Przesyłanie strumieniowe danych za pomocą usługi AKS

Azure App Service
Azure API Management
Azure Container Registry
Azure Cache for Redis
Azure Cosmos DB

Pomysły dotyczące rozwiązań

Ten artykuł jest pomysłem na rozwiązanie. Jeśli chcesz, abyśmy rozszerzyli zawartość o więcej informacji, takich jak potencjalne przypadki użycia, alternatywne usługi, zagadnienia dotyczące implementacji lub wskazówki dotyczące cen, daj nam znać, przekazując opinię w usłudze GitHub.

W tym artykule przedstawiono rozwiązanie dotyczące używania usługi Azure Kubernetes Service (AKS) do szybkiego przetwarzania i analizowania dużej ilości danych przesyłanych strumieniowo z urządzeń.

Apache®, Apache Kafka i Apache Spark są zastrzeżonymi znakami towarowymi lub znakami towarowymi platformy Apache Software Foundation w Stany Zjednoczone i/lub innych krajach. Użycie tych znaków nie jest dorozumiane przez fundację Apache Software Foundation.

Architektura

Diagram architektury przedstawiający sposób pozyskiwania, przetwarzania i analizowania danych przesyłanych strumieniowo z urządzeń.

Pobierz plik programu Visio z tą architekturą.

Przepływ danych

  1. Czujniki generują dane i przesyłają strumieniowo je do usługi Azure API Management.
  2. Klaster usługi AKS uruchamia mikrousługi, które są wdrażane jako kontenery za siatką usług. Kontenery są tworzone przy użyciu procesu DevOps i są przechowywane w usłudze Azure Container Registry.
  3. Usługa pozyskiwania przechowuje dane w usłudze Azure Cosmos DB.
  4. Asynchronicznie usługa analizy odbiera dane i przesyła je strumieniowo do platform Apache Kafka i Azure HDInsight.
  5. Analitycy danych używają modeli uczenia maszynowego i platformy Splunk do analizowania danych.
  6. Usługa przetwarzania przetwarza dane i przechowuje wynik w usłudze Azure Database for PostgreSQL. Usługa buforuje również dane w usłudze Azure Cache for Redis.
  7. Aplikacja internetowa działająca w usłudze aplikacja systemu Azure Service tworzy wizualizacje wyników.

Składniki

Rozwiązanie korzysta z następujących kluczowych technologii:

Szczegóły scenariusza

To rozwiązanie jest dobrym rozwiązaniem w przypadku scenariusza obejmującego miliony punktów danych, w których źródła danych obejmują urządzenia Internetu rzeczy (IoT), czujniki i pojazdy. W takiej sytuacji przetwarzanie dużej ilości danych jest jednym z wyzwań. Szybkie analizowanie danych jest kolejnym wymagającym zadaniem, ponieważ organizacje starają się uzyskać wgląd w złożone scenariusze.

Konteneryzowane mikrousługi w usłudze AKS stanowią kluczową część rozwiązania. Te samoobsługowe usługi pozyskiwania i przetwarzania strumienia danych w czasie rzeczywistym. Są one również skalowane zgodnie z potrzebami. Przenośność kontenerów umożliwia uruchamianie usług w różnych środowiskach i przetwarzanie danych z wielu źródeł. Aby opracowywać i wdrażać mikrousługi, używane są metodyki DevOps i ciągła integracja/ciągłe dostarczanie (CI/CD). Te podejścia skracają cykl programowania.

Aby przechowywać pozyskane dane, rozwiązanie korzysta z usługi Azure Cosmos DB. Ta baza danych elastycznie skaluje przepływność i magazyn, co sprawia, że jest to dobry wybór dla dużych ilości danych.

Rozwiązanie korzysta również z platformy Kafka. Ta platforma przesyłania strumieniowego o małych opóźnieniach obsługuje źródła danych w czasie rzeczywistym z bardzo dużą szybkością.

Innym kluczowym składnikiem rozwiązania jest usługa HDInsight, która jest zarządzaną usługą analizy w chmurze typu open source. Usługa HDInsight upraszcza uruchamianie struktur danych big data w dużej ilości i szybkości podczas korzystania z platformy Apache Spark na platformie Azure. Rozwiązanie Splunk pomaga w procesie analizy danych. Ta platforma tworzy wizualizacje na podstawie danych w czasie rzeczywistym i udostępnia analizę biznesową.

Potencjalne przypadki użycia

To rozwiązanie zapewnia następujące korzyści:

  • Bezpieczeństwo pojazdów, zwłaszcza w przemyśle motoryzacyjnym
  • Obsługa klienta w branży handlu detalicznego i innych branż
  • Rozwiązania w chmurze opieki zdrowotnej
  • Rozwiązania technologii finansowych w branży finansowej

Następne kroki

Dokumentacja produktu:

Moduły szkoleniowe firmy Microsoft: