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O que é Real-Time Intelligence?

Real-Time Intelligence é um serviço poderoso que capacita todos na sua organização a extrair insights e visualizar seus dados em movimento. Oferece uma solução de ponta a ponta para cenários em que precisa de responder a eventos à medida que acontecem, processar dados em fluxo contínuo ou analisar registos. Seja lidando com gigabytes ou petabytes, todos os dados organizacionais em movimento convergem no Real-Time Hub. Ele conecta perfeitamente dados baseados no tempo de várias fontes usando conectores sem código, permitindo insights visuais imediatos, análise geoespacial e reações baseadas em gatilhos que fazem parte de um catálogo de dados em toda a organização.

Assim que liga de forma fluida qualquer fluxo de dados, toda a solução baseada na cloud torna-se acessível. O Real-Time Intelligence lida com a ingestão, transformação, armazenamento, modelagem, análise, visualização, rastreamento, IA e ações em tempo real de dados. Os seus dados permanecem protegidos, regulados e integrados em toda a organização, alinhando-se perfeitamente com todas as ofertas da Fabric. A Inteligência em Tempo Real transforma seus dados em um recurso dinâmico e acionável que gera valor em toda a organização.

A Inteligência em Tempo Real pode ajudar-me?

Real-Time Intelligence pode ser usado para análise de dados, insights visuais imediatos, centralização de dados em movimento para uma organização, ações sobre dados, consultas eficientes, transformação, modelagem e armazenamento de grandes volumes de dados estruturados ou não estruturados. Se você precisa avaliar dados de sistemas IoT, logs do sistema, texto livre, dados semiestruturados ou contribuir com dados para consumo por outras pessoas em sua organização, o Real-Time Intelligence fornece uma solução versátil.

Apesar de se chamar "tempo real", os seus dados não têm de fluir a altas velocidades e volumes. Inteligência em Tempo Real oferece soluções que reagem aos acontecimentos à medida que acontecem, em vez de soluções que funcionam segundo um calendário. Os componentes de Inteligência em Tempo Real são construídos sobre os serviços nucleares e de confiança da Microsoft, e juntos estendem as capacidades globais do Fabric para fornecer soluções que respondem instantaneamente a alterações de dados.

Os aplicativos de inteligência em tempo real abrangem uma ampla variedade de cenários de negócios, como automotivo, manufatura, IoT, deteção de fraudes, gerenciamento de operações de negócios e deteção de anomalias. Também pode usar Real-Time Intelligence para IA e cenários de aplicação agente, como monitorização de segurança de conteúdos em tempo real e telemetria de agentes para aplicações generativas, onde sinais de segurança e eventos de conversa são transmitidos e analisados para ação imediata.

Como faço para usar o Real-Time Intelligence?

A Inteligência em Tempo Real no Microsoft Fabric oferece capacidades que, em conjunto, viabilizam a criação de soluções de Inteligência em Tempo Real para apoiar processos empresariais e de engenharia.

Diagrama da arquitetura da Inteligência em Tempo Real em Microsoft Fabric.

  • O hub em tempo real serve como um catálogo centralizado dentro da sua organização. Facilita encontrar, adicionar, explorar e partilhar dados em streaming. Ao ligar-se a várias fontes de dados diferentes, pode obter insights em toda a sua organização. É importante ressaltar que esse hub garante que os dados não estejam apenas disponíveis, mas também acessíveis a todos, promovendo a tomada rápida de decisões e ações informadas. O compartilhamento de dados de streaming de diversas fontes libera o potencial de criar inteligência de negócios abrangente em toda a sua organização.

  • Depois de selecionar um fluxo de sua organização ou conectado a fontes externas ou internas, você pode usar as ferramentas de consumo de dados em Inteligência em Tempo Real para explorar seus dados. Estas ferramentas permitem-lhe explorar visualmente os seus dados e aprofundar detalhes específicos. Você pode acessar dados que são novos para você e entender facilmente a estrutura de dados, padrões, anomalias, quantidades de previsão e taxas de dados. Assim, você pode agir ou tomar decisões inteligentes com base nos dados. Dashboards em tempo real vêm equipados com interações prontas a usar que simplificam o processo de compreensão dos dados, tornando-os acessíveis a qualquer pessoa que queira tomar decisões com base em dados em movimento, utilizando ferramentas visuais, linguagem natural e Copilot.

