WEBVTT

00:00:00.340 --> 00:00:07.080
क्या आप Microsoft 365 Co-Pilot, AI Agents और काम के भविश्य को आकार देने वाले लोगों के दस दिनों के लिए तैयार हैं?

00:00:07.720 --> 00:00:12.840
इस January M365 कौन वापस आ रहा है और हम इसे और भी बड़ा बना रहे हैं, और भी बड़ा बना रहे हैं।

00:00:12.840 --> 00:00:18.740
दुनिया भर के MVP और उद्ध्योग विश्यशग्यों से लाइव सत्रों वास्त्विक दुनिया के डेमो और व्यावहरिक ज्यान के लिए हम से जुड़े हैं।

00:00:18.740 --> 00:00:21.740
कोई समान इस लाइड नहीं, कोई अंथीन तखनी की शबजाल में।

00:00:21.740 --> 00:00:23.740
हम वास्त्विक चुनोतियों का सामना करें।

00:00:23.740 --> 00:00:28.740
Co-Pilot Studio, AI Agent, Fabric, सुरक्षा, Governance और Automation।

00:00:28.740 --> 00:00:35.740
चाहे आप IT पेशेवर हों, डेवलपपर हों या व्यावसाइक लिडर आपके लिए डिजाइन किये गए सत्र मौजूद हैं।

00:00:35.740 --> 00:00:39.740
पूरे 10 दिनों के साथ आप कई तखनीकों का पता लगा सकते हैं।

00:00:39.740 --> 00:00:44.740
लाइव देखें और व्यावारिक जनकारी अपने संगठन में वापस ले जाएं।

00:00:44.740 --> 00:00:50.740
जनवरी दोहजार साइस, दस दिन, एक Microsoft, समुदाए, पी, पंजी करन अब खुला है।

00:00:50.740 --> 00:00:53.740
आज ही अपना इस्थान सुरक्षित करें।

00:00:53.740 --> 00:00:57.740
ये M365.net है, है, है।

00:00:57.740 --> 00:01:08.110
अभी M365.net पे जोड़े और हम आपको जनवरी में लाइव देखेंगे क्या आपने कभी सोचाए कि क्या आपका डेटा वेच हुए बिना भी कारवाई कर सकता है।

00:01:08.110 --> 00:01:11.110
कलपना करें कि वास्तिक समय में इन्वेंटरी में गिरावट का पता लाएं।

00:01:11.110 --> 00:01:15.110
और email भेजने या dashboard चेक करने के बजाए आपका system आपके लिए stock order कर देता है।

00:01:15.110 --> 00:01:19.110
ये कालपनिक नहीं है। ये fabric data activator की कारवाई पढ़ना ले है।

00:01:19.110 --> 00:01:29.110
आज हम कच्चे data, ततकाल, alert और स्वचालित प्रतिक्रियाओं के बीच की कडियों को जोड़ेंगे और दिखाएंगे कि ये Power BI Synapse और बाकी Microsoft Fabric के साथ कैसे काम करता है।

00:01:29.110 --> 00:01:35.110
ताकि बिना देरी के अंतरदश्टी को कारवाई में बदला जा सके। आपके data loop में गायब करें।

00:01:35.110 --> 00:01:55.110
जादा तरटी में आपको बताएंगे कि विवास्तिक समय में काम करती हैं, चीजें अगले दिन जैसी महसूस होने लगती हैं।

00:01:55.110 --> 00:01:59.110
आप अंत्यमिस्कोर घोशित होने के बाद खेल का विवरेंट देख रहे होते हैं।

00:01:59.110 --> 00:02:03.110
समस्य यह नहीं है कि BI tool आपको यह नहीं दिखाते हैं कि क्या हो रहा है। वियामतर पर इसमें बहुत अच्छे होते हैं।

00:02:03.110 --> 00:02:04.110
अच्छे होते हैं।

00:02:04.110 --> 00:02:06.110
कायव हिस्सा यह है कि इसे देखने के बाद क्या होता है।

