Qual é a diferença entre o Real-Time Intelligence e as soluções comparáveis do Azure?

À medida que as organizações progridem em sua jornada de transformação digital, elas encontram um número crescente de fontes de dados. Essas fontes geram pontos de dados, eventos e sinais intrincados e sensíveis ao tempo. Esses dados podem ter origem em várias fontes, como (a) dados de sensores de ativos físicos como plantas, veículos, torres, dispositivos IoT Edge, (b) fluxos de captura de dados de alteração (CDC) de bancos de dados que alimentam aplicativos móveis e da Web voltados para o cliente e (c) logs de infraestrutura e aplicativos locais e em nuvem, entre outros. Esses fluxos de dados são cruciais para que as organizações fechem o ciclo de feedback digital, obtenham uma compreensão mais profunda dos padrões de uso dos clientes de seus ativos físicos e digitais e aprimorem continuamente o valor que fornecem para manter a competitividade do mercado.

A obtenção desse valor requer a construção de arquiteturas de streaming de dados em tempo real que usem serviços de dados locais e baseados em nuvem para captura de dados, transporte, transformações operacionais e transformações analíticas. Essas arquiteturas geralmente são criadas usando uma combinação de produtos, como Hubs de Eventos do Azure, Grade de Eventos do Azure, Apache Kafka, Amazon Kinesis, IBM Message Queues e Google Pub/Sub. À medida que os dados chegam à nuvem, eles passam por vários estágios de processamento e transformação, muitas vezes chamados de caminhos quentes, quentes e frios, antes de chegar a armazenamentos de dados como o Azure Data Explorer, o Azure Synapse Analytics e o Azure Data Lake Store Gen 2. Uma vez processados, esses dados estão prontos para análises avançadas e aplicativos de IA e podem ser visualizados usando ferramentas como Power BI, Grafana, Aplicativos Web ou Móveis e pontos de extremidade de API.

A introdução do Real-Time Intelligence no Fabric oferece às organizações várias abordagens e arquiteturas de implementação para seus casos de uso que exigem análises avançadas de dados de streaming. O Microsoft Azure equipa desenvolvedores profissionais com recursos robustos para projetar e implementar arquiteturas que exigem integração profunda com outros serviços do Azure, automação de ponta a ponta e implantação de toda a solução como um pacote unificado. A Inteligência em Tempo Real no Microsoft Fabric permite que desenvolvedores cidadãos e usuários corporativos descubram fluxos de dados em suas organizações e criem suas soluções analíticas e aplicativos. Com a integração perfeita com os Hubs de Eventos do Azure, a Grade de Eventos do Azure e o Azure Data Explorer, o Real-Time Intelligence facilita a extensão de arquiteturas baseadas no Azure para o Microsoft Fabric e a criação de novas soluções usando fontes de dados novas ou existentes. O diagrama a seguir ilustra a arquitetura de solução baseada em PaaS (Plataforma Azure como serviço) e a arquitetura de solução de Inteligência em Tempo Real para casos de uso de análise de telemetria em organizações típicas de manufatura/automotiva.

Para obter mais informações sobre inteligência em tempo real, consulte O que é inteligência em tempo real na malha?.

Historicamente, as organizações alocavam orçamentos, força de trabalho e recursos substanciais para desenvolver, integrar, implantar, sustentar e gerenciar vários produtos desconectados baseados em nuvem ou locais e soluções isoladas. Isso levou a arquiteturas complexas e complexas que são difíceis de operar e manter. Assim, as organizações hesitaram em prosseguir tais investimentos devido à complexidade, ou consideraram os custos demasiado proibitivos para justificar um retorno satisfatório do investimento. No entanto, a demanda por insights de operações de negócios em tempo real, impulsionada por dados imediatos e de alta granularidade, tem sido consistente entre os usuários finais.

A Inteligência em Tempo Real revoluciona esse cenário ao aproveitar todo o potencial dos recursos em tempo real no Fabric, permitindo que você obtenha informações valiosas e acionáveis de seus dados primários e de terceiros instantaneamente. Com a Inteligência em Tempo Real, você se beneficia de:

• Uma oferta abrangente de SaaS: uma solução abrangente que facilita a descoberta de insights de seus dados sensíveis ao tempo, permitindo que você ingera, processe, consulte, visualize e aja sobre eles em tempo real.
• Um hub centralizado para seus dados dinâmicos: um conjunto de dados unificado para todos os seus dados de eventos em movimento, simplificando a ingestão, o armazenamento e a curadoria de dados refinados de toda a sua organização por meio do Real-Time Hub.
• Desenvolvimento rápido de soluções: capacite membros da equipe de experiência variada para extrair mais valor dos dados e criar rapidamente soluções sobre eles para um maior crescimento dos negócios.
• Insights alimentados por IA em tempo real: dimensione o monitoramento manual e inicie ações sem esforço com recursos automatizados prontos para uso que descobrem padrões ocultos e usam totalmente o ecossistema da Microsoft para impulsionar seus negócios.

