Qual è la differenza tra l'intelligence in tempo reale e le soluzioni di Azure confrontabili?

Real-Time Intelligence e soluzioni di Azure confrontabili consentono alle organizzazioni di elaborare dati sensibili al tempo. Queste fonti generano punti dati complessi, eventi e segnali sensibili al fattore tempo. I dati possono provenire da origini come i dati dei sensori da asset fisici, ad esempio impianti, veicoli, torri e dispositivi IoT Edge; flussi di Change Data Capture (CDC) dai database che alimentano applicazioni web e per dispositivi mobili destinate ai clienti; e log dall'infrastruttura e dalle applicazioni locali e cloud. Questi flussi di dati aiutano le organizzazioni a chiudere il ciclo di feedback digitale, scoprire di più su come i clienti usano i propri asset fisici e digitali e continuare a migliorare il valore fornito per rimanere competitivi.

Per ottenere questo valore, le organizzazioni creano architetture di streaming di dati in tempo reale che usano servizi dati sia cloud che locali per l'acquisizione dei dati, il trasporto e la trasformazione. Queste architetture usano spesso prodotti come Hub eventi di Azure, Griglia di eventi di Azure, Apache Kafka, Amazon Kinesis, IBM Message Queues e Google Pub/Sub. Man mano che i dati arrivano nel cloud, passano attraverso fasi di elaborazione e trasformazione — hot, warm e cold paths — prima di arrivare negli archivi dati come Esplora dati di Azure, Azure Synapse Analytics e Azure Data Lake Store Gen 2. Dopo l'elaborazione, questi dati sono pronti per l'analisi e le app per intelligenza artificiale e possono essere visualizzati in strumenti come Power BI, Grafana, app Web o per dispositivi mobili ed endpoint API.

Real-Time Intelligence in Fabric offre alle organizzazioni diversi modi per implementare analisi avanzate per i dati di streaming. Microsoft Azure consente agli sviluppatori professionisti di progettare e creare architetture che necessitano di un'integrazione approfondita con altri servizi di Azure, automazione end-to-end e distribuzione unificata. Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric consente agli utenti aziendali e agli sviluppatori cittadini di trovare flussi di dati nella propria organizzazione e creare soluzioni di analisi. Con l'integrazione con Hub eventi di Azure, Griglia di eventi di Azure e Esplora dati di Azure, Real-Time Intelligence estende le architetture basate su Azure in Microsoft Fabric e consente di creare nuove soluzioni con origini dati nuove o esistenti. Il diagramma seguente illustra sia l'architettura della soluzione PaaS (Platform as a Service) di Azure che l'architettura della soluzione di intelligence Real-Time per l'analisi dei dati di telemetria nelle organizzazioni manifatturiere e automobilistiche.

Altre informazioni sull'intelligence di Real-Time in Che cos'è Real-Time Intelligence in Fabric?

Diagramma che mostra le soluzioni PaaS di Azure rispetto alle architetture di intelligence Real-Time per l'analisi dei dati di telemetria.

In passato, le organizzazioni impiegavano molto budget, tempo e risorse per sviluppare, integrare, distribuire e gestire prodotti cloud o locali disconnessi e soluzioni isolate. Questo approccio ha portato a architetture complesse che sono difficili da gestire e manutenere. Molte organizzazioni esitano a investire a causa di questa complessità o perché i costi sembrano troppo elevati per il ritorno. Gli utenti vogliono comunque ottenere informazioni aziendali in tempo reale da dati immediati e dettagliati.

Real-Time intelligence cambia questo approccio usando le funzionalità in tempo reale in Fabric, in modo da ottenere informazioni utili e interattive dai dati di prima parte e di terze parti immediatamente. Con Real-Time Intelligence, ottieni:

  • Un'offerta SaaS completa: una soluzione che consente di trovare informazioni dettagliate dai dati sensibili al tempo, in modo da poter inserire, elaborare, eseguire query, visualizzare e agire su di esso in tempo reale.
  • Un hub centralizzato per i dati dinamici: una posizione unificata per tutti i dati degli eventi in movimento, semplificando l'inserimento, l'archiviazione e la cura dei dati dettagliati dall'intera organizzazione tramite l'hub Real-Time.
  • Sviluppo rapido delle soluzioni: consentire ai membri del team con competenze diverse di ottenere maggiore valore dai dati e creare rapidamente soluzioni per la crescita aziendale.
  • Informazioni dettagliate basate sull'intelligenza artificiale in tempo reale: ridimensionare il monitoraggio manuale e avviare le azioni con funzionalità pronte all'uso, automatizzate che trovano modelli nascosti e usano l'ecosistema Microsoft per far avanzare l'azienda.

