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

Real-Time Intelligence e soluzioni Azure comparabili aiutano le organizzazioni a elaborare dati sensibili al tempo provenienti da più fonti: dati dei sensori da asset fisici, flussi di acquisizione dati di cambiamento (CDC) da database e log da infrastrutture e applicazioni. Questo approccio offre agli sviluppatori professionisti un controllo dettagliato sulla selezione dei servizi, sul deployment, sul networking, sull'automazione e sui pattern di integrazione.

Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric offre un'esperienza SaaS unificata per la stessa classe di scenari di analisi basati su eventi e streaming. Invece di assemblare ogni fase da servizi separati, gli utenti possono scoprire flussi di dati nellReal-Time hub, ingerire e instradare eventi con Eventstream, memorizzare e interrogare dati in Eventhouse, analizzare dati con KQL e notebook, visualizzare dati in Real-Time Dashboard o Power BI, modellare il contesto operativo e attivare azioni con Activator.

La differenza principale è il modello di implementazione. Azure PaaS offre agli sviluppatori professionisti il massimo controllo per architetture personalizzate e una profonda integrazione Azure. Real-Time Intelligence offre agli utenti aziendali, agli sviluppatori cittadini, agli analisti dati e agli sviluppatori professionisti un flusso di lavoro integrato per costruire soluzioni in tempo reale più velocemente, con meno servizi integrati manualmente. 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.

Capacità di Microsoft Fabric per l'analisi in tempo reale

Real-Time Intelligence include un ampio insieme di servizi ed esperienze integrate per costruire soluzioni di analisi in tempo reale end-to-end. Tali funzionalità includono:

  • Real-Time hub per scoprire, gestire e governare dati in streaming, eventi Fabric, eventi Azure e fonti di dati Microsoft.
  • Eventstream per l'acquisizione, il filtraggio, la trasformazione, l'arricchimento e l'instradamento di dati in streaming da fonti Microsoft, multicloud e personalizzate.
  • Connettività multicloud inclusi Amazon Kinesis, Google Cloud Pub/Sub, Apache Kafka, Confluent Cloud Kafka e Amazon MSK.
  • Integrazione con Change Data Capture (CDC) per database come database SQL di Azure, Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL, Istanza gestita di SQL di Azure e SQL Server.
  • Eventhouse e i database KQL per archiviare, interrogare e analizzare dati in streaming strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
  • Kusto Query Language (KQL) per analisi avanzate, esplorazione e monitoraggio operativo.
  • Copilot in Real-Time Intelligence per l'esplorazione dei dati in linguaggio naturale, la generazione di KQL, la creazione di dashboard e l'analisi.
  • Real-Time Dashboard per il monitoraggio operativo, la visualizzazione, le indagini e l'allerta.
  • Integrazione Power BI per business intelligence e reportistica su dati in tempo reale.
  • Attivatore per rilevare condizioni, attivare notifiche, automatizzare flussi di lavoro e avviare attività Fabric come notebook, pipeline, job Spark, flussi di dati, funzioni, copy job ed eventi aziendali.
  • Digital Twin Builder (anteprima) per la modellazione di sistemi fisici ed entità aziendali utilizzando i gemelli digitali.
  • Schema Registry (previsione) per definire, validare, governare ed evolvere gli schemi degli eventi attraverso flussi di lavoro in tempo reale.
  • Integrazione di eventi Fabric e Azure per reagire a eventi aziendali e operativi generati dalla piattaforma.
  • Integrazione di notebook e Spark per elaborazione avanzata di stream, machine learning, funzioni di intelligenza artificiale e flussi di lavoro di analisi guidati dagli sviluppatori.
  • Integrazioni con Operations Agents e MCP per scenari di monitoraggio e gestione operativa assistiti dall'IA.
  • Modelli di rilevamento e previsione di anomalie per rilevare schemi insoliti e prevedere le tendenze future nei dati in streaming.
  • Ontologia e Fabric IQ per il contesto aziendale, la comprensione semantica e le esperienze basate sull'IA nei dati aziendali.

