Qual è la differenza tra l'intelligence in tempo reale e le soluzioni di Azure confrontabili?
Man mano che le organizzazioni progrediscono nel percorso di trasformazione digitale, incontrano un numero crescente di origini dati. Queste origini generano punti dati, eventi e segnali complessi e sensibili al tempo. Questi dati possono provenire da varie origini, ad esempio (a) dati dei sensori provenienti da asset fisici come impianti, veicoli, torri, dispositivi IoT Edge, (b) flussi di Change Data Capture (CDC) provenienti da database che alimentano applicazioni Web e mobili rivolte ai clienti e (c) da applicazioni e infrastrutture locali e cloud e applicazioni, tra gli altri. Questi flussi di dati sono fondamentali per le organizzazioni per chiudere il ciclo di feedback digitale, acquisire una conoscenza più approfondita dei modelli di utilizzo dei clienti dei propri asset fisici e digitali e migliorare continuamente il valore che forniscono per mantenere la competitività del mercato.
La realizzazione di questo valore richiede la costruzione di architetture di streaming di dati in tempo reale che usano servizi dati basati sul cloud e locali per l'acquisizione dei dati, il trasporto, le trasformazioni operative e le trasformazioni analitiche. Queste architetture vengono in genere compilate usando una combinazione di prodotti come Hub eventi di Azure, Griglia di eventi di Azure, Apache Kafka, App Amazon, IBM Message Queues e Google Pub/Sub. Man mano che i dati arrivano nel cloud vengono sottoposti a varie fasi di elaborazione e trasformazione, spesso definite percorsi ad accesso frequente, medio e saltuario, prima di passare ad archivi dati come Azure Esplora dati, Azure Synapse Analytics e Azure Data Lake Store Gen 2. Dopo l'elaborazione, questi dati sono pronti per l'analisi avanzata e le applicazioni IA e possono essere visualizzati usando strumenti come Power BI, Grafana, App Web o per dispositivi mobili e endpoint API.
L'introduzione dell'intelligence in tempo reale in Fabric offre alle organizzazioni più approcci e architetture di implementazione per i casi d'uso che richiedono analisi avanzate dei dati di streaming. Microsoft Azure offre agli sviluppatori professionisti funzionalità solide per progettare e implementare architetture che richiedono un'integrazione approfondita con altri servizi di Azure, automazione end-to-end e distribuzione dell'intera soluzione come pacchetto unificato. L'intelligence in tempo reale in Microsoft Fabric consente agli sviluppatori cittadini e agli utenti aziendali di individuare flussi di dati all'interno delle organizzazioni e di creare soluzioni e applicazioni analitiche. Grazie alla perfetta integrazione con Hub eventi di Azure, Griglia di eventi di Azure e Azure Esplora dati, l'intelligence in tempo reale facilita l'estensione delle architetture basate su Azure in Microsoft Fabric e la creazione di nuove soluzioni usando origini dati nuove o esistenti. Il diagramma seguente illustra sia l'architettura della soluzione basata su Piattaforma distribuita come servizio (PaaS) di Azure che l'architettura della soluzione intelligence in tempo reale per i casi d'uso di analisi dei dati di telemetria nelle organizzazioni tipiche di produzione/automotive.
Per maggiori informazioni sull'Intelligence in tempo reale, vedere Cos’è Intelligence tempo reale in Fabric?.
Storicamente, le organizzazioni hanno allocato budget, forza lavoro e risorse sostanziali per sviluppare, integrare, distribuire, sostenere e gestire vari prodotti disconnessi basati sul cloud o locali e soluzioni isolate. Questo ha portato ad architetture complesse e intricate che sono difficili da gestire e mantenere. Pertanto, le organizzazioni hanno esitato a perseguire tali investimenti a causa della complessità, o hanno ritenuto i costi troppo proibitivi per giustificare un ritorno soddisfacente sugli investimenti. Tuttavia, la domanda di informazioni dettagliate sulle operazioni aziendali in tempo reale basate su dati immediati e a granularità elevata è stata coerente tra gli utenti finali.
L'Intelligence in tempo reale rivoluziona il panorama Fabric sfruttando il potenziale completo delle funzionalità in tempo reale all'interno di Fabric, consentendo di ricavare informazioni utili e interattive dai dati di first-party e third-party istantaneamente. Grazie all'intelligenza in tempo reale, è possibile trarre vantaggio da:
- Un'offerta SaaS completa: una soluzione completa che facilita l'individuazione di informazioni dettagliate dai dati sensibili al tempo, consentendo di inserire, elaborare, eseguire query, visualizzare e agire su di essi in tempo reale.
- Un hub centralizzato per i tuoi dati dinamici: un patrimonio di dati unificato per tutti i dati degli eventi in movimento, semplificando l'inserimento, l'archiviazione e la cura dei dati con granularità fine provenienti da tutta l'organizzazione tramite l'hub in tempo reale.
- Sviluppo rapido di soluzioni: consentire ai membri del team di acquisire diverse competenze per trarre più valore dai dati e creare rapidamente soluzioni grazie a essi per un'ulteriore crescita aziendale.
- Informazioni dettagliate basate sull’IA in tempo reale: ridimensionare il monitoraggio manuale e avviare facilmente azioni con funzionalità pronte per l'uso, automatizzate che individuano modelli nascosti e usano l'ecosistema Microsoft nella sua totalità per promuovere il futuro dell'azienda.