Diagramma che mostra l'architettura della soluzione usando Real-Time Intelligence in Fabric.

Questo articolo illustra le considerazioni chiave che consentono di scegliere l'architettura di implementazione migliore per i 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'architettura. Integrazione con un clic in ogni passaggio: inserimento, processo, analisi, visualizzazione e azione.
Esperienza per sviluppatori professionisti e citizen developer Più adatto ai pro-developer. I pro-developer, i citizen developer e gli utenti aziendali possono coesistere.
Lowcode/No-code Disponibile solo per la trasformazione in Analisi di flusso di Azure e per la creazione di avvisi con Logic Apps o Power Automate. Lo sviluppo professionale è necessario per l'implementazione end-to-end. È possibile costruire soluzioni end-to-end dall'inserimento, all'analisi, alla trasformazione, alla visualizzazione, fino all'azione.
Modello di utilizzo Modello di stima, consumo e fatturazione dipendente dal servizio. Modello di consumo e fatturazione di 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 collega a Confluent Kafka. Non ci sono connettori per leggere i dati da Amazon Kinesis o Google Pub/Sub. Integrazione nativa per Confluent Kafka, Amazon Kinesis e Google Pub/Sub.
Supporto per i flussi CDC Richiede la distribuzione di altri servizi come Debezium. Integrazione nativa per Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL DB e Azure SQL.
Supporto per i protocolli Hub eventi di Azure, AMQP, Kafka e MQTT. Hub eventi di Azure, AMQP e Kafka.

Trasformare e analizzare

Funzionalità Soluzione basata su PaaS di Azure Soluzione di Intelligence in tempo reale
Profiling dei dati Non disponibile La vista di profilatura dei dati delle tabelle in tempo reale mostra istogrammi preconfigurati e intervalli min-max per ogni colonna.
Modellazione di gemelli digitali Gemelli digitali di Azure Generatore di gemelli digitali (anteprima)
Esplorazione visiva dei dati Non disponibile Trascinare le funzionalità per analizzare visivamente i dati in tempo reale.
Esperienza Copilot Aggiungere un cluster di Esplora dati di Azure come origine in Fabric KQL Queryset per usare le funzionalità di Copilot. Disponibile nativamente
Modelli predefiniti ML Sono disponibili modelli di rilevamento e previsione anomalie. Lo sviluppo professionale è necessario per implementare modelli di rilevamento e previsione di anomalie. Sono disponibili modelli di rilevamento e previsione anomalie. Gli utenti aziendali possono anche applicare modelli di rilevamento anomalie ai dati di streaming in ingresso.
Visualizzazione (Microsoft) Dashboard di Power BI e di Esplora dati di Azure Integrazione nativa con un clic con Power BI e dashboard in tempo reale
Visualizzazione (di terze parti) Grafana, Kibana, Matlab Grafana, Kibana e Matlab possono anche essere integrati con Eventhouse.

Agisci

Funzionalità Soluzione basata su PaaS di Azure Soluzione di Intelligence in tempo reale
Guidare le azioni aziendali da informazioni dettagliate Sono necessari App per la logica di Azure, Power Automate, Funzioni di Azure o avvisi di Monitoraggio di Azure. Disponibile in Fabric usando gli elementi di Fabric Activator con integrazione predefinita con i modelli semantici di Power BI, Eventstream e le query KQL usando i set di query KQL o i dashboard Real-Time.
Eventi del sistema reattivo Non disponibile Eventi predefiniti pubblicati tramite Real-Time hub. Usare gli elementi Activator per automatizzare i processi di dati, ad esempio pipeline e notebook.
Modelli semantici in tempo reale Soluzione non disponibile o basata sul codice tramite Logic Apps o Funzioni di Azure Non disponibile
IA predefinita Non disponibile Non disponibile
Destinazioni di notifica Dipende dal portafoglio 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:
- Flussi di dati creati dagli utenti
- Flussi esistenti da origini Microsoft
- Flussi di eventi del sistema Fabric
Individuazione dei flussi di dati Microsoft Non disponibile L'hub di intelligence trova in tempo reale i flussi di dati nel tenant di Azure.
Acquisisci e intervieni sugli eventi di Archiviazione di Azure Distribuire Griglia di eventi di Azure per agire sugli eventi in Archiviazione di Azure. Sono disponibili trigger basati su eventi di Archiviazione BLOB di Azure.
Rilevare e agire in base agli eventi da Fabric Non applicabile Nativo nella Piattaforma

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