Inteligentní aplikace s využitím Azure Database for PostgreSQL

Tento článek představuje řešení pro automatizaci analýzy a vizualizace dat pomocí umělé inteligence (AI). Základní komponenty v řešení jsou Azure Functions, služby Azure AI a Azure Database for PostgreSQL.

Architektura

Stáhněte si soubor aplikace Visio s touto architekturou.

Tok dat

1. Aktivita funkce Azure umožňuje aktivovat aplikaci Azure Functions v kanálu Azure Data Factory. Vytvoříte připojení propojené služby a pomocí propojené služby s aktivitou určíte funkci Azure, kterou chcete spustit.
2. Data pocházejí z více zdrojů, včetně Azure Storage a Azure Event Hubs pro data s velkým objemem. Když kanál přijme nová data, aktivuje aplikaci Azure Functions.
3. Aplikace Azure Functions volá rozhraní API služeb Azure AI k analýze dat.
4. Rozhraní API služeb Azure AI vrátí výsledky analýzy ve formátu JSON do aplikace Azure Functions.
5. Aplikace Azure Functions ukládá data a výsledky z rozhraní API služeb Azure AI ve službě Azure Database for PostgreSQL.
6. Azure Machine Learning používá vlastní algoritmy strojového učení k získání dalšího přehledu o datech.
   • Pokud se blížíte kroku strojového učení s perspektivou bez kódu, můžete do dat implementovat další operace analýzy textu, jako je hashování funkcí, Word2Vector a extrakce n-gramů.
   • Pokud dáváte přednost přístupu založenému na kódu, můžete spustit opensourcový model pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) jako experiment v nástroji Machine Learning Studio.
7. Konektor PostgreSQL pro Power BI umožňuje prozkoumat přehledy interpretovatelné člověkem v Power BI nebo vlastní webové aplikaci.

Komponenty

• Aplikace Azure Service poskytuje plně spravovanou platformu pro rychlé sestavování, nasazování a škálování webových aplikací a rozhraní API.
• Functions je bezserverová výpočetní platforma založená na událostech. Informace o tom, jak pomocí aktivity spustit funkci jako součást kanálu služby Data Factory, najdete v tématu Aktivita funkce Azure Functions ve službě Azure Data Factory.
• Event Hubs je plně spravovaná platforma pro streamování velkých objemů dat.
• Cognitive Services poskytuje sadu služeb AI a rozhraní API, které můžete použít k sestavení kognitivní inteligence do aplikací.
• Azure Database for PostgreSQL je plně spravovaná relační databázová služba. Poskytuje vysokou dostupnost, elastické škálování, opravy a další možnosti správy pro PostgreSQL.
• Azure Machine Learning je cloudová služba, kterou můžete použít k trénování, nasazování a automatizaci modelů strojového učení. Studio podporuje přístupy typu code-first a no-code.
• Power BI je kolekce softwarových služeb a aplikací, které zobrazují analytické informace a pomáhají odvozovat přehledy z dat.

Podrobnosti scénáře

Automatizovaný kanál k analýze dat používá následující služby:

• Služby Azure AI používají umělou inteligenci k zodpovězení otázek, analýze mínění a překladu textu.
• Azure Machine Learning poskytuje nástroje strojového učení pro prediktivní analýzu.

K ukládání dat a výsledků řešení používá Azure Database for PostgreSQL. Databáze PostgreSQL podporuje nestrukturovaná data, paralelní dotazy a deklarativní dělení. Díky této podpoře je Azure Database for PostgreSQL efektivní volbou pro vysoce náročné úlohy umělé inteligence a strojového učení, které jsou náročné na data.

Řešení automatizuje doručování analýzy dat. Konektor propojuje Službu Azure Database for MySQL s nástroji pro vizualizaci, jako je Power BI.

Architektura používá aplikaci Azure Functions k ingestování dat z více zdrojů dat. Jedná se o bezserverové řešení, které nabízí následující výhody:

• Údržba infrastruktury: Azure Functions je spravovaná služba, která vývojářům umožňuje zaměřit se na inovativní práci, která poskytuje hodnotu podniku.
• Škálovatelnost: Azure Functions poskytuje výpočetní prostředky na vyžádání, takže instance funkcí se škálují podle potřeby. Při poklesu požadavků se prostředky a instance aplikací automaticky odsadí.

