Gerçek Zamanlı Zeka ile karşılaştırılabilir Azure çözümleri arasındaki fark nedir?
Kuruluşlar dijital dönüşüm yolculuğunda ilerledikçe, giderek artan sayıda veri kaynağıyla karşılaşırlar. Bu kaynaklar zamana duyarlı, karmaşık veri noktaları, olaylar ve sinyaller oluşturur. Bu veriler(a) tesisler, araçlar, kuleler, IoT Edge cihazları gibi fiziksel varlıklardan gelen sensör verileri, (b) müşteriye yönelik web ve mobil uygulamaları destekleyen veritabanlarından değişiklik veri yakalama (CDC) akışları ve (c) şirket içi ve bulut altyapısı ile uygulamalarından gelen günlükler gibi çeşitli kaynaklardan kaynaklanabilir. Bu veri akışları, kuruluşların dijital geri bildirim döngüsünü kapatması, fiziksel ve dijital varlıklarının müşteri kullanım desenlerini daha iyi anlamaları ve pazar rekabet gücünü korumak için sağladığı değeri sürekli olarak geliştirmeleri açısından çok önemlidir.
Bu değerin gerçekleştirilmesi, veri yakalama, taşıma, operasyonel dönüşümler ve analitik dönüşümler için hem bulut tabanlı hem de şirket içi veri hizmetlerini kullanan gerçek zamanlı veri akışı mimarilerinin oluşturulmasını gerektirir. Bu mimariler genellikle Azure Event Hubs, Azure Event Grid, Apache Kafka, Amazon Kinesis, IBM Message Queues ve Google Pub/Sub gibi ürünlerin bir karışımı kullanılarak oluşturulur. Veriler buluta ulaştığında, Azure Veri Gezgini, Azure Synapse Analytics ve Azure Data Lake Store 2. Nesil gibi veri depolarına girmeden önce genellikle sık erişimli, sıcak ve soğuk yollar olarak adlandırılan çeşitli işleme ve dönüştürme aşamalarından geçer. bu veriler işlendikten sonra gelişmiş analiz ve yapay zeka uygulamaları için hazır hale gelir ve Power BI, Grafana, Web veya Mobile Apps ve API uç noktaları gibi araçlar kullanılarak görselleştirilebilir.
Fabric'te Gerçek Zamanlı Zeka'nın kullanıma sunulması, kuruluşlara akış verilerinin gelişmiş analizini gerektiren kullanım örnekleri için birden fazla uygulama yaklaşımı ve mimari sunar. Microsoft Azure, profesyonel geliştiricileri diğer Azure hizmetleriyle derin tümleştirme, uçtan uca otomasyon ve çözümün tamamını birleşik bir paket olarak dağıtmayı gerektiren mimariler tasarlamaya ve uygulamaya yönelik güçlü özelliklerle donatıyor. Microsoft Fabric'teki Gerçek Zamanlı Zeka, vatandaş geliştiricilerin ve iş kullanıcılarının kuruluşlarındaki veri akışlarını keşfetmesine ve analiz çözümlerini ve uygulamalarını oluşturmasına olanak tanır. Azure Event Hubs, Azure Event Grid ve Azure Veri Gezgini ile sorunsuz tümleştirme sayesinde Gerçek Zamanlı Zeka, Azure tabanlı mimarilerin Microsoft Fabric'e genişletilip mevcut veya yeni veri kaynaklarını kullanarak yeni çözümler oluşturulmasını kolaylaştırır. Aşağıdaki diyagramda hem Hizmet olarak Azure Platformu (PaaS) tabanlı çözüm mimarisi hem de tipik üretim/otomotiv kuruluşlarında telemetri analizi kullanım örnekleri için Gerçek Zamanlı Zeka çözüm mimarisi gösterilmektedir.
Gerçek Zamanlı Zeka hakkında daha fazla bilgi için bkz . Dokuda Gerçek Zamanlı Zeka nedir?.
