Edytuj

Udostępnij za pośrednictwem

Inteligentne aplikacje korzystające z usługi Azure Database for MySQL

Azure App Service
Azure AI services
Azure Database for MySQL
Azure Machine Learning
Power BI

Pomysły dotyczące rozwiązań

W tym artykule opisano pomysł rozwiązania. Architekt chmury może użyć tych wskazówek, aby ułatwić wizualizowanie głównych składników dla typowej implementacji tej architektury. Skorzystaj z tego artykułu jako punktu wyjścia, aby zaprojektować dobrze zaprojektowane rozwiązanie zgodne z konkretnymi wymaganiami obciążenia.

W tym artykule przedstawiono rozwiązanie do automatyzacji analizy danych i wizualizacji przy użyciu sztucznej inteligencji (AI). Podstawowe składniki rozwiązania to azure Functions, usługi Azure AI i Azure Database for MySQL.

Architektura

Diagram architektury przedstawiający przepływ danych inteligentnej aplikacji przy użyciu usługi Azure Database for MySQL.

Pobierz plik programu Visio z tą architekturą.

Przepływ danych

  1. Działanie funkcji platformy Azure umożliwia wyzwalanie aplikacji usługi Azure Functions w potoku usługi Azure Data Factory. Utworzysz połączone połączenie z usługą i użyjesz połączonej usługi z działaniem, aby określić funkcję platformy Azure, którą chcesz wykonać.
  2. Dane pochodzą z różnych źródeł, takich jak Azure Storage lub Azure Event Hubs na potrzeby dużych ilości danych. Gdy potok odbiera nowe dane, wyzwala aplikację usługi Azure Functions.
  3. Aplikacja usługi Azure Functions wywołuje interfejs API usług AI platformy Azure w celu przeanalizowania danych.
  4. Interfejs API usług AI platformy Azure zwraca wyniki analizy w formacie JSON do aplikacji usługi Azure Functions.
  5. Aplikacja usługi Azure Functions przechowuje dane i wyniki z interfejsu API usług AI platformy Azure w usłudze Azure Database for MySQL.
  6. Usługa Azure Machine Learning używa niestandardowych algorytmów uczenia maszynowego w celu zapewnienia dalszych szczegółowych informacji na temat danych.
  7. Łącznik bazy danych MySQL dla usługi Power BI udostępnia opcje wizualizacji i analizy danych w usłudze Power BI lub niestandardowej aplikacji internetowej.

Składniki

Alternatywy

Szczegóły scenariusza

Potok zautomatyzowany używa następujących usług do analizowania danych:

  • Usługi azure AI używają sztucznej inteligencji do odpowiadania na pytania, analizy tonacji i tłumaczenia tekstu.
  • Usługa Azure Machine Learning dostarcza narzędzia do uczenia maszynowego na potrzeby analizy predykcyjnej.

Rozwiązanie automatyzuje dostarczanie analizy danych. Łącznik łączy usługę Azure Database for MySQL z narzędziami do wizualizacji, takimi jak Power BI.

Architektura używa aplikacji usługi Azure Functions do pozyskiwania danych z wielu źródeł danych. Jest to rozwiązanie bezserwerowe, które oferuje następujące korzyści:

  • Konserwacja infrastruktury: Usługa Azure Functions to zarządzana usługa, która umożliwia deweloperom skoncentrowanie się na innowacyjnej pracy, która zapewnia wartość dla firmy.
  • Skalowalność: usługa Azure Functions udostępnia zasoby obliczeniowe na żądanie, więc wystąpienia funkcji są skalowane zgodnie z potrzebami. W miarę spadania żądań zasoby i wystąpienia aplikacji są automatycznie odrzucane.

Potencjalne przypadki użycia

To rozwiązanie jest idealne dla organizacji, które uruchamiają analizę predykcyjną na danych z różnych źródeł. Przykłady obejmują organizacje w następujących branżach:

  • Finance
  • Education
  • Telekomunikacja

Kwestie wymagające rozważenia

  • W przypadku większości funkcji interfejs API języka sztucznej inteligencji platformy Azure ma maksymalny rozmiar 5120 znaków dla pojedynczego dokumentu. W przypadku wszystkich funkcji maksymalny rozmiar żądania wynosi 1 MB. Aby uzyskać więcej informacji na temat limitów danych i szybkości, zobacz Limity usługi Azure Cognitive Service for Language.

  • Poprzednie wersje tego rozwiązania używały usług azure AI analiza tekstu API. Język AI platformy Azure łączy teraz trzy pojedyncze usługi językowe w usługach azure AI: analiza tekstu, QnA Maker i Language Understanding (LUIS). Możesz łatwo przeprowadzić migrację z interfejsu API analiza tekstu do interfejsu API języka AI platformy Azure. Aby uzyskać instrukcje, zobacz Migrowanie do najnowszej wersji usługi Azure Cognitive Service for Language.

Współautorzy

Ten artykuł jest obsługiwany przez firmę Microsoft. Pierwotnie został napisany przez następującego współautora.

Główny autor:

  • Matt Cowen | Starszy architekt rozwiązań w chmurze

Aby wyświetlić niepubalne profile serwisu LinkedIn, zaloguj się do serwisu LinkedIn.

Następne kroki