Este artigo descreve as principais considerações para determinar a arquitetura de implementação mais adequada adaptada aos seus casos de uso de streaming:

Global

Funcionalidade	Solução baseada em PaaS do Azure	Solução de inteligência em tempo real
Integração de serviços	Depende da compatibilidade de integração entre os serviços no âmbito da arquitetura.	Integração com um clique em cada etapa da ingestão de dados, processo, análise, visualização e ação.
Experiência de desenvolvimento profissional e cidadão	Mais adequado para desenvolvedores profissionais.	Desenvolvedores profissionais, desenvolvedores cidadãos e usuários corporativos podem coexistir.
Low-code/No-code	Disponível apenas para transformação no Azure Stream Analytics e para criar alertas usando Logics Apps ou Power Automate. Desenvolvimento profissional necessário para implementação de ponta a ponta.	A implementação de ponta a ponta, desde a ingestão até a análise, a transformação, a visualização e a ação, pode ser realizada.
Modelo de Consumo	Modelo de estimativa, consumo e faturamento dependente do serviço.	Capacidade uniforme da unidade de tecido e modelo de faturamento.

Ingerir e processar

Funcionalidade	Solução baseada em PaaS do Azure	Solução de inteligência em tempo real
Conectores multicloud	O Azure Stream Analytics liga-se ao Confluent Kafka. Nenhum conector para ler dados do Amazon Kinesis ou do Google Pub/Sub.	Integração nativa para Confluent Kafka, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub.
Suporte para fluxos CDC	Requer a implantação de outros serviços, como o Debezium.	Integração nativa para Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL DB e Azure SQL.
Suporte para protocolos	Hubs de Eventos do Azure, AMQP, Kafka e MQTT.	Hubs de Eventos do Azure, AMQP, Kafka.

Analisar e transformar

Funcionalidade	Solução baseada em PaaS do Azure	Solução de inteligência em tempo real
Definição de perfis de dados	Não disponível	A visualização de perfil de dados de suas tabelas em tempo real fornece histogramas prontos para uso e intervalos min-max para cada coluna.
Exploração visual de dados	Não disponível	Recursos de arrastar e soltar para analisar visualmente seus dados em tempo real.
Experiência de copiloto	O cluster do Azure Data Explorer pode ser adicionado como uma fonte no Fabric KQL Queryset para usar os recursos do Copilot.	Disponível nativamente
Modelos de ML integrados	Modelos de deteção e previsão de anomalias disponíveis. Desenvolvimento profissional necessário para implantar modelos de deteção e previsão de anomalias.	Modelos de deteção e previsão de anomalias disponíveis. Os usuários corporativos também podem aplicar modelos de deteção de anomalias nos dados de streaming recebidos.
Visualização (Microsoft)	Power BI, painéis do Azure Data Explorer	Integração nativa com um clique com o Power BI e o Painel em Tempo Real
Visualização (Terceiros)	Grafana, Kibana, Matlab.	Grafana, Kibana, Matlab também podem ser integrados com o Eventhouse.

Ato

Funcionalidade	Solução baseada em PaaS do Azure	Solução de inteligência em tempo real
Impulsionando ações de negócios a partir de insights	Requer Aplicativos Lógicos do Azure ou Power Automate ou Azure Functions, alertas do Azure Monitor.	Disponível nativamente na malha usando itens do Ativador de malha com integração pronta para uso com modelos semânticos do Power BI, fluxo de eventos e consultas KQL.
Eventos reativos do sistema	Não disponível	Eventos integrados publicados através do hub em tempo real; Use itens do Ativador para automatizar processos de dados, como pipelines e notebooks.
Modelos semânticos em tempo real	Solução não disponível ou code-first usando Aplicativos Lógicos ou Azure Functions	Não disponível
IA integrada	Não disponível	Não disponível
Destinos de notificação	Depende do portfólio de conectores do serviço.	Conectores Microsoft Teams, Microsoft Outlook e Power Automatic.

Catálogo

Funcionalidade	Solução baseada em PaaS do Azure	Solução de inteligência em tempo real
Catálogo unificado de fluxos de dados	Não disponível	Hub em tempo real: 1. Fluxos de dados criados pelos utilizadores 2. Fluxos existentes de fontes da Microsoft 3. Fluxos de eventos do sistema de malha
Descoberta de fluxos de dados da Microsoft	Não disponível	O hub de inteligência em tempo real descobre fluxos de dados em seu locatário do Azure.
Capturar e agir em eventos do Armazenamento do Azure	Requer a implantação da Grade de Eventos do Azure para agir em eventos que ocorrem no Armazenamento do Azure.	Gatilhos baseados em eventos do Armazenamento de Blobs do Azure disponíveis.
Capture e aja em eventos do Fabric	Não aplicável	Disponível nativamente em tecido

Conteúdos relacionados

• Introdução à Inteligência em Tempo Real