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Cet article explique comment utiliser l’exemple de solution Real-Time Intelligence de bout en bout pour créer automatiquement une collection d’exemples de composants RTI. Il vous permet d’explorer les principales fonctionnalités de Real-Time Intelligence à l’aide d’exemples de données. Il fournit une solution complète de bout en bout, illustrant comment Real-Time composants Intelligence fonctionnent ensemble pour diffuser, analyser, visualiser et alerter des données en temps réel dans un contexte réel.
Conseil / Astuce
Pour implémenter cette solution avec vos données, suivez le didacticiel de bout en bout.
Les exemples de jeux de données vous aident à comprendre comment utiliser Real-Time composants Intelligence. Les exemples de jeux de données sont les suivants :
- Données de location de vélos : contient les mouvements de vélos à Londres, les taux d'occupation et les modèles d'utilisation utilisateur.
- Données de ticker boursier : contient des exemples de données de ticker boursier S&P 500.
- Supervision de l’espace de travail : contient des exemples de données pour la surveillance des performances et de l’utilisation de l’espace de travail.
Important
L'eventhouse généré via l'échantillon de surveillance de l'espace de travail est un eventhouse standard rempli avec des données de surveillance d'échantillon. Cet exemple est destiné uniquement à l’exploration et à l’apprentissage. Il diffère d'un Eventhouse de surveillance de l'espace de travail en production de la manière suivante :
- Il n’est pas en lecture seule.
- Il ne s’agit pas d’une représentation exacte d’une base de données de surveillance réelle.
- Il n’inclut pas de tables de journal brutes complètes ou de stratégies de mise à jour.
- Certaines données sont statiques et représentent un instantané unique, seuls les journaux de modèle sémantique sont diffusés en continu. Pour plus d’informations, consultez La supervision de l’espace de travail .
Composants de l’exemple de bout en bout
L’exemple de solution de bout en bout comprend les composants RTI suivants :
Eventstream : Eventstream est le moteur de l’ingestion et du traitement de vos données en temps réel dans Microsoft Fabric. Vous pouvez transformer vos données et les acheminer via des filtres vers différentes destinations. En savoir plus sur les flux d’événements.
Eventhouse : Un Eventhouse est l’emplacement où les données sont stockées et analysées. Un Eventhouse est conçu pour gérer efficacement les flux de données en temps réel. Un Eventhouse peut contenir une ou plusieurs bases de données KQL. Elles sont adaptées à de grands volumes d’événements basés sur le temps, en continu avec des données structurées, semi-structurées et non structurées. En savoir plus sur Eventhouse.
Base de données KQL : une base de données KQL est l’emplacement où les données sont stockées et gérées. Il vous permet d’interroger des données en temps réel, fournissant un outil puissant pour l’exploration et l’analyse des données. La base de données KQL prend en charge différentes stratégies et transformations de données. En savoir plus sur les bases de données KQL.
Ensemble de requêtes KQL : un ensemble de requêtes KQL est utilisé pour exécuter des requêtes, afficher et personnaliser les résultats des requêtes sur des données à partir d’un ensemble de requêtes KQL.
Real-Time Tableau de bord : un tableau de bord Real-Time fournit un up-to-la deuxième capture instantanée de différents objectifs et points de données dans une collection de vignettes. Chaque vignette a une requête sous-jacente et une représentation visuelle. Il vous permet de visualiser des données en temps réel, de fournir des insights et d’activer l’exploration des données. En savoir plus sur les tableaux de bordReal-Time.
Power BI : Utilisez Power BI pour créer des rapports en temps réel qui affichent des données à partir de flux d’événements et de bases de données KQL gérées par Real-Time Intelligence.
Activateur : est une expérience sans code dans Microsoft Fabric pour effectuer automatiquement des actions lorsque des modèles ou des conditions sont détectés dans la modification des données.
Créer un exemple de bout en bout
Ces étapes montrent comment créer un exemple complet à l'aide des données d'échantillon de location de vélos.
Sélectionnez Charges de travail dans la barre de navigation de gauche, puis Real-Time Intelligence.
Dans la vignette Real-Time Intelligence exemples, sélectionnez Commencer pour ouvrir l’expérience de bout en bout.
Dans la fenêtre Créer des exemples , sélectionnez Bien démarrer avec les données de location de vélos.
Sélectionnez les exemples d’éléments à créer. Par défaut, tous les éléments sont sélectionnés.
Remarque
Real-Time tableau de bord, rapport, jeu de requêtes et activateur sont facultatifs et peuvent être effacés. Toutefois, nous vous recommandons de créer l’ensemble de composants pour une expérience optimale.
Définissez l’emplacement de destination des exemples de composants. Par défaut, les éléments sont créés dans l’espace de travail actuel. Sélectionnez un autre espace de travail dans la liste déroulante si nécessaire.
Sélectionnez Créer pour créer les exemples de composants. La fenêtre de progression affiche l’état du processus de création.
Lorsque les exemples de données sont prêts, commencez à explorer en sélectionnant Ouvrir Eventhouse ou Ouvrir le dossier.
Pour explorer les exemples de données à tout moment, ouvrez l’espace de travail et accédez au dossier Bike_sample .
Sélectionnez Bike_Eventhouse, Bike_Eventstream, Bike_Queryset, Bike_Activator ou Bike_Dashboard et explorez les exemples de données. Une fois que vous avez ouvert chaque élément pour la première fois, il apparaît dans la barre de navigation gauche pour faciliter l’accès.