  • Estes insights podem ser transformados em ações com o Fabric Activator, à medida que configuras alertas de várias partes do Fabric para reagir a padrões ou condições de dados em tempo real.

Como interajo com os componentes da Inteligência em Tempo Real?

Descubra dados de streaming

O hub em tempo real é usado para descobrir e gerenciar seus dados de streaming. Real-Time hub events é um catálogo de dados em movimento e contém:

  • Fluxos de dados: Todos os fluxos de dados que estão a correr ativamente em Fabric, aos quais tem acesso.

  • Fontes Microsoft: Descobre facilmente as fontes de fluxo contínuo que tens e configura rapidamente a integração dessas fontes no Fabric. As fontes Change Data Capture (CDC) acompanham e transmitem alterações feitas às suas bases de dados em tempo real, por exemplo: Azure Event Hubs, Azure IoT Hub, Azure SQL DB CDC, Azure Cosmos DB CDC, PostgreSQL DB CDC.

  • Fabric eventos: Capacidades orientadas a eventos suportam notificações em tempo real e processamento de dados. Pode monitorizar e reagir a eventos, incluindo eventos de itens do Fabric Workspace e eventos do Azure Blob Storage. Esses eventos podem ser usados para acionar outras ações ou fluxos de trabalho, como invocar um pipeline ou enviar uma notificação por e-mail. Também pode enviar estes eventos para outros destinos através de eventstreams. Eventos Fabric e eventos do Azure Blob Storage também podem ativar regras do Ativador para iniciar tarefas Spark ou fluxos de dados, permitindo uma orquestração totalmente baseada em eventos, sem necessidade de agendamentos.

Estes dados são todos apresentados num formato facilmente consumível e estão disponíveis para todas as cargas de trabalho do Fabric.

Conectar-se a dados de streaming

Os Eventstreams permitem-lhe recolher, transformar e enviar grandes quantidades de dados em tempo real para diferentes destinos, tudo sem precisar de escrever código. Os fluxos de eventos suportam múltiplas fontes de dados e destinos de dados, incluindo uma vasta gama de conectores para fontes externas, por exemplo: clusters Apache Kafka, feeds de captura de dados de alterações de base de dados, fontes de streaming AWS (Kinesis), Google (GCP Pub/Sub), MQTT v3.1/v3.1.1 e o conector Real-Time Weather. A telemetria de aplicações e os sinais de segurança de conteúdos provenientes de serviços de IA ou LLM também podem ser ingeridos como fluxos (por exemplo, através de conectores Kafka ou Event Hubs) para permitir a governação e monitorização das interações com agentes. A criação de alertas e a gestão de regras estão integradas diretamente no Eventstreams, permitindo aos utilizadores definir alertas e ações a partir da experiência do Eventstreams sem mudar de contexto.

Processar fluxos de dados

Usando os recursos de processamento de eventos em Eventstreams, você pode fazer filtragem, limpeza de dados, transformação, agregações em janela e deteção de dupe, para colocar os dados na forma desejada. Você também pode usar os recursos de roteamento baseados em conteúdo para enviar dados para destinos diferentes com base em filtros. Outro recurso, fluxos de eventos derivados, permite construir novos fluxos como resultado de transformações e/ou agregações que podem ser compartilhadas com os consumidores no hub em tempo real.

Armazenar e analisar dados

As casas de eventos são o motor de análise ideal para processar dados em movimento. Eles são adaptados para eventos de streaming baseados no tempo com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Os seus dados são organizados automaticamente com base no momento em que chegaram, para que possa realizar consultas rápidas e detalhadas mesmo em grandes quantidades de dados. Os dados armazenados em casas de eventos podem ser disponibilizados no OneLake para consumo por outras experiências Fabric.

Os dados indexados e particionados armazenados em casas de eventos estão prontos para consultas ultrarrápidas usando várias opções de código, low-code ou no-code no Fabric. Os dados podem ser consultados no KQL nativo (Kusto Query Language) ou usando T-SQL no conjunto de consultas KQL. O copiloto Kusto, juntamente com a experiência de exploração de consultas sem código, simplifica o processo de análise de dados para usuários experientes do KQL e cientistas de dados cidadãos. KQL é uma linguagem simples, mas poderosa para consultar dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados. A linguagem é expressiva, fácil de ler e entender a intenção da consulta e otimizada para experiências de criação.

