リアルタイム インテリジェンス は、組織内のすべてのユーザーが分析情報を抽出し、移動中のデータを視覚化できるようにする強力なサービスです。 イベントの発生時に応答し、継続的に流れるデータを処理したり、ログを分析したりする必要があるシナリオに対して、エンド ツー エンドのソリューションを提供します。 ギガバイトでもペタバイトでも、動いているすべての組織データはリアルタイム ハブに収束します。 コードなしのコネクタを使用して、さまざまなソースからの時間ベースのデータをシームレスに接続し、組織全体のデータ カタログに含まれる視覚的な分析情報、地理空間の分析、トリガーベースの反応を即座に実現します。
データストリームをシームレスに接続すると、クラウドベースのソリューション全体にアクセスできるようになります。 Real-Time インテリジェンスは、データ インジェスト、変換、ストレージ、モデリング、分析、視覚化、追跡、AI、リアルタイム アクションを処理します。 お客様のデータは、組織全体で保護、管理、統合された状態を維持し、すべてのFabricオファリングとシームレスに連携します。 リアルタイム インテリジェンス は、組織全体で価値を生み出す動的で実用的なリソースにデータを変換します。
リアルタイム インテリジェンス は役に立ちますか?
Real-Time インテリジェンスは、データ分析、即時の視覚的分析情報、組織の移動中のデータの一元化、データに対するアクション、効率的なクエリ、変換、モデリング、および大量の構造化データまたは非構造化データの保存に使用できます。 IoT システム、システム ログ、フリー テキスト、半構造化データからのデータを評価する必要がある場合でも、組織内の他のユーザーが使用するためにデータを提供する必要がある場合でも、リアルタイム インテリジェンス は汎用性の高いソリューションを提供します。
"リアルタイム" と呼ばれますが、データを高いレートとボリュームで流す必要はありません。 Real-Time インテリジェンスでは、スケジュールに従って実行されるソリューションではなく、発生したイベントに反応するソリューションが提供されます。 Real-Time インテリジェンス コンポーネントは、信頼されたコア Microsoft サービスに基づいて構築され、Fabric機能全体を拡張して、データの変更に即座に対応するソリューションを提供します。
リアルタイム インテリジェンス アプリケーションは、自動車、製造、IoT、不正行為の検出、ビジネス運用管理、異常検出など、さまざまなビジネス シナリオにまたがっています。 また、リアルタイムコンテンツの安全性の監視や生成アプリのエージェント テレメトリなど、AI およびエージェント アプリケーション のシナリオに対して Real-Time インテリジェンスを使用することもできます。この場合、安全性シグナルと会話イベントがストリーミングされ、即時アクションのために分析されます。
リアルタイム インテリジェンス 操作方法は?
Microsoft FabricのReal-Time インテリジェンスは、ビジネス プロセスとエンジニアリング プロセスをサポートする Real-Time インテリジェンス ソリューションの作成を組み合わせて実現する機能を提供します。
リアルタイム ハブは、組織内の一元的なカタログとして機能します。 ストリーミング データの検索、追加、探索、共有を簡単に行うことができます。 さまざまなデータ ソースに接続することで、組織全体で分析情報を得ることができます。 重要なのは、このハブにより、データを使用できるようになるだけでなく、確実にすべてのユーザーがそれにアクセスできて、速やかな意思決定と情報に基づくアクションが促進されることです。 さまざまなソースからストリーミング データを共有することで、組織全体で包括的なビジネス インテリジェンスを構築する可能性が高まります。
組織からストリームを選択するか、外部または内部ソースに接続したら、リアルタイム インテリジェンス のデータ消費ツールを使用してデータを探索できます。 これらのツールを使用すると、データを視覚的に調べ、特定の詳細を詳しく調べることができます。 新しいデータにアクセスし、データ構造、パターン、異常、予測量、データ レートを簡単に理解できます。 それに応じて、データに基づいて行動、またはスマートな意思決定を行うことができます。 Real-Time ダッシュボードには、データを理解するプロセスを簡略化するすぐに使用できる対話式操作が用意されており、ビジュアル ツール、自然言語、Copilotを使用して、移動中のデータに基づいて決定を下したいすべてのユーザーがアクセスできます。
これらの分析情報は、Fabric Activator を使用してアクションに変えることができます。Fabricのさまざまな部分からアラートを設定して、データ パターンや条件にリアルタイムで対応できます。
また、Real-Time Intelligence は、ライブおよび履歴の Eventhouse データを推論できるデータ エージェントを統合してアクションとワークフローを自動化し、アクティベーターによるアラートドリブンの自動化を補完します。
リアルタイム インテリジェンスのコンポーネントとやり取りする方法
ストリーミング データを検出する
リアルタイム ハブは、ストリーミング データの検出と管理に使用されます。 リアルタイム ハブ イベントは、移動中のデータのカタログであり、次のものが含まれます。
Data streams: アクセスできるFabricでアクティブに実行されているすべてのデータ ストリーム。
