介绍
大多数新式数据分析解决方案都支持两种常见的数据分析模式：
- 批处理数据分析，是指将数据以批处理操作形式定期加载到分析数据存储中；启用对来自过去事件的数据的历史分析。
- 实时数据分析，是指随着事件在数据流中的发生，实时（或接近实时）地引入事件的数据，可以对这些数据进行分析、可视化并用于触发自动化响应。
批处理数据分析通常可以很好地理解，并且经常使用数据仓库或湖屋体系结构来实现。 实时分析可能被视为更专业，但越来越多地以 lambda 体系结构的形式被合并到大规模数据分析解决方案中，该体系结构结合了定期加载批处理数据以用于历史分析，以及引入数据流以进行实时分析。
Microsoft Fabric 提供用于批处理分析和实时分析的功能。 在本模块中，我们将重点介绍 Microsoft Fabric 的“实时智能”功能，探索如何构建实时数据分析解决方案，使用最少的编码即可扩展处理来自各种不同源的大量数据。
本模块中阐述的主题包括：
- 了解与实时数据分析相关的核心概念。
- 了解 Microsoft Fabric 的实时智能功能。
- 在 Microsoft Fabric 中探索实时智能的核心组件。
- 使用事件流引入实时数据。
- 在 Microsoft Fabric 中使用 Eventhouse 和 KQL 数据库进行实时数据分析。
- 在实时仪表板中可视化数据。
- 在 Microsoft Fabric 中使用激活器定义触发自动操作的警报。
在本模块结束时，你将能够了解 Microsoft Fabric 的实时智能功能。 你还将通过实践练习获得实操经验。