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La arquitectura de referencia para el procesamiento de eventos en tiempo real con Azure Stream Analytics proporciona un esquema genérico para implementar una solución de procesamiento de flujos en tiempo real como plataforma como servicio (PaaS) utilizando Microsoft Azure.
Resumen
Tradicionalmente, las soluciones de análisis se basaban en funciones como ETL (extracción, transformación y carga de datos) y el almacenamiento de datos, donde se almacenan los datos antes del análisis. Los requisitos en continuo cambio y los datos que llegan más rápidamente están llevando este modelo al límite.
Analizar los datos dentro de flujos móviles antes del almacenamiento es una ventaja. Aunque este enfoque no es nuevo, no se ha adoptado ampliamente en las verticales del sector.
Microsoft Azure proporciona un amplio catálogo de tecnologías de análisis que pueden admitir una matriz de escenarios y requisitos de soluciones. Seleccionar qué servicios de Azure se van a implementar en una solución de un extremo a otro puede ser todo un desafío, debido a la variedad de ofertas.
En esta referencia se describen las funcionalidades e interoperación de los servicios de Azure que admiten una solución de streaming de eventos. Asimismo, explica algunos de los escenarios en los que los clientes pueden beneficiarse de este tipo de enfoque.
Contenido
- Resumen Ejecutivo
- Introducción al análisis en tiempo real
- Propuesta de valor de datos en tiempo real en Azure
- Escenarios comunes para el análisis en tiempo real
- Arquitectura y componentes
- Orígenes de datos
- Capa de integración de datos
- Capa de análisis en tiempo real
- Capa de almacenamiento de datos
- Presentación/Capa de consumo
- Conclusión
Autor: Charles Feddersen, arquitecto de soluciones, Centro de excelencia de Data Insights, Microsoft Corporation
Fecha de publicación: enero de 2015
Revisión: 1.0
Descarga:Procesamiento de eventos en tiempo real con Stream Analytics de Microsoft Azure
Obtener ayuda
Para obtener más ayuda, consulte la página de preguntas y respuestas de Microsoft sobre Azure Stream Analytics.
Pasos siguientes
- Introducción a Azure Stream Analytics
- Análisis de datos de llamadas fraudulentas mediante Stream Analytics y visualización de los resultados en un panel de Power BI
- Escalar un trabajo de Azure Stream Analytics para incrementar el ancho de banda
- Referencia del lenguaje de consulta de Azure Stream Analytics
- Referencia sobre API REST de administración de Azure Stream Analytics