Partager via

Quelle est la différence entre Real-Time Intelligence et les solutions Azure comparables ?

Real-Time Intelligence et les solutions Azure comparables aident les organisations à traiter les données sensibles au temps. Ces sources génèrent des points de données, des événements et des signaux sensibles au temps. Les données peuvent provenir de sources telles que des données de capteur provenant de ressources physiques telles que des usines, des véhicules, des tours et des appareils IoT Edge ; flux de capture de données modifiées (CDC) provenant de bases de données qui alimentent les applications web et mobiles accessibles au client ; et journaux d’activité à partir de l’infrastructure et des applications locales et cloud. Ces flux de données aident les organisations à fermer la boucle de commentaires numériques, à en savoir plus sur la façon dont les clients utilisent leurs ressources physiques et numériques, et à améliorer la valeur qu’ils fournissent pour rester compétitifs.

Pour obtenir cette valeur, les organisations créent des architectures de streaming de données en temps réel qui utilisent à la fois des services de données cloud et locaux pour la capture, le transport et la transformation des données. Ces architectures utilisent souvent des produits tels qu’Azure Event Hubs, Azure Event Grid, Apache Kafka, Amazon Brokers, IBM Message Queues et Google Pub/Sub. À mesure que les données arrivent dans le cloud, elles passent par des étapes de traitement et de transformation (chemins chauds, chauds et froids) avant d’atterrir dans des magasins de données tels qu’Azure Data Explorer, Azure Synapse Analytics et Azure Data Lake Store Gen 2. Après traitement, ces données sont prêtes pour l’analytique et les applications IA et peuvent être affichées dans des outils tels que Power BI, Grafana, les applications web ou mobiles et les points de terminaison d’API.

Real-Time Intelligence dans Fabric offre aux organisations différentes façons d’implémenter des analyses avancées pour les données de streaming. Microsoft Azure permet aux développeurs professionnels de concevoir et de créer des architectures nécessitant une intégration approfondie avec d’autres services Azure, l’automatisation de bout en bout et le déploiement unifié. Real-Time Intelligence dans Microsoft Fabric permet aux utilisateurs professionnels et aux développeurs citoyens de trouver des flux de données dans leur organisation et de créer des solutions d’analytique. Avec l’intégration à Azure Event Hubs, Azure Event Grid et Azure Data Explorer, Real-Time Intelligence étend les architectures basées sur Azure dans Microsoft Fabric et permet de créer de nouvelles solutions avec des sources de données existantes ou nouvelles. Le diagramme suivant montre à la fois l’architecture de solution PaaS (Platform as a Service) Azure et l’architecture de solution Real-Time Intelligence pour l’analytique des données de télémétrie dans les organisations de fabrication et d’automobile.

En savoir plus sur l'intelligence Real-Time dans Qu'est-ce que l'intelligence Real-Time dans Fabric ?.

Diagramme montrant les solutions PaaS Azure par rapport aux architectures Real-Time Intelligence pour l’analytique de télémétrie.

Dans le passé, les organisations ont passé beaucoup de budget, de temps et de ressources pour développer, intégrer, déployer et gérer des produits cloud ou locaux déconnectés et des solutions isolées. Cela a conduit à des architectures complexes difficiles à exploiter et à maintenir. De nombreuses organisations hésitent à investir en raison de cette complexité ou parce que les coûts semblent trop élevés pour le rendement. Toutefois, les utilisateurs souhaitent toujours obtenir des insights métier en temps réel à partir de données immédiates et détaillées.

Real-Time Intelligence change cela en utilisant des fonctionnalités en temps réel dans Fabric. Vous obtenez donc immédiatement des insights utiles et exploitables à partir de vos données tierces et internes. Avec Real-Time Intelligence, vous obtenez :

  • Une offre SaaS complète : solution qui vous aide à trouver des insights à partir de données sensibles au temps, afin de pouvoir ingérer, traiter, interroger, visualiser et agir en temps réel.
  • Hub centralisé pour vos données dynamiques : un emplacement unifié pour toutes vos données d’événements en mouvement, ce qui facilite l’ingestion, le stockage et l’organisation de données détaillées de l’ensemble de votre organisation via le hub Real-Time.
  • Développement rapide de solutions : laissez les membres de l’équipe disposant d’une expertise différente obtenir plus de valeur à partir des données et créer rapidement des solutions pour la croissance de l’entreprise.
  • Insights optimisés par l’IA en temps réel : Étendez la supervision manuelle et lancez des actions avec des fonctionnalités prêtes à l'emploi et automatisées qui identifient des modèles cachés et s'appuient sur l'écosystème Microsoft pour faire avancer votre activité.

Diagramme montrant l’architecture de solution à l’aide de Real-Time Intelligence dans Fabric.