00:02:06.110 --> 00:02:16.110
अभी अधिकांश वर्कफ्लो एक इनसान पे निर्मर करते हैं जो बदलाव को नोटिस करता है निर्ने लेता है कि क्या कारवाई करनी है और फिर उसे निश्पादित करता है यह एक बादा पैदा करता है।

00:02:16.110 --> 00:02:26.110
इतना यह नहीं बलकि जब कोई मेट्रिक गिरता है तो ग्राकों को ईमेल भेजना भी एक मैनुवल काम बन जाता है क्यूंकि सिस्टम अंतरद्रिष्टी को सीधे कारवाई से जोड़ने के लिए सेट नहीं होता है।

00:02:26.110 --> 00:02:56.090
यह देरी ही वो जगह है जहां इतने सारे आफसर ठंडे पड़ जाते हैं।

00:02:56.110 --> 00:03:02.110
यह इवेंट स्टीन कोन के घटित होते ही पड़ता है और आपके द्वारा निर्धारिश शर्थ पूरी होते ही तुरंच प्रतिक्रिया देता है।

00:03:02.570 --> 00:03:07.110
अंतर यह है कि अलर्ट पर रुखने के बजाए यह आपके बाकी सिस्टम में एक चेन रेक्शन शुरू कर सकता है।

00:03:07.110 --> 00:03:11.110
कल्प ना करें एक लाइव सेल्स फीड विभिन शेत्रों में प्रदर्शिन की निगरानी कर रही है।

00:03:11.110 --> 00:03:22.110
समाने तोर पर आप अपने डैश्बूर्ट पर एक शेत्र में अचानक गिरावट देखेंगे, चार्ज करेंगे, एक लक्षित प्रस्ताव तयार करेंगे, बंजूरी लेंगे और प्रमोशन को लाइव करेंगे, इसमें ए घंटा लग सकता है।

00:03:22.110 --> 00:03:33.110
डेटा अक्टिवेटर के साथ वही गिरावट आपके मार्केटिंग आटोमिशन सिस्टम के लिए एक पूर्व अन्मोधित API कॉल को ट्रिगर कर सकती है, जिससे प्रतियोगियों के कमजोरी देखने से पहले ही मिन्टों में एक लक्षित प्रस्ताव लाँच हो जाता है।

00:03:52.110 --> 00:04:04.110
टेटा एक्टिवेटर ट्रिगर लगभग वास्तिविक समय में इवेंट स्ट्रीम पर कारे कर सकते हैं, सुरोत के आधार पर कुछी सेकिंड में जिससे कारवाई का छंट्रिगर करने वाली घटना के साथ अधिक बारी की से जुड़ जाता है।

00:04:04.110 --> 00:04:13.110
और क्योंकि ये फैबरिक में बुनावाए ये एक डैशबोर्ड या डेटा सेट तक सीमित नहीं है, एकोसिस्टम के किसी भी हिस्से से जुड़ सकता है, जो तरक संगत हो।

00:04:13.110 --> 00:04:43.090
वो स्टीमिंग फीड एक सिनैप्स डेटा पाइपलाइंग का हिस्सा हो सकती है, जो फिर टाउन स्ट्रीम और AI मॉडल को फीड कर रही है।

00:04:43.110 --> 00:05:13.090
पहले से लिए गए निर्णय और पहले से पूरी की गई कारवाई में बदल देता है।

00:05:13.110 --> 00:05:17.110
आपको एक और टीम पिंग भेजना आटोमेशन नहीं है, ये केबल अधेक शोर है।

00:05:17.110 --> 00:05:23.110
अब उस्तर का शोर जन्त, हर स्क्रीन पर पॉप अप की बार जिन में से हर कोई आप से ऐसी चीज़ देखने की मांग करता है, जो शायद माइने रखती हो।

00:05:23.110 --> 00:05:32.110
शुरुआत में सब कुछ काबू में होने का हिसास होता है, लेकिन जल्द ही आपकी टीम उन्हें नजर अंदाज करने लगती है, वाल में है तो कूर चीज़े शोर श्राबे में खो जाती है।

00:05:32.110 --> 00:05:37.110
विड़ब में यह है कि जो सिस्टम आपको सुचित रखने के लिए होते हैं, वे अक्सर आपको और अधिक अंदा बना देते हैं।

