Käytä SQL-tietokantaa translyttisten sovellusten lähteenä

Koskee Microsoft Fabricin SQL-tietokantaa✅

Tässä artikkelissa kuvataan, miten SQL-tietokantaa käytetään Microsoft Fabricissa translyttisten sovellusten operatiivisena selkärankana – sovelluksissa, jotka vaativat sekä transaktionaalista että analyyttistä pääsyä samoihin tietoihin.

Tavoitteena on mahdollistaa transaktiotyökuormat, operatiiviset API:t ja välittömät analyyttiset tiedot yhdessä tietokannassa, hallitun ja turvallisen Microsoft Fabric -alustan sisällä.

SQL-analytiikan päätepiste

Kun luot SQL-tietokannan Fabricissa, data replikoidaan automaattisesti lähes reaaliajassa OneLakeen, jolloin datastasi luodaan vain luku -kopio Delta-taulukoissa, jotka ovat käytettävissä T-SQL:n kautta SQL-analytiikan päätepisteen kautta. Tämä arkkitehtuuri tarkoittaa, että transaktiojärjestelmän tuottama data on käytettävissä analytiikkakyselyihin ilman käsittelyä tai monimutkaisia ETL-putkistoja. SQL-analytiikan päätepisteen avulla voit analysoida dataa lähes reaaliajassa vaikuttamatta transaktiotyökuormaasi. Tätä dataa voidaan käyttää Power BI:n raportointiin, koneoppimismalleihin tai muuhun Fabricin analytiikkaan. SQL-analytiikan päätepiste on myös ulkoisten sovellusten käytettävissä, jotka tarvitsevat analyyttistä pääsyä dataan.

Esimerkkeinä:

  • Terveydenhuolto: Seuraa terveysmittareita tarjotaksesi reaaliaikaisia näkemyksiä terveydenhuollon ammattilaisille.
  • Rahoitus: Analysoi markkinatietoja optimoidaksesi kaupankäyntistrategioita reaaliajassa.
  • Vähittäiskauppa: Analysoi asiakaskäyttäytymistä tarjotaksesi yksilöllisiä ostokokemuksia.
  • Valmistus: Seuraa tuotantoprosesseja tuotteen laadun parantamiseksi.

Translyyttiset tehtävänkulut

Kun käytät Power BI:tä datan analysointiin, voi olla hetkiä, jolloin sinun täytyy toimia datan pohjalta, kuten päivittää tietue, lisätä merkintöjä tai käynnistää toiminto toisessa järjestelmässä datan perusteella. Voit helposti suorittaa nämä tehtävät käyttämällä translyttisiä tehtävävirtoja Fabricissa.

Käyttäjätietofunktiot mahdollistavat tilanteet, kuten:

  • Lisää dataa: Lisää tietotietue tietokantasi taulukkoon ja näe sen näkyvän raportissasi. Esimerkiksi uuden asiakastietueen lisääminen.
  • Muokkaa dataa: Muokkaa olemassa olevaa tietotietuetta tietokantasi taulussa ja näe sen näkyvän raportissasi ilman omaa koodausta. Esimerkiksi tilakentän tai huomautuksen päivittäminen.
  • Poista tiedot: Poista olemassa oleva tietotietue tietokannastasi taulusta ja näe sen poistettuna raportistasi. Voit esimerkiksi poistaa asiakastietueen, jota ei enää tarvita.
  • Kutsu ulkoinen API: Tee API-pyyntö, joka on saavutettavissa verkkopyynnön kautta. Voit esimerkiksi tehdä pyynnön julkisen ohjelmointirajapinnan REST-päätepisteeseen joko päivittämällä pohjana olevat tiedot tai loppukäyttäjän syötteen tai toimilla eri järjestelmässä.

Tietojen takaisinkirjoitustilanteissa käyttäjätietofunktiot tarjoavat yhteyksien hallinnan SQL-tietokannoille Fabricissa, varastoissa ja järvitaloissa. Näin translyttinen tehtävävirta voi toimia:

  • Käyttäjätietofunktiot Fabricissa kutsuvat funktioita taustalla olevilla Fabric-tietolähteillä. Käyttäjätietofunktiot toimivat nykyisen raporttikontekstin (suodattimet, viipalointi ja valinnat) kanssa, joka välitetään parametreina.
  • Koska SQL-analytiikan päätepiste ylläpitää lähes reaaliaikaista replikaa OneLakessa, tehtävävirtojen kirjoittamat päivitykset ovat saatavilla välittömään analytiikkaan ja Power BI:n visuaaleihin ilman lisä-ETL:ää.
  • Käyttäjätietofunktioiden kautta tallennetut toiminnot voidaan reitittää Fabric Notebooksille ELT-putkistoissa tekoälyavusteista käsittelyä varten (esimerkiksi luokittelu tai rikastaminen) ennen lopullista pysyvyyttä SQL-tietokannassa.

Translytisen tehtävävirran rakentaminen sisältää seuraavat päätehtävät:

  1. Datan tallentaminen Fabric-tietolähteeseen.
  2. Käyttäjätietofunktion kehittäminen toiminnon hoitamiseksi.
  3. Power BI:n semanttisen mallin luominen tämän datan hyödyntämiseksi.
  4. Power BI -raportin rakentaminen, jossa on interaktiivisia elementtejä, jotka tallentavat käyttäjän syötteen ja kutsuvat funktion.

Aiheeseen liittyvä sisältö

  • Last updated on