Azure'da gerçek zamanlı analiz ve akış işleme teknolojisi seçme

Azure üzerinde gerçek zamanlı analiz ve akış işleme için çeşitli hizmetler sağlanır. Bu makale, hangi teknolojinin uygulamanız için en uygun olduğuna karar vermenize yardımcı olur.

Azure Stream Analytics ne zaman kullanılır?

Azure Stream Analytics, Azure'da akış analizi için önerilen hizmettir. Aşağıdakileri içeren ancak bunlarla sınırlı olmayan çok çeşitli senaryolar için kullanın:

Uygulamanıza Azure Stream Analytics işi eklemek, zaten bildiğiniz SQL dilini kullanarak Azure'da akış analizini çalıştırmanın en hızlı yoludur. Azure Stream Analytics bir iş hizmeti olduğundan kümeleri yönetmek için zaman harcamanıza gerek kalmaz ve iş düzeyinde 99,9% Hizmet Düzeyi Sözleşmesi (SLA) ile kapalı kalma süresi konusunda endişelenmeniz gerekmez. Faturalama, başlangıç maliyetlerini düşük (bir Akış Birimi) ancak ölçeklendirilebilir (en fazla 396 Akış Birimi) kılan iş düzeyinde de yapılır. Birkaç Stream Analytics işi çalıştırmak, bir kümeyi çalıştırmak ve sürdürmekten çok daha uygun maliyetlidir.

Azure Stream Analytics, kullanıma hazır zengin bir deneyime sahiptir. Ek kurulum yapmadan aşağıdaki özelliklerden hemen yararlanabilirsiniz:

  • Pencereli toplamalar, zamana bağlı birleşimler ve zamansal analiz işlevleri gibi yerleşik zamansal işleçler.
  • Yerel Azure giriş ve çıkış bağdaştırıcıları
  • Coğrafi sınırlama için jeo-uzamsal başvuru verileriyle birleştirme de dahil olmak üzere yavaş değişen başvuru verileri (arama tabloları olarak da bilinir) desteği.
  • Anomali Algılama gibi tümleşik çözümler
  • Aynı sorguda birden çok zaman penceresi
  • Rastgele sıralarda birden çok zamansal işleç oluşturabilme.
  • Event Hubs'a girişin alınmasından, çıktının yine Event Hubs'a ulaşmasına kadar, ağ gecikmesi de dahil olmak üzere, sürekli yüksek aktarım hızında 100 ms'nin altında uçtan uca gecikme süresi.

Diğer teknolojiler ne zaman kullanılır?

JavaScript ya da C# dışındaki bir dilde UDF'ler, UDA'lar ve özelleştirilmiş seri durumdan çıkarıcıları yazmak istiyorsunuz.

Azure Stream Analytics, bulut işleri için JavaScript'te kullanıcı tanımlı işlevleri (UDF) ve kullanıcı tanımlı toplamaları (UDA) ve IoT Edge işleri için C# destekler. C# kullanıcı tanımlı ayrıştırıcılar da desteklenir. Java veya Python gibi diğer dillerde bir deserializer, Kullanıcı Tanımlı Fonksiyon (UDF) veya Kullanıcı Tanımlı Agregasyon (UDA) uygulamak istiyorsanız, Spark Structured Streaming'i kullanın. İsteğe bağlı akış işleme gerçekleştirmek için Event Hubs EventProcessorHost'u kendi sanal makinelerinizde de çalıştırabilirsiniz.

Çözümünüz çok bulutlu veya şirket içi bir ortamda

Azure Stream Analytics, Microsoft'un özel teknolojisidir ve yalnızca Azure'da kullanılabilir. Çözümünüzün bulutlar veya şirket içinde taşınabilir olması gerekiyorsa Spark Yapılandırılmış Akış veya Apache Flink gibi açık kaynak teknolojileri göz önünde bulundurun.

Sonraki Adımlar

  • Last updated on