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リアルタイム インテリジェンス と同等の Azure ソリューションの違いは何ですか?

  • [アーティクル]

組織がデジタル変革の取り組みを進めるにつれて、ますます多くのデータ ソースに遭遇します。 これらのソースは、時間の影響を受けやすい複雑なデータ ポイント、イベント、信号を生成します。 このデータは、(a) プラント、車両、タワー、IoT Edge デバイスなどの物理資産からのセンサー データ、(b) 顧客向けの Web アプリケーションとモバイル アプリケーションを提供するデータベースからの変更データ キャプチャ (CDC) ストリーム、(c) オンプレミスとクラウド インフラストラクチャとアプリケーションなどからのログなど、さまざまなソースから発生する可能性があります。 これらのデータ ストリームは、組織がデジタル フィードバック ループを閉じ、物理資産およびデジタル資産の顧客の使用パターンをより深く理解し、市場競争力を維持するために提供する価値を継続的に強化するために不可欠です。

この値を実現するために、データキャプチャ、転送、運用変換、分析変換にクラウドベースとオンプレミスの両方のデータ サービスを使用するリアルタイム データ ストリーミング アーキテクチャを構築する必要があります。 これらのアーキテクチャは、通常、Azure Event Hubs、Azure Event Grid、Apache Kafka、Amazon Kinesis、IBM Message Queues、Google Pub/Sub などの製品を組み合わせて構築されます。 データがクラウドに到着すると、Azure Data Explorer、Azure Synapse Analytics、Azure Data Lake Store Gen 2 などのデータ ストアに格納される前に、処理と変換のさまざまな段階 (ホット、ウォーム、コールド パスとも呼ばれます) が発生します。 処理が完了すると、このデータは高度分析と AI アプリケーションの準備が整い、Power BI、Grafana、Web または Mobile Apps、API エンドポイントなどのツールを使用して視覚化できます。

Fabric での リアルタイム インテリジェンス の導入により、組織は、ストリーミング データの高度分析を必要とするユース ケースに対して、複数の実装アプローチとアーキテクチャを得ます。 Microsoft Azure は、他の Azure サービスとの緊密な統合、エンドツーエンドの自動化、統合パッケージとしてのソリューション全体のデプロイを必要とするアーキテクチャを設計および実装するための堅牢な機能をプロの開発者に提供します。 Microsoft Fabric の リアルタイム インテリジェンス を使用すると、市民開発者やビジネス ユーザーは組織内のデータ ストリームを検出し、分析ソリューションとアプリケーションを構築できます。 Azure Event Hubs、Azure Event Grid、Azure Data Explorer とのシームレスな統合により、リアルタイム インテリジェンス は、Microsoft Fabric への Azure ベースのアーキテクチャの拡張と、既存または新しいデータ ソースを使用した新しいソリューションの作成を容易にします。 次の図は、Azure のサービスとしてのプラットフォーム(PaaS) ベースのソリューション アーキテクチャと、一般的な製造/自動車組織での利用統計情報分析のユース ケース用の リアルタイム インテリジェンス ソリューション アーキテクチャの両方を示しています。

リアルタイム インテリジェンス の詳細については、「Fabric の リアルタイム インテリジェンス とは」を参照してください。

Azure PaaS ソリューションと リアルタイム インテリジェンス アーキテクチャを比較した図。

これまで、組織は、さまざまな切断されたクラウドベースまたはオンプレミスの製品と分離されたソリューションを開発、統合、デプロイ、維持、管理するために、かなりの予算、従業員、リソースを割り当てていました。 その結果、入り組んだ複雑なアーキテクチャの運用と維持が困難になっています。 そのため、組織は複雑さのためにこのような投資を追求することをためらったり、コストが非常に多すぎて十分な投資収益率を正当化できないと判断してきました。 しかし、高い粒度の即時データによって駆動されるリアルタイムの事業運営分析情報の需要は、エンド ユーザー間で一貫しています。

リアルタイム インテリジェンス は、Fabric 内のリアルタイム機能の可能性を最大限に活用することで、この状況に革命を起こします。これにより、ファースト パーティとサード パーティのデータから貴重で実践的な分析情報を瞬時に導き出せます。 リアルタイム インテリジェンス を使用すると、次のメリットを得られます。

  • 包括的な SaaS オファリング: 時間に依存するデータからの分析情報の検出を容易にする包括的なソリューションです。これにより、取り込み、処理、クエリ、視覚化、リアルタイムでの対応が可能になります。
  • 動的データの一元化されたハブ: 移動中のすべてのイベント データの統合されたデータ資産で、組織全体からリアルタイム ハブを通じて細かい粒度のデータの取り込み、ストレージ、キュレーションを簡素化します。
  • 迅速なソリューション開発: さまざまな専門知識を持つチーム メンバーがデータからより多くの価値を引き出し、その上でソリューションを迅速に構築して、ビジネスをさらに成長できるようにします。
  • リアルタイム AI を活用した分析情報: 手動監視をスケーリングし、すぐに使用できる自動化された機能を使用してアクションを簡単に開始し、隠れたパターンを明らかにし、Microsoft エコシステムを最大限使用してビジネスを前進させます。

