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Entdecken und Reagieren auf Ereignisse

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Der Echtzeit-Hub wird verwendet, um Ihre Streaming-Daten in Fabric zu ermitteln und zu verwalten. Sie können einen Katalog von Streams durchsuchen, die aktiv in Fabric ausgeführt werden, einen gewünschten Stream auswählen und auf diese Daten reagieren, indem Sie Warnungen festlegen.

Dieser Benutzerablauf zeigt, wie ein Technische Fachkraft für Daten oder Datenanalyst Ereignisse im Echtzeit-Hub erkennen und Aktionen für diese Ereignisdaten auslösen kann.

Schematische Abbildung mit den Schritten im Benutzeablauf 1.

Hinweis

Der Echtzeit-Hub befindet sich derzeit in der Vorschau.

Schritte

  1. Suchen Sie nach verfügbaren Streams: Streams und Tabellen im Echtzeit-Hub.

  2. Filtern Sie nach einem Stream, indem Sie nach einem bestimmten Ausdruck suchen. Sie können nach dem Stream- oder Tabellennamen, dem übergeordneten Namen, dem Besitzer oder dem Arbeitsbereich suchen.

    Ausführliche Schritte und Informationen finden Sie unter Untersuchen von Streams.

  3. Zeigen Sie die Details des ausgewählten Streams an. Sie können die Stream-Informationen, verwandte Elemente und das Profil eingehender und ausgehender Nachrichten anzeigen. Ausführlichere Informationen finden Sie unter Stream-Details anzeigen.

  4. Legen Sie eine Benachrichtigung für den Stream fest. Definieren Sie die gewünschte Eigenschaft, Bedingung und Aktion, die ausgeführt werden soll. Ausführliche Schritte und Informationen finden Sie unter Festlegen von Warnungen für Streams. Speichern Sie diese Warnung als Reflexelement im Data Activator.

Mögliche Anwendungsfälle

Dieser Flow ist für eine Vielzahl von Szenarien in allen Branchen nützlich. Hier sind nur einige Beispiele:

  • Auto: Ein Analyst in einem Fahrzeugtelematikunternehmen sucht nach Ereignissen über ihre LKW-Flotte. Sie erstellen eine Benachrichtigung, die ihnen eine E-Mail sendet, wenn der Kraftstoffdruck des Lastwagens fällt, damit sie die Wartung planen können.
  • Einzelhandel: Der Vorgesetzte einer E-Commerce-Website verfolgt Bestellungen, die von jedem Benutzer aufgegeben wurden, um Betrugs-/Bot-Datenverkehr zu begrenzen. Sie richten eine Benachrichtigung ein, die nach Anomalien sucht, z. B. viele Aufträge, die schnell hintereinander platziert werden, oder Bestellungen, die von demselben Benutzer gleichzeitig von verschiedenen Standorten getätigt werden, und starten einen Workflow, um die Identität des Benutzers zu überprüfen.
  • Fertigung: Ein Werksleiter überwacht die Maschine in einer Fabrik. Sie richten eine Benachrichtigung ein, um sie über die erwartete Wartung auf jedem Computer zu informieren. Sie verwenden auch die Daten, um Qualität und Durchsatz zu verbessern.
  • Finanzen und Versicherung: Ein Finanzanalyst verwendet Echtzeitdaten zur Betrugserkennung. Sie nutzen die Daten auch, um die betriebliche Effizienz zu verbessern.
  • Energie- und Versorgungsunternehmen: Ein Energieunternehmen nutzt Echtzeitdaten, um Stationsdaten zu überwachen und Energielecks zu erkennen. Sie verwenden auch die Daten zur Fehlerüberwachung und für Predictive Maintenance.
  • Logistik: Ein Logistikunternehmen nutzt Echtzeitdaten, um den Standort ihrer Fahrzeuge zu überwachen und Routen zu optimieren. Sie verwenden auch die Daten für Lagerverwaltung und Bestandsverfolgung.