00:05:37.110 --> 00:05:42.130
हम सब है उस सौ्वार की मीटिंग में बैटे हैं, जहां कोई कहता है कि उन्होंन은 एक बड़ी गाक, समस्या कोई सिल्हें नजर अंदाज कर दिया

00:05:42.130 --> 00:05:45.150
क्यों की अलर्ट पा की अलर्ट जैसा ही दिख रहा था, क्यों की अलर्ट जैसा ही दिख रहा था।

00:05:45.150 --> 00:05:47.530
समस्या की जड़िये नहीं है कि पता लगाने में कमी है

00:05:47.530 --> 00:05:50.130
बलकि यह है कि आगे क्या करना इसकी समझ की कमी है

00:05:50.130 --> 00:05:53.990
अत्य देख संवीधिन चीर ट्रिगर हर छोटे उतार च्रहाओ को संकटी तरह पेश करते हैं

00:05:53.990 --> 00:05:57.130
और यह कैसी संस्कृती पैदा करता है जहां हर कोई उन्हें अंदेखा करना सीख जाता है

00:05:57.130 --> 00:06:02.490
यही पर Microsoft Fabric के साथ Data Activator का महत्वस सामने आता है

00:06:02.490 --> 00:06:05.490
यह केवल उपर से जोड़ा गया टूल नहीं है

00:06:05.490 --> 00:06:09.450
यह Power BI, Synapse और Fabric Data Warehousing के साथ मिलकर काम करता है

00:06:09.450 --> 00:06:12.590
इसका मतलब है कि यह उन्ही टूल के साथ उसी सर पे काम करता है

00:06:12.590 --> 00:06:14.930
जो पहले से ही आपके Analytics और Pipeline को चला रहे है

00:06:14.930 --> 00:06:18.670
हर बार जब कोई Metric गड़ बढ़ाती है तो आपको पिंग करने के बजाए यह कर सकता है

00:06:18.670 --> 00:06:20.210
कि क्या यह गड़ बढ़ काम रोकने लायक है

00:06:20.210 --> 00:06:22.870
इसे पुराने जमाने के Switchboard Operator की तरह समझे

00:06:22.870 --> 00:06:25.550
लेकिन ऐसा जो हर कॉल के पीछे की दातका लिखता को समझता हो

00:06:25.550 --> 00:06:29.050
जब कुछ होता है माली जी कि डेटा फिडे एक सिगनल भेजती है

00:06:29.050 --> 00:06:31.550
कि लोड होते समय आपके उतपात का नाम करन फॉर्मेट तूट गया

00:06:31.550 --> 00:06:34.930
टेक्टिवेटर जानता है कि कौन से तार सही सिस्टम से जोड़े है

00:06:34.930 --> 00:06:38.270
यह मारकेटिंग टीम को ऐसा नोटिफिकेशन नहीं भेजता जिसे वे कल पढ़े

00:06:38.270 --> 00:06:41.950
यह समस्या को सीधे उस सिस्टम तक पहुचाता है जो दोश्पून लोड को रोक सके

00:06:41.950 --> 00:06:46.250
इससे पहले कि वो डाउंस्ट्रीम रिपोर्ट को खराब करे यहां एक व्यावारी को धारन है

00:06:46.250 --> 00:06:50.070
एक सिनप्स पाइपलाइन हरकुच सेकिंड में वित्य लें देन डेटा खीच रही है

00:06:50.070 --> 00:06:55.330
वेंडर साइट की किसी खराबी की कारण अपस्रीम सिस्टम में से एक डुप्लिकेट रिकॉर्ट भेजना शुरू कर देता है

00:06:55.330 --> 00:06:59.310
यदि आपके वल अलर्ट का उप्योग कर रहे हैं तो आपको एक टीम संदेश या इमेल मिलेगा

00:06:59.310 --> 00:07:00.890
नमस्ते डुप्लिकेट काउंट का पता चला है

00:07:00.890 --> 00:07:08.230
तो अब ये किसी की डुप्लिकेट आते ही पाइपलाइन को रोक सकता है जिससे आपके डेटा इंजिन हो