リアルタイム インテリジェンス を使用したソリューション アーキテクチャを示す図。

この記事では、ストリーミングのユース ケースに合わせて調整された最適な実装アーキテクチャを決定するための主な考慮事項について説明します。

全体

機能 Azure PaaS ベースのソリューション リアルタイム インテリジェンス のソリューション
サービスの統合 アーキテクチャのスコープ内のサービス間の統合互換性に依存します。 データ インジェスト、プロセス、分析、視覚化、および操作の各ステップでのワンクリック統合。
プロと市民の開発エクスペリエンス プロの開発者に最適です。 プロ開発者、市民開発者、ビジネス ユーザーが共存できます。
ローコード/ノーコード Azure Stream Analytics での変換と、Logics Apps または Power Automate を使用したアラートの作成にのみ使用できます。 エンド ツー エンドの実装に必要なプロ開発。 インジェストから分析、変換、視覚化、操作までのエンドツーエンドの実装を実現できます。
消費モデル サービス依存の見積もり、消費、および課金モデル。 均一 Fabric 容量ユニットの使用量と課金モデル。

取り込みと処理

機能 Azure PaaS ベースのソリューション リアルタイム インテリジェンス のソリューション
マルチクラウド コネクタ Azure Stream Analytics は Confluent Kafka に接続します。 Amazon Kinesis または Google Pub/Sub からデータを読み取るコネクタはありません。 Confluent Kafka、Amazon Kinesis、Google Pub/Sub のネイティブ統合。
CDC ストリームのサポート Debezium などの他のサービスのデプロイが必要です。 Azure Cosmos DB、PostgreSQL、MySQL DB、Azure SQL のネイティブ統合。
プロトコルのサポート Azure Event Hubs、AMQP、Kafka、MQTT。 Azure Event Hubs、AMQP、Kafka。

分析と変換

機能 Azure PaaS ベースのソリューション リアルタイム インテリジェンス のソリューション
データ プロファイル 使用不可 リアルタイム テーブルのデータ プロファイル ビューでは、各列のデフォルトのヒストグラムと最小最大範囲が提供されます。
視覚的なデータ探索 使用不可 リアルタイム データを視覚的に分析するためのドラッグ アンド ドロップ機能。
Copilot エクスペリエンス Azure Data Explorer クラスターを Fabric KQL クエリセットのソースとして追加して、Copilot 機能を使用できます。 ネイティブに使用可能
内蔵 ML モデル 使用可能な異常検出モデルと予測モデル。 異常検出モデルと予測モデルをデプロイするために必要なプロ開発。 使用可能な異常検出モデルと予測モデル。 ビジネス ユーザーは、受信ストリーミング データに異常検出モデルを適用することもできます。
視覚化 (Microsoft) Power BI、Azure Data Explorer ダッシュボード Power BI とリアルタイム ダッシュボードとのネイティブ ワンクリック統合
視覚化 (サード パーティ) Grafana、Kibana、Matlab。 Grafana、Kibana、Matlab はイベントハウスと統合することもできます。

アクション

機能 Azure PaaS ベースのソリューション リアルタイム インテリジェンス のソリューション
分析情報からのビジネス アクションの推進 Azure Logic Apps または Power Automate、または Azure Functions、Azure Monitor アラートが必要です。 Power BI セマンティック モデル、イベント ストリーム、KQL クエリとすぐに統合できる Data Activator のReflex 項目を使用して、Fabric でネイティブに使用できます。
リアクティブ システム イベント 使用不可 リアルタイム ハブを介して発行された組み込みイベント。Reflex アイテムを使用して、パイプラインやNotebookなどのデータ プロセスを自動化します。
リアルタイム セマンティック モデル 使用できないか、Logic Apps または Azure Functions を使用したコード優先ソリューション 使用不可
組み込み AI 使用不可 使用不可
通知の送信先 サービスのコネクタ ポートフォリオによって異なります。 Microsoft Teams、Microsoft Outlook、Power Automate コネクタ。

Catalog

機能 Azure PaaS ベースのソリューション リアルタイム インテリジェンス のソリューション
データ ストリームの統合カタログ 使用不可 リアルタイム ハブ:
1. ユーザーによって作成されたデータ ストリーム
2. Microsoft ソースからの既存のストリーム
3. Fabric システム イベント ストリーム
Microsoft データ ストリームの検出 使用不可 リアルタイム インテリジェンス ハブは、Azure テナント内のデータ ストリームを検出します。
Azure Storage からのイベントをキャプチャして操作する Azure Storage で発生するイベントに対応するには、Azure Event Grid をデプロイする必要があります。 Azure Blob Storage のイベント ベースのトリガーを使用できます。
Fabric からのイベントをキャプチャして操作する 適用なし Fabric でネイティブに使用可能

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