Cet article présente les principales considérations à prendre en compte pour vous aider à choisir la meilleure architecture d’implémentation pour vos cas d’utilisation de streaming :

Global

Fonctionnalité Solution basée sur PaaS Azure Solution Real-Time Intelligence
Intégration de services Dépend de la compatibilité de l’intégration entre les services de l’architecture. Intégration en un clic à chaque étape : ingestion, processus, analyse, visualisation et action.
Expérience de développement professionnel et citoyen Plus adapté aux développeurs professionnels. Les développeurs professionnels, les développeurs citoyens et les utilisateurs professionnels peuvent coexister.
Code faible/sans code Disponible uniquement pour la transformation dans Azure Stream Analytics et pour la création d’alertes avec Logic Apps ou Power Automate. Le développement pro est requis pour l’implémentation de bout en bout. Vous pouvez créer des solutions de bout en bout à partir de l’ingestion, de l’analyse, de la transformation, de la visualisation et de l’action.
Modèle de consommation Estimation, consommation et modèle de facturation dépendant du service. Modèle de consommation et de facturation de l’unité de capacité uniforme Fabric.

Ingestion et traitement

Fonctionnalité Solution basée sur PaaS Azure Solution Real-Time Intelligence
Connecteurs multicloud Azure Stream Analytics se connecte à Confluent Kafka. Il n’existe pas de connecteurs pour lire des données à partir d’Amazon Kinesis ou Google Pub/Sub. Intégration native pour Confluent Kafka, Amazon Kinesis et Google Pub/Sub.
Prise en charge des flux CDC Nécessite le déploiement d’autres services comme Debezium. Intégration native pour Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL DB et Azure SQL.
Prise en charge des protocoles Azure Event Hubs, AMQP, Kafka et MQTT. Azure Event Hubs, AMQP et Kafka.

Analyser et transformer

Fonctionnalité Solution basée sur PaaS Azure Solution Real-Time Intelligence
Profilage des données Non disponible La vue de profilage des données de vos tables en temps réel affiche des histogrammes intégrés et des plages minimum-maximum pour chaque colonne.
Modélisation de jumeau numérique Azure Digital Twins (jumeaux numériques Azure) Constructeur de jumeaux numériques (aperçu)
Exploration visuelle des données Non disponible Faites glisser des fonctionnalités pour analyser visuellement vos données en temps réel.
Expérience Copilot Ajoutez un cluster Azure Data Explorer en tant que source dans l’ensemble de requêtes Fabric KQL pour utiliser les fonctionnalités de Copilot. Disponible en mode natif
Modèles ML prédéfinis Les modèles de détection et de prévision des anomalies sont disponibles. Le développement pro est nécessaire pour déployer des modèles de détection et de prévision des anomalies. Les modèles de détection et de prévision des anomalies sont disponibles. Les utilisateurs professionnels peuvent également appliquer des modèles de détection d’anomalies aux données de streaming entrantes.
Visualisation (Microsoft) Tableaux de bord Power BI, Azure Data Explorer Intégration native en un clic à Power BI et tableau de bord en temps réel
Visualisation (tiers) Grafana, Kibana, Matlab Grafana, Kibana et Matlab peuvent également être intégrés à Eventhouse.

Agir

Fonctionnalité Solution basée sur PaaS Azure Solution Real-Time Intelligence
Conduite d’actions métier à partir d’insights Nécessite Des alertes Azure Logic Apps, Power Automate, Azure Functions ou Azure Monitor. Disponible dans Fabric à l’aide d’éléments Fabric Activator avec intégration avec des modèles sémantiques Power BI, Eventstream et des requêtes KQL à l’aide d’ensembles de requêtes KQL ou de tableaux de bord Real-Time.
Événements système réactifs Non disponible Événements intégrés publiés via Real-Time hub. Utilisez les éléments Activateur pour automatiser les processus de données, tels que les pipelines et les notebooks.
Modèles sémantiques en temps réel Non disponible ou solution code-first utilisant Logic Apps ou Azure Functions Non disponible
IA intégrée Non disponible Non disponible
Destinations de notification Dépend du portefeuille de connecteurs du service. Connecteurs Microsoft Teams, Microsoft Outlook et Power Automate.

Catalogue

Fonctionnalité Solution basée sur PaaS Azure Solution Real-Time Intelligence
Catalogue unifié de flux de données Non disponible Hub en temps réel :
- Flux de données créés par les utilisateurs
- Flux existants provenant de sources Microsoft
- Flux d’événements système Fabric
Découverte de flux de données Microsoft Non disponible Le centre d'intelligence en temps réel recherche des flux de données dans votre locataire Azure.
Capturer et agir sur des événements à partir de Stockage Azure Déployez Azure Event Grid pour agir sur les événements dans Stockage Azure. Les déclencheurs d'événements pour Azure Blob Storage sont disponibles.
Capturer et agir sur des événements à partir de Fabric Non applicable Intégré nativement dans Fabric

Contenu connexe

  • Last updated on