Real-Time Intelligence 및 비교 가능한 Azure 솔루션은 조직이 시간에 민감한 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다. 이러한 원본은 시간이 중요하고 복잡한 데이터 요소, 이벤트 및 신호를 생성합니다. 데이터는 공장, 차량, 타워 및 IoT Edge 디바이스와 같은 물리적 자산의 센서 데이터에서 올 수 있습니다. 또한, 고객과 연결된 웹 및 모바일 애플리케이션을 지원하는 데이터베이스의 CDC(변경 데이터 캡처) 스트림과 온-프레미스 및 클라우드 인프라 및 애플리케이션의 로그를 포함합니다. 이러한 데이터 스트림은 조직이 디지털 피드백 루프를 닫고, 고객이 물리적 및 디지털 자산을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보고, 경쟁력을 유지하기 위해 제공하는 가치를 계속 개선하는 데 도움이 됩니다.
이 값을 얻기 위해 조직은 데이터 캡처, 전송 및 변환에 클라우드 및 온-프레미스 데이터 서비스를 모두 사용하는 실시간 데이터 스트리밍 아키텍처를 빌드합니다. 이러한 아키텍처는 종종 Azure Event Hubs, Azure Event Grid, Apache Kafka, Amazon Kinesis, IBM 메시지 큐 및 Google Pub/Sub와 같은 제품을 사용합니다. 데이터가 클라우드에 도착하면 Azure Data Explorer, Azure Synapse Analytics 및 Azure Data Lake Store Gen 2와 같은 데이터 저장소에 액세스하기 전에 처리 및 변환 단계(핫, 웜 및 콜드 경로)를 진행합니다. 처리 후 이 데이터는 분석 및 AI 앱에 대해 준비되며 Power BI, Grafana, 웹 또는 모바일 앱 및 API 엔드포인트와 같은 도구에 표시될 수 있습니다.
패브릭의 Real-Time 인텔리전스는 조직에서 스트리밍 데이터에 대한 고급 분석을 구현하는 다양한 방법을 제공합니다. Microsoft Azure를 사용하면 전문 개발자가 다른 Azure 서비스와의 긴밀한 통합, 엔드 투 엔드 자동화 및 통합 배포가 필요한 아키텍처를 디자인하고 빌드할 수 있습니다. Microsoft Fabric의 Real-Time 인텔리전스를 사용하면 비즈니스 사용자와 시민 개발자가 조직에서 데이터 스트림을 찾고 분석 솔루션을 빌드할 수 있습니다. Azure Event Hubs, Azure Event Grid 및 Azure Data Explorer와 통합된 Real-Time Intelligence는 Azure 기반 아키텍처를 Microsoft Fabric으로 확장하고 기존 또는 새 데이터 원본을 사용하여 새 솔루션을 만드는 데 도움이 됩니다. 다음 다이어그램에서는 제조 및 자동차 조직의 원격 분석용 Azure PaaS(Platform as a Service) 솔루션 아키텍처와 Real-Time Intelligence 솔루션 아키텍처를 모두 보여 줍니다.
패브릭의 Real-Time 인텔리전스란 무엇인가?에서 Real-Time 인텔리전스에 대해 자세히 알아보세요.
과거에 조직은 연결이 끊긴 클라우드 또는 온-프레미스 제품 및 격리된 솔루션을 개발, 통합, 배포 및 관리하기 위해 많은 예산, 시간 및 리소스를 소비했습니다. 이로 인해 운영 및 유지 관리가 어려운 복잡한 아키텍처가 진행되었습니다. 많은 조직에서는 이러한 복잡성이나 수익에 비해 비용이 너무 높아 보이기 때문에 투자를 주저합니다. 그럼에도 불구하고 사용자는 즉각적, 상세 데이터에서 실시간 비즈니스 인사이트를 지속적으로 원합니다.
Real-Time Intelligence는 패브릭에서 실시간 기능을 사용하여 이를 변경하므로 자사 및 타사 데이터에서 유용하고 실행 가능한 인사이트를 바로 얻을 수 있습니다. Real-Time Intelligence를 사용하면 다음을 얻을 수 있습니다.
- 포괄적인 SaaS 제품: 시간에 민감한 데이터에서 인사이트를 찾는 데 도움이 되는 솔루션으로, 실시간으로 수집, 처리, 쿼리, 시각화 및 작업을 수행할 수 있습니다.
- 동적 데이터에 대한 중앙 집중식 허브: 모든 이벤트 데이터의 통합된 위치로, Real-Time Hub를 통해 조직 전체에서 자세한 데이터를 더 쉽게 수집, 저장 및 큐레이팅할 수 있습니다.
- 신속한 솔루션 개발: 다양한 전문 지식을 갖춘 팀 구성원이 데이터에서 더 많은 가치를 얻고 비즈니스 성장을 위한 솔루션을 신속하게 빌드할 수 있도록 합니다.
- 실시간 AI를 통해 제공되는 인사이트: 숨겨진 패턴을 찾고 Microsoft 에코시스템을 사용하여 비즈니스를 발전시키는 즉시 사용 가능한 자동화된 기능으로 수동 모니터링을 확장하고 작업을 시작합니다.
이 문서에서는 스트리밍 사용 사례에 가장 적합한 구현 아키텍처를 선택하는 데 도움이 되는 주요 고려 사항을 간략하게 설명합니다.
