Real-Time Intelligenceおよび同等のAzureソリューションは、物理的資産からのセンサーデータ、データベースからの変更データキャプチャ(CDC)ストリーム、インフラやアプリケーションからのログなど、複数のソースからのタイムリートデータを組織が処理するのに役立ちます。 このアプローチにより、プロの開発者はサービス選択、展開、ネットワーキング、自動化、統合パターンを細かく管理できます。
Real-Time Intelligence in Microsoft Fabricは、同じクラスのイベント駆動型およびストリーミング型分析シナリオに対して統一されたSaaS体験を提供します。 各ステージを個別のサービスから組み立てる代わりに、ユーザーはハブ Real-Time 内でデータストリームを発見し、イベントストリームでイベントを取り込みルーティングし、Eventhouseでデータを保存・クエリし、KQLやノートブックでデータを分析し、Real-Time ダッシュボードやPower BIでデータを可視化し、運用コンテキストをモデリングし、Activatorでアクションをトリガーできます。
主な違いは実装モデルにあります。 Azure PaaSは、プロ開発者にカスタムアーキテクチャと深いAzure統合の最大限のコントロールを提供します。 Real-Time Intelligenceは、ビジネスユーザー、市民開発者、データアナリスト、プロ開発者に、手動でつなぎ合わせたサービスを減らしながらリアルタイムソリューションをより速く構築するための統合ワークフローを提供します。 Real-Time インテリジェンスの詳細については、「Fabricの Real-Time インテリジェンスとは」を参照してください。
リアルタイム分析のためのMicrosoft Fabric機能
Real-Time Intelligenceは、エンドツーエンドのリアルタイム分析ソリューションを構築するための幅広い統合サービスと体験を含みます。 これらの機能には、以下を含みます。
- Real-Time hub は、ストリーミング データ、Fabric イベント、Azure イベント、Microsoft のデータ ソースを検出、管理、統制するためのハブです。
- Eventstreamは、Microsoft、マルチクラウド、カスタムソースからのストリーミングデータの取り込み、フィルタリング、変換、強化、ルーティングに使えます。
- Amazon Kinesis、Google Cloud Pub/Sub、Apache Kafka、Confluent Cloud Kafka、Amazon MSKを含むマルチクラウド接続。
- Azure SQL Database、Azure Cosmos DB、PostgreSQL、MySQL、Azure SQL Managed Instance、SQL Serverなどのデータベース向けのChange Data Capture(CDC)統合。
- Eventhouse およびKQLデータベースは、構造化、半構造化、非構造化ストリーミングデータの保存、クエリ、解析を行います。
- 高度な分析、探索、運用監視のためのKustoクエリ言語(KQL)。
- 自然言語によるデータ探索、KQL 生成、ダッシュボード作成、および分析のための Real-Time Intelligence の Copilot。
- 運用監視、可視化、調査、アラート通知のためのリアルタイムダッシュボード。
- ビジネスインテリジェンスとリアルタイムデータのレポート作成のためのPower BI統合。
- 条件の検出、通知のトリガー、ワークフローの自動化、ノートブック、パイプライン、Sparkジョブ、データフロー、関数、コピージョブ、ビジネスイベントなどのFabricアクティビティの起動を行えるアクティベーターです。
- 物理システムやビジネスエンティティをデジタルツインを使用してモデリングするためのDigital Twin Builder (preview)。
- Schema Registry(プレビュー)は 、リアルタイムワークフロー間でイベントスキーマを定義、検証、ガバナンス、進化させるためのものです。
- プラットフォーム生成のビジネスおよび運用イベントに対応するためのFabricイベントとAzureイベント統合。
- NotebookとSpark連携で、高度なストリーム処理、機械学習、AI機能、開発者主導の分析ワークフローを実現します。
- AI支援の運用監視および管理シナリオのためのオペレーションエージェントおよびMCP統合。
- 異常パターンの検出および予測モデルで、ストリーミングデータの異常パターンを検出し将来の傾向を予測します。
- オントロジーとFabric IQは、ビジネスコンテキスト、セマンティック理解、そしてエンタープライズデータ全体にわたるAI搭載体験のためのものです。
リアルタイム分析のためのAzure PaaSベースのソリューション
Azureは幅広いサービスを提供しており、それらを組み合わせてカスタムのリアルタイム分析やイベント駆動型アーキテクチャを構築します。 これらの機能には、以下を含みます。
- Azure Event Hubsは、高スループットのイベントインジェスション、テレメトリー収集、ストリーミング分析シナリオに対応できます。
- Azure Event Grid リアクティブなイベント ルーティングとイベントドリブン アプリケーション統合向け。
- Azure Service Bus はエンタープライズメッセージング、トランザクションワークフロー、信頼性の高いメッセージ配信のためのツールです。
- Azure Stream Analyticsはリアルタイムのストリーム処理、フィルタリング、集約、複雑なイベント処理に使えます。
- Azure Data Explorerは、テレメトリー、ログ、時系列、ストリーミングデータの高性能解析に使えます。
- Azure IoT Hubは安全なデバイス接続とIoTデータ取り込みのためのツールです。
