Введение в Azure Stream Analytics для конвейеров данных в реальном времени

В современном быстро меняющемся цифровом мире компании полагаются на мгновенную аналитику из непрерывных потоков данных. Azure Stream Analytics предоставляет механизм для приема, анализа и обработки данных в реальном времени с устройств, датчиков и приложений по мере их поступления. Этот текстовый курс проведет вас от базовых концепций потоковой передачи до развертывания вашего первого действующего конвейера данных. Вы перейдете от понимания статических баз данных к освоению непрерывной обработки событий. Научившись писать потоковые запросы и подключать входы к выходам, вы сможете создавать адаптивные архитектуры данных, которые обнаруживают аномалии, агрегируют метрики и инициируют мгновенные действия. Чему вы научитесь: - Понимать основные концепции обработки событий, задержки и потоковых архитектур. - Настраивать потоковые входы из таких источников, как Event Hubs и IoT Hubs. - Писать аналитические запросы в реальном времени с использованием синтаксиса, похожего на Stream Analytics SQL. - Реализовывать функции временных окон для агрегирования данных за определенные временные интервалы. - Направлять обработанные данные в несколько мест назначения, включая базы данных, хранилища и панели мониторинга. - Применять современные методы мониторинга и диагностики для отслеживания работоспособности и производительности конвейера. Этот курс начинается с важной терминологии, объясняющей разницу между пакетной обработкой и потоковой передачей, прежде чем перейти к разработке запросов. Вы ознакомитесь с практичными сценариями, изучите примеры структурированных запросов и проанализируете реальные шаблоны архитектуры. Этот курс разработан для начинающих, энтузиастов работы с данными и облачных специалистов, желающих погрузиться в мир данных реального времени. Предварительный опыт работы с потоковой обработкой или облачной аналитикой не требуется. Начните чтение сегодня, чтобы раскрыть потенциал обработки данных в реальном времени в облаке.