Geçmişte kuruluşlar, çeşitli bağlantısız bulut tabanlı veya şirket içi ürünleri ve yalıtılmış çözümleri geliştirmek, tümleştirmek, dağıtmak, sürdürmek ve yönetmek için önemli bütçeler, iş gücü ve kaynaklar ayırmıştır. Bu, çalıştırılması ve bakımı zor olan karmaşık, karmaşık mimarilere yol açmıştır. Bu nedenle, kuruluşlar karmaşıklık nedeniyle bu tür yatırımları takip etmekten çekindi veya maliyetleri tatmin edici bir yatırım getirisini gerekçelendirmek için çok yasaklayıcı olarak gördüler. Ancak, anlık, yüksek ayrıntı düzeyine sahip veriler tarafından yönlendirilmiş gerçek zamanlı iş operasyon içgörüleri talebi son kullanıcılar arasında tutarlı olmuştur.
Gerçek Zamanlı Zeka, Doku içindeki gerçek zamanlı özelliklerin tüm potansiyelinden yararlanarak bu manzarada devrim oluşturur ve birinci taraf ve üçüncü taraf verilerinizden anında değerli, eyleme dönüştürülebilir içgörüler türetmenizi sağlar. Gerçek Zamanlı Zeka ile şu avantajlardan yararlanabilirsiniz:
- Kapsamlı bir SaaS teklifi: Zamana duyarlı verilerinizden içgörü bulmanızı kolaylaştırarak gerçek zamanlı olarak alma, işleme, sorgulama, görselleştirme ve üzerinde işlem yapma olanağı sağlayan kapsamlı bir çözüm.
- Dinamik verileriniz için merkezi bir merkez: Gerçek Zamanlı Hub aracılığıyla kuruluşunuz genelindeki ayrıntılı verilerin alımını, depolanmasını ve düzenlenmesini basitleştiren hareket halindeki tüm olay verileriniz için birleşik bir veri varlığı.
- Hızlı çözüm geliştirme: Farklı uzmanlıklardan ekip üyelerini verilerden daha fazla değer elde etme ve daha fazla iş büyümesi için bunun üzerine hızlı çözümler oluşturma konusunda güçlendirin.
- Gerçek zamanlı yapay zeka ile desteklenen içgörüler: El ile izlemeyi ölçeklendirin ve kullanıma hazır, gizli desenleri ortaya çıkaran otomatik özelliklerle zahmetsizce eylemler başlatın ve işinizi ileriye götürmek için Microsoft ekosistemini tam olarak kullanın.
Bu makalede, akış kullanım örneklerinize göre en uygun uygulama mimarisini belirlemeye yönelik önemli noktalar özetlenmektedir:
Genel
| Özellik | Azure PaaS tabanlı çözüm | Gerçek zamanlı Intelligence çözümü |
|---|---|---|
| Hizmetlerin tümleştirilmesi | Mimari kapsamındaki hizmetler arasındaki tümleştirme uyumluluğuna bağlıdır. | Veri alımı, işleme, analiz etme, görselleştirme ve işlem adımlarının her birinde tek tıklamayla tümleştirme. |
| Profesyonel ve vatandaş geliştirme deneyimi | Profesyonel geliştiriciler için daha uygundur. | Profesyonel geliştiriciler, vatandaş geliştiriciler ve iş kullanıcıları birlikte bulunabilir. |
| Düşük kod/Kod yok | Yalnızca Azure Stream Analytics'te dönüştürme ve Logics Apps veya Power Automate kullanarak uyarılar oluşturmak için kullanılabilir. Uçtan uca uygulama için pro geliştirme gerekir. | Alımdan analize, görselleştirmeye ve harekete dönüştürmeye kadar uçtan uca uygulama gerçekleştirilebilir. |
| Tüketim Modeli | Hizmete bağımlı tahmin, tüketim ve faturalama modeli. | Tekdüzen Doku Kapasitesi Birimi tüketimi ve faturalama modeli. |
Alma ve işleme
| Özellik | Azure PaaS tabanlı çözüm | Gerçek zamanlı Intelligence çözümü |
|---|---|---|
| Çoklu bulut bağlayıcıları | Azure Stream Analytics, Confluent Kafka'ya bağlanır. Amazon Kinesis veya Google Pub/Sub'dan veri okumak için bağlayıcı yok. | Confluent Kafka, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub için yerel tümleştirme. |
