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使用適用於 MySQL 的 Azure 資料庫之智慧型應用程式

Azure App Service
Azure AI 服務
適用於 MySQL 的 Azure 資料庫
Azure Machine Learning
Power BI

解決方案構想

本文說明解決方案概念。 您的雲端架構師可以使用本指南，協助視覺化此架構的一般實作的主要元件。 以本文為起點，設計符合您工作負載具體要求的完善解決方案。

本文提供使用人工智慧將數據分析和視覺效果自動化的解決方案（AI）。 解決方案中的核心元件包括 Azure Functions、Azure AI 服務和 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫。

架構

顯示使用 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫 智慧型手機應用程式的數據流架構圖表。

下載此架構的 Visio 檔案。

資料流程

  1. Azure 函式活動可讓您在 Azure Data Factory 管線中觸發 Azure Functions 應用程式。 您可以建立連結的服務連線，並使用連結服務搭配活動來指定您想要執行的 Azure 函式。
  2. 數據來自各種來源，例如大量數據的 Azure 儲存體 或 Azure 事件中樞。 當管線收到新數據時，它會觸發 Azure Functions 應用程式。
  3. Azure Functions 應用程式會呼叫 Azure AI 服務 API 來分析數據。
  4. Azure AI 服務 API 會將 JSON 格式的分析結果傳回至 Azure Functions 應用程式。
  5. Azure Functions 應用程式會將 Azure AI 服務 API 中的數據和結果儲存在 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫。
  6. Azure 機器學習 使用自定義機器學習演算法來進一步深入解析數據。
  7. 適用於Power BI的 MySQL 資料庫連接器提供 Power BI 或自訂 Web 應用程式中資料視覺效果和分析的選項。

元件

替代項目

案例詳細資料

自動化管線會使用下列服務來分析數據：

  • Azure AI 服務會使用 AI 來回答問題、情感分析和文字翻譯。
  • Azure 機器學習 提供機器學習工具以進行預測性分析。

解決方案會將數據分析的傳遞自動化。 連接器連結 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫與 Power BI 等視覺效果工具。

此架構會使用 Azure Functions 應用程式從多個數據源內嵌數據。 它是無伺服器解決方案，可提供下列優點：

  • 基礎結構維護：Azure Functions 是一項受控服務，可讓開發人員專注於為企業提供價值的創新工作。
  • 延展性：Azure Functions 會視需要提供計算資源，因此函式實例會視需要進行調整。 當要求下降時，資源和應用程式實例會自動卸除。

潛在使用案例

此解決方案適用於針對各種來源的數據執行預測性分析的組織。 範例包括下列產業中的組織：

  • Finance
  • 教育程度
  • 電信業

考量

  • 針對大部分的功能，Azure AI 語言 API 對於單一檔的大小上限為 5120 個字元。 針對所有功能，要求大小上限為 1 MB。 如需數據和速率限制的詳細資訊，請參閱 適用於語言的 Azure 認知服務服務限制。

  • 此解決方案的舊版使用 Azure AI 服務 文字分析 API。 Azure AI 語言現在會統一 Azure AI 服務中的三個個別語言服務：文字分析、QnA Maker 和 Language Understanding （LUIS）。 您可以輕鬆地從 文字分析 API 遷移至 Azure AI 語言 API。 如需指示，請參閱 移轉至最新版的 Azure 認知服務語言。

參與者

本文由 Microsoft 維護。 原始投稿人如下。

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