Para cenários de IA e aplicações agentes, consultas KQL de baixa latência sobre eventos de segurança e telemetria permitem dashboards quase em tempo real e deteção de anomalias nas conversas com agentes. A organização em séries temporais dos dados do eventohouse é bem adequada para correlacionar sinais de segurança de conteúdos com metadados de sessão, para que possa triar rapidamente os problemas e identificar tendências entre as suas cargas de trabalho de IA generativa.

Dados do modelo

O construtor de gémeos digitais (pré-visualização) é uma experiência de baixo código/sem código para modelar os seus dados como uma ontologia que representa digitalmente o seu ambiente físico. Modelar seus ativos e processos pode ajudar a otimizar as operações físicas usando dados, de uma forma acessível aos tomadores de decisão operacionais.

Com o construtor de gémeos digitais, pode mapear dados para a sua ontologia a partir de vários sistemas fonte, incluindo o Fabric OneLake, e definir relações semânticas a nível do sistema ou do site para contextualizar os seus dados. O Digital Twin Builder inclui visualizações e experiências de consulta pré-definidas para explorar os dados modelados, e utiliza a potência do Microsoft Fabric para analisar grandes conjuntos de dados, como séries temporais e registos de manutenção que podem recuar por dias, semanas ou meses.

Os dados da ferramenta de criação de gémeos digitais também podem ser conectados a dashboards do Power BI ou em tempo real, oferecendo visualizações adicionais e relatórios personalizados dos dados modelados. Também podem ser definidas regras em entidades de negócio da ontologia para iniciar alertas e ações automatizadas (pré-visualização), ligando entidades modeladas para ações subsequentes em tempo real.

Visualizar perceções de dados

Os insights de dados podem ser visualizados em conjuntos de consultas KQL, dashboards em tempo real, relatórios Power BI e mapas, numa questão de segundos desde a ingestão de dados até aos insights. As opções de visualização variam de sem código a experiências totalmente especializadas, dando valor ao explorador de insights iniciante e especializado para visualizar seus dados como gráficos e tabelas. Você pode usar pistas visuais para executar operações de filtragem e agregação nos resultados da consulta e usando uma lista rica de visualizações internas. Estes insights podem ser visualizados em Relatórios Power BI e nos Dashboards em tempo real, ambos com alertas baseados nas percepções dos dados.

O Map in Microsoft Fabric é uma ferramenta dinâmica de visualização geoespacial que o capacita a analisar dados espaciais estáticos e em tempo real para obter uma inteligência mais profunda. Ele suporta várias camadas de dados personalizáveis, como bolhas, mapas de calor, polígonos e extrusões 3D, permitindo que você descubra padrões espaciais e tendências que os gráficos tradicionais muitas vezes perdem. Ao integrar-se com Lakehouses e Eventhouses e permitir consultas KQL com intervalos de atualização, o Map facilita a análise de dados em tempo real, ajudando as equipes a monitorar mudanças em tempo real, detetar anomalias e tomar decisões oportunas. Com estilos de mapa integrados e suporte para formatos como GeoJSON e PMTiles, é um recurso poderoso para consciência operacional e inteligência espacial. Para obter mais informações, consulte Criar um mapa.

Ações de desencadeamento

Os alertas monitorizam a alteração de dados e tomam automaticamente medidas quando são detetados padrões ou condições. Os dados podem estar a fluir no hub em tempo real, ou ser observados através de uma consulta Kusto ou de um relatório Power BI. Quando certas condições ou lógica são cumpridas, é então tomada uma ação, como alertar os utilizadores, executar itens de trabalho Fabric como pipeline, trabalho Spark ou Dataflow, executar User Data Functions ou iniciar fluxos de trabalho do Power Automate. A lógica pode ser um limite simplesmente definido, um padrão como eventos acontecendo repetidamente durante um período de tempo ou os resultados de uma lógica complexa definida por uma consulta KQL. Para aplicações de IA generativa, pode configurar fluxos de trabalho de remediação da segurança de conteúdos usando alertas gerados por condições KQL (por exemplo, um limiar de toxicidade ultrapassado ou violações repetidas de políticas) para notificar os proprietários da aplicação, encaminhar eventos para fluxos de quarentena ou desencadear pipelines e fluxos de trabalho do Power Automate para limitação ou blocklisting. O Activator transforma suas informações orientadas a eventos em vantagens comerciais acionáveis. O Activator também se integra com o Power BI service para notificar os utilizadores quando ocorrem condições especificadas em relatórios publicados, como quando uma nova linha aparece numa tabela visual.

Integração com outras experiências Fabric

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