00:07:08.230 --> 00:07:12.890
खराब डेटा के वेरहाउस में पहुँचने से पहले स्रोत को ठीक करने का समय मिल जाता है

00:07:12.890 --> 00:07:17.330
ये सुधार सिस्टम इस तर पे होता है ने कि इसलिए कि कोई व्यक्ति डैशबोर्ड चेक कर रहा था

00:07:17.330 --> 00:07:18.990
ये एक मैथपूर अंतर है

00:07:18.990 --> 00:07:22.230
डेटा अक्टिवेटर किसी एक डेटा सेट या सीमित स्ट्रीम से बंधा नहीं है

00:07:22.230 --> 00:07:24.170
ये कई इन्पूट पर कारों

00:07:24.170 --> 00:07:32.750
और आपको बार-बार निगरानी किये बिना समानतार किक नियम लागू करता है

00:07:32.750 --> 00:07:36.810
इस क्रोस सर्विस दायरे का मतलब है कि ये सिर्फ ये नहीं जानता कि कुछ गैलत है

00:07:36.810 --> 00:07:39.810
ये ठीक से जानता है कि ब्रेक कब लगाना है और कब आगे बढ़ना है

00:07:39.810 --> 00:07:43.970
और क्योंकि ये आपके transformation, logic और storage के समान एको सिस्टम में रहता है

00:07:43.970 --> 00:07:46.690
इसलिए ये data flow से टकराता नहीं है

00:07:46.690 --> 00:07:48.650
ये उनमें समायत रहता है

00:07:48.650 --> 00:07:53.610
इसलिए आपके कैसी chain बना सकते हैं जा injection, transformation, validation और समाधान एक ही flow में हो जाए

00:07:53.610 --> 00:07:56.030
बिना लोग है hand off के लिए भग दोड किये

00:07:56.030 --> 00:08:00.430
ये data पर प्रतिक्रिया देने और गुणवत्ता और समयवत्ता बनाए

00:08:00.430 --> 00:08:04.310
रखने के लिए सिस्टम के बीच में ही अनकूलन करने के बीच का अंतर है

00:08:04.310 --> 00:08:08.250
लेकिन असली फाइदा तब शुरू होता है जब आप इसे alerting tool के रूप में नहीं

00:08:08.250 --> 00:08:10.550
बल्कि operational निर्णेने की एक बरत के रूप में देखते हैं

00:08:10.550 --> 00:08:15.110
ये संदर्प के अधार पर प्रतिक्रिया देता है जो शौर को काफी कम कर देता है

00:08:15.110 --> 00:08:19.910
और सार्थक कारवाई शुरू करने वाले alert के प्रतिश्चत को बढ़ाता है

00:08:19.910 --> 00:08:22.670
अब आप भोज दले नहीं दबे हैं

00:08:22.670 --> 00:08:26.150
आप कम मानविय मेहनत के साथ शौर के उपर इस पश्च संकेत प्राप्त कर रहे हैं

00:08:26.150 --> 00:08:29.250
और क्योंकि ये निर्ने वास्तिवी बदलाव शुरू कर सकते हैं

00:08:29.250 --> 00:08:33.050
जैसे जॉब्स को रोकना, रिकॉर्ड अपडेट करना, सुधार प्रक्रिया शुरू करना

00:08:33.050 --> 00:08:35.950
ये केवल जानने और कारे करने के बीच की देरे को कम नहीं कर रहा है

00:08:35.950 --> 00:08:37.730
इस अंतर को पुरी तरह मिटा रहा है

00:08:37.730 --> 00:08:40.110
अब उस हिस्से पर आते हैं जो सब को हैरान करता है

00:08:40.110 --> 00:08:42.890
API को कॉल करना और Microsoft की बाहर की दुनिया के साथ जुड़ना

00:08:43.630 --> 00:08:45.650
जब अंदर की दुनिया बाहर की दुनिया को कॉल करती है

00:08:45.650 --> 00:08:48.290
तो आपका डिटा आपके missed call देखने से पहले ही phone कर सकता है

