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Aplicativos inteligentes usando o Banco de Dados do Azure para MySQL

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Power BI

Ideias de soluções

Este artigo descreve uma ideia de solução. Seu arquiteto de nuvem pode usar essa orientação para ajudar a visualizar os principais componentes para uma implementação típica dessa arquitetura. Use este artigo como ponto de partida para projetar uma solução bem arquitetada que se alinhe aos requisitos específicos de sua carga de trabalho.

Este artigo apresenta uma solução para automatizar a análise e visualização de dados usando inteligência artificial (IA). Os principais componentes da solução são Azure Functions, serviços de IA do Azure e Banco de Dados do Azure para MySQL.

Arquitetura

Diagrama de arquitetura que mostra o fluxo de dados de um aplicativo inteligente usando o Banco de Dados do Azure para MySQL.

Baixe um Arquivo Visio dessa arquitetura.

Fluxo de dados

  1. Uma atividade de função do Azure permite que você dispare um aplicativo do Azure Functions no pipeline do Azure Data Factory. Você cria uma conexão de serviço vinculada e usa o serviço vinculado com uma atividade para especificar a função do Azure que deseja executar.
  2. Os dados vêm de várias fontes, como o Armazenamento do Azure ou os Hubs de Eventos do Azure para dados de alto volume. Quando o pipeline recebe novos dados, ele aciona o Aplicativo Azure Functions.
  3. O aplicativo Azure Functions chama a API de serviços de IA do Azure para analisar os dados.
  4. A API de serviços de IA do Azure retorna os resultados da análise no formato JSON para o aplicativo Azure Functions.
  5. O aplicativo Azure Functions armazena os dados e os resultados da API de serviços de IA do Azure no Banco de Dados do Azure para MySQL.
  6. O Aprendizado de Máquina do Azure usa algoritmos de aprendizado de máquina personalizados para fornecer mais informações sobre os dados.
  7. O conector de banco de dados MySQL para Power BI fornece opções para visualização e análise de dados no Power BI ou em um aplicativo Web personalizado.

Componentes

Alternativas

Detalhes do cenário

O pipeline automatizado usa os seguintes serviços para analisar os dados:

  • Os serviços de IA do Azure usam IA para responder a perguntas, análise de sentimentos e tradução de texto.
  • O Azure Machine Learning fornece ferramentas de aprendizado de máquina para análise preditiva.

A solução automatiza a entrega da análise de dados. Um conector vincula o Banco de Dados do Azure para MySQL a ferramentas de visualização como o Power BI.

A arquitetura usa um Aplicativo do Azure Functions para ingerir dados de várias fontes de dados. É uma solução sem servidor que oferece os seguintes benefícios:

  • Manutenção de infraestrutura: o Azure Functions é um serviço gerenciado que permite que os desenvolvedores se concentrem em trabalhos inovadores que agreguem valor aos negócios.
  • Escalabilidade: o Azure Functions fornece recursos de computação sob demanda, para que as instâncias de função sejam dimensionadas conforme necessário. Conforme as solicitações caírem, recursos e instâncias de aplicativo cairão automaticamente.

Possíveis casos de uso

Essa solução é ideal para organizações que executam análises preditivas em dados de várias fontes. Exemplos incluem organizações nos seguintes setores:

  • Finance
  • Educação
  • Telecomunicações

Considerações

  • Para a maioria dos recursos, a API de Linguagem de IA do Azure tem um tamanho máximo de 5120 caracteres para um único documento. Para todos os recursos, o tamanho máximo da solicitação é de 1 MB. Para obter mais informações sobre dados e limites de taxa, consulte Limites de serviço para o Serviço Cognitivo do Azure para Idioma.

  • As versões anteriores dessa solução usavam a API de Análise de Texto dos serviços de IA do Azure. A Linguagem de IA do Azure agora unifica três serviços de linguagem individuais nos serviços de IA do Azure: Análise de Texto, QnA Maker e LUIS (Reconhecimento Vocal). Você pode migrar facilmente da API de Análise de Texto para a API de Linguagem de IA do Azure. Para obter instruções, consulte Migrar para a mais recente do Serviço Cognitivo do Azure para Linguagem.

Colaboradores

Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi escrito originalmente pelos colaboradores a seguir.

Autor principal:

  • Matt Cowen | Arquiteto de Soluções de Nuvem Sênior

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