Hub eventi di Azure - Piattaforma di streaming di Big Data e servizio di inserimento di eventiAzure Event Hubs — A big data streaming platform and event ingestion service

Hub eventi di Azure è una piattaforma di streaming di Big Data e un servizio di inserimento di eventi.Azure Event Hubs is a big data streaming platform and event ingestion service. È in grado di ricevere ed elaborare milioni di eventi al secondo.It can receive and process millions of events per second. I dati inviati a un hub eventi possono essere trasformati e archiviati usando qualsiasi provider di analisi in tempo reale o adattatori di invio in batch/archiviazione.Data sent to an event hub can be transformed and stored by using any real-time analytics provider or batching/storage adapters.

Di seguito sono riportati alcuni scenari in cui è possibile usare Hub eventi:The following scenarios are some of the scenarios where you can use Event Hubs:

  • Rilevamento di anomalie (illecito/outlier)Anomaly detection (fraud/outliers)
  • Registrazione di applicazioniApplication logging
  • Pipeline di analisi, ad esempio clickstreamAnalytics pipelines, such as clickstreams
  • Creazione di dashboard in tempo realeLive dashboarding
  • Archiviazione di datiArchiving data
  • Elaborazione di transazioniTransaction processing
  • Elaborazione di dati di telemetria dell'utenteUser telemetry processing
  • Streaming della telemetria dei dispositiviDevice telemetry streaming

Vantaggi dell'uso di Hub eventiWhy use Event Hubs?

I dati sono utili solo quando esiste un modo semplice per elaborare e ottenere in modo tempestivo informazioni dettagliate da origini dati.Data is valuable only when there is an easy way to process and get timely insights from data sources. Hub eventi offre una piattaforma di elaborazione di flusso distribuito con bassa latenza e facile integrazione, con servizi dati e di analisi all'interno e all'esterno di Azure per creare una pipeline di Big Data 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.

Hub eventi rappresenta la "porta principale" per una pipeline di eventi, spesso denominata inseritore eventi nelle architetture della soluzione.Event Hubs represents the "front door" for an event pipeline, often called an event ingestor in solution architectures. Un ingestor evento è un componente o servizio che si trova tra gli autori e i consumer di eventi per separare la produzione di un flusso di eventi dal consumo di tali eventi.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. Hub eventi offre una piattaforma di streaming unificata con buffer basato sul tempo di conservazione, separando i producer di eventi dai consumer di eventi.Event Hubs provides a unified streaming platform with time retention buffer, decoupling event producers from event consumers.

Le sezioni seguenti descrivono le funzionalità principali del servizio Hub eventi di Azure:The following sections describe key features of the Azure Event Hubs service:

Soluzione PaaS completamente gestitaFully managed PaaS

Hub eventi è una soluzione Platform-as-a-Service (PaaS) completamente gestita, con requisiti limitati di configurazione e gestione, consentendo ai clienti di concentrare l'attenzione sulle soluzioni aziendali.Event Hubs is a fully managed Platform-as-a-Service (PaaS) with little configuration or management overhead, so you focus on your business solutions. Hub eventi per ecosistemi Apache Kafka offre l'esperienza di PaaS Kafka senza necessità di dover gestire, configurare o eseguire i cluster.Event Hubs for Apache Kafka ecosystems gives you the PaaS Kafka experience without having to manage, configure, or run your clusters.

Supporto per elaborazione batch e in tempo realeSupport for real-time and batch processing

Inserimento, memorizzazione nel buffer, archiviazione ed elaborazione del flusso in tempo reale per ottenere informazioni dettagliate di utilità pratica.Ingest, buffer, store, and process your stream in real time to get actionable insights. Hub eventi usa un modello di consumer partizionato, consentendo a più applicazioni di elaborare contemporaneamente il flusso e all'utente di controllare la velocità di elaborazione.Event Hubs uses a partitioned consumer model, enabling multiple applications to process the stream concurrently and letting you control the speed of processing.

È possibileacquisire i dati quasi in tempo reale in un archivio BLOB di Azure oppure in Azure Data Lake Store per l'elaborazione di micro batch o la conservazione a lungo termine.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. È possibile ottenere questo comportamento con lo stesso flusso usato per la derivazione di analisi in tempo reale.You can achieve this behavior on the same stream you use for deriving real-time analytics. La configurazione dell'acquisizione di dati degli eventi è una procedura rapida.Setting up capture of event data is fast. Non sono previsti costi amministrativi per l'esecuzione e viene ridimensionata automaticamente con le  unità elaborate in Hub eventi.There are no administrative costs to run it, and it scales automatically with Event Hubs throughput units. Hub eventi consente ai clienti di concentrarsi sull'elaborazione dei dati, invece che sull'acquisizione dei dati.Event Hubs enables you to focus on data processing rather than on data capture.

