はじめに
ほとんどの最新のデータ分析ソリューションでは、データ分析に次の 2 つの一般的なパターンを利用できます。
- バッチ データ分析。データがバッチ操作として一定の間隔で分析データ ストアに読み込まれ、過去のイベントからのデータの履歴分析が可能になります。
- リアルタイム データ分析。分析、視覚化、および自動応答をトリガーするために使用できるデータの "ストリーム" 内でイベントが発生すると、イベントからのデータがリアルタイム (または "ほぼ" リアルタイム) で取り込まれます。
バッチ データ分析は一般的によく理解されており、通常はデータ ウェアハウスまたはレイクハウス アーキテクチャを使用して実装されます。 リアルタイム分析はより専門的であると考えられるかもしれません。しかし、これは、履歴分析のためのバッチ データの定期的な読み込みとリアルタイム分析のためのデータ ストリームのインジェストを組み合わせた "ラムダ" アーキテクチャの形式で、大規模なデータ分析ソリューションに組み込まれることが増えています。
Microsoft Fabric には、バッチ分析とリアルタイム分析の両方の機能を備えています。 このモジュールでは、Microsoft Fabric の "リアルタイム インテリジェンス" 機能に焦点を当て、最小限のコーディングによって、さまざまなソースからの膨大な量のデータに合わせてスケーリングできるリアルタイム データ分析ソリューションを構築する方法について説明します。
このモジュールで取り上げるトピックは次のとおりです。
- リアルタイム データ分析に関連する主要な概念を理解する。
- Microsoft Fabric のリアルタイム インテリジェンス機能について理解する。
- Microsoft Fabric でのリアルタイム インテリジェンスのコア コンポーネントについて詳しく知る。
- "イベントストリーム" を使用してリアルタイム データを取り込む。
- Microsoft Fabric でのリアルタイム データ分析に "イベントハウス" と KQL データベースを使用する。
- "リアルタイム ダッシュボード" でデータを表示する。
- Microsoft Fabric で "アクティベーター" を使用して、自動化されたアクションをトリガーするアラートを定義する。
このモジュールを完了すると、Microsoft Fabric のリアルタイム インテリジェンス機能について理解できるようになります。 また、実際の演習を通して実践的な経験を得られます。