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

Soluzioni basate su Azure PaaS per analisi in tempo reale

Azure offre un ampio set di servizi che puoi combinare per costruire architetture personalizzate di analisi in tempo reale e gestite dagli eventi. Tali funzionalità includono:

  • Hub eventi di Azure per scenari di ingestione di eventi ad alta produttività, raccolta telemetrica e analisi di streaming.
  • Griglia di eventi di Azure per instradamento reattivo degli eventi e integrazione delle applicazioni guidate dagli eventi.
  • bus di servizio di Azure per messaggistica aziendale, flussi di lavoro transazionali e consegna affidabile dei messaggi.
  • Analisi di flusso di Azure per elaborazione in tempo reale, filtraggio, aggregazione e elaborazione di eventi complessi.
  • Esplora dati di Azure per analisi ad alte prestazioni di telemetria, log, serie temporali e dati in streaming.
  • hub IoT di Azure per connettività sicura dei dispositivi e ingestione dati IoT.
  • Funzioni di Azure per l'esecuzione e automazione del codice guidata dagli eventi.
  • App per la logica di Azure per l'automazione e integrazione dei flussi di lavoro low-code tra sistemi cloud e aziendali.
  • Monitoraggio di Azure per monitoraggio operativo, avvisi, osservabilità e diagnostica.
  • Gemelli digitali di Azure per modellare ambienti fisici, asset e relazioni.
  • Hub eventi di Azure Schema Registry per la gestione e la governance degli schemi in architetture orientate a eventi.
  • Streaming di eventi compatibile con Apache Kafka tramite Hub eventi di Azure.
  • Power BI, Azure Data Explorer,Grafana e altri strumenti di visualizzazione per monitoraggio e analisi.
  • Azure AI e servizi di machine learning per il rilevamento di anomalie, previsioni, analisi predittiva e applicazioni basate su IA.
  • Infrastrutture come codice, reti, sicurezza, governance e capacità DevOps per distribuire e gestire soluzioni personalizzate in tempo reale su ambienti Azure.

Differenze complessive

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. Per maggiori informazioni, consulta Scegli tra Griglia di eventi di Azure, Event Hubs e bus di servizio. Integra l'ingestione, l'elaborazione, la visualizzazione e l'azione dei dati in un'esperienza unificata tramite Eventstream, KQL, Spark e Real-Time Dashboards. Questa esperienza ti permette di costruire soluzioni end-to-end in tempo reale in modo più efficiente senza dover combinare e gestire più servizi.
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. Puoi creare soluzioni end-to-end che coprono l'acquisizione, l'analisi, la trasformazione, la visualizzazione e l'intervento, senza dover scrivere codice. Per maggiori informazioni, vedi Interagire con i componenti RTI.
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 fonti di streaming in altri cloud come Amazon Kinesis o Google Pub/Sub. Integrazioni native su più cloud, tra cui Confluent Kafka, Amazon Kinesis e Google Pub/Sub.
Supporto per i flussi CDC Richiede la distribuzione di altri servizi come Debezium. Integrazione nativa per lo streaming di sorgenti CDC come Azure Cosmos DB CDC, Azure SQL CDC, Istanza gestita di SQL di Azure CDC, PostgreSQL CDC, MySQL DB CDC, SQL Server CDC, Oracle Database CDC, MongoDB CDC e Feed delle modifiche del database Fabric specchiato. Per l'elenco completo delle fonti CDC, vedi Aggiungi e gestisci le fonti eventstream.
Supporto per i protocolli HTTP, AMQP, Kafka e MQTT. HTTP, AMQP e Kafka.
Elaborazione a flusso Analisi di flusso di Azure, un servizio di analisi in tempo reale completamente gestito, ti aiuta ad analizzare e processare flussi di dati in rapido movimento per ottenere insight azionabili. In Fabric Real-Time Intelligence, l'elaborazione dei flussi è integrata direttamente in Eventstream, con capacità native per filtrare, trasformare e instradare i dati in streaming. Per analisi avanzate e elaborazione personalizzata, Eventstream può anche integrarsi con i notebook Spark, permettendo agli sviluppatori di utilizzare approcci basati su codice per elaborare dati in streaming.
Integrazione tra ambiente locale e rete virtuale Richiede di distribuire e gestire runtime o gateway di integrazione auto-ospitati per ogni servizio. Il virtual network data gateway fornisce una connessione unica e riutilizzabile alle fonti di dati on-premises e virtuali su tutti i connettori Eventstream.