Hub eventi di Azure si integra inoltre con Funzioni di Azure per un'architettura senza server.Azure Event Hubs also integrates with Azure Functions for a serverless architecture.

ScalabileScalable

Con Hub eventi, è possibile iniziare con i flussi di dati in MB, per poi aumentare ai GB o TB.With Event Hubs, you can start with data streams in megabytes, and grow to gigabytes or terabytes. La funzionalità Aumento automatico è una delle numerose opzioni disponibili per ridimensionare il numero di unità elaborate in modo da soddisfare le esigenze di utilizzo.The Auto-inflate feature is one of the many options available to scale the number of throughput units to meet your usage needs.

Ecosistema avanzatoRich ecosystem

Hub eventi per ecosistemi Apache Kafka consente ai client e alle applicazioni Apache Kafka (1.0 e versioni successive) di comunicare con Hub eventi.Event Hubs for Apache Kafka ecosystems enables Apache Kafka (1.0 and later) clients and applications to talk to Event Hubs. Non è necessario impostare, configurare e gestire i propri cluster Kafka.You do not need to set up, configure, and manage your own Kafka clusters.

Con un ampio ecosistema disponibile in diversi linguaggi (.NET, Java, Python, Go, Node. js), è possibile avviare facilmente l'elaborazione di flussi da Hub eventi.With a broad ecosystem available in various languages (.NET, Java, Python, Go, Node.js), you can easily start processing your streams from Event Hubs. Tutte i linguaggi lato client supportati offrono un'integrazione di basso livello.All supported client languages provide low-level integration. L'ecosistema garantisce anche un'integrazione perfetta con servizi di Azure come Analisi di flusso di Azure e Funzioni di Azure, offrendo così la possibilità di compilare architetture senza server.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.

Componenti principali dell'architetturaKey architecture components

Hub eventi contiene gli elementi chiave seguenti:Event Hubs contains the following key components:

  • Producer di eventi: qualsiasi entità che invia dati a un hub eventi.Event producers: Any entity that sends data to an event hub. Gli autori di eventi possono pubblicare eventi usando HTTPS o AMQP 1.0 o Apache Kafka (1.0 e versioni successive)Event publishers can publish events using HTTPS or AMQP 1.0 or Apache Kafka (1.0 and above)
  • Partizioni: ogni consumer legge solo un subset specifico, o partizione, del flusso di messaggi.Partitions: Each consumer only reads a specific subset, or partition, of the message stream.
  • Gruppi di consumer: una vista (stato, posizione o offset) di un intero hub eventi.Consumer groups: A view (state, position, or offset) of an entire event hub. I gruppi di consumer consentono a più applicazioni di avere ognuna una visualizzazione distinta del flusso di eventi.Consumer groups enable consuming applications to each have a separate view of the event stream. I consumer leggono il flusso in modo indipendente in base al proprio ritmo e con offset specifici.They read the stream independently at their own pace and with their own offsets.
  • Unità elaborate: unità di capacità pre-acquistate che controllano la capacità di velocità effettiva degli hub eventi.Throughput units: Pre-purchased units of capacity that control the throughput capacity of Event Hubs.
  • Ricevitori di eventi: qualsiasi entità che legge i dati dell'evento da un hub eventi.Event receivers: Any entity that reads event data from an event hub. Tutti i consumer di Hub eventi si connettono tramite la sessione AMQP 1.0.All Event Hubs consumers connect via the AMQP 1.0 session. Il servizio Hub eventi distribuisce gli eventi tramite una sessione non appena diventano disponibili.The Event Hubs service delivers events through a session as they become available. Tutti i consumer Kafka si connettono tramite il protocollo Kafka 1.0 e versioni successive.All Kafka consumers connect via the Kafka protocol 1.0 and later.

La figura seguente illustra l'architettura di elaborazione del flusso di Hub eventi:The following figure shows the Event Hubs stream processing architecture:

Hub eventi

Passaggi successiviNext steps

Per iniziare a usare gli Hub eventi, vedere le esercitazioni per inviare e ricevere eventi:To get started using Event Hubs, see the Send and receive events tutorials:

Per ulteriori informazioni su Hub eventi, vedere i seguenti articoli:To learn more about Event Hubs, see the following articles: