Jaka jest różnica między analizą w czasie rzeczywistym a porównywalnym rozwiązaniem platformy Azure?

Real-Time Intelligence i porównywalne rozwiązania platformy Azure pomagają organizacjom przetwarzać dane zależne od czasu z wielu źródeł: dane z czujników pochodzące z zasobów fizycznych, strumienie przechwytywania zmian danych (CDC) z baz danych oraz dzienniki z infrastruktury i aplikacji. Takie podejście daje profesjonalnym programistom precyzyjną kontrolę nad wyborem usług, wdrażaniem, sieciowaniem, automatyzacją i wzorcami integracji.

Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric zapewnia zintegrowane doświadczenie SaaS dla tej samej klasy scenariuszy analitycznych opartych na zdarzeniach i streamingu. Zamiast tworzyć każdy etap z osobnych usług, użytkownicy mogą odnajdywać strumienie danych w usłudze Real-Time hub, pozyskiwać i kierować zdarzenia za pomocą Eventstream, przechowywać dane i wykonywać na nich zapytania w Eventhouse, analizować dane za pomocą KQL i notebooków, wizualizować dane w Real-Time Dashboards lub Power BI, modelować kontekst operacyjny oraz uruchamiać działania za pomocą Activatora.

Główna różnica to model wdrożenia. Azure PaaS daje profesjonalnym programistom maksymalną kontrolę nad niestandardowymi architekturami i głęboką integracją z Azure. Real-Time Intelligence daje użytkownikom biznesowym, programistom obywatelskim, analitykom danych i profesjonalnym programistom zintegrowany workflow umożliwiający szybsze tworzenie rozwiązań w czasie rzeczywistym, przy mniejszej liczbie ręcznie łączonych usług. Dowiedz się więcej na temat analizy Real-Time w artykule Co to jest analiza Real-Time w usłudze Fabric?

Możliwości Microsoft Fabric do analizy w czasie rzeczywistym

Real-Time Intelligence obejmuje szeroki zestaw zintegrowanych usług i doświadczeń do budowania kompleksowych rozwiązań analitycznych w czasie rzeczywistym. Te możliwości obejmują:

Centrum Real-Time do odkrywania, zarządzania i nadzorowania danymi strumieniowymi, zdarzeniami usługi Fabric, zdarzeniami platformy Azure oraz źródłami danych firmy Microsoft.
Eventstream do pobierania, filtrowania, transformacji, wzbogacania i kierowania danych streamingowych z Microsoft, multicloud oraz niestandardowych źródeł.
Łączność multicloud, w tym Amazon Kinesis, Google Cloud Pub/Sub, Apache Kafka, Confluent Cloud Kafka oraz Amazon MSK.
Integracja Change Data Capture (CDC) dla baz danych takich jak Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL, Azure SQL Managed Instance oraz SQL Server.
Bazy danych Eventhouse i KQL do przechowywania, zapytań i analizy danych strumieniowych ustrukturyzowanych, półstrukturalnych i nieustrukturyzowanych.
Kusto Query Language (KQL) do zaawansowanej analityki, eksploracji i monitorowania operacyjnego.
Copilot w Real-Time Intelligence do eksploracji danych w języku naturalnym, generowaniu KQL, tworzeniu dashboardów i analizie.
Pulpity czasu rzeczywistego do monitorowania operacyjnego, wizualizacji, analiz i alertowania.
Integracja Power BI dla business intelligence i raportowania danych w czasie rzeczywistym.
Aktywator do wykrywania warunków, wyzwalania powiadomień, automatyzacji przepływów pracy oraz uruchamiania działań Fabric, takich jak notatniki, potoki, zadania Spark, przepływy danych, funkcje, zadania kopiowania oraz wydarzenia biznesowe.
Digital Twin Builder (zapowiedź) do modelowania systemów fizycznych i podmiotów biznesowych z wykorzystaniem cyfrowych bliźniaków.
Rejestr schematów (podgląd ) do definiowania, walidacji, zarządzania i ewolucji schematów zdarzeń w procesach pracy w czasie rzeczywistym.
Integracja Fabric events i Azure events na potrzeby reagowania na generowane przez platformę zdarzenia biznesowe i operacyjne.
Integracja notatników z platformą Spark do zaawansowanego przetwarzania strumieni, uczenia maszynowego, funkcji SI oraz przepływów pracy analitycznej tworzonych przez deweloperów.
Operations Agents oraz integracje MCP do scenariuszy monitorowania i zarządzania operacyjnego wspomaganego przez AI.
Modele wykrywania i prognozowania anomalii do wykrywania nietypowych wzorców oraz przewidywania przyszłych trendów w danych strumieniowych.
Ontology i Fabric IQ dla kontekstu biznesowego, zrozumienia semantycznego oraz doświadczeń opartych na AI w danych korporacyjnych.

