¿Cuál es la diferencia entre la inteligencia en tiempo real y las soluciones de Azure comparables?

La Inteligencia en tiempo real y las soluciones comparables de Azure ayudan a las organizaciones a procesar datos urgentes de múltiples fuentes: datos de sensores de activos físicos, flujos de captura de datos modificados (CDC) de bases de datos y registros de la infraestructura y las aplicaciones. Este enfoque ofrece a los desarrolladores profesionales un control minucioso sobre la selección de servicios, el despliegue, la redes, la automatización y los patrones de integración.

Real-Time Intelligence en Microsoft Fabric proporciona una experiencia SaaS unificada para la misma clase de escenarios de análisis basados en eventos y en streaming. En lugar de ensamblar cada etapa a partir de servicios separados, los usuarios pueden descubrir flujos de datos en Real-Time hub, ingerir y enrutar eventos con Eventstream, almacenar y consultar datos en Eventhouse, analizar datos con KQL y notebooks, visualizar datos en Real-Time Dashboards o Power BI, modelar el contexto operativo y activar acciones con Activator.

La principal diferencia es el modelo de implementación. Azure PaaS ofrece a los desarrolladores profesionales el máximo control para arquitecturas personalizadas y una integración profunda con Azure. Real-Time Intelligence ofrece a usuarios de negocio, desarrolladores ciudadanos, analistas de datos y desarrolladores profesionales un flujo de trabajo integrado para construir soluciones en tiempo real más rápido, con menos servicios conectados manualmente. Obtenga más información sobre Real-Time Intelligence en ¿Qué es Real-Time Intelligence en Fabric?

Diagrama que muestra las soluciones paaS de Azure en comparación con las arquitecturas de Real-Time Intelligence para el análisis de telemetría.

Capacidades de Microsoft Fabric para análisis en tiempo real

Real-Time Intelligence incluye un amplio conjunto de servicios y experiencias integradas para construir soluciones analíticas en tiempo real de extremo a extremo. Estas son algunas de estas capacidades:

  • Centro en tiempo real para descubrir, administrar y gobernar datos de streaming, eventos de Fabric, eventos de Azure y fuentes de datos de Microsoft.
  • Eventstream para ingerir, filtrar, transformar, enriquecer y enrutar datos en streaming desde Microsoft, multicloud y fuentes personalizadas.
  • Conectividad multicloud incluyendo Amazon Kinesis, Google Cloud Pub/Sub, Apache Kafka, Confluent Cloud Kafka y Amazon MSK.
  • Integración con Change Data Capture (CDC) para bases de datos como Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL, Azure SQL Managed Instance y SQL Server.
  • Bases de datos Eventhouse y KQL para almacenar, consultar y analizar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en streaming.
  • Lenguaje de Consultas Kusto (KQL) para análisis avanzados, exploración y monitorización operativa.
  • Copilot en Real-Time Intelligence para la exploración de datos, la generación de KQL, la creación de paneles y el análisis en lenguaje natural.
  • Paneles en tiempo real para monitorización operativa, visualización, investigaciones y generación de alertas.
  • Integración de Power BI para inteligencia empresarial y reporte sobre datos en tiempo real.
  • Activador para detectar condiciones, activar notificaciones, automatizar flujos de trabajo y lanzar actividades de Fabric como cuadernos, pipelines, trabajos Spark, flujos de datos, funciones, trabajos de copia y eventos empresariales.
  • Digital Twin Builder (vista previa) para modelar sistemas físicos y entidades empresariales utilizando gemelos digitales.
  • Schema Registry (preview) para definir, validar, gobernar y evolucionar esquemas de eventos a través de flujos de trabajo en tiempo real.
  • Integración de eventos de Fabric y de Azure para reaccionar a eventos empresariales y operativos generados por la plataforma.
  • Integración con Notebook y Spark para procesamiento avanzado de flujos, aprendizaje automático, funciones de IA y flujos de trabajo analíticos impulsados por desarrolladores.
  • Agentes de Operaciones e integraciones MCP para escenarios de monitorización y gestión operativa asistida por IA.
  • Modelos de detección y previsión de anomalías para detectar patrones inusuales y predecir tendencias futuras en datos en streaming.
  • Ontología y Fabric IQ para contexto empresarial, comprensión semántica y experiencias impulsadas por IA en datos empresariales.

Diagrama que muestra la arquitectura de la solución mediante Real-Time Intelligence en Fabric.