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 Non esiste un copilot specifico per i servizi di messaggistica Azure, ma nel complesso Azure Copilot può aiutare nella gestione delle risorse Azure e nelle operazioni tra Azure servizi in generale. Copilot nell'ambito di lavoro Fabric Real-Time Intelligence è un assistente di intelligenza artificiale che consente di eseguire query, analizzare ed esplorare i dati in tempo reale. Copilot converte il linguaggio naturale in query KQL (Kusto Query Language) e consente l'esplorazione interattiva dei dati, senza richiedere competenze KQL. Per maggiori informazioni, vedi Copilot per Real-Time Intelligence.
Modelli predefiniti ML Sono disponibili modelli di rilevamento e previsione delle anomalie, ma devi scrivere il tuo codice per sfruttare Azure Machine Learning e costruirli, addestrarli e distribuirli. I modelli di rilevamento e previsione delle anomalie sono integrati nativamente, quindi puoi applicarli ai dati in streaming in arrivo senza scrivere codice. Eventstream supporta anche Spark Structured Streaming, così puoi utilizzare funzioni AI integrate per arricchire e trasformare i dati di streaming con modelli AI pre-addestrati direttamente nelle tue pipeline di streaming.
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. L'agente per le operazioni (preview) può anche monitorare un eventhouse o un'ontologia e suggerire o attivare azioni, come messaggi di Teams, notebook, pipeline o flussi di Power Automate.
Eventi del sistema reattivo Non disponibile Eventi integrati 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 Copilot in Real-Time Intelligence, AI agents (preview) per i database Eventhouse e KQL, e Operations agent (preview) per il monitoraggio continuo e le azioni raccomandate sono integrati nativamente, quindi puoi applicarli ai dati in streaming in arrivo senza scrivere codice. Eventstream supporta anche Spark Structured Streaming, così puoi utilizzare funzioni AI integrate per arricchire e trasformare i dati di streaming con modelli AI pre-addestrati direttamente nelle tue pipeline di streaming.
Destinazioni di notifica Dipende dal portafoglio di connettori del servizio. Microsoft Teams, Microsoft Outlook, Dataflow, Pipeline, processo Spark, Notebook, Funzione, processo di copia ed eventi aziendali (anteprima). Per altre informazioni, vedere Configurare le azioni per le regole di attivazione.

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.
Registro schemi Azure Schema Registry è una funzionalità di Event Hubs che fornisce un repository centrale per gli schemi per applicazioni basate su eventi e messaggi. Offre la flessibilità per le applicazioni di produttore e consumatori di scambiare dati senza dover gestire e condividere lo schema. Per maggiori informazioni, consulta Azure Schema Registry in Hub eventi di Azure. Il Registro schemi in Fabric Real-Time Intelligence è una posizione centrale per definire, convalidare ed evolvere schemi di dati per lo streaming dei dati. Il Registro schemi in Fabric Real-Time Intelligence consente di migliorare la qualità, la coerenza e il controllo dei dati nei flussi di lavoro basati su eventi. Per ulteriori informazioni, consulta Schema Registry in Fabric Real-Time Intelligence - Microsoft Fabric.

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