Qual é a diferença entre a Inteligência em Tempo Real e soluções comparáveis do Azure?

Real-Time Intelligence e soluções comparáveis do Azure ajudam as organizações a processar dados sensíveis ao fator tempo de múltiplas fontes: dados de sensores de ativos físicos, fluxos de captura de dados de alterações (CDC) de bancos de dados e logs de infraestrutura e de aplicativos. Essa abordagem oferece aos desenvolvedores profissionais controle detalhado sobre a seleção de serviços, implantação, rede, automação e padrões de integração.

Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric oferece uma experiência SaaS unificada para a mesma classe de cenários orientados a eventos e análises em streaming. Em vez de montar cada estágio a partir de serviços separados, os usuários podem descobrir fluxos de dados em Real-Time hub, ingerir e rotear eventos com o Eventstream, armazenar e consultar dados no Eventhouse, analisar dados com KQL e notebooks, visualizar dados em Real-Time Dashboards ou Power BI, modelar o contexto operacional e acionar ações com o Activator.

A principal diferença é o modelo de implementação. O Azure PaaS oferece aos desenvolvedores profissionais controle máximo para arquiteturas personalizadas e integração profunda com o Azure. Real-Time Intelligence oferece a usuários de negócios, desenvolvedores cidadãos, analistas de dados e desenvolvedores profissionais um fluxo de trabalho integrado para construir soluções em tempo real mais rapidamente, com menos serviços personalizados. Saiba mais sobre o Real-Time Intelligence em O que é o Real-Time Intelligence no Fabric?

Diagrama que mostra soluções de PaaS do Azure em comparação com arquiteturas de Inteligência Real-Time para análise de telemetria.

Capacidades do Microsoft Fabric para análises em tempo real

Real-Time Intelligence inclui um amplo conjunto de serviços e experiências integrados para construir soluções analíticas em tempo real de ponta a ponta. Esses recursos incluem:

  • Hub em Tempo Real para descobrir, gerenciar e governar dados de streaming, eventos do Fabric, eventos do Azure e fontes de dados da Microsoft.
  • Eventstream para ingerir, filtrar, transformar, enriquecer e encaminhar dados de streaming de fontes da Microsoft, multicloud e personalizadas.
  • Conectividade multicloud incluindo Amazon Kinesis, Google Cloud Pub/Sub, Apache Kafka, Confluent Cloud Kafka e Amazon MSK.
  • Integração com Change Data Capture (CDC) para bancos de dados como Banco de Dados SQL do Azure, Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL, Instância Gerenciada de SQL do Azure e SQL Server.
  • Bancos de dados Eventhouse e KQL para armazenar, consultar e analisar dados de streaming estruturados, semiestruturados e não estruturados.
  • Linguagem de Consulta Kusto (KQL) para análises avançadas, exploração e monitoramento operacional.
  • Copilot no Real-Time Intelligence para exploração de dados em linguagem natural, geração de KQL, criação de painéis e análise.
  • Real-Time Dashboards para monitoramento operacional, visualização, investigações e alertas.
  • Integração com Power BI para inteligência de negócios e relatórios de dados em tempo real.
  • Activator para detectar condições, acionar notificações, automatizar fluxos de trabalho e iniciar atividades do Fabric, como notebooks, pipelines, trabalhos do Spark, fluxos de dados, funções, trabalhos de cópia e eventos de negócios.
  • Digital Twin Builder (prévia) para modelagem de sistemas físicos e entidades empresariais usando gêmeos digitais.
  • Registro de Esquemas (prévia) para definir, validar, governar e evoluir esquemas de eventos em fluxos de trabalho em tempo real.
  • Integração de eventos do Fabric e eventos do Azure para reagir a eventos de negócios e operacionais gerados pela plataforma.
  • Integração com notebook e Spark para processamento avançado de fluxos, aprendizado de máquina, funções de IA e fluxos de trabalho analíticos orientados por desenvolvedores.
  • Integrações de Agentes de Operações e MCP para monitoramento operacional e gestão assistida por IA.
  • Modelos de detecção e previsão de anomalias para detectar padrões incomuns e prever tendências futuras em dados em streaming.
  • Ontologia e Fabric IQ para contexto empresarial, compreensão semântica e experiências baseadas em IA em dados corporativos.

Diagrama que mostra a arquitetura da solução usando o Real-Time Intelligence no Fabric.