Soluciones basadas en Azure PaaS para análisis en tiempo real

Azure ofrece un amplio conjunto de servicios que puedes combinar para crear arquitecturas personalizadas de análisis en tiempo real y orientadas a eventos. Estas son algunas de estas capacidades:

  • Azure Event Hubs para escenarios de ingesta de eventos de alto rendimiento y recolección de telemetría y análisis de streaming.
  • Azure Event Grid para enrutamiento reactivo de eventos e integración de aplicaciones orientadas a eventos.
  • Azure Service Bus para mensajería empresarial, flujos de trabajo transaccionales y entrega fiable de mensajes.
  • Azure Stream Analytics para procesamiento de flujos en tiempo real, filtrado, agregación y procesamiento de eventos complejos.
  • Azure Data Explorer para análisis de alto rendimiento de datos de telemetría, registros, series temporales y streaming.
  • Azure IoT Hub para conectividad segura de dispositivos e ingesta de datos IoT.
  • Azure Functions para ejecución de código guiada por eventos y automatización.
  • Azure Logic Apps para automatización e integración de flujos de trabajo low-code entre sistemas en la nube y empresariales.
  • Azure Monitor para monitorización operativa, alertas, observabilidad y diagnóstico.
  • Azure Digital Twins para modelar entornos físicos, activos y relaciones.
  • Azure Event Hubs Schema Registry para la gestión y gobernanza de esquemas en arquitecturas orientadas a eventos.
  • Streaming de eventos compatible con Apache Kafka a través de Azure Event Hubs.
  • Power BI, Azure Data Explorer,Grafana y otras herramientas de visualización para monitorización y análisis.
  • Servicios de IA y aprendizaje automático de Azure para detección de anomalías, pronóstico, análisis predictivo y aplicaciones impulsadas por IA.
  • Infraestructura-como-código, redes, seguridad, gobernanza y capacidades DevOps para desplegar y operar soluciones personalizadas en tiempo real en entornos Azure.

Diferencias generales

Capacidad Solución basada en Azure PaaS Solución de inteligencia en tiempo real
Servicios de integración Depende de la compatibilidad de integración entre los servicios de la arquitectura. Para más información, consulta elige entre Azure Event Grid, Event Hubs y Service Bus. Integra la ingestión, procesamiento, visualización y acción de datos en una experiencia unificada a través de Eventstream, KQL, Spark y Real-Time Dashboards. Esta experiencia te permite construir soluciones en tiempo real de extremo a extremo de forma más eficiente sin combinar ni gestionar múltiples servicios.
Experiencia de desarrollo profesional y ciudadano Más adecuado para desarrolladores profesionales. Los desarrolladores profesionales, los desarrolladores civiles y los usuarios profesionales pueden coexistir.
Con poco código o sin código Solo está disponible para la transformación en Azure Stream Analytics y para crear alertas con Logic Apps o Power Automate. El desarrollo profesional es necesario para la implementación de un extremo a otro. Puedes construir soluciones integrales a partir de ingir, analizar, transformar, visualizar y actuar, sin necesidad de escribir código. Para más información, véase Interactuar con componentes RTI.
Modelo de consumo Modelo de estimación, consumo y facturación dependientes del servicio. Modelo unificado de consumo y facturación de unidades de capacidad de Fabric.

Ingesta y procesamiento

Capacidad Solución basada en Azure PaaS Solución de inteligencia en tiempo real
Conectores multinube Azure Stream Analytics se conecta a Confluent Kafka. No hay conectores para leer datos de fuentes de streaming en otras nubes como Amazon Kinesis o Google Pub/Sub. Integraciones nativas en múltiples nubes, incluyendo Confluent Kafka, Amazon Kinesis y Google Pub/Sub.
Compatibilidad con flujos de CDC Requiere la implementación de otros servicios como Debezium. Integración nativa para fuentes de CDC en streaming, como Azure Cosmos DB CDC, Azure SQL CDC, Azure SQL Managed Instance CDC, PostgreSQL CDC, MySQL DB CDC, SQL Server CDC, Oracle Database CDC, MongoDB CDC y fuente de cambios de la base de datos reflejada de Fabric. Para la lista completa de fuentes del CDC, véase Añadir y gestionar fuentes de eventstream.
Compatibilidad con protocolos HTTP, AMQP, Kafka y MQTT. HTTP, AMQP y Kafka.
Procesamiento de flujos Azure Stream Analytics, un servicio de análisis en tiempo real totalmente gestionado, te ayuda a analizar y procesar flujos de datos de rápido movimiento para obtener información accionable. En Fabric Real-Time Intelligence, el procesamiento de flujos se integra directamente en Eventstream, con capacidades nativas para filtrar, transformar y enrutar datos en streaming. Para análisis avanzados y procesamiento personalizado, Eventstream también puede integrarse con los cuadernos Spark, permitiendo a los desarrolladores utilizar enfoques basados en código para procesar datos en streaming.
Integración local e de redes virtuales Requiere implementar y administrar entornos de ejecución de integración autohospedados o puertas de enlace para cada servicio. La pasarela de datos de red virtual proporciona una conexión única y reutilizable a fuentes de datos locales y de red virtual a través de todos los conectores Eventstream.

