Aplicativos inteligentes usando o Banco de Dados do Azure para MySQL

Este artigo apresenta uma solução para automatizar a análise e visualização de dados usando inteligência artificial (IA). Os principais componentes da solução são o Azure Functions, os Serviços Cognitivos do Azure e o Banco de Dados do Azure para MySQL.

Arquitetura

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Fluxo de dados

1. Uma atividade do Azure Functions para acionar um aplicativo do Azure Functions em um pipeline do Azure Data Factory ou do Azure Synapse. Você cria uma conexão de serviço vinculado e usa o serviço vinculado com uma atividade para especificar a Função do Azure que deseja executar.
2. Os dados vêm de várias fontes, como o Armazenamento do Azure ou os Hubs de Eventos do Azure para dados de alto volume. Quando o pipeline recebe novos dados, ele aciona o Aplicativo Azure Functions.
3. O Aplicativo Azure Functions chama a API de Serviços Cognitivos para analisar os dados.
4. A API dos Serviços Cognitivos retorna os resultados da análise no formato JSON para o Aplicativo Azure Functions.
5. O Aplicativo Azure Functions armazena os dados e resultados da API de Serviços Cognitivos no Banco de Dados do Azure para MySQL.
6. O Aprendizado de Máquina do Azure usa algoritmos de aprendizado de máquina personalizados para fornecer mais informações sobre os dados.
7. O conector de banco de dados MySQL para Power BI fornece opções para visualização e análise de dados no Power BI ou em um aplicativo Web personalizado.

Componentes

• Data Factory
• Funções
• Hubs de Eventos
• Armazenamento de Blobs
• Serviços Cognitivos
• Serviço Cognitivo do Azure para Linguagem
• Banco de Dados do Azure para MySQL
• Estúdio de Machine Learning
• Power BI

Alternativas

• Esta solução utiliza o Azure Functions para processar dados à medida que são recebidos. Se já existir uma grande quantidade de dados na fonte de dados, considere formas de processamento em lote.
• O Azure Stream Analytics fornece processamento de eventos para grandes volumes de dados de streaming rápido que chegam simultaneamente de várias fontes. O Stream Analytics também oferece suporte à integração com o Power BI.
• Para comparar essa solução com alternativas, consulte os seguintes recursos:
  • Escolher uma tecnologia de processamento em lotes no Azure
  • Escolher um armazenamento de dados analíticos no Azure
  • Escolher uma tecnologia de análise de dados no Azure

Detalhes do cenário

O pipeline automatizado usa os seguintes serviços para analisar os dados:

• Os Serviços Cognitivos usam IA para responder a perguntas, análise de sentimentos e tradução de texto.
• O Azure Machine Learning fornece ferramentas de aprendizado de máquina para análise preditiva.

A solução automatiza a entrega da análise de dados. Um conector vincula o Banco de Dados do Azure para MySQL a ferramentas de visualização como o Power BI.

A arquitetura usa um Aplicativo do Azure Functions para ingerir dados de várias fontes de dados. É uma solução sem servidor que oferece os seguintes benefícios:

• Manutenção de infraestrutura: o Azure Functions é um serviço gerenciado que permite que os desenvolvedores se concentrem em trabalhos inovadores que agreguem valor aos negócios.
• Escalabilidade: o Azure Functions fornece recursos de computação sob demanda, para que as instâncias de função sejam dimensionadas conforme necessário. Conforme as solicitações caírem, recursos e instâncias de aplicativo cairão automaticamente.

Possíveis casos de uso

Essa solução é ideal para organizações que executam análises preditivas em dados de várias fontes. Exemplos incluem organizações nos seguintes setores:

• Finance
• Educação
• Telecomunicações

Considerações

• Para a maioria dos recursos, a API do Serviço Cognitivo para Linguagem tem um tamanho máximo de 5120 caracteres para um único documento. Para todos os recursos, o tamanho máximo da solicitação é de 1 MB. Para obter mais informações sobre dados e limites de taxa, consulte Limites de serviço para o Serviço Cognitivo do Azure para Idioma.

• As versões anteriores desta solução usavam a API de Análise de Texto dos Serviços Cognitivos. Os Serviços Cognitivos do Azure para Linguagem agora unificam três serviços de linguagem individuais em Serviços Cognitivos: Análise de Texto, QnA Maker e Reconhecimento de Linguagem (LUIS). Você pode migrar facilmente da API de Análise de Texto para a API do Serviço Cognitivo para Linguagem. Para obter instruções, consulte Migrar para a mais recente do Serviço Cognitivo do Azure para Linguagem.

Colaboradores

Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi escrito originalmente pelos colaboradores a seguir.

Autor principal:

• Matt Cowen | Arquiteto de Soluções de Nuvem Sênior

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Próximas etapas

• Funções
• Atividade de função do Azure no Azure Data Factory
• Data Factory
• Hubs de Eventos
• Armazenamento de Blobs
• Serviços Cognitivos
• Azure Cognitive Service for Language
• Banco de Dados do Azure para MySQL
• Azure Machine Learning
• Power BI

Recursos relacionados

• Entenda os modelos de armazenamento de dados

As seguintes ideias de solução apresentam o Banco de Dados do Azure para MySQL:

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