Wprowadzenie
Załóżmy, że firma zajmująca się sprzedażą detaliczną przechwytuje dane transakcji sprzedaży w czasie rzeczywistym z witryny internetowej handlu elektronicznego i chce analizować te dane wraz z bardziej statycznymi danymi związanymi z produktami, klientami i pracownikami. Typowym sposobem podejścia do tego problemu jest pozyskiwanie strumienia danych w czasie rzeczywistym do magazynu typu data lake lub data warehouse, w którym można wykonywać zapytania wraz z danymi ładowanymi przy użyciu technik przetwarzania wsadowego.
Usługa Microsoft Azure Synapse Analytics udostępnia kompleksową platformę analizy danych przedsiębiorstwa, w której można ładować dane w czasie rzeczywistym w usłudze Azure Event Hubs lub Azure IoT Hub oraz przetwarzane przez usługę Azure Stream Analytics.
Typowy wzorzec pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym na platformie Azure obejmuje następującą sekwencję integracji usług:
- Źródło danych w czasie rzeczywistym jest przechwytywane w ingestorze zdarzeń, takim jak azure Event Hubs lub Azure IoT Hub.
- Przechwycone dane są bezterminowo filtrowane i agregowane przez zapytanie usługi Azure Stream Analytics.
- Wyniki zapytania są ładowane do magazynu typu data lake lub data warehouse w usłudze Azure Synapse Analytics na potrzeby kolejnej analizy.
W tym module zapoznasz się z wieloma sposobami użycia usługi Azure Stream Analytics do pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym do usługi Azure Synapse Analytics.