Analiza w czasie rzeczywistym i przetwarzanie strumieni na platformie Azure

W dzisiejszym dynamicznym środowisku cyfrowym organizacje muszą przetwarzać i analizować dane w momencie ich wygenerowania. Ten kurs wprowadza podstawowe zasady analizy w czasie rzeczywistym i przetwarzania strumieniowego, prowadząc przez niezbędne architektury chmury używane do obsługi ciągłych przepływów danych. Przejdziesz od zrozumienia statycznego przetwarzania wsadowego do projektowania dynamicznych potoków danych w czasie rzeczywistym. Studiując podstawowe koncepcje i realistyczne scenariusze, dowiesz się, jak przechwytywać, przetwarzać i przechowywać szybkie dane strumieniowe za pomocą usług platformy Azure. Czego się nauczysz: 1. Poznaj podstawowe różnice między przetwarzaniem wsadowym a przetwarzanym w czasie rzeczywistym. Poznaj nowoczesne architektury przetwarzania strumieniowego, w tym wzorce Lambda i Kappa. 3. Skonfiguruj przechwytywanie danych za pomocą usługi Azure Event Hubs w celu obsługi strumieni zdarzeń o wysokiej przepustowości. Analizuj strumienie danych na żywo za pomocą usługi Azure Stream Analytics i pisz zapytania w czasie rzeczywistym. 5. Zintegruj dane w czasie rzeczywistym z nowoczesnymi formatami przechowywania danych w celu raportowania. Stosuj najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa i monitorowania, aby zapewnić niezawodne i zgodne potoki danych. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji strumieniowania zdarzeń i telemetrii, tworząc solidną podstawę koncepcyjną przed przejściem do praktycznych projektów architektonicznych. Następnie przeczytasz szczegółowe wskazówki dotyczące konfigurowania, zapytania i monitorowania przepływów danych w czasie rzeczywistym na platformie Azure. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, aspirujących inżynierów danych i entuzjastów chmury, którzy chcą zrozumieć przetwarzanie strumieni od podstaw. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z analityką czasu rzeczywistego lub platformą Azure. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc natychmiastowych, opartych na danych spostrzeżeń.