Azure Event Hubs: una plataforma de streaming de macrodatos y un servicio de ingesta de eventosAzure Event Hubs — A big data streaming platform and event ingestion service

Azure Event Hubs es una plataforma de streaming de macrodatos y un servicio de ingesta de eventos.Azure Event Hubs is a big data streaming platform and event ingestion service. Puede recibir y procesar millones de eventos por segundo.It can receive and process millions of events per second. Los datos enviados a un centro de eventos se pueden transformar y almacenar con cualquier proveedor de análisis en tiempo real o adaptadores de procesamiento por lotes y almacenamiento.Data sent to an event hub can be transformed and stored by using any real-time analytics provider or batching/storage adapters.

Los siguientes escenarios son algunos de los casos donde se puede usar Event Hubs:The following scenarios are some of the scenarios where you can use Event Hubs:

  • Detección de anomalías (fraude/valores atípicos)Anomaly detection (fraud/outliers)
  • Registro de aplicacionesApplication logging
  • Canalizaciones de análisis, como secuencias de clicsAnalytics pipelines, such as clickstreams
  • Paneles en vivoLive dashboarding
  • Archivado de datosArchiving data
  • Procesamiento de transaccionesTransaction processing
  • Procesamiento de telemetría de usuarioUser telemetry processing
  • Streaming de telemetría de dispositivoDevice telemetry streaming

¿Por qué usar Event Hubs?Why use Event Hubs?

Los datos solo son valiosos cuando existe una forma sencilla de procesarlos y obtener información oportuna a partir de los orígenes de datos.Data is valuable only when there is an easy way to process and get timely insights from data sources. Event Hubs ofrece una plataforma distribuida de procesamiento de secuencias con baja latencia e integración perfecta, con servicios de datos y análisis dentro y fuera de Azure para crear una canalización de macrodatos completa.Event Hubs provides a distributed stream processing platform with low latency and seamless integration, with data and analytics services inside and outside Azure to build your complete big data pipeline.

Event Hubs representa la "puerta principal" de una canalización de eventos, conocida a menudo como un agente de ingesta de eventos en las arquitecturas de la solución.Event Hubs represents the "front door" for an event pipeline, often called an event ingestor in solution architectures. Un agente de ingesta de eventos es un componente o servicio que se encuentra entre los publicadores de eventos y los consumidores de eventos para desacoplar la producción de un flujo de eventos del consumo de esos eventos.An event ingestor is a component or service that sits between event publishers and event consumers to decouple the production of an event stream from the consumption of those events. Event Hubs ofrece una plataforma de streaming unificada con búfer de retención de tiempo, de forma que los productores de eventos se desacoplan de los consumidores de eventos.Event Hubs provides a unified streaming platform with time retention buffer, decoupling event producers from event consumers.

En las secciones siguientes se describen las características clave del servicio Azure Event Hubs:The following sections describe key features of the Azure Event Hubs service:

PaaS completamente administradaFully managed PaaS

Event Hubs es una plataforma como servicio (PaaS) completamente administrada con poca sobrecarga de administración o configuración, para que pueda centrarse en las soluciones empresariales.Event Hubs is a fully managed Platform-as-a-Service (PaaS) with little configuration or management overhead, so you focus on your business solutions. Event Hubs para ecosistemas de Apache Kafka le ofrece la experiencia de PaaS de Kafka sin tener que administrar, configurar ni ejecutar los clústeres.Event Hubs for Apache Kafka ecosystems gives you the PaaS Kafka experience without having to manage, configure, or run your clusters.

Compatibilidad con procesamiento por lotes y en tiempo realSupport for real-time and batch processing

Ingiera, almacene en búfer y procese la secuencia en tiempo real para obtener información práctica y útil.Ingest, buffer, store, and process your stream in real time to get actionable insights. Event Hubs usa un modelo de consumidor con particiones, que permite que varias aplicaciones procesen la secuencia de manera simultánea y le deja controlar la velocidad del procesamiento.Event Hubs uses a partitioned consumer model, enabling multiple applications to process the stream concurrently and letting you control the speed of processing.

Capture los datos casi en tiempo real en una instancia de Azure Blob Storage o de Azure Data Lake Storage para la retención a largo plazo o el procesamiento por microlotes.Capture your data in near-real time in an Azure Blob storage or Azure Data Lake Storage for long-term retention or micro-batch processing. Puede lograr este comportamiento en la misma secuencia que usa para derivar análisis en tiempo real.You can achieve this behavior on the same stream you use for deriving real-time analytics. La configuración de la captura de datos de eventos es rápida.Setting up capture of event data is fast. Su ejecución no conlleva gastos administrativos y se escala automáticamente con las  unidades de procesamiento de Event Hubs.There are no administrative costs to run it, and it scales automatically with Event Hubs throughput units. Event Hubs le permite centrarse en el procesamiento de datos en lugar de hacerlo en la captura de datos.Event Hubs enables you to focus on data processing rather than on data capture.