Soluções baseadas em Azure PaaS para análise em tempo real

O Azure oferece um amplo conjunto de serviços que você pode combinar para construir análises em tempo real personalizadas e arquiteturas orientadas a eventos. Esses recursos incluem:

  • Hubs de Eventos do Azure para cenários de ingestão de eventos de alta taxa de transferência, coleta de telemetria e análise de streaming.
  • Grade de Eventos do Azure para roteamento reativo de eventos e integração de aplicações orientadas a eventos.
  • Barramento de Serviço do Azure para mensagens empresariais, fluxos de trabalho transacionais e entrega confiável de mensagens.
  • Azure Stream Analytics para processamento em tempo real de fluxos, filtragem, agregação e processamento de eventos complexos.
  • Azure Data Explorer para análise de alta performance de telemetria, logs, séries temporais e dados de streaming.
  • Hub IoT do Azure para conectividade segura de dispositivos e ingestão de dados de IoT.
  • Azure Functions para execução e automação de código orientada a eventos.
  • Aplicativos Lógicos do Azure para automação e integração de fluxos de trabalho low-code em ambientes de nuvem e sistemas corporativos.
  • Azure Monitor para monitoramento operacional, alertas, observabilidade e diagnósticos.
  • Gêmeos Digitais do Azure para modelagem de ambientes físicos, ativos e relacionamentos.
  • Hubs de Eventos do Azure Schema Registry para gerenciamento de esquemas e governança em arquiteturas orientadas a eventos.
  • Streaming de eventos compatível com Apache Kafka através do Hubs de Eventos do Azure.
  • Power BI, Azure Data Explorer dashboards, Grafana e outras ferramentas de visualização para monitoramento e análise.
  • Serviços de IA e aprendizado de máquina Azure para detecção de anomalias, previsão, análises preditivas e aplicações baseadas em IA.
  • Infraestrutura como código, redes, segurança, governança e capacidades DevOps para implantar e operar soluções personalizadas em tempo real em ambientes Azure.

Diferenças gerais

Capacidade Solução baseada em PaaS do Azure Solução de Inteligência em Tempo Real
Integração de serviços Depende da compatibilidade de integração entre os serviços na arquitetura. Para mais informações, veja Escolha entre Grade de Eventos do Azure, Event Hubs e Barramento de Serviço. Integra ingestão, processamento, visualização e ação de dados em uma experiência unificada via Eventstream, KQL, Spark e Real-Time Dashboards. Essa experiência permite construir soluções em tempo real de ponta a ponta de forma mais eficiente, sem combinar e gerenciar múltiplos serviços.
Experiência de desenvolvimento profissional e cidadão Mais adequado para desenvolvedores profissionais. Desenvolvedores profissionais, desenvolvedores cidadãos e usuários de negócios podem coexistir.
Código baixo/sem código Disponível apenas para transformação no Azure Stream Analytics e para criar alertas com Aplicativos Lógicos ou Power Automate. O desenvolvimento profissional é necessário para implementação de ponta a ponta. Você pode criar soluções de ponta a ponta, desde a ingestão, análise, transformação e visualização até a tomada de ações, sem precisar escrever código. Para mais informações, veja Interação com componentes RTI.
Modelo de consumo Modelo de estimativa, consumo e cobrança dependente do serviço. Modelo de consumo e faturamento da unidade uniforme de capacidade do Fabric.

Ingerir e processar

Capacidade Solução baseada em PaaS do Azure Solução de Inteligência em Tempo Real
Conectores multinuvem O Azure Stream Analytics se conecta ao Confluent Kafka. Não existem conectores para ler dados de fontes de streaming em outras nuvens, como Amazon Kinesis ou Google Pub/Sub. Integrações nativas em múltiplas nuvens, incluindo Confluent Kafka, Amazon Kinesis e Google Pub/Sub.
Suporte para fluxos da CDC Requer a implantação de outros serviços, como o Debezium. Integração nativa para streaming de fontes CDC, como Azure Cosmos DB CDC, SQL do Azure CDC, Instância Gerenciada de SQL do Azure CDC, PostgreSQL CDC, MySQL DB CDC, SQL Server CDC, Oracle Database CDC, MongoDB CDC e Feed de alterações do banco de dados espelhado em Fabric. Para a lista completa de fontes do CDC, veja Adicionar e gerenciar fontes de eventstream.
Suporte para protocolos HTTP, AMQP, Kafka e MQTT. HTTP, AMQP e Kafka.
Processamento de fluxo Azure Stream Analytics, um serviço de análise em tempo real totalmente gerenciado, ajuda você a analisar e processar fluxos de dados de rápida circulação para obter insights acionáveis. Em Fabric Real-Time Intelligence, o processamento de fluxo é incorporado diretamente ao Eventstream, com capacidades nativas para filtrar, transformar e rotear dados em fluxo. Para análises avançadas e processamento personalizado, o Eventstream também pode se integrar aos notebooks Spark, permitindo que desenvolvedores utilizem abordagens baseadas em código para processar dados em fluxo.
Integração entre ambiente local e rede virtual Exige a implantação e gerenciamento de runtimes ou gateways de integração auto-hospedados para cada serviço. O gateway de dados de rede virtual oferece uma conexão única e reutilizável para fontes de dados locais e de rede virtual em todos os conectores Eventstream.