전체
| 역량 | Azure PaaS 기반 솔루션 | 실시간 인텔리전스 솔루션 |
|---|---|---|
| 통합 서비스 | 아키텍처의 서비스 간 통합 호환성에 따라 달라집니다. | 각 단계에서 원클릭 통합: 수집, 처리, 분석, 시각화 및 작동. |
| 전문 개발자 및 시민 개발자 환경 | 전문 개발자에게 더 적합합니다. | 전문 개발자, 시민 개발자 및 비즈니스 사용자는 공존할 수 있습니다. |
| 로우코드/노코드 | Azure Stream Analytics에서 변환하고 Logic Apps 또는 Power Automate를 사용하여 경고를 만드는 데만 사용할 수 있습니다. Pro 개발은 엔드 투 엔드 구현에 필요합니다. | 수집, 분석, 변환, 시각화 및 실행에 이르는 엔드 투 엔드 솔루션을 구축할 수 있습니다. |
| 사용량 모델 | 서비스 종속 예측, 사용량 및 청구 모델입니다. | 일정한 Fabric 용량 단위 사용량 및 청구 모델. |
수집 및 처리
| 역량 | Azure PaaS 기반 솔루션 | 실시간 인텔리전스 솔루션 |
|---|---|---|
| 다중 클라우드 연결 | Azure Stream Analytics에서 Confluent Kafka에 연결합니다. Amazon Kinesis 또는 Google Pub/Sub에서 데이터를 읽을 수 있는 커넥터는 없습니다. | Confluent Kafka, Amazon Kinesis 및 Google Pub/Sub에 대한 네이티브 통합. |
| CDC 스트림에 대한 지원 | Debezium과 같은 다른 서비스를 배포해야 합니다. | Azure Cosmos DB, PostgreSQL, MySQL DB 및 Azure SQL에 대한 네이티브 통합. |
| 프로토콜에 대한 지원 | Azure Event Hubs, AMQP, Kafka, MQTT. | Azure Event Hubs, AMQP 및 Kafka. |
분석 및 변환
| 역량 | Azure PaaS 기반 솔루션 | 실시간 인텔리전스 솔루션 |
|---|---|---|
| 데이터 프로파일링 | 사용할 수 없음 | 실시간 테이블의 데이터 프로파일링 뷰에는 각 열에 대한 기본 히스토그램 및 최소 최대 범위가 표시됩니다. |
| 디지털 트윈 모델링 | Azure Digital Twins (애저 디지털 트윈즈) | 디지털 트윈 빌더(미리 보기) |
| 데이터 시각화 탐색 | 사용할 수 없음 | 기능을 끌어 실시간 데이터를 시각적으로 분석합니다. |
| Copilot 사용 경험 | Azure Data Explorer 클러스터를 패브릭 KQL 쿼리 세트의 원본으로 추가하여 Copilot 기능을 사용합니다. | 기본적으로 사용 가능 |
| 기본 제공 ML 모델 | 변칙 검색 및 예측 모델을 사용할 수 있습니다. 변칙 검색 및 예측 모델을 배포하려면 전문가 개발이 필요합니다. | 변칙 검색 및 예측 모델을 사용할 수 있습니다. 비즈니스 사용자는 들어오는 스트리밍 데이터에 변칙 검색 모델을 적용할 수도 있습니다. |
| 시각화(Microsoft) | Power BI, Azure Data Explorer 대시보드 | Power BI 및 실시간 대시보드와 네이티브 원클릭 통합 |
| 시각화(타사) | Grafana, Kibana, Matlab | Grafana, Kibana 및 Matlab을 Eventhouse와 통합할 수도 있습니다. |
행위
| 역량 | Azure PaaS 기반 솔루션 | 실시간 인텔리전스 솔루션 |
|---|---|---|
| 인사이트에서 비즈니스 작업 추진 | Azure Logic Apps, Power Automate, Azure Functions 또는 Azure Monitor 경고가 필요합니다. | 패브릭에서 패브릭 액티베이터 항목을 사용하여 Power BI 의미 체계 모델, Eventstream 및 KQL 쿼리와 기본 제공 통합이 가능하며, KQL 쿼리 세트 또는 Real-Time 대시보드를 사용할 수 있습니다. |
| 반응형 시스템 이벤트 | 사용할 수 없음 | Real-Time 허브를 통해 게시된 기본 제공 이벤트입니다. Activator 항목을 사용하여 파이프라인 및 Notebook과 같은 데이터 프로세스를 자동화합니다. |
| 실시간 의미 체계 모델 | 사용할 수 없거나 Logic Apps 또는 Azure Functions를 사용하는 코드 우선 솔루션 | 사용할 수 없음 |
| 기본 제공 AI | 사용할 수 없음 | 사용할 수 없음 |
| 알림 목적지 | 서비스의 커넥터 포트폴리오에 따라 달라집니다. | Microsoft Teams 커넥터, Microsoft Outlook 커넥터, Power Automate 커넥터. |
카탈로그
| 역량 | Azure PaaS 기반 솔루션 | 실시간 인텔리전스 솔루션 |
|---|---|---|
| 데이터 스트림의 통합 카탈로그 | 사용할 수 없음 | 실시간 허브: - 사용자가 만든 데이터 스트림 - Microsoft 원본의 기존 스트림 - 패브릭 시스템 이벤트 스트림 |
| Microsoft 데이터 스트림 검색 | 사용할 수 없음 | 실시간 인텔리전스 허브는 Azure 테넌트에서 데이터 스트림을 찾습니다. |
| Azure Storage에서 이벤트 캡처 및 작업 | Azure Event Grid를 배포하여 Azure Storage의 이벤트를 처리합니다. | Azure Blob Storage 이벤트 기반 트리거를 사용할 수 있습니다. |
| Fabric에서 이벤트 캡처 및 작업 | 해당 없음 | 패브릭의 네이티브 |