| CDC akışları desteği | Debezium gibi diğer hizmetlerin dağıtımını gerektirir. | Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL DB ve Azure SQL için yerel tümleştirme. |
| Protokol desteği | Azure Event Hubs, AMQP, Kafka ve MQTT. | Azure Event Hubs, AMQP, Kafka. |
Çözümle ve dönüştür
| Özellik | Azure PaaS tabanlı çözüm | Gerçek zamanlı Intelligence çözümü |
|---|---|---|
| Veri profili oluşturma | Kullanılamaz | Gerçek zamanlı tablolarınızın veri profili oluşturma görünümü, her sütun için hazır histogramlar ve en düşük aralıklar sağlar. |
| Görsel veri keşfi | Kullanılamaz | Gerçek zamanlı verilerinizi görsel olarak analiz etmek için sürükleyip bırakma özellikleri. |
| Copilot deneyimi | Azure Veri Gezgini kümesi, Copilot özelliklerini kullanmak için Doku KQL Queryset'e kaynak olarak eklenebilir. | Yerel olarak kullanılabilir |
| Yerleşik ML modelleri | Anomali algılama ve tahmin modelleri kullanılabilir. Anomali algılama ve tahmin modellerini dağıtmak için pro geliştirme gerekir. | Anomali algılama ve tahmin modelleri kullanılabilir. İş kullanıcıları, gelen akış verilerine anomali algılama modelleri de uygulayabilir. |
| Görselleştirme (Microsoft) | Power BI, Azure Veri Gezgini panoları | Power BI ve Gerçek Zamanlı Pano ile yerel tek tıklamayla tümleştirme |
| Görselleştirme (Üçüncü taraf) | Grafana, Kibana, Matlab. | Grafana, Kibana, Matlab, Eventhouse ile de entegre edilebilir. |
Davranmak
| Özellik | Azure PaaS tabanlı çözüm | Gerçek zamanlı Intelligence çözümü |
|---|---|---|
| İçgörülerden iş eylemleri gerçekleştirme | Azure Logic Apps veya Power Automate ya da Azure İşlevleri, Azure İzleyici uyarıları gerektirir. | Power BI Anlam Modelleri, Olay akışı ve KQL sorguları ile kullanıma hazır tümleştirme ile Veri Etkinleştiricisi'nde Reflex öğelerini kullanarak Doku'da yerel olarak kullanılabilir. |
| Reaktif sistem olayları | Kullanılamaz | Gerçek Zamanlı hub aracılığıyla yayımlanan yerleşik olaylar; İşlem hatları ve not defterleri gibi veri işlemlerini otomatikleştirmek için refleks öğelerini kullanın. |
| Gerçek Zamanlı Anlam Modelleri | Logic Apps veya Azure İşlevleri kullanan kullanılamaz veya kod öncelikli çözüm | Kullanılamaz |
| Yerleşik yapay zeka | Yok | Yok |
| Bildirim hedefleri | Hizmetin bağlayıcı portföyüne bağlıdır. | Microsoft Teams, Microsoft Outlook ve Power Automate bağlayıcıları. |
Katalog
| Özellik | Azure PaaS tabanlı çözüm | Gerçek zamanlı Intelligence çözümü |
|---|---|---|
| Birleşik veri akışları kataloğu | Kullanılamaz | Gerçek zamanlı hub: 1. Kullanıcılar tarafından oluşturulan veri akışları 2. Microsoft kaynaklarından mevcut akışlar 3. Doku sistemi olay akışları |
| Microsoft veri akışlarını bulma | Kullanılamaz | Gerçek zamanlı Intelligence hub'ı, Azure kiracınızdaki veri akışlarını bulur. |
| Azure Depolama'dan olayları yakalama ve üzerinde işlem yapma | Azure Depolama'da gerçekleşen olaylar üzerinde işlem yapmak için Azure Event Grid'in dağıtılması gerekir. | Azure Blob Depolama olay tabanlı tetikleyiciler kullanılabilir. |
| Dokudan olayları yakalama ve üzerinde işlem yapma | Uygulanamaz | Doku'da yerel olarak kullanılabilir |