Rozwiązania oparte na Azure PaaS dla analityki w czasie rzeczywistym

Azure oferuje szeroki zestaw usług, które możesz łączyć, tworząc niestandardową analitykę czasu rzeczywistego i architektury oparte na zdarzeniach. Te możliwości obejmują:

Azure Event Hubs na potrzeby scenariuszy pozyskiwania zdarzeń o wysokiej przepustowości, zbierania danych telemetrycznych i analityki strumieniowej.
Azure Event Grid do reaktywnego routingu zdarzeń oraz integracji aplikacji sterowanych zdarzeniami.
Azure Service Bus do komunikacji korporacyjnej, przepływów transakcyjnych i niezawodnej dostawy wiadomości.
Azure Stream Analytics do przetwarzania strumieni, filtrowania, agregacji i złożonego przetwarzania zdarzeń w czasie rzeczywistym.
Azure Data Explorer do wysokowydajnej analizy telemetrii, logów, szeregów czasowych i danych streamingowych.
Azure IoT Hub do bezpiecznego łączenia urządzeń oraz pozyskiwania danych IoT.
Azure Functions do wykonywania kodu sterowanego zdarzeniami i automatyzacji.
Azure Logic Apps do automatyzacji przepływów pracy w modelu low-code oraz integracji w chmurze i w systemach przedsiębiorstwa.
Azure Monitor do monitorowania operacyjnego, alertowania, obserwowalności i diagnostyki.
Azure Digital Twins do modelowania środowisk fizycznych, zasobów i relacji.
Azure Event Hubs Schema Registry do zarządzania schematami i nadzoru w architekturach sterowanych zdarzeniami.
Zgodne z Apache Kafka strumieniowanie zdarzeń za pośrednictwem usługi Azure Event Hubs.
Power BI, pulpity nawigacyjne Azure Data Explorer, Grafana i inne narzędzia wizualizacyjne do monitorowania i analizy.
Azure AI i usługi uczenia maszynowego do wykrywania anomalii, prognozowania, analityki predykcyjnej oraz aplikacji opartych na AI.
Infrastruktura jako kod, sieci, bezpieczeństwo, zarządzanie oraz możliwości DevOps do wdrażania i obsługi niestandardowych rozwiązań czasu rzeczywistego w środowiskach Azure.

Ogólne różnice

Zdolność	Rozwiązanie oparte na usłudze PaaS platformy Azure	Rozwiązanie analizy w czasie rzeczywistym
Integracja usług	Zależy od zgodności integracji między usługami w architekturze. Więcej informacji można znaleźć w artykule Wybierz między Azure Event Grid, Event Hubs i Service Bus.	Integruje pobieranie, przetwarzanie, wizualizację i działanie danych w jednolitym doświadczeniu za pośrednictwem Eventstream, KQL, Spark i Real-Time Dashboardów. To doświadczenie pozwala efektywniej budować kompleksowe rozwiązania czasu rzeczywistego bez łączenia i zarządzania wieloma usługami.
Doświadczenie dewelopera profesjonalnego i obywatelskiego	Bardziej odpowiednie dla profesjonalnych deweloperów.	Deweloperzy pro, deweloperzy obywatelscy i użytkownicy biznesowi mogą współistnieć.
Niskokodowe/Bez kodu	Dostępne tylko do przekształcania w usłudze Azure Stream Analytics i tworzenia alertów za pomocą usługi Logic Apps lub Power Automate. Programowanie pro jest wymagane do kompleksowej implementacji.	Możesz budować rozwiązania end-to-end poprzez pobieranie, analizę, transformację, wizualizację i działanie – bez konieczności pisania kodu. Więcej informacji można znaleźć w artykule Interakcja z komponentami RTI.
Model zużycia	Model szacowania, zużycia i rozliczeń zależny od usługi.	Jednolite jednostki pojemności sieci i model zużycia oraz rozliczeń.

