan ve yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler gibi çeşitli biçimlerde veri toplayabilir ve depolayabilirsiniz. Tüm bu eyleme dönüştürülebilir veriler bir KQL veritabanında yakalanır ve büyüyen verileriniz için, akış verilerini sorgulamanız ve karşılaştırmanız için yıllarca saklanabilecek milyarlarca kaydı barındırabilen ölçeklenebilir bir veri çözümü sağlar. Zaman serisi analizi gerçekleştirmek için KQL sorgu kümesi kullanmakla kalmaz, aynı zamanda kara ve deniz yollarının jeo-uzamsal analizlerini görselleştiren Power BI raporları oluşturabilir, anomalileri hızla algılayabilir ve daha iyi iş kararları almak için panolarda proje yöneticileriyle işbirliği yapabilirsiniz.

Gerçek Zamanlı Analiz'de nasıl çalışır?

Gerçek Zamanlı Analiz'de kullanılabilen ana öğeler şunlardır:

• Gerçek zamanlı olayları yakalamak, dönüştürmek ve kod içermeyen bir deneyimle çeşitli hedeflere yönlendirmek için olay akışı .
• Veri depolama ve yönetim için bir KQL veritabanı. KQL veritabanına yüklenen verilere OneLake'te erişilebilir ve diğer Doku deneyimlerine sunulur.
• Sorgu çalıştırmak, verilerde sorgu sonuçlarını görüntülemek ve özelleştirmek için bir KQL sorgu kümesi. KQL sorgu kümesi, gelecekte kullanmak üzere sorguları kaydetmenize, sorguları dışarı aktarmanıza ve başkalarıyla paylaşmanıza olanak tanır ve Power BI raporu oluşturma seçeneğini içerir.

Uçtan uca akış veri tüketimi ve analiz senaryosunda bu öğelerin birlikte nasıl çalıştığını görün: Gerçek Zamanlı Analiz Öğreticisi- Giriş

Diğer deneyimlerle tümleştirme

• Gerçek Zamanlı Analiz'e veri akışı yapmak için Event Hubs bulut bağlantıları oluşturun.
• OneLake'teki verilere Gerçek Zamanlı Analiz tarafından çeşitli yollarla erişilir:
  • OneLake'ten gelen veriler, kısayol olarak Gerçek Zamanlı Analiz'den sorgulanabilir.
  • OneLake'ten alınan veriler Gerçek Zamanlı Analiz'e yüklenebilir .
  • Gerçek Zamanlı Analiz'e yüklenen veriler OneLake'e tek bir mantıksal kopya olarak yansıtılır.
• Gerçek Zamanlı Analiz'e yüklenen veriler, Power BI raporunda görselleştirme için temel alınan veriler olarak kullanılabilir.
• Gerçek Zamanlı Analiz'e yüklenen veriler, Veri Madenciliği Spark Not Defterlerinde analiz için kullanılabilir.
• İşlem hatlarını kullanarak Data Factory'de veri yükleme olaylarını tetikleme.
• Veri akışlarını kullanarak veri yükleme olaylarını tetikleme.

İlgili içerik

• Microsoft Fabric olay akışları - genel bakış
• Gerçek Zamanlı Analiz ile Azure Veri Gezgini karşılaştırma
• Öğretici: Gerçek Zamanlı Analiz
• KQL sorgu kümesindeki verileri sorgulama
• Kusto Sorgu Dili genel bakış