Microsoft ソース: 自分が持っているストリーミング ソースを簡単に検出し、それらのソースのFabricへのインジェストをすばやく構成します。 Change Data Capture (CDC) ソースでは、データベースに加えられた変更 (Azure Event Hubs、Azure IoT Hub、Azure SQL DB CDC、Azure Cosmos DB CDC、PostgreSQL DB CDC など) をリアルタイムで追跡してストリーム配信します。
Fabric イベント: イベント ドリブン機能は、リアルタイムの通知とデータ処理をサポートします。 Fabric ワークスペース アイテム イベントや Azure Blob Storage イベントを含むイベントを監視して対応できます。 これらのイベントは、パイプラインの呼び出しや電子メールによる通知の送信など、他のアクションやワークフローをトリガーするために使用できます。 これらのイベントは、イベントストリームを介して他の転送先に送信することもできます。 Azure Blob StorageイベントとFabricイベントは、アクティベータールールをトリガーしてSparkジョブやDataflowを開始し、スケジュールなしで完全にイベント駆動のオーケストレーションを有効にすることも可能です。
このデータはすべて簡単に使用できる形式で表示され、すべてのFabricワークロードで使用できます。
ストリーミング データに接続する
Eventstream を使用すると、コードを記述することなく、大量のリアルタイム データを収集し、変換し、さまざまな宛先に送信できます。 Eventstreams では、Apache Kafka クラスター、データベース変更データ キャプチャ フィード、AWS ストリーミング ソース (Kinesis)、Google (GCP Pub/Sub)、MQTT v3.1/v3.1.1、Real-Time Weather コネクタなど、さまざまな外部ソースへのコネクタなど、複数のデータ ソースとデータ変換先がサポートされています。 AI または LLM サービスからのアプリケーション テレメトリとコンテンツ安全性シグナルをストリームとして取り込むこともできます (たとえば、Kafka コネクタや Event Hubs コネクタを介して)。これにより、エージェントのインタラクションのガバナンスと監視を可能にします。 アラートの作成とルール管理は Eventstreams に直接埋め込まれており、ユーザーはコンテキストを切り替えることなく Eventstreams エクスペリエンス内からアラートとアクションを設定できます。
データ ストリームの処理
Eventstreams でイベント処理機能を使用することで、フィルター処理、データ クレンジング、変換、ウィンドウ集計、重複検出などを行い、データを思いどおりの形にすることができます。 また、コンテンツに応じたルーティング機能を使用して、フィルターに基づいてさまざまな宛先にデータを送信することもできます。 もう 1 つの機能である派生イベントストリームでは、変換や集計の結果として新しいストリームを構築し、リアルタイム ハブでコンシューマーに共有できます。
データを保存して分析する
イベントハウスは、移動中のデータを処理するのに理想的な分析エンジンです。 構造化データ、半構造化データ、非構造化データを含む時間ベースのストリーミング イベントに合わせて調整されています。 データは到着日時に基づいて自動的に整理されるため、大量のデータに対しても高速で詳細なクエリを実行できます。 イベントハウスに格納されているデータは、他のFabricエクスペリエンスで使用できるように OneLake で使用できます。
eventhouses に格納されているインデックス付きのパーティション分割されたデータは、Fabricのさまざまなコード、ロー コード、またはコードなしのオプションを使用して、高速クエリに対応できます。 データは、ネイティブ KQL (Kusto 照会言語) または KQL クエリセットの T-SQL を使用してクエリできます。 Kusto コパイロットは、コードなしのクエリ探索エクスペリエンスと共に、経験豊富な KQL ユーザーと一般のデータ科学者の両方がデータ分析を実施するプロセスを効率化します。 KQL は、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データをクエリするための、単純でありながら強力な言語です。 この言語は表現力があり、読みやすく、クエリの意図を理解しやすく、作成エクスペリエンス用に最適化されています。
Eventhouse には、ライブ時系列およびイベント データセットで直接実行されるネイティブ の異常検出 も含まれています。 検出は、コピーまたはエクスポートせずにストリーミング データに対して所定の場所で実行されるため、問題の識別と調査が高速化され、ダッシュボードと KQL 分析が補完されます。
AI とエージェントアプリケーションのシナリオでは、安全性イベントとテレメトリ イベントに対する待機時間の短い KQL クエリを使用すると、エージェントの会話でほぼリアルタイムのダッシュボードと異常検出が可能になります。 イベントハウス データの時系列組織は、コンテンツの安全性シグナルとセッション メタデータの関連付けに適しているため、問題を迅速にトリアージし、生成 AI ワークロード全体の傾向を特定できます。
Eventhouse には、ライブ、時系列、およびイベント データセットで直接実行されるネイティブの異常検出も含まれています。 この機能により、データ移動なしで問題をより迅速に特定および調査でき、ダッシュボードと KQL 分析を補完できます。
モデルのデータ
デジタル ツイン ビルダー (プレビュー) は、物理環境をデジタル的に表すオントロジとしてデータをモデル化するためのローコード/ノーコード エクスペリエンスです。 資産とプロセスをモデル化すると、運用上の意思決定者がアクセスできる方法で、データを使用して物理操作を最適化できます。