Azure Event Hubs también se integra con Azure Functions para una arquitectura sin servidor.Azure Event Hubs also integrates with Azure Functions for a serverless architecture.

EscalableScalable

Con Event Hubs, puede comenzar con los flujos de datos en megabytes y aumentar a gigabytes o terabytes.With Event Hubs, you can start with data streams in megabytes, and grow to gigabytes or terabytes. La característica de inflado automático es una de las muchas opciones disponibles para escalar el número de unidades de procesamiento con el fin de satisfacer las necesidades de uso.The Auto-inflate feature is one of the many options available to scale the number of throughput units to meet your usage needs.

Ecosistema enriquecidoRich ecosystem

Event Hubs para ecosistemas de Apache Kafka permite que aplicaciones y clientes de Apache Kafka (1.0 y posteriores) se comuniquen con Event Hubs.Event Hubs for Apache Kafka ecosystems enables Apache Kafka (1.0 and later) clients and applications to talk to Event Hubs. No es necesario configurar ni administrar sus propios clústeres de Kafka.You do not need to set up, configure, and manage your own Kafka clusters.

Con un ecosistema amplio disponible en diversos lenguajes (.NET, Java, Python, Go, Node.js), puede empezar a procesar fácilmente los flujos desde Event Hubs.With a broad ecosystem available in various languages (.NET, Java, Python, Go, Node.js), you can easily start processing your streams from Event Hubs. Todos los lenguajes de cliente compatibles proporcionan integración de nivel bajo.All supported client languages provide low-level integration. El ecosistema también proporciona una perfecta integración con servicios de Azure como Azure Stream Analytics y Azure Functions, lo que permite crear arquitecturas sin servidor.The ecosystem also provides you with seamless integration with Azure services like Azure Stream Analytics and Azure Functions and thus enables you to build serverless architectures.

Componentes clave de la arquitecturaKey architecture components

Event Hubs contiene los siguientes componentes clave:Event Hubs contains the following key components:

  • Productores de eventos: una entidad que envía datos a un centro de eventos.Event producers: Any entity that sends data to an event hub. Los publicadores de eventos pueden publicar eventos mediante HTTPS, AMQP 1.0 o Apache Kafka (1.0 y posterior)Event publishers can publish events using HTTPS or AMQP 1.0 or Apache Kafka (1.0 and above)
  • Particiones: cada consumidor solo lee un subconjunto específico, o partición, de la secuencia de mensajes.Partitions: Each consumer only reads a specific subset, or partition, of the message stream.
  • Grupos de consumidores: vista (estado, posición o desplazamiento) de todo un centro de eventos.Consumer groups: A view (state, position, or offset) of an entire event hub. Los grupos de consumidores permiten consumir aplicaciones y que cada una tenga una vista independiente de la secuencia de eventos.Consumer groups enable consuming applications to each have a separate view of the event stream. Leen la secuencia de forma independiente, a su propio ritmo y con sus propios desplazamientos.They read the stream independently at their own pace and with their own offsets.
  • Unidades de procesamiento: unidades de capacidad compradas previamente que controlan la capacidad de rendimiento de Event Hubs.Throughput units: Pre-purchased units of capacity that control the throughput capacity of Event Hubs.
  • Receptores de eventos: cualquier entidad que lea datos de evento de un centro de eventos.Event receivers: Any entity that reads event data from an event hub. Todos los consumidores de Event Hubs se conectan a través de la sesión de AMQP 1.0.All Event Hubs consumers connect via the AMQP 1.0 session. El servicio Event Hubs entrega eventos a través de una sesión a medida que están disponibles.The Event Hubs service delivers events through a session as they become available. Todos los consumidores de Kafka se conectan a través del protocolo de 1.0 de Kafka y las versiones posteriores.All Kafka consumers connect via the Kafka protocol 1.0 and later.

La siguiente ilustración muestra la arquitectura de procesamiento del flujo de Event Hubs:The following figure shows the Event Hubs stream processing architecture:

Event Hubs

Pasos siguientesNext steps

Para empezar a usar Event Hubs, consulte los tutoriales sobre envío y recepción de eventos:To get started using Event Hubs, see the Send and receive events tutorials:

Para obtener más información sobre Event Hubs, consulte los siguientes artículos:To learn more about Event Hubs, see the following articles: