Análisis en Tiempo Real con Microsoft Fabric

Microsoft Fabric es una solución de datos que busca centralizar los datos y las experiencias en un solo lugar. Por lo tanto, era de esperarse que también se incluyan los datos que llegan en tiempo real.

Entonces, cuando hablamos de análisis en tiempo real debemos de tener presente que hay tres elementos importantes: Event Stream, KQL Database y KQL Queryset.

Estos componentes nos ayudarán a poder canalizar nuestros flujos de datos, almacenarlos y consultarlos posteriormente.

En cuanto a la complejidad de desarrollo, encontraremos una dinámica bastante amigable en la que solo arrastrando y soltando podremos crear la lógica de procesamiento de datos de eventos sin necesidad de código. Asimismo, a través de un diagrama visual (al estilo pipelines de ADF) podremos comprender mejor como se integran nuestras fuentes y destinos de datos.

Asimismo, tengamos en consideración que cuando vayamos a consultar o analizar los datos dentro de KQL Database debemos utilizar el lenguaje de consultas Kusto.

Aquí algunas diferencias frente al SQL Query:

Psst! Si revisas más la interfaz, verás que también podrás utilizar SQL para leer datos de tu BD KQL 😉

Ahora si, para entender más de lo que hablo, veamos el siguiente video:

Y con esto llegamos a la parte final del capítulo.

Espero este post haya sido bastante informativo.

¡Hasta la próxima!

-Key