Fabric Real-Time Analytics: Eventstream, Eventhouse, Activator

Real-Time Intelligence ist der Workload in Microsoft Fabric für Daten, die abgefragt werden und auf die reagiert werden muss, sobald sie eintreffen, und nicht erst nach einer geplanten Aktualisierung. Er nimmt Streaming-Daten auf, speichert sie in einer Abfrage-Engine für Zeitreihendaten und kann einen Alarm oder eine Aktion auslösen, sobald eine Bedingung erfüllt ist.

Die Komponenten

Eventstream-Quellen sind unter anderem Azure Event Hubs, Azure IoT Hub, Kafka-Cluster und Change-Data-Capture-Feeds aus einer Datenbank. Ein einzelner Eventstream kann dieselben Daten gleichzeitig an ein Eventhouse für Abfragen und an ein Fabric-Lakehouse für die Batch-Nutzung weiterleiten.

Ein Praxisbeispiel

Ein häufiges Muster: einen Strom von Sensormesswerten überwachen und alarmieren, wenn ein Wert einen Schwellenwert überschreitet.

1. Erstellen Sie einen Eventstream und verbinden Sie ihn mit der Quelle, zum Beispiel einem IoT-Hub, der Temperaturmesswerte sendet.

2. Setzen Sie als Ziel des Eventstream ein neues Eventhouse. Dabei entsteht eine KQL-Datenbank für die eingehenden Ereignisse.

3. Öffnen Sie ein KQL queryset auf dieser Datenbank, um zu prüfen, ob Daten ankommen, und formen Sie eine Abfrage:

   SensorReadings
   | where Timestamp > ago(1h)
   | where Temperature > 80
   | summarize MaxTemperature = max(Temperature) by SensorId, bin(Timestamp, 5m)

4. Bauen Sie eine Activator-Regel auf derselben Eventhouse-Tabelle, die auslöst, wenn Temperature 80 überschreitet, und einen Alarm an einen Teams-Kanal oder eine E-Mail-Adresse sendet.

5. Optional fügen Sie ein Real-Time dashboard auf dem Eventhouse für eine Live-Ansicht hinzu oder verbinden Power BI mit denselben Daten, um sie zusammen mit dem Rest Ihres Semantic Models auszuwerten. Wie ein Power-BI-Bericht Fabric-Daten liest, lesen Sie unter Microsoft Fabric und Power BI.

Nichts in diesem Ablauf läuft nach Zeitplan. Das Eventhouse nimmt kontinuierlich Daten auf, und die Activator-Regel wird ausgewertet, sobald neue Zeilen eintreffen.

Wann Real-Time Intelligence passt

Real-Time Intelligence passt zu Szenarien, in denen die Verzögerung zwischen einem Ereignis und seiner Anzeige im Bericht zählt: Betrugserkennung, Anlagenüberwachung, operatives Alerting oder jedes Dashboard, das zeigen soll, was jetzt passiert, und nicht, was bei der Aktualisierung von gestern Nacht galt. Eine tägliche Umsatzübersicht oder ein monatlicher Finanzbericht braucht das nicht. Eine Standard-Data-Factory-Pipeline in ein Lakehouse oder Warehouse mit geplanter Aktualisierung ist die einfachere und günstigere Wahl für alles, was nicht innerhalb von Sekunden reagieren muss. Was Fabric über Echtzeitdaten hinaus enthält, lesen Sie in unserer Übersicht zu Microsoft Fabric.

FAQs

Was ist Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric?

Der Fabric-Workload zum Aufnehmen, Speichern, Abfragen und Reagieren auf Streaming-Daten, sobald sie eintreffen, aufgebaut aus Eventstream, Eventhouse, KQL querysets, Activator und Real-Time dashboards.

Was ist der Unterschied zwischen Eventstream und Eventhouse?

Ein Eventstream bewegt und transformiert Daten auf dem Weg und leitet sie an ein oder mehrere Ziele weiter. Ein Eventhouse ist der Ort, an dem diese Daten landen und für Abfragen gespeichert werden. Ein einzelner Eventstream speist in der Regel ein oder mehrere Eventhouses.

Muss ich Code schreiben, um Real-Time Intelligence zu nutzen?

Eventstream und Activator kommen beide ohne Code aus und basieren auf einer visuellen Oberfläche und einem Regel-Editor. Für Abfragen auf einem Eventhouse ist KQL-Wissen hilfreich, dieselben Daten lassen sich aber auch über ein KQL queryset in T-SQL abfragen.

Quellen

• What is Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric? - Microsoft Learn

• Eventhouse overview - Microsoft Learn