Analizar y transformar

Capacidad Solución basada en Azure PaaS Solución de inteligencia en tiempo real
Generación de perfiles de los datos No disponible La vista de perfiles de datos de las tablas en tiempo real muestra histogramas predefinidos e intervalos mínimo-máximo para cada columna.
Modelado de gemelos digitales Azure Digital Twins (Gemelos Digitales de Azure) Constructor de gemelos digitales (versión de prueba)
Exploración de datos visuales No disponible Arrastre funciones para analizar visualmente los datos en tiempo real.
Experiencia de Copilot No hay ningún Copilot específico para los servicios de mensajería de Azure, pero, en general, Azure Copilot puede ayudar con la gestión de recursos de Azure y con las operaciones en los servicios de Azure en general. Copilot en la carga de trabajo de Fabric Real-Time Intelligence es un asistente de inteligencia artificial que le ayuda a consultar, analizar y explorar los datos en tiempo real. Copilot traduce el lenguaje natural en consultas del lenguaje de consulta kusto (KQL) y permite la exploración interactiva de datos, sin necesidad de experiencia en KQL. Para más información, véase Copilot para Inteligencia en tiempo real.
Modelos de ML integrados Existen modelos de detección y previsión de anomalías, pero necesitas escribir tu propio código para aprovechar Azure Machine Learning y construirlos, entrenar y desplegarlos. Los modelos de detección y previsión de anomalías están integrados de forma nativa, así que puedes aplicarlos a datos de streaming entrantes sin necesidad de escribir código. Eventstream también soporta Spark Structured Streaming, por lo que puedes usar funciones de IA integradas para enriquecer y transformar datos de streaming con modelos de IA preentrenados directamente en tus pipelines.
Visualización (Microsoft) Paneles de Power BI y de Azure Data Explorer Integración nativa con un solo clic con Power BI y panel en tiempo real
Visualización (de terceros) Grafana, Kibana, Matlab Grafana, Kibana y Matlab también se pueden integrar con Eventhouse.

Acción

Capacidad Solución basada en Azure PaaS Solución de inteligencia en tiempo real
Impulsar acciones empresariales basadas en información Necesita alertas de Azure Logic Apps, Power Automate, Azure Functions o Azure Monitor. Disponible en Fabric mediante elementos de Fabric Activator con integración con modelos semánticos de Power BI, consultas KQL y Eventstream, utilizando conjuntos de consultas KQL o paneles Real-Time. El agente de operaciones (versión preliminar) también puede supervisar un eventhouse o una ontología y recomendar o ejecutar acciones, como mensajes de Teams, cuadernos, canalizaciones o flujos de Power Automate.
Eventos del sistema reactivo No disponible Eventos integrados publicados a través de Real-Time hub. Use elementos activadores para automatizar procesos de datos, como canalizaciones y cuadernos.
Modelos semánticos en tiempo real Solución no disponible o basada principalmente en código con Logic Apps o Azure Functions No disponible
IA integrada No disponible Copilot en Real-Time Intelligence, los agentes de IA (preview) para las bases de datos de Eventhouse y KQL, y el agente de Operaciones (preview) para monitorización continua y acciones recomendadas están integrados de forma nativa, por lo que puedes aplicarlos a datos de streaming entrantes sin necesidad de escribir código. Eventstream también soporta Spark Structured Streaming, por lo que puedes usar funciones de IA integradas para enriquecer y transformar datos de streaming con modelos de IA preentrenados directamente en tus pipelines.
Destinos de notificación Depende de la cartera de conectores del servicio. Microsoft Teams, Microsoft Outlook, Dataflow, Pipeline, Trabajo de Spark, Cuaderno, Función, Trabajo de copia y Eventos de negocio (versión preliminar). Para obtener más información, consulte Configurar acciones para las reglas de Activator.

Catálogo

Capacidad Solución basada en Azure PaaS Solución de inteligencia en tiempo real
Catálogo unificado de flujos de datos No disponible Centro en tiempo real:
- Flujos de datos creados por los usuarios
- Flujos existentes de orígenes de Microsoft
- Secuencias de eventos del sistema de Fabric
Detección de flujos de datos de Microsoft No disponible El centro de inteligencia en tiempo real encuentra flujos de datos en tu entidad de Azure.
Registro de esquema Azure Schema Registry es una función de Event Hubs que proporciona un repositorio central para esquemas para aplicaciones basadas en eventos y mensajería. Proporciona la flexibilidad para que tus aplicaciones de productores y consumidores intercambien datos sin tener que gestionar y compartir el esquema. Para más información, consulta Azure Schema Registry in Azure Event Hubs. El Registro de esquemas de Fabric Real-Time Intelligence es un lugar central para definir, validar y evolucionar esquemas de datos para los datos de streaming. El Registro de esquemas de Fabric Real-Time Intelligence ayuda a mejorar la calidad, la coherencia y el control de los datos en los flujos de trabajo controlados por eventos. Para más información, véase Registro de esquemas en Inteligencia en tiempo real de Fabric - Microsoft Fabric.

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