Pobieranie i przetwarzanie

Zdolność	Rozwiązanie oparte na usłudze PaaS platformy Azure	Rozwiązanie analizy w czasie rzeczywistym
Łączniki wielochmurowe	Usługa Azure Stream Analytics łączy się z platformą Confluent Kafka. Nie ma konektorów do odczytu danych ze źródeł streamingowych w innych chmurach, takich jak Amazon Kinesis czy Google Pub/Sub.	Natywne integracje w wielu chmurach, w tym Confluent Kafka, Amazon Kinesis oraz Google Pub/Sub.
Obsługa strumieni CDC	Wymaga wdrożenia innych usług, takich jak Debezium.	Natywna integracja dla źródeł CDC w trybie strumieniowym, takich jak 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 oraz strumień zmian w dublowanej bazie danych Fabric. Pełną listę źródeł CDC znajdziesz w artykule Dodawanie źródeł strumienia zdarzeń i zarządzanie nimi.
Obsługa protokołów	HTTP, AMQP, Kafka i MQTT.	HTTP, AMQP i Kafka.
Przetwarzanie strumieni	Azure Stream Analytics, w pełni zarządzana usługa analityki czasu rzeczywistego, pomaga analizować i przetwarzać szybko zmieniające się strumienie danych, aby uzyskać praktyczne wnioski.	W Fabric Real-Time Intelligence przetwarzanie strumieni jest wbudowane bezpośrednio w Eventstream, z natywnymi możliwościami filtrowania, transformacji i kierowania danych strumieniowych. Dla zaawansowanej analityki i niestandardowego przetwarzania Eventstream może również integrować się z notatnikami Spark, pozwalając deweloperom na wykorzystanie podejść opartych na kodzie do przetwarzania danych strumieniowych.
Integracja z sieciami on-premises i wirtualnymi	Wymaga wdrażania i zarządzania samodzielnie hostowanymi środowiskami uruchomieniowymi lub bramami integracyjnymi dla każdej usługi.	Brama danych sieci wirtualnej zapewnia jedno, wielokrotnego użytku połączenie ze źródłami danych sieci lokalnej i wirtualnej we wszystkich złączach Eventstream.

Analizowanie i przekształcanie

Zdolność	Rozwiązanie oparte na usłudze PaaS platformy Azure	Rozwiązanie analizy w czasie rzeczywistym
Profilowanie danych	Niedostępny	Widok profilowania danych w tabelach czasu rzeczywistego zawiera domyślne histogramy i zakresy wartości minimalnych i maksymalnych dla każdej kolumny.
Modelowanie cyfrowego bliźniaka	Azure Digital Twins	Digital Twin Builder (wersja zapoznawcza)
Eksploracja danych wizualnych	Niedostępny	Przeciągnij funkcje, aby wizualnie analizować dane w czasie rzeczywistym.
Doświadczenie Copilot	Nie ma Copilota dedykowanego usługom komunikatów platformy Azure, ale ogólnie rzecz biorąc Azure Copilot może pomagać w zarządzaniu zasobami i operacjach w różnych usługach platformy Azure.	Copilot w obciążeniu analizy Fabric Real-Time to asystent sztucznej inteligencji, który ułatwia wykonywanie zapytań, analizowanie i eksplorowanie danych w czasie rzeczywistym. Copilot tłumaczy język naturalny na zapytania języka Kusto Query Language (KQL) i umożliwia interaktywną eksplorację danych bez konieczności znajomości języka KQL. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Copilot dla Real-Time Intelligence.
Wbudowane modele uczenia maszynowego	Dostępne są modele wykrywania i prognozowania anomalii, ale musisz napisać własny kod, aby wykorzystać Azure Machine Learning do ich budowania, trenowania i wdrażania.	Modele wykrywania i prognozowania anomalii są wbudowane natywnie, więc można je stosować do przychodzących danych streamingowych bez pisania kodu. Eventstream obsługuje również platformę Spark Structured Streaming, dzięki czemu możesz używać wbudowanych funkcji AI do wzbogacania i przekształcania danych strumieniowych za pomocą wstępnie wytrenowanych modeli AI bezpośrednio w swoich potokach przetwarzania strumieniowego.
Wizualizacja (Microsoft)	Power BI, pulpity nawigacyjne usługi Azure Data Explorer	Natywna integracja jednym kliknięciem z usługą Power BI i pulpitem nawigacyjnym w czasie rzeczywistym
Wizualizacja (inna firma)	Grafana, Kibana, Matlab	Rozwiązanie Grafana, Kibana i Matlab można również zintegrować z usługą Eventhouse.

