Introduction
Supposez qu’une entreprise de vente au détail capture des données de transactions de vente en temps réel à partir d’un site web d’e-commerce, et souhaite analyser ces données ainsi que des données plus statiques relatives aux produits, aux clients et aux employés. Une façon courante d’aborder ce problème consiste à ingérer le flux de données en temps réel dans un lac de données ou un entrepôt de données, où il peut être interrogé avec des données chargées à l’aide de techniques de traitement par lots.
Microsoft Azure Synapse Analytics fournit une plateforme complète d’analytique des données d’entreprise, dans laquelle les données en temps réel capturées dans Azure Event Hubs ou Azure IoT Hub et traitées par Azure Stream Analytics peuvent être chargées.
Un modèle classique d’ingestion de données en temps réel dans Azure se compose de la séquence d’intégrations de service suivante :
- Une source de données en temps réel est capturée dans un ingesteur d’événements, tel qu’Azure Event Hubs ou Azure IoT Hub.
- Les données capturées sont perpétuellement filtrées et agrégées par une requête Azure Stream Analytics.
- Les résultats de la requête sont chargés dans un lac de données ou un entrepôt de données dans Azure Synapse Analytics en vue d’une analyse ultérieure.
Dans ce module, vous allez explorer plusieurs façons d’utiliser Azure Stream Analytics pour ingérer des données en temps réel dans Azure Synapse Analytics.