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使用 Azure Database for PostgreSQL 的智能应用

应用服务
认知服务
Database for PostgreSQL
机器学习
Power BI

解决方案理念

如果想了解详细信息(例如潜在用例、替代服务、实现注意事项或定价指南)来扩展本文,请通过反馈GitHub告知我们!

使用最先进的机器学习算法和集成式可视化工具开发复杂的转换型应用,以获得可操作的见解和分析。

在智能应用的此示例中,PostgreSQL 是体系结构的核心,是用于社交媒体文本分析的常见 AIML 用例的主数据库。 PostgreSQL 对非结构化数据的支持,能够执行并行查询和声明性分区,使其成为高度数据密集型 AIML 任务的有效数据库选择。 由于 PostgreSQL 是基于云的解决方案,因此不建议将此体系结构用于移动应用程序,并且更适合用于下游分析。

体系结构

体系结构关系图 下载此体系结构的SVG

数据流

  1. 数据可能来自各种源,例如用于大量数据引入的事件中心,或上载到 Blob 存储的数据。 收到新数据时,将触发 Azure Function App。
  2. Azure Function App 会调用 Azure 认知服务中的文本分析 API 来分析数据 (例如,情绪分析) 。 分析结果以 JSON 格式返回。
    • 文本分析 API 可以检测用户语言、在评审中使用的关键短语、识别特定的命名实体,并了解客户对所购买产品的感受。
  3. Azure Function App 在 Azure Database for MySQL 中存储文本分析的数据和结果。
  4. 然后,可以将 NLP) 模型的深度学习自然语言 (处理应用于 PostgreSQL 中的 API 见解,或初始的原始数据-通过 Azure 机器学习工作室
    • 如果你接近此体系结构的机器学习组件,但没有代码透视,则可以对数据执行更多文本分析操作,如特征哈希、Word2Vector 和 n 元语法提取。 如果你更喜欢使用代码优先方法,并 Azure 机器学习中的实验,则可以使用你最喜欢的开源 NLP 模型。
    • 进一步 ML 分析后,会将结果保存回 PostgreSQL
  5. 最后,可以通过 PostgreSQL 连接器 Power BI 浏览可解释见解。

组件

注意事项

对于单个文档,Azure 认知服务文本分析 API 的最大大小为5120个字符,最大请求大小为 1 MB。 查看数据和速率限制

根据引入数据的数量和速度,可以选择以下三种部署模式之一:单一服务器、灵活和超大规模 (Citus) 。 假设你要挖掘客户观点和评论的大型工作负荷,超大规模是建议的解决方案。 了解 何时使用 Azure Database for PostgreSQL 学习模块 了解何时使用每种部署模式。

安全性

PostgreSQL 中的所有数据都会自动 加密 和备份。 可以配置 Azure 高级威胁防护,进一步缓解威胁。 在 Azure Database for PostgreSQL 中详细了解高级威胁防护

DevOps

可以通过使用连接字符串和设置工作流来配置 GitHub 操作以连接到 Azure PostgreSQL 数据库。 有关如何执行此操作的详细信息,请参阅快速入门:使用 GitHub 操作连接到 Azure PostgreSQL

此外,还可以通过使用Azure Pipelines自动执行 Azure 机器学习生命周期。 使用 Azure ML GitHub存储库的 MLOps 演示了如何操作 MLOps 工作流,并为项目构建 CI/CD 管道。

定价

Azure 认知服务文本分析 API 定价取决于所选实例和每月的事务数。 有关更多详细信息,请浏览 此处文本分析的定价计算器

后续步骤