まとめ
このモジュールでは、高速データ分析用のエンド ツー エンド ストリーミング ソリューションである Microsoft Fabric のリアルタイム インテリジェンスについて学習しました。 このサービスは、時系列データ用に最適化されていて、どんなデータ形式でもパーティション分割およびインデックス作成を自動的に行うことができます。 また、イベントハウス、KQL データベース、KQL クエリセット、リアルタイム ダッシュボード、Eventstream など、リアルタイム インテリジェンスのコア コンポーネントについても学習しました。 また、ストリーミング データのフローを制御するためのゲートウェイとしてのリアルタイム ハブの使用と、データ分析と分析情報の抽出のための Kusto クエリ言語 (KQL) の使用についても説明しました。
このモジュールの主なポイントは、リアルタイム インテリジェンスがさまざまなサイズと形式のデータをどのように処理できるかを理解することです。 この理解は、さまざまなソースから得られるため、さまざまな業界の IoT やログ分析などのソリューションに適しています。 また、このモジュールでは、KQL データベースを使用してイベント ハウスを構築し、いくつかの KQL クエリを実行する方法に関する実用的な知識も提供しました。
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