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使用 Azure Database for MySQL 的智能应用

Azure 应用服务
Azure AI 服务
Azure Database for MySQL
Azure 机器学习
Power BI

解决方案构想

本文介绍了一种解决方案构想。 云架构师可以通过本指南来帮助可视化此体系结构的典型实现的主要组件。 以本文为起点，设计一个符合工作负荷特定要求的架构合理的解决方案。

本文介绍使用人工智能 (AI) 自动执行数据分析和可视化的解决方案。 解决方案中的核心组件包括 Azure Functions、Azure AI 服务和 Azure Database for MySQL。

体系结构

显示使用 Azure Database for MySQL 的智能应用程序的数据流的体系结构图。

下载此体系结构的 Visio 文件。

数据流

  1. Azure 函数活动允许在Azure 数据工厂管道中触发 Azure Functions 应用。 创建链接服务连接，并将链接服务与活动一起使用，以指定要执行的 Azure 函数。
  2. 数据来自各种源，例如 Azure 存储或用于大容量数据的 Azure 事件中心。 管道收到新数据时，会触发 Azure Functions 应用。
  3. Azure Functions 应用调用 Azure AI 服务 API 来分析数据。
  4. Azure AI 服务 API 将 JSON 格式的分析结果返回到 Azure Functions 应用。
  5. Azure Functions 应用在 Azure Database for MySQL 中存储 Azure AI 服务 API 中的数据和结果。
  6. Azure 机器学习使用自定义机器学习算法来进一步深入了解数据。
  7. Power BI 的 MySQL 数据库连接器为 Power BI 或自定义 Web 应用程序中的数据可视化和分析提供了选项。

组件

备选方法

方案详细信息

自动化管道使用以下服务来分析数据：

  • Azure AI 服务使用 AI 进行问答、情绪分析和文本翻译。
  • Azure 机器学习提供用于预测分析的机器学习工具。

该解决方案可自动交付数据分析。 连接器将 Azure Database for MySQL 与可视化工具（如 Power BI）链接在一起。

该体系结构使用 Azure Functions 应用从多个数据源引入数据。 它是一种无服务器解决方案，具有以下优势：

  • 基础结构维护：Azure Functions 是一项托管服务，使开发人员能够专注于为企业提供价值的创新工作。
  • 可伸缩性：Azure Functions 按需提供计算资源，因此函数实例可根据需要进行缩放。 当请求减少时，资源和应用程序实例都会自动减少。

可能的用例

此解决方案非常适合对各种源的数据运行预测分析的组织。 示例包括以下行业的组织：

  • Finance
  • 教育
  • 电信

注意事项

  • 对于大多数功能，Azure AI 语言 API 的单个文档的最大大小为 5120 个字符。 对于所有功能，最大请求大小为 1 MB。 有关数据和速率限制的详细信息，请参阅适用于语言的 Azure 认知服务的服务限制。

  • 此解决方案的早期版本使用 Azure AI 服务文本分析 API。 Azure AI 语言现在统一了 Azure AI 服务中的三个单个语言服务：文本分析、QnA Maker 和 语言理解 （LUIS）。 可以轻松地从 文本分析 API 迁移到 Azure AI 语言 API。 有关说明，请参阅迁移到最新版本的适用于语言的 Azure 认知服务。

作者

本文由 Microsoft 维护， 最初由以下参与者撰写。

主要作者：

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