デジタル ツイン ビルダーを使用すると、Fabric OneLake など、さまざまなソース システムからオントロジにデータをマップし、システム全体またはサイト全体のセマンティック リレーションシップを定義してデータをコンテキスト化できます。 デジタル ツイン ビルダーには、モデル化されたデータを探索するためのすぐに使用できる視覚化とクエリ エクスペリエンスが含まれており、Microsoft Fabricの機能を使用して、時系列データやメンテナンス レコードなどの大規模なデータ セットを分析します。これは、数日、数週間、または数か月にわたって拡張される可能性があります。
デジタル ツイン ビルダー のデータをPower BIまたは Real-Time ダッシュボードに接続して、モデル化されたデータの視覚化とカスタマイズされたレポートを追加することもできます。 また、オントロジ のビジネス エンティティに対してルールを定義して、アラートと自動アクション (プレビュー) を開始し、モデル化されたエンティティをダウンストリームのリアルタイム アクションに接続することもできます。
データ分析情報を視覚化する
データ分析情報は、KQL クエリセット、Real-Time ダッシュボード、Power BI レポート、マップで視覚化でき、データ インジェストから分析情報までの秒数を使用できます。 視覚化オプションは、コードなしから完全に特殊なエクスペリエンスまで、初心者とエキスパートの分析情報エクスプローラーの両方に価値を与え、データをグラフやテーブルとして視覚化します。 視覚的な合図を使用して、クエリ結果に対してフィルター処理と集計操作を実行したり、組み込みの視覚化の豊富な一覧を使用したりできます。 これらの分析情報は、Power BI レポートと Real-Time ダッシュボードで表示できます。どちらも、データ分析情報に基づいてアラートを作成できます。
Microsoft Fabricでのマップは動的地理空間視覚化ツールであり、静的空間データとリアルタイム空間データの両方を分析して、より深いインテリジェンスを得られます。 バブル、ヒートマップ、多角形、3D 浮き出しなど、複数のカスタマイズ可能なデータ レイヤーがサポートされているため、従来のグラフでよく見逃される空間パターンや傾向を明らかにできます。 Lakehouses および Eventhouses と統合し、更新間隔で KQL クエリを有効にすると、Map はリアルタイムのデータ分析を容易にし、チームがライブ変更を監視し、異常を検出し、タイムリーな意思決定を行うのに役立ちます。 組み込みのマップ スタイルと GeoJSON や PMTiles などの形式のサポートにより、運用認識と空間インテリジェンスのための強力な資産です。 詳細については、「 マップの作成」を参照してください。
トリガー アクション
アラートはデータの変更を監視し、パターンまたは条件が検出されたときに自動的にアクションを実行します。 データは、Real-Time ハブ内で流れるか、Kusto クエリまたはPower BI レポートから観察できます。 特定の条件またはロジックが満たされると、ユーザーへの警告、パイプライン、Spark ジョブ、データフローなどのFabricジョブ 項目の実行、ユーザー データ関数の実行、ワークフロー Power Automate開始などのアクションが実行されます。 ロジックには、単純に定義されたしきい値、一定期間にわたって繰り返し発生するイベントなどのパターン、KQL クエリによって定義された複雑なロジックの結果のいずれかを指定できます。 生成 AI アプリケーションの場合は、KQL 条件によって駆動されるアラート (たとえば、毒性しきい値の超過やポリシー違反の繰り返し) を使用して、アプリケーション所有者に通知したり、イベントを検疫フローにルーティングしたり、パイプラインをトリガーしたり、調整やブロックリスト化のためにワークフローをPower Automateしたりすることで、コンテンツの安全性の修復ワークフローを設定できます。 Activator は、イベント駆動型の分析情報を実用的なビジネス上の利点に変えます。 また、アクティベーターはPower BI サービスと統合して、パブリッシュされたレポートで指定された条件が発生した場合 (テーブル ビジュアルに新しい行が表示される場合など) にユーザーに通知します。
Real-Time Intelligence は、Fabric データ エージェントと統合され、Eventhouse のライブ データと履歴データを推論してアクションとワークフローを自動化できます。 この統合は、同じ Eventhouse データに対する会話分析とオーケストレーションを使用して、Activator のアラートドリブン自動化を補完します。
他のFabricエクスペリエンスとの統合
- イベントストリームからFabric項目の宛先にイベントをルーティングします
- Fabric項目から Real-Time ハブにイベントを送信します
- Real-Time インテリジェンスから OneLake のデータにアクセスするには、次のようないくつかの方法があります。
- Real-Time インテリジェンスに読み込まれたデータを、Power BI レポートの視覚化の基になるデータとして使用します
- Fabric ノートブックで、Real-Time Intelligence に読み込まれたデータを使用して分析します。 ノートブックは、データ移動なしで Eventhouse データに対して直接動作し、KQL、T-SQL、Python、Spark をサポートして、統合された探索、変換、機械学習を実現します。