Działaj

Zdolność	Rozwiązanie oparte na usłudze PaaS platformy Azure	Rozwiązanie analizy w czasie rzeczywistym
Kierowanie akcjami biznesowymi na podstawie szczegółowych informacji	Wymaga usługi Azure Logic Apps, Power Automate, Azure Functions lub alertów usługi Azure Monitor.	Dostępne w Fabric przy użyciu elementów aktywatora Fabric z wbudowaną integracją z modelami semantycznymi Power BI, strumieniem zdarzeń oraz zapytaniami KQL przy użyciu zestawów zapytań KQL lub pulpitów Real-Time. Agent operacyjny (wersja zapoznawcza) może również monitorować obiekt Eventhouse lub ontologię oraz sugerować albo uruchamiać akcje, takie jak wiadomości w usłudze Teams, notatniki, potoki czy przepływy usługi Power Automate.
Reaktywne zdarzenia systemowe	Niedostępny	Wbudowane wydarzenia publikowane przez Real-Time hub. Elementy aktywatora umożliwiają automatyzację procesów danych, takich jak potoki i notatniki.
Modele semantyczne w czasie rzeczywistym	Rozwiązanie niedostępne lub rozwiązanie typu 'code-first' przy użyciu Logic Apps lub Azure Functions	Niedostępny
Wbudowana sztuczna inteligencja	Niedostępny	Copilot w usłudze Real-Time Intelligence, agenci AI (wersja zapoznawcza) dla baz danych Eventhouse i KQL oraz agent Operations (wersja zapoznawcza) do ciągłego monitorowania i rekomendowanych działań są wbudowane, dzięki czemu można je stosować do napływających danych strumieniowych bez pisania kodu. Eventstream obsługuje również platformę Spark Structured Streaming, dzięki czemu możesz używać wbudowanych funkcji AI do wzbogacania i przekształcania danych strumieniowych za pomocą wstępnie wytrenowanych modeli AI bezpośrednio w swoich potokach przetwarzania strumieniowego.
Miejsca docelowe powiadomień	Zależy od portfolio łączników usługi.	Microsoft Teams, Microsoft Outlook, Dataflow, Pipeline, Spark job, Notebook, Function, Copy job oraz Zdarzenia biznesowe (podgląd). Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Konfigurowanie akcji dla reguł Activatora.

Katalog

Zdolność	Rozwiązanie oparte na usłudze PaaS platformy Azure	Rozwiązanie analizy w czasie rzeczywistym
Ujednolicony wykaz strumieni danych	Niedostępny	Centrum czasu rzeczywistego: — Strumienie danych utworzone przez użytkowników — Istniejące strumienie ze źródeł firmy Microsoft - Sieć szkieletowa systemowych strumieni zdarzeń
Odnajdywanie strumieni danych firmy Microsoft	Niedostępny	Centrum analizy w czasie rzeczywistym znajduje strumienie danych w dzierżawie platformy Azure.
Rejestr schematów	Azure Schema Registry to funkcja Event Hubs, która zapewnia centralne repozytorium schematów dla aplikacji zdarzeniowych i skoncentrowanych na komunikacji. Zapewnia elastyczność dla aplikacji producenta i konsumenta w wymianie danych bez konieczności zarządzania i udostępniania schematu. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Rejestr schematów platformy Azure w usłudze Azure Event Hubs.	Rejestr schematów w Fabric Real-Time Intelligence to centralne miejsce do definiowania, weryfikowania i rozwijania schematów danych przesyłania strumieniowego. Rejestr schematów w usłudze Fabric Real-Time Intelligence pomaga poprawić jakość, spójność i kontrolę danych w przepływach pracy opartych na zdarzeniach. Więcej informacji można znaleźć w rejestrze schematów w Fabric Real-Time Intelligence — Microsoft Fabric.

Wprowadzenie do analizy w czasie rzeczywistym

Opinia

Czy ta strona była pomocna?

Last updated on 2026-09-08