00:08:48.290 --> 00:08:50.190
ये केवल कहने की बात नहीं है

00:08:50.190 --> 00:08:51.610
हम उसी event stream की बात कर रहे हैं

00:08:51.610 --> 00:08:52.750
जिसे आप पहले से track कर रहे हैं

00:08:52.750 --> 00:08:55.230
और उसे real time में Microsoft Fabric Ecosystem के बाहर

00:08:55.230 --> 00:08:57.830
कुछ शुरू करने की अनुमती दे रहे हैं

00:08:57.830 --> 00:09:01.030
आपके डाशबोर्ड पढ़ने या टीम्स अलर्ट पर

00:09:01.030 --> 00:09:04.390
क्लिक करने का इंतजार करने के बजाए

00:09:04.390 --> 00:09:06.970
सिस्टम खुद ही लाक्षिनिक या शाबदिक रूप से

00:09:06.970 --> 00:09:09.090
उस किशन कारवाई शुरू कर देता है

00:09:09.090 --> 00:09:10.530
जब शर्त पूरी हो जाती है

00:09:10.530 --> 00:09:13.550
जादा तर भी ऐसे टप यहीं फेल हो जाते है

00:09:13.550 --> 00:09:15.670
वे इंसाइट्स दिखाने में बहतरीन है

00:09:15.670 --> 00:09:18.490
कभी-कभी आकरशक दुश्यों और AI-assisted commentary के साथ

00:09:18.490 --> 00:09:19.730
लेकिन विग्गेंद आपको थमा देते हैं

00:09:19.730 --> 00:09:21.770
और उम्मीद करते हैं कि आप उसे आगे ले जाएं

00:09:21.770 --> 00:09:23.770
आपको अभी भी CRM खोलना पड़ता है

00:09:23.770 --> 00:09:25.710
और बेजना पड़ता है या भी अपडेट करना पड़ता है

00:09:25.710 --> 00:09:27.630
या प्रक्रिया को मैन्यूल रूप से शुरू करना पड़ता है

00:09:27.630 --> 00:09:30.550
वही अंतराल है जहा मानवे बाता फिर से आ जाती है

00:09:30.550 --> 00:09:33.910
आप मिंटों में समस्या का पता लगा सकते हैं

00:09:33.910 --> 00:09:37.210
लेकिन निश्पादन घंटो बात होता है क्योंकि ये किसी के खाली होने का इंतजार करता है

00:09:37.210 --> 00:09:41.330
डेटा अक्टिवेटर के साथ उचरंग के बल शोटा नहीं होता है बलकि खतमी हो जाता है

00:09:41.330 --> 00:09:46.310
कल्प ना करेगी दिन के बीच में इन्वेंटरी का स्तर आपकी री स्टॉक सीमा से नीचे चला जाता है

00:09:46.310 --> 00:09:50.330
समाने सेटप में ऑपरेशन का कोई गखती इसे पावर पियाए में देखता है

00:09:50.330 --> 00:09:52.990
प्रकॉर्मेंट को नोट भीजता है और पुष्टी का इंतजार करता है

00:09:52.990 --> 00:09:58.170
इस बीच आप उत्पाद बेच रहे होते हैं और स्टॉक खत्म होने के स्तितिकी और बढ़ रहे होते हैं

00:09:58.170 --> 00:10:04.110
इसके बजाए डेटा अक्टिवेटर डेटा के उस सीमा को पार करते ही आपके सप्लेयर के ओर्डरिंग सिस्टम को सीधे API कॉल भेज सकता है

00:10:04.110 --> 00:10:10.530
खरीद आदेश दिया गया, डिलेवरी कतार में लग गई, आपकी टीम में से किसी ने भी अलर्ट भी नहीं पड़ाया और समधान की प्रक्रेश रूओ चुकी है

00:10:10.530 --> 00:10:13.830
तैबरिक के भीतर से सीधे बाहर रिकॉल करने का यही मैत्व है

00:10:13.830 --> 00:10:21.510
आप केवल Microsoft Tools तक सीमित नहीं है, चाहे वो SaaS CRM हो, पुराना ERP हो, Custom List, Endpoint हो या Partner की API हो

00:10:21.510 --> 00:10:26.610
आप पहचान और समधान की बीच की खाई को पाटने के लिए Real-Time Trigger लगा सकते है