Questo articolo illustra le considerazioni chiave per determinare l'architettura di implementazione più adatta in base ai casi d'uso di streaming:
Generale
| Funzionalità | Soluzione basata su PaaS di Azure | Soluzione di Intelligence in tempo reale |
|---|---|---|
| Servizi di integrazione | Dipende dalla compatibilità dell'integrazione tra i servizi nell'ambito dell'architettura. | Integrazione con un clic in ogni passaggio dell'inserimento, del processo, dell'analisi, della visualizzazione e dell'azione dei dati. |
| Esperienza di pro e citizen development | Più adatto ai pro-developer. | I pro-developer, i citizen developer e gli utenti aziendali possono coesistere. |
| Low-code/No-code | Disponibile solo per la trasformazione in analisi di flusso di Azure e per la creazione di alert tramite app per la logica o Power Automate. Pro-development necessario per l'implementazione end-to-end. | L'implementazione end-to-end dall'inserimento all'analisi per trasformare, per visualizzare e agire può essere realizzata. |
| Modello di utilizzo | Modello di stima, consumo e fatturazione dipendente dal servizio. | Modello di fatturazione e utilizzo Uniform Fabric Capacity Unit. |
Inserimento ed elaborazione
| Funzionalità | Soluzione basata su PaaS di Azure | Soluzione di Intelligence in tempo reale |
|---|---|---|
| Connessione multicloud | Analisi di flusso di Azure si connette a Confluent Kafka. Nessun connettore per leggere i dati da Amazon Kinesis o Google Pub/Sub. | Integrazione nativa per Confluent Kafka, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub. |
| Supporto dei flussi CDC | Richiede la distribuzione di altri servizi, ad esempio Debezium. | Integrazione nativa per Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL DB e Azure SQL. |
| Supporto per protocolli personalizzati | Hub eventi di Azure, AMQP, Kafka e MQTT. | Hub eventi di Azure, AMQP, Kafka. |
Trasformare e analizzare
| Funzionalità | Soluzione basata su PaaS di Azure | Soluzione di Intelligence in tempo reale |
|---|---|---|
| Profiling dei dati | Non disponibile | La visualizzazione del profiling dei dati delle tabelle in tempo reale fornisce istogrammi predefiniti e intervalli min-max per ogni colonna. |
| Esplorare la visualizzazione dei dati | Non disponibile | Funzionalità di trascinamento della selezione per analizzare visivamente i dati in tempo reale. |
| Esperienza Copilot | Il cluster Esplora dati di Azure può essere aggiunto come origine in Fabric KQL Queryset per usare le funzionalità di Copilot. | Disponibile nativamente |
| Modelli predefiniti ML | Rilevamento anomalie e previsioni di modelli disponibili. Pro-development necessario per distribuire modelli di rilevamento e previsione anomalie. | Rilevamento anomalie e previsioni di modelli disponibili. Gli utenti aziendali possono anche applicare modelli di rilevamento anomalie nei dati di streaming in ingresso. |
| Visualizzazione (Microsoft) | Le dashboard in Esplora dati di Azure e Power BI | Integrazione nativa con un clic con Power BI e dashboard in tempo reale |
| Visualizzazione (third-party) | Grafana, Kibana, Matlab. | Grafana, Kibana, Matlab possono anche essere integrati con Eventhouse. |
Azione
| Funzionalità | Soluzione basata su PaaS di Azure | Soluzione di Intelligence in tempo reale |
|---|---|---|
| Guidare le azioni aziendali da informazioni dettagliate | Richiede App per la logica di Azure o Power Automate o Funzioni di Azure, alert di Monitoraggio di Azure. | Disponibile nativamente in Fabric usando elementi Reflex in Data Activator con integrazione predefinita con modelli semantici di Power BI, flusso di eventi e query KQL. |
| Eventi del sistema reattivo | Non disponibile | Eventi predefiniti pubblicati tramite l'hub in tempo reale; Usare gli elementi riflessi per automatizzare i processi di dati, ad esempio pipeline e notebook. |
| Modelli semantici in tempo reale | Soluzione non disponibile o code-first con App per la logica o Funzioni di Azure | Non disponibile |
| IA predefinita | Non disponibile | Non disponibile |
| Destinazioni di notifica | Dipende dal portfolio di connettori del servizio. | Connettori di Microsoft Teams, Microsoft Outlook e Power Automate. |
Catalogo
| Funzionalità | Soluzione basata su PaaS di Azure | Soluzione di Intelligence in tempo reale |
|---|---|---|
| Catalogo unificato di flussi di dati | Non disponibile | Hub in tempo reale: 1. Flussi di dati creati dagli utenti 2. Flussi esistenti da origini Microsoft 3. Flussi di eventi di sistema di Fabric |
| Individuazione dei flussi di dati Microsoft | Non disponibile | L'hub intelligence in tempo reale individua i flussi di dati nel tenant di Azure. |
| Acquisire e agire sugli eventi da Archiviazione di Azure | Richiede la distribuzione di Griglia di eventi di Azure per agire sugli eventi che si verificano in Archiviazione di Azure. | Trigger su eventi disponibili dell’Archiviazione BLOB di Azure. |
| Acquisire e agire sugli eventi di Fabric | Non applicabile | Disponibile nativamente in Fabric |