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イベントを検出して応答する

リアルタイム ハブは、Fabric でストリーミング データを検出して管理するために使用されます。 Fabric でアクティブに実行されているデータ ストリームのカタログを検索し、目的のストリームを選択し、アラートを設定してこのデータに対応することができます。

このユーザー フローでは、データ エンジニアまたはデータ アナリストがリアルタイム ハブでイベントを検出し、このイベント データに対するアクションをトリガーする方法を示します。

ユーザー フロー 1 の手順を示す概略図。

手順

  1. 使用可能なデータ ストリーム (リアルタイム ハブのストリームとテーブル) を参照します。

  2. 特定の用語を検索してストリームをフィルター処理します。 ストリームまたはテーブル名、親名、所有者、またはワークスペースを検索できます。

    詳細な手順と情報については、「データ ストリームの探索する」を参照してください。

  3. 選択したストリームの詳細を表示します。 受信メッセージと送信メッセージのストリーム情報、関連項目、プロファイルを確認できます。 詳細については、「データ ストリームの詳細の表示」を参照してください。

  4. ストリームにアラートを設定します。 実行する必要なプロパティ、条件、およびアクションを定義します。 詳細な手順と情報については、「ストリームにアラートを設定する」を参照してください。 このアラートを Fabric アクティベーターの Reflex 項目として保存します。

考えられるユース ケース

このフローは、すべての業界のさまざまなシナリオに役立ちます。 次に例をいくつか示します。

  • 自動車: 車両テレマティクス会社のアナリストは、トラックのフリートに関するイベントを検索します。 トラックの燃料圧力が低下するたびに電子メールを送信するアラートを作成し、メンテナンスをスケジュールできるようにします。
  • 小売: eコマース サイトのマネージャーは、各ユーザーが注文した注文を追跡して、不正行為やボットのトラフィックを制限します。 多数の注文が連続して配置されたり、同じユーザーが異なる場所から同時に注文したりするなどの異常を探すアラートを設定し、ワークフローを開始してユーザー ID を確認します。
  • 製造: 工場長が工場内の機械を監視します。 各マシンで予想されるメンテナンスについて通知するアラートを設定します。 また、データを使用して品質とスループットを向上させます。
  • 金融と保険: 金融アナリストは、不正行為の検出にリアルタイム データを使用します。 また、データを使用して運用効率を向上させます。
  • エネルギーと公益事業: エネルギー会社は、リアルタイム データを使用してステーション データを監視し、エネルギー漏れを検出します。 また、障害の監視と予測メンテナンスにもデータを使用します。
  • 物流: 物流会社は、リアルタイム データを使用して車両の位置を監視し、ルートを最適化します。 また、倉庫管理と在庫追跡にもデータを使用します。