实时数据分析是什么？

实时分析是处理、分析和处理生成的数据的做法，通常是在事件发生后的几秒到几分钟内。 与传统分析（适用于存储在数据库中的历史数据的静态快照）不同，实时分析对主动流经系统的数据进行作，从而对不断变化的条件提供即时见解和快速响应。 此方法也称为 近 实时分析，因为始终涉及某种程度的处理和网络延迟。

了解事件和流

事件 是系统中发生的事件的记录。 它们捕获发生、更改或完成时发生的时刻。 示例包括网站点击、股价更改、客户购买、患者生命符号更改或设备传感器读数。 将它们视为跨系统记录活动的数字记录或日志条目。

流本质上是一系列事件，通常按事件发生时排序。 流中的每个事件都表示在特定时刻发生的情况。 事件发生时，事件会持续流经流。 例如，设备温度传感器读数流包含多个时间点的温度读数。 此连续的事件信息流使你能够检测一段时间内的模式、识别机会或风险，并在发生事件后或 实时立即采取措施。

流是传递机制，用于将事件从它们发生到需要处理、分析或对其执行作的位置。

实时分析解决方案的组件

若要构建实时分析解决方案，需要多个集成功能协同工作：

实时数据引入： 同时从多个源收集数据，因为生成信息。 例如：更改数据捕获、传感器、应用程序、系统日志和 API 中的数据库更改。

流处理： 在数据从源流向目标时转换和分析数据。 这包括筛选、聚合、与其他数据源联接，以及检测具有最小延迟的模式。

低延迟存储： 使用专用数据库和存储系统来处理高速数据写入并提供快速查询响应。

交互式仪表板： 创建在新数据到达时自动更新的可视化效果，实时显示当前状态和趋势。

自动决策： 设置事件驱动的规则和触发器，这些规则和触发器可以基于实时条件启动作、发送警报或启动工作流。

使用实时分析

若要有效使用实时数据，必须引入、处理、存储、分析和呈现信息才能作。 实时分析使你能够：

• 立即响应 出现的机会或问题
• 根据当前条件调整资源和配置来优化作
• 通过个性化上下文交互增强客户体验
• 通过在异常成为关键问题之前检测问题来防止问题

Microsoft Fabric 中的 Real-Time Intelligence 将所有这些功能汇集在一个平台中。 通过诸如用于数据引入和转换的事件流、用于分析优化存储的事件屋、用于数据发现的实时中心、用于可视化的实时仪表板，以及用于自动警报和行动的激活器，实时智能使您能够监控关键事件、触发自动响应、跟踪业务流程并分析实时模式，将系统中发生的事情转化为可执行的见解。