- イベント駆動型のコード実行と自動化のためのAzure Functions
- Azure Logic Appsは、クラウドおよびエンタープライズシステム間でのローコードワークフロー自動化と統合に使えます。
- 運用監視、アラート、観測可能性、診断のためのAzure Monitor。
- 物理環境、資産、関係性のモデリングに使うAzure Digital Twins。
- イベント駆動型アーキテクチャにおけるスキーマ管理とガバナンスのためのAzure Event Hubs Schema Registry
- Apache Kafka 互換の Azure Event Hubs を通じたイベント ストリーミング。
- Power BI、Azure Data Explorerのダッシュボード、Grafana、その他の監視や分析のための可視化ツールなどがあります。
- 異常検出、予測、予測分析、AI搭載アプリケーション向けのAzure AIおよび機械学習サービス。
- インフラストラクチャ・アズ・コード、ネットワーク、セキュリティ、ガバナンス、DevOpsの機能により、Azure環境全体でカスタムリアルタイムソリューションを展開・運用します。
全体的な違い
| 機能 | Azure PaaS ベースのソリューション | リアルタイム インテリジェンス のソリューション |
|---|---|---|
| サービスの統合 | アーキテクチャ内のサービス間の統合互換性に依存します。 詳細については、「Choose Between Azure Event Grid, Event Hubs, and Service Bus」をご覧ください。 | Eventstream、KQL、Spark、Real-Time ダッシュボードを通じて、データの取り込み、処理、可視化、アクションを統合し、統合された体験を実現します。 この経験により、複数のサービスを統合・管理することなく、エンドツーエンドのリアルタイムソリューションをより効率的に構築できます。 |
| プロと市民の開発エクスペリエンス | プロの開発者に最適です。 | プロ開発者、市民開発者、ビジネス ユーザーが共存できます。 |
| ローコード/ノーコード | Azure Stream Analytics での変換と、Logic Apps または Power Automate を使用してアラートを作成する場合にのみ使用できます。 エンドツーエンドの実装にはプロの開発が必要です。 | コードを書くことなく、インジェスト、分析、変換、可視化、行動からエンドツーエンドのソリューションを構築できます。 詳細については、「 RTIコンポーネントとの相互作用」をご覧ください。 |
| 消費モデル | サービス依存の見積もり、消費、および課金モデル。 | 均一 Fabric 容量ユニットの使用量と課金モデル。 |
取り込みと処理
| 機能 | Azure PaaS ベースのソリューション | リアルタイム インテリジェンス のソリューション |
|---|---|---|
| マルチクラウド コネクタ | Azure Stream Analytics は Confluent Kafka に接続します。 Amazon KinesisやGoogle Pub/Subなど他のクラウドのストリーミングソースからデータを読み取るコネクタはありません。 | Confluent Kafka、Amazon Kinesis、Google Pub/Subなど複数のクラウドをまたぐネイティブ統合。 |
| CDC ストリームのサポート | Debezium などの他のサービスをデプロイする必要があります。 | 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などのストリーミングCDCソースのネイティブ統合Fabricはデータベース変更フィードをミラーリングしました。 CDCソースの全リストについては、「 イベントストリームソースの追加および管理」をご覧ください。 |
| プロトコルのサポート | HTTP、AMQP、Kafka、MQTTです。 | HTTP、AMQP、そしてKafkaです。 |
| ストリーム処理 | Azure Stream Analyticsは、完全管理型のリアルタイム分析サービスで、高速に動くデータストリームを分析・処理し、実用的な洞察を導き出します。 | Fabric Real-Time Intelligenceでは、ストリーム処理がEventstreamに直接組み込まれており、ストリーミングデータのフィルタリング、変換、ルーティングのネイティブ機能を備えています。 高度な分析やカスタム処理のために、イベントストリームはSparkノートブックと統合でき、開発者はコードベースの手法でストリーミングデータを処理できます。 |
| オンプレミスおよび仮想ネットワークの統合 | 各サービスごとにセルフホスト型統合ランタイムやゲートウェイを展開・管理する必要があります。 | 仮想ネットワークデータゲートウェイは、すべてのEventstreamコネクタを通じてオンプレミスおよび仮想ネットワークのデータソースへの単一の再利用可能な接続を提供します。 |
分析と変換
| 機能 | Azure PaaS ベースのソリューション | リアルタイム インテリジェンス のソリューション |
|---|---|---|
| データ プロファイル | 使用不可 | リアルタイム テーブルのデータ プロファイル ビューには、各列の既定のヒストグラムと最小最大範囲が表示されます。 |
| デジタル ツイン モデリング | Azure Digital Twins | デジタル ツイン ビルダー (プレビュー) |
| 視覚的なデータ探索 | 使用不可 | フィーチャをドラッグして、リアルタイム データを視覚的に分析します。 |
