Architettura di riferimento: elaborazione di eventi in tempo reale con Analisi di flusso di Microsoft AzureReference architecture: Real-time event processing with Microsoft Azure Stream Analytics

L'architettura di riferimento per l'elaborazione di eventi in tempo reale con Analisi dei flussi di Azure è destinata a fornire un progetto generico per la distribuzione in tempo reale di una soluzione di elaborazione dei flussi PaaS con Microsoft Azure.The reference architecture for real-time event processing with Azure Stream Analytics is intended to provide a generic blueprint for deploying a real-time platform as a service (PaaS) stream-processing solution with Microsoft Azure.

RiepilogoSummary

In genere, le soluzioni di analisi sono basate su funzionalità, ad esempio ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) e data warehouse, in cui sono archiviati i dati prima dell'analisi.Traditionally, analytics solutions have been based on capabilities such as ETL (extract, transform, load) and data warehousing, where data is stored prior to analysis. Le esigenze di modifica, tra cui i dati in arrivo con una maggiore rapidità, spingono al limite il modello esistente.Changing requirements, including more rapidly arriving data, are pushing this existing model to the limit. Una soluzione è rappresentata dalla possibilità di analizzare i dati all'interno di flussi in movimento prima dell'archiviazione, e sebbene non si tratti di una nuova funzionalità, l'approccio non è stato adottato ampiamente in tutti i settori industriali verticali.The ability to analyze data within moving streams prior to storage is one solution, and while it is not a new capability, the approach has not been widely adopted across all industry verticals.

Microsoft Azure fornisce un catalogo esteso di tecnologie di analisi in grado di supportare una matrice di scenari di soluzioni e requisiti diversi.Microsoft Azure provides an extensive catalog of analytics technologies that are capable of supporting an array of different solution scenarios and requirements. Scegliere i servizi Azure da distribuire per una soluzione end-to-end può essere difficile data la vasta gamma di offerte.Selecting which Azure services to deploy for an end-to-end solution can be a challenge given the breadth of offerings. Questo documento è progettato per descrivere le funzionalità e l'interazione tra i vari servizi Azure che supportano una soluzione di flusso di eventi.This paper is designed to describe the capabilities and interoperation of the various Azure services that support an event-streaming solution. Vengono inoltre illustrati alcuni degli scenari in cui i clienti possono trarre vantaggio da questo tipo di approccio.It also explains some of the scenarios in which customers can benefit from this type of approach.

SommarioContents

  • SuntoExecutive Summary
  • Introduzione all'analisi in tempo realeIntroduction to Real-Time Analytics
  • Proposta di valore dei dati in tempo reale in AzureValue Proposition of Real-Time Data in Azure
  • Scenari comuni per l’analisi in tempo realeCommon Scenarios for Real-Time Analytics
  • Architettura e componentiArchitecture and Components
    • Origini datiData Sources
    • Livello di integrazione dei datiData-Integration Layer
    • Livello di analisi in tempo realeReal-time Analytics Layer
    • Livello di archiviazione dei datiData Storage Layer
    • Livello presentazione / consumoPresentation / Consumption Layer
  • ConclusioniConclusion

Autore: Charles Feddersen, Solution Architect, Data Insights Center of Excellence, Microsoft CorporationAuthor: Charles Feddersen, Solution Architect, Data Insights Center of Excellence, Microsoft Corporation

Pubblicato: gennaio 2015Published: January 2015

Revisione: 1.0Revision: 1.0

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