00:10:26.610 --> 00:10:30.650
आउटपुट किसी वेभूग पर डेटा पोस्ट करने जितना सरल हो सकता है

00:10:30.650 --> 00:10:37.170
या किसी बिलकुल अलत प्लाटफॉर्म पर बहुचरनी ये workflow को Trigger करने वाला structured payload भेजने जितना व्यवस्थित

00:10:37.170 --> 00:10:43.690
यही पर Fabric केवल Analytics Tools का एक सेट रहने के बजाए आपके परिचालन वाता

00:10:43.690 --> 00:10:47.050
वातावरन के केंद्रिय तंत्रिका तंत्र की तरह वेभार करने लगता है

00:10:47.050 --> 00:10:51.710
जब कोई घटना होती है तो तंत्रिका नकेबल आपकी आँखों को संकेत भेजती है

00:10:51.710 --> 00:10:55.710
बलकि उन अगोपन देश भी देती है जो तुरंत कार्य कर सकते हैं

00:10:55.710 --> 00:11:00.050
इसी तरह आप संचालन की निगरानी करने से आगे बढ़कर उनके स्वाविनियमन की ओर बढ़ते हैं

00:11:00.050 --> 00:11:03.850
अब इसे भारी आयोटी पच्चिन वाले उद्योगों में देख सकते हैं

00:11:03.850 --> 00:11:07.730
एक ऐसी मैनिफैक्चिरिंग प्लांट की कल्पना करें जहां मैं तो को मशिनरी पर वाइबरेशन सेंसर लगे हूँ

00:11:07.730 --> 00:11:11.470
यह सेंसर फैबरिक में रियल टाइम डेटा स्ट्रीम करते हैं

00:11:11.470 --> 00:11:13.230
जैसे ही कोई रीडिंग विफलता चेतावनी

00:11:13.230 --> 00:11:18.330
सीमा में जाती है डेटा एक्टिवेटर डाइनमिक्स 365 में वर्क ओर्डर बना और एसाइन कर सकता है

00:11:18.330 --> 00:11:21.450
जिससे मशिन के खराब होने से पहले ही इंजिनियर शेडियूल हो जाता है

00:11:21.450 --> 00:11:24.850
कोई सुपरवाइजर कॉल करने के लिए अपना काम नहीं रोपता

00:11:24.850 --> 00:11:29.190
सिस्टम स्वचालित रूप से काम को रूट करता है और तकनीशन को आवशक संदर भी प्रदान करता है

00:11:29.190 --> 00:11:33.510
मरमत का काम डाउन टाइम के बारे में बात होने से पहले ही शुरू हो जाता है

00:11:33.510 --> 00:11:38.410
स्वचालित निगरानी और आउट बाउंड एपियाई का मेल ही असली स्वायत तता लाता है धे

00:11:38.410 --> 00:11:44.410
आप के वाल प्रासिंग निगता के लिए अलर्ट को फिल्टर नहीं कर रहे हैं बलकि आप उन फिल्टर ट्रिगर्स को तुरंथ होने वाली ठोस कारवाई से जोड़ रहे हैं

00:11:44.410 --> 00:11:51.310
ये डेटा संचालित होने से डेटा सक्रिया होने की और एक छलांग है जहां सिस्टम की प्रतिगर रहे देने की शमता उसकी पहचान करने की शमता जितनी ही तेज है

00:11:51.310 --> 00:12:21.310
जब आप इसे सही डंग से सेट अप करते हैं तो आपके प्रक्रियाय ना केवल मानविय सोक्षिन प्रबंधन को छोड़ देती हैं बलकि वे सक्रीय रूप से बहतर होती हैं क्योंकि पहचान और कारवाई की बीच का चक्र सुसंगत और हमेशा चक्र सुसंगत और हमेशा चाल

00:12:21.310 --> 00:12:36.690
उची होती है जिने वे पहले ही समझ लेना चाहते थे जिने वे पहले ही समझ लेना चाहते हैं जो उन्हीं

