Como migrar para a Inteligência em Tempo Real no Microsoft Fabric

Visão geral

O Time Series Insights é um serviço que permite a análise operacional e os relatórios sobre os dados históricos. Ele oferece funcionalidades de ingestão, armazenamento, contextualização, análise e consulta de dados. Como parte da migração para a Inteligência em Tempo Real, todas essas funcionalidades podem ser atendidas e até aprimoradas com a migração para o Eventhouse, o banco de dados de série temporal na Inteligência em Tempo Real.

Etapas da migração

O Time Series Insights tem duas ofertas, Gen1 e Gen2, com etapas de migração diferentes.

Se você precisar de mais diretrizes de migração da Microsoft, como revisão de arquitetura e esclarecimento sobre recursos específicos, preencha sua solicitação aqui. A Microsoft avaliará sua solicitação e entrará em contato com você assim que possível para discutir os detalhes da migração e o suporte necessários.

Time Series Insights Gen1

O Time Series Insights Gen1 não tem capacidade de hierarquia nem de armazenamento frio. Todos os dados têm um período de retenção fixo. O caminho de migração sugerido é configurar a ingestão de dados paralela para o Eventhouse. Depois que o período de retenção de dados fixo for aprovado, o ambiente do Time Series Insights poderá ser excluído, pois o Eventhouse conterá os mesmos dados.

1. Crie um Eventhouse.
2. Configure a ingestão paralela dos Hubs de Eventos do Azure para o Eventhouse.
3. Continue ingerindo dados para o período de retenção fixa.
4. Comece a usar o Eventhouse.
5. Exclua o ambiente do Time Series Insights. As perguntas frequentes detalhadas e as experiências de engenharia são descritas em Como migrar o Time Series Insights Gen1 para a Inteligência em Tempo Real

Time Series Insights Gen2

O Time Series Insights Gen2 armazena todos os dados no armazenamento frio usando o formato Parquet como um blob na assinatura do cliente. Para migrar os dados, o cliente deve pegar o blob e importá-lo para o Eventhouse usando a experiência de GetData.

1. Crie um Eventhouse.
2. Redirecione a ingestão de dados para o Eventhouse.
3. Importe os dados frios do Time Series Insights.
4. Comece a usar o Eventhouse.
5. Exclua o ambiente do Time Series Insights.

As perguntas frequentes detalhadas e a experiência de engenharia são descritas em Como migrar o TSI Gen2 para a Inteligência em Tempo Real

Consumo e visualização de dados

Depois de migrar com êxito seus dados e estabelecer a ingestão contínua de dados das suas fontes, você poderá consumir os dados usando várias ferramentas e tecnologias. Estão incluídos:

• Power BI: o Power BI é uma ferramenta avançada de business intelligence que permite criar visualizações e relatórios interativos com base nos seus dados. Você pode conectar o Power BI ao seu ambiente da Inteligência em Tempo Real e usar o conjunto avançado de recursos para obter insights dos seus dados.

• Conjuntos de consultas KQL: o KQL (Linguagem de Consulta Kusto) é uma linguagem de consulta usada no Azure Data Explorer e em outros serviços do Azure. Com o KQL, você pode escrever consultas avançadas para analisar e manipular seus dados na Inteligência em Tempo Real.

• Painéis em tempo real: a Inteligência em Tempo Real fornece suporte interno para a criação de painéis em tempo real. Esses painéis permitem monitorar e visualizar seus dados em tempo real, fornecendo insights e análises atualizados. Personalize esses painéis de acordo com suas necessidades e requisitos específicos.

• KustoTrender: uma biblioteca JavaScript para painéis de série temporal personalizados

• SDKs para aplicativos personalizados: a Inteligência em Tempo Real do Fabric oferece SDKs (software development kits) para várias linguagens de programação, incluindo C#, Java Java e Node.js. Esses SDKs fornecem um conjunto de bibliotecas e ferramentas que permitem integrar a Inteligência em Tempo Real aos seus aplicativos personalizados. Você pode usar esses SDKs para executar a ingestão de dados, a consulta e outras operações por meio de programação.

Migração do modelo de série temporal

O Time Series Insights Gen 2 oferece a capacidade de contextualizar dados brutos de série temporal usando um modelo conhecido como Modelo de Série Temporal, que define ativos e as respectivas relações como hierarquias. Usando a Semântica do Grafo do Kusto no Eventhouse, é possível modelar a hierarquia do Modelo de Série Temporal como um grafo. Isso permite a travessia de ativos dentro do grafo e facilita a contextualização dos dados de série temporal.