Potenciální případy použití

Azure Database for PostgreSQL je cloudové řešení. V důsledku toho se toto řešení nedoporučuje pro mobilní aplikace. Je vhodnější pro podřízenou analýzu v následujících odvětvích a dalších oblastech:

• Doprava: Predikce údržby
• Finance: Posouzení rizik a detekce podvodů
• Elektronické obchodování: Predikce a doporučení zákazníků
• Telekomunikační funkce: Optimalizace výkonu
• Nástroje: Prevence výpadků

Důležité informace

Tyto aspekty implementují pilíře dobře architektuře Azure, což je sada hlavních principů, které je možné použít ke zlepšení kvality úlohy. Další informace naleznete v tématu Microsoft Azure Well-Architected Framework.

• U většiny funkcí má rozhraní API jazyka Azure AI maximální velikost 5120 znaků pro jeden dokument. U všech funkcí je maximální velikost požadavku 1 MB. Další informace o limitech dat a rychlosti najdete v tématu Omezení služeb pro službu Azure Cognitive Service pro jazyk.

• Ve službě Azure Database for PostgreSQL určuje váš objem příchozího přenosu dat a rychlost výběru služby a režimu nasazení. K dispozici jsou dvě služby:

  • Azure Database for PostgreSQL
  • Azure Cosmos DB for PostgreSQL, dříve označovaný jako režim Hyperscale (Citus)

  Pokud máte velké úlohy názorů a recenzí zákazníků, použijte Azure Cosmos DB for PostgreSQL. Ve službě Azure Database for PostgreSQL jsou k dispozici dva režimy: jeden server a flexibilní server. Pokud chcete zjistit, kdy použít jednotlivé režimy nasazení, přečtěte si téma Co je Azure Database for PostgreSQL?

• Předchozí verze tohoto řešení používaly služby Azure AI Analýza textu API. Azure AI Language teď sjednocuje tři jednotlivé jazykové služby ve službách Azure AI: Analýza textu, QnA Maker a LUIS (Language Understanding). Snadno můžete migrovat z rozhraní API Analýza textu do rozhraní API azure AI Language API. Pokyny najdete v tématu Migrace na nejnovější verzi služby Azure Cognitive Service pro jazyk.

Zabezpečení

Zabezpečení poskytuje záruky proti záměrným útokům a zneužití cenných dat a systémů. Další informace najdete v tématu Přehled pilíře zabezpečení.

Všechna data ve službě Azure Database for PostgreSQL se automaticky šifrují a zálohují. Pro další zmírnění hrozeb můžete nakonfigurovat Microsoft Defender for Cloud. Další informace najdete v tématu Povolení Microsoft Defenderu pro opensourcové relační databáze a reakce na výstrahy.

DevOps

Pomocí připojovací řetězec a nastavení pracovního postupu můžete nakonfigurovat GitHub Actions pro připojení k databázi Azure Database for PostgreSQL. Další informace najdete v tématu Rychlý start: Připojení k Azure PostgreSQL pomocí GitHub Actions.

Životní cyklus strojového učení můžete také automatizovat pomocí Azure Pipelines. Informace o tom, jak implementovat pracovní postup MLOps a sestavit kanál CI/CD pro váš projekt, najdete v úložišti GitHub MLOps pomocí Azure ML.

Optimalizace nákladů

Optimalizace nákladů se zabývá způsoby, jak snížit zbytečné výdaje a zlepšit efektivitu provozu. Další informace najdete v tématu Přehled pilíře optimalizace nákladů.

Azure AI Language nabízí různé cenové úrovně. Počet textových záznamů, které zpracováváte, ovlivňuje vaše náklady. Další informace najdete v tématu Cognitive Service pro ceny jazyka.

Další kroky

• Přehled služby Azure Functions
• Aktivita funkce Azure Ve službě Azure Data Factory
• Azure Event Hubs – platforma pro streamování velkých objemů dat a služba pro příjem událostí
• Co je Azure Cognitive Services?
• Co je Azure Cognitive Service pro jazyk?
• Asynchronní používání funkcí služby Jazyk
• Testovací konzola rozhraní API jazyka ve službě Azure Cognitive Services
• Použití DirectQuery k propojení PostgreSQL s Power BI
• Vytvoření clusteru Azure Cosmos DB for PostgreSQL na webu Azure Portal
• Kurz: Využívání modelů Azure Machine Learning v Power BI
• Extrahování přehledů z textu pomocí služby Language
• Microsoft Certified: Azure Technici AI Associate

Související prostředky

• Inteligentní aplikace využívající Azure Database for MySQL