解決方案構想
本文是解決方案概念。 如果您想要使用詳細資訊來擴充內容，例如潛在的使用案例、替代服務、實作考慮或定價指引，請提供 GitHub 意見反應讓我們知道。
此解決方案概念說明如何從即時串流數據取得深入解析。 持續擷取任何 IoT 裝置的資料，或網站點選流的記錄，並即時處理。
架構
資料流程
- 使用 Azure 事件中樞，輕鬆地擷取應用程式的即時串流數據。
- 使用 Synapse Pipelines 將所有結構化數據整合在一起，以 Azure Blob 儲存體。
- 利用 Apache Spark 集區來清除、轉換和分析串流數據，並將其與操作資料庫或數據倉儲中的結構化數據結合。
- 使用可調整的機器學習/深度學習技術，透過Apache Spark集區中的筆記本體驗，使用 Python、Scala 或 .NET 從此數據衍生更深入的深入解析。
- 在 Azure Synapse Analytics 中套用 Apache Spark 集區和 Synapse Pipelines，以大規模存取和行動數據。
- 在專用 SQL 集區中建置分析儀錶板和內嵌報表，以在組織內共用見解，並使用 Azure Analysis Services 將此數據服務給數千位使用者。
- 從 Apache Spark 集區到 Azure Cosmos DB 取得深入解析，使其可透過即時應用程式存取。
元件
- Azure Synapse Analytics 是快速、彈性且受信任的雲端數據倉儲，可讓您使用大規模平行處理架構，以彈性且獨立的方式調整、計算及儲存。
- Synapse Pipelines 文件 可讓您建立、排程及協調 ETL/ELT 工作流程。
- Azure Data Lake 儲存體：建置在 Azure Blob 儲存體 上大規模調整且安全的 Data Lake 功能
- Azure Synapse Analytics Spark 集 區是快速、簡單且共同作業的 Apache Spark 分析平臺。
- Azure Azure 事件中樞 檔是巨量數據串流平臺和事件擷取服務。
- Azure Cosmos DB 是全域散發的多模型資料庫服務。 接著，了解如何跨數個 Azure 區域複寫資料，並調整儲存體以外的輸送量。
- 適用於 Azure Cosmos DB 的 Azure Synapse Link 可讓您使用 Azure Synapse 工作區提供的兩個分析引擎：SQL 無伺服器和 Spark 集區，對交易式工作負載執行近乎即時的分析，而不需要對交易式工作負載產生任何效能或成本影響。
- Azure Analysis Services 是企業級分析即服務，可讓您放心地控管、部署、測試及傳遞 BI 解決方案。
- Power BI 是一套商務分析工具，可在整個組織中提供深入解析。 連線 至數百個數據源、簡化數據準備，以及推動非計劃性分析。 產生美觀的報表，然後將其發佈，讓組織可在 Web 和所有行動裝置上使用。
替代項目
- Synapse Link 是 Microsoft 慣用的解決方案，可在 Azure Cosmos DB 數據上進行分析。
- 您可以使用 Azure IoT 中樞，而不是使用 Azure 事件中樞。 IoT 中樞 是裝載在雲端中的受控服務，可作為IoT應用程式與其連結裝置之間通訊的中央訊息中樞。 您可以可靠且安全地將數百萬個裝置與其後端解決方案連線。 幾乎任何裝置都可以連線到IoT中樞。
案例詳細資料
此案例說明如何從即時串流數據取得深入解析。 您可以持續從任何IoT裝置擷取數據，或從網站點擊串流記錄，並以近乎即時的方式處理數據。
潛在的使用案例
此解決方案適用於媒體和娛樂業。 此案例適用於從實時數據串流數據建置分析。
考量
這些考慮會實作 Azure Well-Architected Framework 的支柱，這是一組指導原則，可用來改善工作負載的品質。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Azure Well-Architected Framework。
成本最佳化
成本優化是考慮如何減少不必要的費用，並提升營運效率。 如需詳細資訊，請參閱 成本優化要素概觀。
您可以使用 Azure 定價計算機 來取得自訂定價估計值。
下一步
- Azure Synapse Analytics 檔
- Synapse 管線檔
- Azure Data Lake 儲存體 檔
- Azure 資料總管
- Azure Synapse Analytics Spark 集區
- Azure 事件中樞 檔
- Azure Cosmos DB 檔
- Analysis Services 檔
- Power BI 文件 (機器翻譯)