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O que é Inteligência em Tempo Real?

A Inteligência em Tempo Real é um serviço avançado que capacita todos em sua organização a extrair insights e visualizar seus dados em movimento. Ele oferece uma solução de ponta a ponta para cenários em que você precisa responder a eventos à medida que eles acontecem, processar dados de fluxo contínuo ou analisar logs. Ao lidar com gigabytes ou com petabytes, todos os dados organizacionais em movimento convergem no hub em Tempo Real. Ele conecta de forma perfeita dados baseados em tempo de várias fontes usando conectores no-code, permitindo insights visuais imediatos, análise geoespacial e reações acionadas por gatilhos que fazem parte de um catálogo de dados abrangente de toda a organização.

Depois de conectar diretamente qualquer fluxo de dados, toda a solução baseada em nuvem se tornará acessível. Real-Time Intelligence lida com ingestão de dados, transformação, armazenamento, modelagem, análise, visualização, acompanhamento, IA e ações em tempo real. Seus dados permanecem protegidos, controlados e integrados em toda a sua organização, alinhando-se perfeitamente a todas as ofertas 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 me ajudar?

Real-Time Inteligência pode ser usada para análise de dados, insights visuais imediatos, centralização de dados em movimento para uma organização, ações com 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 de outras pessoas em sua organização, a Inteligência em Tempo Real oferece uma solução versátil.

Mesmo que seja chamado de "tempo real", seus dados não precisam estar fluindo a altas taxas e volumes. A Inteligência em Tempo Real oferece soluções orientadas a eventos, em vez de orientadas por agenda. Os componentes do Real-Time Intelligence são baseados em serviços Microsoft confiáveis e principais e, juntos, estendem os recursos gerais de Fabric para fornecer soluções orientadas a eventos.

Os aplicativos de Inteligência em Tempo Real abrangem uma ampla variedade de cenários de negócios, como automotivo, fabricação, IoT, detecção de fraudes, gerenciamento de operações de negócios e detecção de anomalias. Você também pode usar Real-Time Intelligence para IA e cenários de aplicações agentivas, como monitoramento de segurança de conteúdo em tempo real e telemetria de agentes para aplicativos de geração, em que sinais de segurança e eventos de conversa são transmitidos e analisados para ação imediata.

Como usar a Inteligência em Tempo Real?

Real-Time Intelligence no Microsoft Fabric oferece recursos que, em combinação, permitem a criação de soluções de inteligência Real-Time em suporte a processos de negócios e engenharia.

Diagrama da arquitetura do Real-Time Intelligence em Microsoft Fabric.

  • O hub em Tempo Real serve como um catálogo centralizado dentro da sua organização. Isso facilita a localização, adição, exploração e compartilhamento de dados de streaming. Conectando-se a várias fontes de dados diferentes, você pode obter insights em toda a sua organização. É importante ressaltar que esse hub garante que os dados não só estão disponíveis, mas também acessíveis a todos, promovendo a tomada de decisão rápida e a ação informada. O compartilhamento de dados de streaming de diversas fontes libera o potencial de criar business intelligence abrangente em toda a 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 na Iinteligência em Tempo Real para explorar seus dados. Essas ferramentas permitem que você explore seus dados visualmente e aprofunde-se em detalhes específicos. Você pode acessar dados que são novos para você e entender facilmente a estrutura de dados, os padrões, as anomalias, as quantidades de previsão e as taxas de dados. Assim, você pode agir ou tomar decisões inteligentes com base nos dados. Painéis em tempo real vêm equipados com as interações prontas para uso que simplificam o processo de compreensão de dados, tornando-os acessíveis a qualquer pessoa que queira tomar decisões com base em dados em movimento, usando ferramentas visuais, linguagem natural e Copilot.

  • Esses insights podem ser transformados em ações com Fabric Activator, pois você configura alertas de várias partes do Fabric para reagir a padrões de dados ou condições em tempo real.

Como faço para interagir 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. Os eventos de hub em Tempo Real são um catálogo de dados em movimento e contêm:

  • Data streams: Todos os fluxos de dados que estão sendo executados ativamente em Fabric, aos quais você tem acesso.

