Microsoft Fabric の Real-Time Intelligence

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組織が大量のイベントドリブン データを生成するにつれて、移動中のデータを処理、分析、および操作する能力が、競争上の優位性を得るために不可欠になります。 Real-Time インテリジェンスは、ストリーミング データを最小限の待機時間で操作するための包括的な機能を提供します。

Real-Time Intelligence のユース ケースを調べる

スケジュールされた間隔でデータを処理するバッチ システムとは異なり、Real-Time インテリジェンスはイベントの発生に応じて応答し、ほぼリアルタイムの分析情報を提供するのに役立ちます。

一般的なイベント データの種類と、Real-Time インテリジェンスがダウンストリーム アクションとビジネスの応答性をサポートする方法の例を次に示します。

  • 配送追跡: 車両の場所を監視して、パッケージが遅延したときに顧客にアラートを送信する
  • 機器の監視:高価な故障を防ぐために機械の温度を追跡する
  • 不正行為の検出: 購入パターンを分析して疑わしいトランザクションをすぐにブロックする
  • Web サイトのパフォーマンス: ページの読み込み時間を監視してユーザー エクスペリエンスを向上させる
  • システム正常性: アプリケーション エラーを追跡してサービスの信頼性を維持する

Real-Time インテリジェンス コンポーネント

Microsoft Fabric の Real-Time インテリジェンスは、キャプチャから自動応答までのストリーミング データを処理するために連携するコンポーネントの統合セットです。

Fabric Real-Time Intelligence 機能の図。

この図は、Real-Time インテリジェンス コンポーネントがエンドツーエンドの処理にどのように連携するかを示しています。 各コンポーネントは、リアルタイム分析プロセスの特定のステージを処理します。

Eventstreams を使用して移動中のデータを取り込んで処理する

データの取り込みと処理は、Eventstreams を通じて発生する可能性があります。 Eventstreams は、さまざまなソースからストリーミング データをキャプチャし、データがシステムを流れる際にリアルタイム変換を適用します。 Eventstreams では、データをフィルター処理、強化、変換し、さまざまな宛先にルーティングできます。

Eventhouse にリアルタイム データを格納する

Real-Time Intelligence は 、Eventhouses の KQL (Kusto クエリ言語) データベースにデータを格納します。 これらのデータベースは、時系列データとストリーミング データの高速インジェスト用に設計されています。 ストレージは OneLake と統合され、他の Fabric ツールでデータを使用できるようになります。

KQL クエリセットを使用してデータを分析する

KQL Queryset には、KQL データベースに対するクエリを実行および管理するためのワークスペースが用意されています。 KQL クエリセットを使用すると、将来使用するためにクエリを保存したり、複数のクエリ タブを整理したり、他のユーザーとクエリを共有して共同作業を行うことができます。 KQL クエリセットでは T-SQL クエリもサポートされているため、使い慣れた SQL 構文を KQL と共に使用してデータ分析を行うことができます。

Real-Time ダッシュボードを使用して分析情報を視覚化する

Real-Time ダッシュボードは KQL データベースに直接接続し、新しいデータが到着すると自動的に更新されます。 これらのダッシュボードを使用すると、データを対話形式で探索し、現在の状態と履歴の傾向の両方を監視できます。

Activator を使用してデータを操作する

自動アクションは、ユーザー定義のルールとしきい値に対してストリーミング データを継続的に監視する Activator を使用して構成できます。 条件が満たされると、Activator は通知を送信し、Power Automate でワークフローをトリガーし、Fabric データ パイプラインまたはノートブックを実行し、リアルタイムの条件に応答するイベント ドリブンの自動化を作成できます。

Real-Time ハブを使用してストリーミング データを検出する

Fabric Real-Time ハブ は、アクセス権を持つすべての動的データを検出して管理できる中心的な場所です。 これにより、Azure と外部ソースからストリーミング データを取り込み、Azure と Fabric のイベントをサブスクライブできます。

Real-Time ハブは、組織全体でほぼリアルタイムで何が起こっているかを確認できるストリーミング データ カタログと考えてください。 さまざまなソースから Microsoft Fabric にデータを取り込む際に使用できるコネクタがあります。 たとえば、Azure Event Hubs を介して IoT センサー ストリームに接続したり、Azure Blob Storage イベントをサブスクライブしたり、Change Data Capture (CDC) を使用してデータベースの変更をストリーミングしたり、Fabric ワークスペース イベントを監視したりできます。

データ ソースまたはイベント ソースへの接続を構成すると、これらの項目は、ダッシュボードの構築やアラートの設定から、自動化されたワークフローのトリガー、データの傾向の分析まで、イベントドリブンの意思決定とさまざまなリアルタイム分析ソリューションの基盤となります。

Microsoft Fabric Real-Time ハブのスクリーンショット。

リアルタイム ハブにアクセスするには、ファブリックのメイン メニュー バーで [リアルタイム ] アイコンを選択します。

リアルタイム ハブは、データインモーションをいくつかの主要なカテゴリに整理します。

  • データ ソース: Microsoft ソース、データベース変更データ キャプチャ フィード、他のクラウド プロバイダーからの外部ソースなど、使用可能なストリーミング データ ソースを参照して接続する
  • Azure ソース: Azure IoT Hub、Azure Service Bus、Azure Data Explorer DB などの Azure ストリーミング データ ソースを検出して構成する
  • ファブリック イベント: ジョブの状態の変更、OneLake 内のファイルまたはフォルダーに対するアクションによって生成されたイベント、Fabric ワークスペース項目の変更など、アクセスできる Fabric のシステム生成イベントをサブスクライブする
  • Azure イベント: Azure Blob Storage 内のファイルやフォルダーに対するアクションなどの自動応答をトリガーするために使用できる Azure サービスからのシステム イベントをサブスクライブする

Real-Time ハブでは、イベントハウス内の eventstreams または KQL データベースに直接移動して、より詳細な分析とクエリを行うことで、ストリーミング データをプレビューおよび探索できます。 特定のパターンが検出されたときに通知、ワークフロー、データ処理などのアクションをトリガーする アクティベーター ルールを使用して、自動応答を作成することもできます。