Inteligentne aplikacje korzystające z usługi Azure Database for PostgreSQL

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

Architektura

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 wielu źródeł, w tym usług Azure Storage i 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 PostgreSQL.
6. Usługa Azure Machine Learning używa niestandardowych algorytmów uczenia maszynowego w celu zapewnienia dalszych szczegółowych informacji na temat danych.
   • Jeśli zbliżasz się do kroku uczenia maszynowego z perspektywą bez kodu, możesz zaimplementować dalsze operacje analizy tekstu na danych, takie jak tworzenie skrótów funkcji, wyodrębnianie word2Vector i n-gram.
   • Jeśli wolisz podejście oparte na kodzie, możesz uruchomić model przetwarzania języka naturalnego typu open source (NLP) jako eksperyment w usłudze Machine Learning Studio.
7. Łącznik PostgreSQL dla usługi Power BI umożliwia eksplorowanie szczegółowych informacji z możliwością interpretacji przez człowieka w usłudze Power BI lub niestandardowej aplikacji internetowej.

Składniki

• aplikacja systemu Azure Service zapewnia w pełni zarządzaną platformę umożliwiającą szybkie kompilowanie, wdrażanie i skalowanie aplikacji internetowych i interfejsów API.
• Funkcje to bezserwerowa platforma obliczeniowa oparta na zdarzeniach. Aby uzyskać informacje na temat używania działania do uruchamiania funkcji w ramach potoku usługi Data Factory, zobacz Działanie funkcji platformy Azure w usłudze Azure Data Factory.
• Event Hubs to w pełni zarządzana platforma przesyłania strumieniowego danych big data.
• Usługi Cognitive Services udostępniają zestaw usług sztucznej inteligencji i interfejsów API, których można użyć do tworzenia analizy poznawczej w aplikacjach.
• Azure Database for PostgreSQL to w pełni zarządzana usługa relacyjnej bazy danych. Zapewnia wysoką dostępność, elastyczne skalowanie, stosowanie poprawek i inne możliwości zarządzania dla bazy danych PostgreSQL.
• Azure Machine Learning to usługa w chmurze, której można używać do trenowania, wdrażania i automatyzowania modeli uczenia maszynowego. Program Studio obsługuje podejścia typu code-first i no-code.
• Power BI to kolekcja usług i aplikacji oprogramowania, które wyświetlają informacje analityczne i ułatwiają uzyskiwanie szczegółowych informacji z danych.

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.

Aby przechowywać dane i wyniki, rozwiązanie korzysta z usługi Azure Database for PostgreSQL. Baza danych PostgreSQL obsługuje dane bez struktury, zapytania równoległe i partycjonowanie deklaratywne. Ta obsługa sprawia, że usługa Azure Database for PostgreSQL jest skutecznym wyborem w przypadku zadań sztucznej inteligencji intensywnie korzystających ze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

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

Usługa Azure Database for PostgreSQL to rozwiązanie oparte na chmurze. W związku z tym to rozwiązanie nie jest zalecane w przypadku aplikacji mobilnych. Bardziej nadaje się do analizy podrzędnej w następujących branżach i innych:

• Transport: przewidywanie konserwacji
• Finanse: Ocena ryzyka i wykrywanie oszustw
• Handel elektroniczny: aparaty prognozowania zmian i rekomendacji klientów
• Telekomunikacja: Optymalizacja wydajności
• Narzędzia: zapobieganie awarii

Kwestie wymagające rozważenia

Te zagadnienia implementują filary struktury Azure Well-Architected Framework, która jest zestawem wytycznych, które mogą służyć do poprawy jakości obciążenia. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Microsoft Azure Well-Architected Framework.

• 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.

• W usłudze Azure Database for PostgreSQL wolumin przychodzący i szybkość określają wybór trybu usługi i wdrożenia. Dostępne są dwie usługi:

  • Azure Database for PostgreSQL
  • Usługa Azure Cosmos DB for PostgreSQL, która była wcześniej znana jako tryb Hiperskala (Citus)

  Jeśli przejmiesz duże obciążenia opinii i recenzji klientów, użyj usługi Azure Cosmos DB for PostgreSQL. W usłudze Azure Database for PostgreSQL dostępne są dwa tryby: pojedynczy serwer i serwer elastyczny. Aby dowiedzieć się, kiedy używać każdego trybu wdrażania, zobacz Co to jest usługa Azure Database for PostgreSQL?.

• 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.

Zabezpieczenia

Zabezpieczenia zapewniają ochronę przed celowymi atakami i nadużyciami cennych danych i systemów. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru zabezpieczeń.

Wszystkie dane w usłudze Azure Database for PostgreSQL są automatycznie szyfrowane i tworzone kopie zapasowe. Można skonfigurować Microsoft Defender dla Chmury w celu dalszego ograniczania zagrożeń. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Włączanie relacyjnych baz danych usługi Microsoft Defender dla relacyjnych baz danych typu open source i reagowanie na alerty.

DevOps

Możesz skonfigurować funkcję GitHub Actions w celu nawiązania połączenia z bazą danych usługi Azure Database for PostgreSQL przy użyciu jej parametry połączenia i skonfigurowania przepływu pracy. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Szybki start: nawiązywanie połączenia z usługą Azure PostgreSQL przy użyciu funkcji GitHub Actions.

Możesz również zautomatyzować cykl życia uczenia maszynowego przy użyciu usługi Azure Pipelines. Aby uzyskać informacje na temat implementowania przepływu pracy metodyki MLOps i tworzenia potoku ciągłej integracji/ciągłego wdrażania dla projektu, zobacz repozytorium GitHub MLOps z usługą Azure ML ML.

Optymalizacja kosztów

Optymalizacja kosztów dotyczy sposobów zmniejszenia niepotrzebnych wydatków i poprawy wydajności operacyjnej. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru optymalizacji kosztów.

Język sztucznej inteligencji platformy Azure oferuje różne warstwy cenowe. Liczba przetwarzanych rekordów tekstowych wpływa na koszt. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Cognitive Service for Language pricing (Usługa Cognitive Service for Language — cennik).

Następne kroki

• Omówienie usługi Azure Functions
• Działanie funkcji platformy Azure w usłudze Azure Data Factory
• Azure Event Hubs — platforma przesyłania strumieniowego danych big data i usługa pozyskiwania zdarzeń
• Co to są usługi Azure Cognitive Services?
• Co to jest usługa Azure Cognitive Service for Language?
• Jak używać funkcji usługi językowej asynchronicznie
• Konsola testowania interfejsu API języka w usługach Azure Cognitive Services
• Łączenie bazy danych PostgreSQL z usługą Power BI za pomocą zapytania bezpośredniego
• Tworzenie klastra usługi Azure Cosmos DB for PostgreSQL w witrynie Azure Portal
• Samouczek: korzystanie z modeli usługi Azure Machine Learning w usłudze Power BI
• Wyodrębnianie szczegółowych informacji z tekstu za pomocą usługi językowej
• Certyfikat firmy Microsoft: Azure inżynierowie AI Associate

Powiązane zasoby

• Inteligentne aplikacje korzystające z usługi Azure Database for MySQL