Введение
Сегодня большие объемы данных в реальном времени создаются с помощью подключаемых приложений, устройств Интернета вещей (IoT), датчиков и различных других источников. Распространение источников потоковой передачи данных сделало возможность использовать и принимать обоснованные решения из этих данных практически в режиме реального времени операционной необходимостью для многих организаций.
Ниже приведены типичные примеры рабочих нагрузок потоковой передачи данных:
- Интернет-магазины анализируют данные потоковой передачи в режиме реального времени для предоставления рекомендаций по продуктам потребителям по мере просмотра веб-сайта.
- Производственные объекты, использующие данные телеметрии с датчиков Интернета вещей для удаленного мониторинга высокоценных активов.
- Кредитные карта транзакции из систем точки продажи в режиме реального времени проверяются для обнаружения и предотвращения потенциально мошеннических действий.
Azure Stream Analytics предоставляет облачную подсистему потоковой обработки, которую можно использовать для фильтрации, статистической обработки и обработки потока данных в режиме реального времени из различных источников. Затем результаты этой обработки можно использовать для активации автоматизированного действия службой или приложением, создания визуализаций в режиме реального времени или интеграции потоковых данных в решение корпоративной аналитики.
В этом модуле вы узнаете, как приступить к работе с Azure Stream Analytics и использовать его для обработки потока данных событий.