Směrování datových proudů na základě obsahu v datových proudech událostí Fabric (Preview)
V tomto článku se dozvíte, jak směrovat události na základě obsahu ve streamech událostí Microsoft Fabric.
Pomocí editoru no-code v hlavním plátně streamů událostí Fabric teď můžete vytvářet logiku komplexního zpracování datových proudů bez psaní kódu. Tato funkce umožňuje snadněji přizpůsobit, transformovat a spravovat datové proudy. Po nastavení operací zpracování datových proudů můžete bez problémů odesílat datové proudy do různých cílů podle konkrétního schématu a streamu dat.
Důležité
Rozšířené možnosti streamů událostí Fabric jsou aktuálně ve verzi Preview.
Podporované operace
Tady je seznam operací podporovaných pro zpracování dat v reálném čase:
Agregace: Podporuje funkce SUMA, AVG, MIN a MAX, které provádějí výpočty ve sloupci hodnot a vracejí jeden výsledek.
Rozbalení: Rozbalte maticovou hodnotu a vytvořte nový řádek pro každou hodnotu v rámci pole.
Filtr: Vyberte nebo vyfiltrujte konkrétní řádky z datového proudu na základě podmínky.
Seskupit podle: Agregujte všechna data událostí v určitém časovém intervalu s možností seskupit jeden nebo více sloupců.
Spravovat pole: Přidání, odebrání nebo změna datového typu pole nebo sloupce datových proudů
Sjednocení: Připojení dva nebo více datových proudů se sdílenými poli se stejným názvem a datovým typem do jednoho datového proudu. Pole, která se neshodují, se zahodí.
Spojení: Kombinování dat ze dvou datových proudů na základě odpovídající podmínky mezi nimi.
Podporované cíle
Podporované cíle jsou:
Lakehouse: V tomto cíli máte možnost transformovat události v reálném čase před příjmem dat do jezera. Události v reálném čase se převedou do formátu Delta Lake a pak se uloží do určených tabulek lakehouse. Tento cíl pomáhá se scénáři datových skladů.
Databáze KQL: Tento cíl umožňuje ingestovat data událostí v reálném čase do databáze KQL, kde můžete pomocí výkonného dotazovací jazyk Kusto (KQL) dotazovat a analyzovat data. Díky datům v databázi KQL můžete získat podrobnější přehled o datech událostí a vytvářet bohaté sestavy a řídicí panely.
Reflex: Tento cíl umožňuje přímo propojit data událostí v reálném čase s Reflexem. Reflex je typ inteligentního agenta, který obsahuje všechny informace potřebné pro připojení k datům, monitorování podmínek a jednání. Když data dosáhnou určitých prahových hodnot nebo odpovídají jiným vzorům, Reflex automaticky provede příslušnou akci, jako je upozorňování uživatelů nebo spuštění pracovních postupů Power Automate.
Vlastní koncový bod (bývalá vlastní aplikace): S tímto cílem můžete snadno směrovat události v reálném čase do vlastní aplikace. Tento cíl umožňuje připojit vlastní aplikace k eventstreamu a využívat data událostí v reálném čase. Je užitečné, když chcete data v reálném čase odvést do externího systému mimo Microsoft Fabric.
Stream: Tento cíl představuje výchozí nezpracovaný stream transformovaný řadou operací, označovaný také jako odvozený datový proud. Po vytvoření můžete stream zobrazit z centra v reálném čase.
Následující příklad ukazuje, jak můžou tři odlišné cíle eventstreamu infrastruktury obsluhovat samostatné funkce pro jeden zdroj datového proudu. Jedna databáze KQL je určená pro ukládání nezpracovaných dat, druhá databáze KQL slouží k uchovávání filtrovaných datových proudů a lakehouse se používá k ukládání agregovaných hodnot.
Pokud chcete transformovat a směrovat datový proud na základě obsahu, postupujte podle kroků v tématu Úpravy a publikování streamu a začněte navrhovat logiky zpracování datových proudů pro datový stream.