  • Microsoft sources: Descubra facilmente as fontes de streaming que você tem e configure rapidamente a ingestão dessas fontes em Fabric. As fontes do CDC (Change Data Capture) rastreiam e transmitem alterações feitas em seus bancos de dados em tempo real, por exemplo: Hubs de Eventos do Azure, Hub IoT do Azure, SQL do Azure DB CDC, Azure Cosmos DB CDC, PostgreSQL DB CDC.

  • Fabric eventos: os recursos controlados por eventos dão suporte a notificações em tempo real e processamento de dados. Você pode monitorar e reagir a eventos, incluindo eventos de Item do Workspace do Fabric e eventos de Armazenamento de Blobs do Azure. Esses eventos podem ser usados para disparar outras ações ou fluxos de trabalho, como invocar um pipeline ou enviar uma notificação por email. Além disso, é possível enviar esses eventos para outros destinos por meio de Eventstreams. Eventos do Fabric e do Armazenamento de Blobs do Azure também podem disparar regras do Ativador para iniciar jobs do Spark ou fluxos de dados, permitindo uma orquestração totalmente conduzida por eventos sem agendamentos.

Todos esses dados são apresentados em um formato prontamente consumível e estão disponíveis para todas as cargas de trabalho Fabric.

Conectar-se a dados de streaming

Os fluxos de eventos permitem coletar, transformar e enviar grandes quantidades de dados em tempo real para destinos diferentes, tudo sem escrever código. Os fluxos de eventos dão suporte a várias fontes de dados e destinos de dados, incluindo uma ampla gama de conectores para fontes externas, por exemplo: clusters do Apache Kafka, feeds de captura de dados de alteração de banco de dados, Fontes de streaming do AWS (Kinesis), Google (GCP Pub/Sub), MQTT v3.1/v3.1.1 e o conector Real-Time Weather. Os sinais de segurança de conteúdo e telemetria do aplicativo de serviços de IA ou LLM também podem ser ingeridos em streaming (por exemplo, por meio de conectores Kafka ou Event Hubs) para habilitar a governança e o monitoramento das interações dos agentes. A criação de alertas e o gerenciamento de regras são inseridos diretamente em Eventstreams, permitindo que os usuários definam alertas e ações de dentro da experiência eventstreams sem alternar o contexto.

Processamento de fluxos de dados

Ao usar os recursos de processamento de eventos no Eventstreams, você pode fazer filtragem, limpeza de dados, transformação, agregações em janelas e detecção de duplicatas para colocar os dados no formato desejado. Você também pode usar as capacidades de roteamento baseado no conteúdo para enviar dados a destinos diferentes com base em filtros. Outro recurso, os eventstreams derivados, permite que você construa novos fluxos como resultado de transformações e/ou agregações que podem ser compartilhados com consumidores no hub em tempo real.

Armazenar e analisar dados

Eventhouses são o mecanismo de análise ideal para processar dados em movimento. Eles são especificamente adaptados para eventos de streaming baseados em tempo contendo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Seus dados são organizados automaticamente com base em quando chegaram, para que você possa executar 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 consulta rápida usando várias opções de código, código baixo ou sem código em Fabric. Os dados podem ser consultados em KQL (Kusto Query Language) nativo ou usando T-SQL no conjunto de consultas KQL. O copilot Kusto, combinado à experiência de exploração de consultas sem código, simplifica o processo de análise de dados para especialistas em KQL e cientistas de dados cidadãos. A KQL é uma linguagem simples, mas eficiente, para a consulta de dados estruturados, semiestruturados 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 de agentes, consultas KQL de baixa latência sobre eventos de segurança e telemetria permitem painéis quase em tempo real e detecção de anomalias em conversas de agentes. A organização de série temporal dos dados do Eventhouse é adequada para correlacionar sinais de segurança de conteúdo com metadados de sessão, permitindo que você analise rapidamente problemas e identifique tendências em suas cargas de trabalho de IA generativa.

