Volba technologie analýzy a zpracování streamování v reálném čase v Azure
V Azure je k dispozici několik služeb pro analýzu a streamování v reálném čase. Tento článek obsahuje informace, které potřebujete k rozhodnutí, která technologie je pro vaši aplikaci nejvhodnější.
Kdy použít Azure Stream Analytics
Azure Stream Analytics je doporučená služba pro analýzy streamů v Azure. Můžete ho použít pro širokou škálu scénářů, které zahrnují, ale nejsou omezené na:
- Řídicí panely pro vizualizaci dat
- Výstrahy v reálném čase z časových a prostorových vzorů nebo anomálií
- Extrakce, transformace, načítání (ETL)
- Model Event Sourcing
- IoT Edge
Přidání úlohy Azure Stream Analytics do vaší aplikace je nejrychlejší způsob, jak v Azure zprovoznění analýzy streamování pomocí jazyka SQL, který už znáte. Azure Stream Analytics je služba úloh, takže nemusíte trávit čas správou clusterů a nemusíte se starat o výpadky s 99,9% smlouvou o úrovni služeb (SLA) na úrovni úlohy. Fakturace se provádí také na úrovni úlohy, takže náklady na spuštění jsou nízké (jedna jednotka streamování), ale škálovatelné (až 396 jednotek streamování). Mnohem nákladově efektivnější je spouštět několik úloh Stream Analytics, než je spouštění a údržba clusteru.
Azure Stream Analytics nabízí bohaté prostředí. Bez dalšího nastavení můžete okamžitě využít následující funkce:
- Předdefinované dočasné operátory, jako jsou agregace s okny, dočasné spojení a dočasné analytické funkce.
- Nativní vstupní a výstupní adaptéry Azure
- Podpora pomalých referenčních dat (označovaných také jako vyhledávací tabulky) včetně spojení s geoprostorovými referenčními daty pro geofencing
- Integrovaná řešení, jako je detekce anomálií
- Více časových oken ve stejném dotazu
- Schopnost vytvářet více dočasných operátorů v libovolných sekvencích
- V rámci 100 ms koncové latence od vstupu přicházejícího do služby Event Hubs až po výstup cílového bodu ve službě Event Hubs včetně zpoždění sítě ze služby Event Hubs a do služby Event Hubs s trvalou vysokou propustností
Kdy používat jiné technologie
Chcete psát uživatelem definované uživatelem, uživatelem definované uživatelem a vlastní deserializátory v jiném jazyce než JavaScript nebo C.#
Azure Stream Analytics podporuje uživatelem definované funkce (UDF) nebo uživatelem definované agregace (UDA) v JavaScriptu pro cloudové úlohy a C# pro úlohy IoT Edge. Podporují se také uživatelem definované deserializátory jazyka C#. Pokud chcete implementovat deserializátor, UDF nebo UDA v jiných jazycích, jako je Java nebo Python, můžete použít strukturované streamování Sparku. Ke zpracování libovolného streamování můžete také spustit Event Hubs EventProcessorHost na vlastních virtuálních počítačích.
Vaše řešení je v multicloudovém nebo místním prostředí.
Azure Stream Analytics je proprietární technologie Microsoftu a je dostupná jenom v Azure. Pokud potřebujete, aby vaše řešení bylo přenosné napříč cloudy nebo místním prostředím, zvažte opensourcové technologie, jako je strukturované streamování Sparku nebo Apache Flink.