00:12:36.690 --> 00:12:43.150
शम्ता मॉडलों, सेवा सीमाओं और डिजाइन मानेताओं से बंदा है जो एकोसिस्टम में बाकी सब पर लागू होती हैं जो एकोसिस्टम में

00:12:43.150 --> 00:12:49.510
अगर आप उन सीमाओं की अंदेखी करेंगे तो जल्द ही समझ जाएंगे कि जब अच्छी मैशा वाला आटोमेशन ठप पड़ जाता है तो क्या होता है

00:12:49.510 --> 00:12:54.730
मुश्किल यह है कि विफलता के बंदू आन तोर पर आपके प्रूफ अफ कॉनसेप्ट के दौरान सामने नहीं आते हैं

00:12:54.730 --> 00:12:56.950
एक छोटे परिक्षन में सब कुछ तुरंत होता हुआ लगता है

00:12:56.950 --> 00:13:00.530
शर्ते पूरी होती हैं क्रियाएं शुरू होती हैं और आपको परिणाम लगबग तुरंत दिखाई देता है

00:13:00.530 --> 00:13:06.970
जब आप विस्तार करते हैं कई बाहरी सिस्टम जोडते हैं ट्रिगर की संख्या बढ़ाते हैं और जटिल लॉजिक लागू करते हैं तब भी बाद हाएं

00:13:06.970 --> 00:13:11.190
अपना असर दिखाती है विलमता बढ़ती है छमता का उप्योग बढ़ जाता है

00:13:11.190 --> 00:13:15.890
अचानक वो रियल टाइम निने इंजन या तो धीमा हो जाता है या कतार में लग जाता है

00:13:15.890 --> 00:13:21.090
सोचिए क्या होगा जब कोई ट्रिगर किसी ऐसे स्रोथ पर निर्भर हो जो तकनी की रूप से जुड़ातो है

00:13:21.090 --> 00:13:23.950
लेकिन फैबरिक की नेटिव सेवाओं के अंदर नहीं चल रहा है

00:13:23.950 --> 00:13:28.750
हो सकता है कि आपके पास बाहरी इवेंट हब से आरी डेटा स्ट्रीम हो जो आपकी रिपोर्ट को फीड कर रही हो

00:13:28.750 --> 00:13:33.570
यदि डेटा अक्टिवेटर किसी महतपून प्रक्रिया को शुरू करने के लिए उस फीड पर निर्भर है

00:13:33.570 --> 00:13:37.830
लेकिन सुरोत पक्ष पर प्रोसेसिंग अंतराल फैबरिक के प्रतिक्रिया समय से धीमा है

00:13:37.830 --> 00:13:40.610
तो आपको कभी भी पेक्षित प्रतिक्रिया नहीं मिलेगी

00:13:40.610 --> 00:13:44.710
मैंने रोल आउट को रुकते देखाया क्योंकि शर्ते अरदस्ति डेटा पर बनी थी

00:13:44.710 --> 00:13:46.710
जो ट्रिगर लॉजिक के साथ तालमेल नहीं बिठा पा रही थी

00:13:46.710 --> 00:13:50.030
आट्टमिशन विफल नहीं हुआ बस वो इतना देर से हुआ कि उसका कोई महत्मेर

00:13:50.030 --> 00:13:52.250
सब कुछ मॉनिटर करने का लालज भी होता है

00:13:52.250 --> 00:13:53.890
शुरुआत में ये समझ में आता है

00:13:53.890 --> 00:13:57.470
अधिक निगरानी शर्तों का मतलब प्रतिक्रिया के अधिक अफसर होना चाहिए

00:13:57.470 --> 00:14:01.370
लेकिन आपके द्वारा परिभाशित प्रतिक ट्रिगर आपकी फैब्रिक शम्ता पर चलने वाले

00:14:01.370 --> 00:14:03.010
वर्कलोड में योगदान देता है

00:14:03.010 --> 00:14:05.830
इसका मतलब है कि आप उसी शम्ता का उप्योग कर रहे हैं

00:14:05.830 --> 00:14:09.550
जो आपकी BI refresh, data flow और warehouse query को support करती है

00:14:09.550 --> 00:14:13.030
यदि आप इसे बहुत अधिक बढ़ा देंगे तो आपको knock on effect देखने को मिलेगा