Dados do modelo

O construtor de gêmeos digitais (versão prévia) é uma experiência de baixo código/sem código para modelar seus dados como uma ontologia que representa digitalmente seu ambiente físico. A modelagem de seus ativos e processos pode ajudar a otimizar as operações físicas usando dados, de forma acessível aos tomadores de decisão operacionais.

Com o construtor de gêmeos digitais, você pode mapear dados em sua ontologia de uma variedade de sistemas de origem, incluindo Fabric OneLake, e definir relações semânticas em todo o sistema ou em todo o site para contextualizar seus dados. O construtor de gêmeos digitais inclui experiências de visualização e consulta prontas para explorar seus dados modelados e usa o poder de Microsoft Fabric para analisar grandes conjuntos de dados, como dados de série temporal e registros de manutenção que podem se estender por dias, semanas ou meses.

Os dados do construtor de gêmeos digitais também podem ser conectados a dashboards Power BI ou Real-Time para visualização adicional e relatórios personalizados de seus dados modelados. As regras também podem ser definidas em entidades de negócios de ontologia para iniciar alertas e ações automatizadas (versão prévia), conectando entidades modeladas a ações downstream em tempo real.

Visualizar percepções sobre dados

Os insights de dados podem ser visualizados em conjuntos de consultas KQL, dashboards em tempo real, relatórios do Power BI e mapas, com a conversão de ingestão de dados em insights ocorrendo em questão de segundos. As opções de visualização variam desde no-code até experiências totalmente especializadas, dando valor tanto ao iniciante quanto ao especialista em exploração de insights, para que possam visualizar seus dados como gráficos e tabelas. Você pode usar dicas visuais para executar operações de filtragem e agregação nos resultados da consulta e usando uma lista avançada de visualizações internas. Esses insights podem ser exibidos em relatórios Power BI e painéis de Real-Time, que podem ter alertas baseados nos insights de dados.

O mapa em Microsoft Fabric é uma ferramenta de visualização geoespacial dinâmica que permite analisar dados espaciais estáticos e em tempo real para obter uma inteligência mais profunda. Ele dá suporte a 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 geralmente perdem. Ao integrar com o Lakehouses e Eventhouses e habilitar consultas KQL com intervalos de atualização, o Map facilita a análise de dados em tempo real, ajudando as equipes a monitorar alterações ao vivo, detectar anomalias e tomar decisões oportunas. Com estilos de mapa internos e suporte para formatos como GeoJSON e PMTiles, é um ativo poderoso para reconhecimento operacional e inteligência espacial. Para obter mais informações, consulte Criar um mapa.

Ações de gatilho

Os alertas monitoram os dados que mudam e executam ações automaticamente quando padrões ou condições são detectados. Os dados podem estar fluindo no Real-Time Hub, ou serem observados a partir de uma consulta Kusto ou de um relatório do Power BI. Quando determinadas condições ou lógica são atendidas, uma ação é executada, como alertar os usuários, executar itens de trabalho do Fabric, como um pipeline, trabalho Spark ou fluxo de dados, executar Funções de Dados do Usuário ou iniciar fluxos de trabalho do Power Automate. A lógica pode ser simplesmente um limite definido, um padrão como eventos que acontecem repetidamente durante um período ou os resultados de uma lógica complexa definida por uma consulta KQL. Para aplicativos de IA generativos, você pode configurar fluxos de trabalho de correção de segurança de conteúdo usando alertas controlados por condições de KQL (por exemplo, um limite de toxicidade excedido ou violações de política repetidas) para notificar os proprietários de aplicativos, rotear eventos para fluxos de quarentena, ou disparar pipelines de fluxos de trabalho do Power Automate para limitação de capacidade ou bloqueio. O Activator transforma seus insights orientados a eventos em vantagens comerciais acionáveis. O Activator também se integra ao serviço do Power BI para notificar os usuários quando ocorrerem condições especificadas em relatórios publicados, como quando uma nova linha aparece em um visual de tabela.

Integrar com outras experiências de Fabric

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