Echtzeit-Daten-Streaming mit Azure Stream Analytics

In der heutigen schnelllebigen digitalen Landschaft sind Unternehmen auf sofortige Erkenntnisse aus kontinuierlichen Datenströmen angewiesen. Die Echtzeit-Datenverarbeitung ermöglicht es Unternehmen, auf Ereignisse sofort zu reagieren, anstatt Stunden oder Tage später. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Entwurfs- und Bereitstellungsprozess von Echtzeit-Datenstreaming-Pipelines mit Azure Stream Analytics. Sie werden von der Vermittlung der grundlegenden Streaming-Konzepte zur Konfiguration von Eingaben, zum Schreiben von Streaming-Abfragen und zum Leiten von Ausgaben an moderne Cloud-Ziele übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der Ereignisverarbeitung, Fensterfunktionen und Echtzeit-Datenarchitekturen. - Konfigurieren Sie Streaming-Eingaben aus Quellen wie Azure Event Hubs und IoT Hub. - Schreiben Sie Stream Analytics-Abfragesprachenabfragen, um Live-Datenströme zu filtern, zu aggregieren und zu verbinden. - Direkte Verarbeitung von Daten in modernen Speicherlösungen, einschließlich Data Lakes und Echtzeit-Dashboards. - Behandeln Sie häufige Streaming-Herausforderungen wie verspätete Daten, Ereignisse außerhalb der Reihenfolge und Schema-Drift. - Überwachen und skalieren Sie Ihre Streaming-Jobs, um eine hohe Leistung und Kosteneffizienz zu gewährleisten. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Grundprinzipien der Streamverarbeitung. Von dort aus gehen Sie Schritt für Schritt durch schriftliche Anleitungen und praktische Abfragebeispiele, um Ihre Streaming-Lösungen zu konfigurieren und zu optimieren. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Cloud-Entwickler und Datenbankprofis, die sich noch nicht mit der Echtzeit-Stream-Verarbeitung auskennen. Es sind keine Vorkenntnisse in Azure Stream Analytics erforderlich. Lesen Sie unsere umfassenden Leitfäden und beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer ersten Live-Daten-Pipeline.