| Copilot エクスペリエンス | Azureメッセージングサービスに特化したcopilotはありませんが、全体としてAzure CopilotはAzureサービス全体のリソース管理や運用において、Azureに役立ちます。 | Fabric Real-Time インテリジェンス ワークロードのCopilotは、リアルタイム データのクエリ、分析、探索に役立つ AI アシスタントです。 Copilotは、自然言語を Kusto クエリ言語 (KQL) クエリに変換し、KQL の専門知識を必要とせずに対話型のデータ探索を可能にします。 詳細については、Real-Time Intelligenceの「Copilot」を参照してください。 |
| 内蔵 ML モデル | 異常検出や予測モデルは利用可能ですが、Azure Machine Learningを活用して構築、トレーニング、デプロイするには自分でコードを書く必要があります。 | 異常検出や予測モデルはネイティブに組み込まれているため、コードを書かずにストリーミングデータに適用できます。 EventstreamはSpark構造化ストリーミングもサポートしているため、内蔵AI機能を使って事前学習済みのAIモデルをストリーミングパイプライン内で直接豊かにし、変換できます。 |
| 視覚化 (Microsoft) | Power BI、Azure Data Explorer ダッシュボード | Power BI とリアルタイム ダッシュボードとのネイティブワンクリック統合 |
| 視覚化 (サード パーティ) | Grafana、Kibana、Matlab | Grafana、Kibana、Matlab は Eventhouse と統合することもできます。 |
実行
| 機能 | Azure PaaS ベースのソリューション | リアルタイム インテリジェンス のソリューション |
|---|---|---|
| 分析情報からのビジネス アクションの推進 | Azure Logic Apps、Power Automate、Azure Functions、または Azure Monitor アラートが必要です。 | Fabric アクティベーターの項目を使用して、Power BI のセマンティック モデル、Eventstream、KQL クエリを使用した組み込みの統合を活用し、KQL クエリセットまたは Real-Time ダッシュボードを通じて Fabric で利用できます。 Operations agent(プレビュー)はイベントハウスやオントロジーを監視し、Teamsメッセージ、ノートブック、パイプライン、Power Automateフローなどのアクションを推奨またはトリガーすることもできます。 |
| リアクティブ システム イベント | 使用不可 | Real-Time ハブを通じて公開される組み込みイベント。 アクティベーター項目を使用して、パイプラインやノートブックなどのデータ プロセスを自動化します。 |
| リアルタイム セマンティック モデル | 利用できない、または Logic Apps もしくは Azure Functions を使用したコードファーストのソリューション | 使用不可 |
| 内蔵AI | 使用不可 | Real-Time Intelligence の Copilot には、Eventhouse と KQL データベース向けの AI エージェント (プレビュー) と、継続的な監視と推奨アクションのための Operations エージェント (プレビュー) がネイティブに組み込まれているため、コードを記述することなく、流入するストリーミング データに適用できます。 EventstreamはSpark構造化ストリーミングもサポートしているため、内蔵AI機能を使って事前学習済みのAIモデルをストリーミングパイプライン内で直接豊かにし、変換できます。 |
| 通知の送信先 | サービスのコネクタ ポートフォリオによって異なります。 | Microsoft Teams、Microsoft Outlook、Dataflow、Pipeline、Spark ジョブ、Notebook、Function、コピー ジョブ、そしてビジネス イベント (プレビュー)。 詳細については、「 アクティベーター ルールのアクションを構成する」を参照してください。 |
カタログ
| 機能 | Azure PaaS ベースのソリューション | リアルタイム インテリジェンス のソリューション |
|---|---|---|
| データ ストリームの統合カタログ | 使用不可 | リアルタイム ハブ: - ユーザーによって作成されたデータ ストリーム - Microsoft ソースからの既存のストリーム - ファブリック システムイベントストリーム |
| Microsoft データ ストリームの検出 | 使用不可 | リアルタイム インテリジェンス ハブは、Azure テナント内のデータ ストリームを検索します。 |
| スキーマ レジストリ | AzureスキーマレジストリはEvent Hubsの機能で、イベント駆動型およびメッセージング中心のアプリケーション向けにスキーマの中央リポジトリを提供します。 これにより、プロデューサーと消費者のアプリケーションがスキーマを管理・共有することなくデータを交換できる柔軟性を提供します。 詳細については、Azure Event HubsのAzure Schema Registryをご覧ください。 | Fabric Real-Time インテリジェンスのスキーマ レジストリは、ストリーミング データのデータ スキーマを定義、検証、および進化させる中心的な場所です。 Fabric Real-Time Intelligence のスキーマ レジストリは、イベントドリブン ワークフロー全体でデータの品質、一貫性、および制御を向上するのに役立ちます。 詳細については、Fabric Real-Time Intelligence のスキーマ レジストリ - Microsoft Fabricを参照してください。 |