Introduzione
Al giorno d'oggi, vengono generate quantità elevate di dati in tempo reale da applicazioni connesse, dispositivi e sensori IoT e diverse altre origini. La proliferazione di queste origini dati di streaming ha reso la possibilità di utilizzare i dati e sfruttarli per prendere decisioni informate quasi in tempo reale una necessità operativa per molte organizzazioni.
Alcuni esempi tipici di carichi di lavoro di dati di streaming includono:
- Ad esempio, i negozi online analizzano i dati clickstream in tempo reale per fornire consigli sui prodotti ai consumer durante l'esplorazione del sito Web.
- Gli impianti di produzione usano i dati di telemetria dei sensori IoT per monitorare in remoto le risorse di valore elevato.
- E le transazioni con carta di credito dai sistemi POS vengono esaminate in tempo reale per rilevare ed evitare attività potenzialmente fraudolente.
Analisi di flusso di Azure offre un motore di elaborazione del flusso basato sul cloud che è possibile usare per filtrare, aggregare ed elaborare in caso contrario un flusso in tempo reale di dati da varie origini. I risultati di questa elaborazione possono quindi essere usati per attivare attività automatizzate da un servizio o da un'applicazione, generare visualizzazioni in tempo reale o integrare i dati di streaming in una soluzione di analisi aziendale.
In questo modulo si apprenderà come iniziare a usare Analisi di flusso di Azure e usarlo per elaborare un flusso di dati degli eventi.