مقدمة
اليوم، يتم إنشاء كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي من خلال التطبيقات المتصلة وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) وأدوات الاستشعار وغيرها من المصادر المختلفة. وقد جعل انتشار مصادر البيانات المتدفقة القدرة على الاستهلاك واتخاذ قرارات مستنيرة من هذه البيانات في الوقت الفعلي تقريبا ضرورة تشغيلية للعديد من المؤسسات.
تتضمن بعض الأمثلة النموذجية لأحمال عمل البيانات المتدفقة ما يلي:
- تخزن عبر الإنترنت تحليل بيانات النقر في الوقت الحقيقي لتقديم توصيات المنتج للمستهلكين أثناء استعراضهم لموقع الويب.
- مرافق التصنيع باستخدام بيانات تتبع الاستخدام من مستشعرات IoT لمراقبة الأصول عالية القيمة عن بعد.
- يتم فحص معاملات بطاقات الائتمان من أنظمة نقاط البيع في الوقت الفعلي للكشف عن الأنشطة التي يحتمل أن تكون احتيالية ومنعها.
يوفر Azure Stream Analytics محرك معالجة دفق مستند إلى السحابة يمكنك استخدامه لتصفية وتجميع ومعالجة دفق بيانات في الوقت الفعلي من مصادر مختلفة. يمكن بعد ذلك استخدام نتائج هذه المعالجة لتشغيل نشاط تلقائي بواسطة خدمة أو تطبيق، أو إنشاء مرئيات في الوقت الفعلي، أو دمج البيانات المتدفقة في حل تحليلات المؤسسة.
في هذه الوحدة، ستتعلم كيفية البدء في Azure Stream Analytics، واستخدامها لمعالجة دفق بيانات الحدث.