실시간 데이터 분석이란?

실시간 분석은 일반적으로 이벤트가 발생한 후 몇 초에서 몇 분 이내에 생성되는 데이터를 처리, 분석 및 처리하는 방법입니다. 데이터베이스에 저장된 기록 데이터의 정적 스냅샷과 함께 작동하는 기존 분석과 달리 실시간 분석은 시스템을 통해 활발하게 흐르는 데이터에 대해 작동하므로 변화하는 조건에 대한 즉각적인 인사이트와 신속한 대응이 가능합니다. 이 방법은 항상 어느 정도의 처리 및 네트워크 대기 시간이 관련되어 있으므로 거의 실시간 분석이라고도 합니다.

이벤트 및 스트림 이해

이벤트는 시스템에서 발생하는 일의 레코드입니다. 문제가 발생하거나, 변경되거나, 완료되는 순간을 캡처합니다. 예를 들어 웹 사이트 클릭, 주가 변경, 고객 구매, 환자 중요 서명 변경 또는 장비 센서 판독값이 있습니다. 이러한 레코드를 시스템 전체에서 활동을 문서화하는 디지털 레코드 또는 로그 항목으로 간주합니다.

스트림은 기본적으로 이벤트 시퀀스로, 일반적으로 이벤트가 발생한 시간에 따라 정렬됩니다. 스트림의 각 이벤트는 특정 순간에 발생한 항목을 나타냅니다. 이벤트가 발생하면 스트림을 통해 지속적으로 흐릅니다. 예를 들어 장비 온도 센서 판독값의 스트림에는 여러 시간 동안의 온도 판독값이 포함됩니다. 이벤트 정보의 연속 흐름을 통해 시간에 따른 패턴을 감지하고, 기회 또는 위험을 식별하고, 문제가 발생한 직후 또는 실시간으로 조치를 취할 수 있습니다.

스트림은 이벤트를 처리, 분석 또는 처리해야 하는 위치까지 전달하는 배달 메커니즘입니다.

실시간 분석 솔루션의 구성 요소

실시간 분석 솔루션을 빌드하려면 함께 작동하는 몇 가지 통합된 기능이 필요합니다.

실시간 데이터 수집: 정보가 생성될 때 여러 원본에서 동시에 데이터를 수집합니다. 예를 들어 변경 데이터 캡처, 센서, 애플리케이션, 시스템 로그 및 API의 데이터베이스 변경 내용입니다.

스트림 처리: 원본에서 대상으로 이동하는 동안 데이터를 변환하고 분석합니다. 여기에는 필터링, 집계, 다른 데이터 원본과의 조인 및 최소 대기 시간으로 패턴 검색이 포함됩니다.

짧은 대기 시간 스토리지: 고속 데이터 쓰기를 처리하고 빠른 쿼리 응답을 제공하도록 설계된 특수 데이터베이스 및 스토리지 시스템을 사용합니다.

대화형 대시보드: 새 데이터가 도착하면 자동으로 업데이트되는 시각화를 만들고, 현재 상태 및 추세를 실시간으로 표시합니다.

자동화된 의사 결정: 실시간 조건에 따라 작업을 시작하거나, 경고를 보내거나, 워크플로를 시작할 수 있는 이벤트 기반 규칙 및 트리거를 설정합니다.

실시간 분석 사용

실시간 데이터를 효과적으로 사용하려면 정보를 수집, 처리, 저장, 분석 및 실행 가능하도록 제시해야 합니다. 실시간 분석을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 발생되는 기회 또는 문제에 즉시 대응
• 현재 조건에 따라 리소스 및 구성을 조정하여 작업 최적화
• 맞춤형 상황별 상호 작용을 통해 고객 환경 개선
• 중요한 문제가 되기 전에 변칙을 검색하여 문제 방지

Microsoft Fabric의 Real-Time Intelligence는 이러한 모든 기능을 단일 플랫폼에서 함께 제공합니다. 데이터 수집 및 변환을 위한 Eventstreams, 분석 최적화 스토리지용 Eventhouse, 데이터 검색을 위한 Real-Time 허브, 시각화용 Real-Time 대시보드 및 자동화된 경고 및 작업에 대한 활성화와 같은 구성 요소를 통해 Real-Time Intelligence를 사용하면 중요한 이벤트를 모니터링하고, 자동화된 응답을 트리거하고, 비즈니스 프로세스를 추적하고, 패턴을 실시간으로 분석하여 시스템에서 발생하는 작업을 실행 가능한 인사이프로 전환할 수 있습니다.