Find og besvar hændelser

Realtidshub bruges til at finde og administrere dine streamingdata i Fabric. Du kan søge i et katalog over datastrømme, der aktivt kører i Fabric, vælge en ønsket stream og reagere på disse data ved at angive beskeder.

Dette brugerflow viser, hvordan en Dataudvikler eller Dataanalytiker kan finde hændelser i realtidshubben og udløse handlinger på disse hændelsesdata.

Trin

1. Søg efter tilgængelige datastreams: streams og tabeller i realtidshubben.

2. Filtrer efter en stream ved at søge efter et bestemt ord. Du kan søge efter navnet på streamen eller tabellen, det overordnede navn, ejeren eller arbejdsområdet.

   Du kan finde detaljerede trin og oplysninger under Udforsk datastrømme.

3. Få vist detaljerne for den valgte stream. Du kan se streamoplysningerne, relaterede elementer og profilen for indgående og udgående meddelelser. Du kan finde flere oplysninger under Få vist oplysninger om datastream.

4. Angiv en besked på streamen. Definer den ønskede egenskab, betingelse og handling, der skal udføres. Du kan finde detaljerede trin og oplysninger under Angiv beskeder på streams. Gem denne besked som et reflekselement i Fabric Activator.

Potentielle use cases

Dette flow er nyttigt til en række forskellige scenarier på tværs af alle brancher. Her er blot nogle få eksempler:

• Automotive: En analytiker i et køretøj telematik firma søger efter begivenheder om deres flåde af lastbiler. De opretter en besked, der sender dem en mail, når brændstoftrykket på lastbiler falder, så de kan planlægge vedligeholdelse.
• Detailhandel: Lederen af et e-handelswebsted sporer ordrer, der er afgivet af hver bruger, for at begrænse svindel/bottrafik. De konfigurerer en besked, der søger efter uregelmæssigheder, f.eks. mange ordrer, der afgives hurtigt, eller ordrer, der er afgivet af den samme bruger fra forskellige placeringer på samme tid, og starter en arbejdsproces for at bekræfte brugerens identitet.
• Produktion: En fabrikschef overvåger maskinen på en fabrik. De har konfigureret en besked for at give dem besked om forventet vedligeholdelse på hver enkelt maskine. De bruger også dataene til at forbedre kvalitet og dataoverførselshastighed.
• Finance and Insurance: En finansanalytiker bruger data i realtid til registrering af svindel. De bruger også dataene til at forbedre driftseffektiviteten.
• Energi og hjælpeprogrammer: En energivirksomhed bruger data i realtid til at overvåge stationsdata og registrere energilækage. De bruger også dataene til overvågning af fejl og forudsigende vedligeholdelse.
• Logistik: En logistikvirksomhed bruger data i realtid til at overvåge placeringen af deres køretøjer og optimere ruter. De bruger også dataene til lagerstyring og lagersporing.