Einführung

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Angenommen, ein Einzelhandelsunternehmen erfasst Echtzeit-Verkaufstransaktionsdaten einer E-Commerce-Website und möchte diese Daten zusammen mit weiteren statischen Daten zu Produkten, Kund*innen und Mitarbeiter*innen analysieren. Eine gängige Methode, um dieses Problem anzugehen, besteht darin, den Datenstrom von Echtzeitdaten in einem Data Lake oder Data Warehouse zu erfassen, wo er zusammen mit Daten abgefragt werden kann, die mithilfe von Batchverarbeitungstechniken geladen werden.

Microsoft Azure Synapse Analytics bietet eine umfassende Datenanalyseplattform für Unternehmen, in die Echtzeitdaten geladen werden können, die in Azure Event Hubs oder Azure IoT Hub erfasst und von Azure Stream Analytics verarbeitet werden.

A diagram of a data stream in Azure Event Hubs being queried by Azure Stream Analytics and loaded into Azure Synapse Analytics.

Ein typisches Muster für die Echtzeitdatenerfassung in Azure besteht aus der folgenden Sequenz von Dienstintegrationen:

  1. Eine Echtzeitquelle von Daten wird in einem Ereignisingestor wie Azure Event Hubs oder Azure IoT Hub erfasst.
  2. Die erfassten Daten werden dauerhaft gefiltert und von einer Azure Stream Analytics-Abfrage aggregiert.
  3. Die Ergebnisse der Abfrage werden zur nachfolgenden Analyse in einen Data Lake oder ein Data Warehouse in Azure Synapse Analytics geladen.

In diesem Modul lernen Sie mehrere Möglichkeiten kennen, wie Sie Azure Stream Analytics verwenden können, um Echtzeitdaten in Azure Synapse Analytics zu erfassen.