00:14:13.030 --> 00:14:16.610
जहां अन्य वर्कलोड धीमे हो जाएंगे क्योंकि आपके trigger compute संसादनों को खतम कर रहे हैं

00:14:16.610 --> 00:14:19.430
शम्ता नियोजन याब एकल पिक नहीं है क्योंकि ये वो अनुशासन है

00:14:19.430 --> 00:14:22.410
जो automation को खुद से उत्पन डाउन टाइम में बदलने से रोकता है

00:14:22.410 --> 00:14:23.910
इलमता लक्ष भी माहने रखते

00:14:23.910 --> 00:14:26.170
डेटा एक्टिवेटर सेकंडर में प्रतिक्रिया दे सकता है

00:14:26.170 --> 00:14:29.290
लेकिन केवल तभी जब अपस्ट्रीम और डांस्ट्रीम सिस्टम उस गत्थी को संभाल सकें

00:14:29.290 --> 00:14:33.250
यदि आपका trigger किया गया API call किसी ऐसे ERP integration पे point कर रहा है

00:14:33.250 --> 00:14:34.990
जिसे हर 15 मिट में batch process किया जाता है

00:14:34.990 --> 00:14:37.430
तो आपने प्रभावी रूप से देरी को पहले ही आमंत्रित कर लिया है

00:14:37.430 --> 00:14:41.350
trigger निश्पादित तो होता है लेकिन अंतियम परिणाम अगले बैच तक प्रतिक्षा करता है

00:14:41.350 --> 00:14:45.630
सिस्टम को एक साथ जोड़ने से पहले सेवा लए में उन अंत्रों को समझना जरूरी है

00:14:45.630 --> 00:14:50.710
सुरक्षित तरीका ये है कि उच्च मूले कमावरती वाले शर्तों से शुरूआत करें

00:14:50.710 --> 00:14:54.150
इसका मतलब है ऐसे परिद्रिश्य चुनना जहां भले ही आप दिन में कुछी बार ट्रिगर करें

00:14:54.150 --> 00:14:57.030
लेकिन प्रतेक का एक इस परष्ट प्रभाव हो जो आटोमेशन के लायक हो

00:14:57.030 --> 00:14:59.670
जो आटोमेशन के लायक ये आपके शमता को बाजित किये बिना

00:14:59.670 --> 00:15:02.950
ये डाउंस्ट्रीम सेवाओं पर बोज़ डाले बिना प्रभाव शीलता साबित करने के बारे में है

00:15:02.950 --> 00:15:05.610
आप ट्रिगर लॉजिक को ठीक करते हैं

00:15:05.610 --> 00:15:09.350
प्रोससीन प्रफाइल को समझते हैं और उसके बाद ही विस्तार शुरू करते हैं

00:15:09.350 --> 00:15:14.130
ये भी याद रखना महत वोन है कि मुल, निर्धारन और शमता के वल स्टोरेज ये रिफ्रेश के बारे में नहीं है

00:15:14.130 --> 00:15:18.770
ट्रिगर, मुल्यांकन और क्रिया निश्पादन एक ही पूल से संसाधनों का उबह करते हैं

00:15:18.770 --> 00:15:20.550
वो आउटबाउंड एपियाई कॉल, वो कंप्यूट है

00:15:20.550 --> 00:15:24.290
इसी शर्ट की जाश करने से पहले आप जो रुपांतरन चलाते हैं वो भी करना करता है

00:15:24.290 --> 00:15:29.150
यदि आप अपने फैबरिक यूनिट्स पर पूल को ध्यान में रखे बिना शर्टों और कनेक्शनों को बढ़ाते हैं

00:15:29.150 --> 00:15:31.350
तो आप अपनी उमीद से जल्दी सीमाओं तक पहुँच जाएंगे

00:15:31.350 --> 00:15:36.470
चीछ खबर यह है कि एक बार जब आप जान जाते हैं कि सीमाओं कहा हैं तो आप उनके उसर डिजाइन कर सकते हैं

00:15:36.470 --> 00:15:37.750
आप ऐसी प्रक्रियां मनाते हैं जो स्वेम