Analisar e transformar

Capacidade Solução baseada em PaaS do Azure Solução de Inteligência em Tempo Real
Criação de perfil de dados Não disponível A visualização de perfil de dados de suas tabelas em tempo real mostra histogramas prontos para uso e intervalos de mínimo e máximo para cada coluna.
Modelagem de gêmeo digital Gêmeos Digitais do Azure Construtor de gêmeos digitais (versão prévia)
Exploração de dados visual Não disponível Arraste recursos para analisar visualmente seus dados em tempo real.
Experiência de Copilot Não há um copiloto específico para os serviços de mensagens do Azure, mas, de modo geral, o Azure Copilot pode ajudar no gerenciamento de recursos e nas operações em todos os serviços do Azure. Copilot na tarefa de Inteligência em Tempo Real do Fabric é um assistente de IA que ajuda você a consultar, analisar e explorar seus dados em tempo real. Copilot converte a linguagem natural em consultas KQL (Linguagem de Consulta Kusto) e permite a exploração interativa de dados, sem a necessidade de experiência em KQL. Para mais informações, consulte Copilot para Inteligência em Tempo Real.
Modelos de ML integrados Modelos de detecção e previsão de anomalias estão disponíveis, mas você precisa escrever seu próprio código para aproveitar o Azure Machine Learning e construí-los, treinar e implantá-los. Modelos de detecção e previsão de anomalias são nativos, então você pode aplicá-los a dados de streaming recebidos sem precisar escrever código. O Eventstream também suporta o Spark Structured Streaming, então você pode usar funções de IA integradas para enriquecer e transformar dados de streaming com modelos de IA pré-treinados diretamente nos seus pipelines de streaming.
Visualização (Microsoft) Dashboards do Azure Data Explorer e Power BI Integração nativa de um clique com o Power BI e o painel em tempo real
Visualização (Terceiros) Grafana, Kibana, Matlab Grafana, Kibana e Matlab também podem ser integrados ao Eventhouse.

Agir

Capacidade Solução baseada em PaaS do Azure Solução de Inteligência em Tempo Real
Impulsionar ações de negócios com base em insights Precisa dos Aplicativos Lógicos do Azure, do Power Automate, do Azure Functions ou dos alertas do Azure Monitor. Disponível no Fabric usando itens do Fabric Activator com integração interna com modelos semânticos do Power BI, Eventstream e consultas KQL usando KQL Querysets ou Painéis de Real-Time. O agente de operações (prévia) também pode monitorar uma casa de eventos ou ontologia e recomendar ou acionar ações, como mensagens do Teams, cadernos, pipelines ou fluxos do Power Automate.
Eventos reativos do sistema Não disponível Eventos internos publicados por meio do Real-Time hub. Utilize itens do Ativador para automatizar processos de dados, como pipelines e notebooks.
Modelos semânticos em tempo real Não disponível ou uma solução com código em primeiro lugar usando Logic Apps ou Azure Functions Não disponível
IA interna Não disponível O Copilot no Real-Time Intelligence, os agentes de IA (prévia) para Eventhouse e bancos de dados KQL, e o agente de Operações (prévia) para monitoramento contínuo e ações recomendadas já vêm incorporados nativamente, assim, você pode aplicá-los a dados de streaming de entrada sem precisar escrever código. O Eventstream também suporta o Spark Structured Streaming, então você pode usar funções de IA integradas para enriquecer e transformar dados de streaming com modelos de IA pré-treinados diretamente nos seus pipelines de streaming.
Destinos de notificação Depende do portfólio de conectores do serviço. Microsoft Teams, Microsoft Outlook, Dataflow, Pipeline, Spark job, Notebook, Function, Copy job e Business events (prévia). Para obter mais informações, consulte Configurar ações para regras do Ativador.

Catálogo

Capacidade Solução baseada em PaaS do Azure Solução de Inteligência em Tempo Real
Catálogo unificado de fluxos de dados Não disponível Central em tempo real:
- Fluxos de dados criados pelos usuários
- Fluxos existentes de fontes da Microsoft
– Fluxos de eventos do sistema de malha
Descoberta de fluxos de dados da Microsoft Não disponível O Hub de Inteligência em tempo real localiza fluxos de dados em seu locatário do Azure.
Registro de esquema O Azure Schema Registry é um recurso do Event Hubs que fornece um repositório central para esquemas de aplicações orientadas a eventos e centradas em mensagens. Ela oferece flexibilidade para que suas aplicações produtoras e consumidoras troquem dados sem precisar gerenciar e compartilhar o esquema. Para mais informações, veja Azure Schema Registry no Hubs de Eventos do Azure. O Registro de Esquema no Fabric Real-Time Intelligence é um local central para definir, validar e desenvolver esquemas de dados para dados de streaming. O Registro de Esquema no Fabric Real-Time Intelligence ajuda a melhorar a qualidade dos dados, a consistência e o controle em seus fluxos de trabalho controlados por eventos. Para mais informações, consulte Schema Registry no Fabric Real-Time Intelligence - Microsoft Fabric.

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