Echtzeitanalysen

Gewinnen Sie mühelos Erkenntnisse aus Livestreamingdaten. Erfassen Sie kontinuierlich Daten von jedem IoT-Gerät oder Protokolle von Websiteclickstreams, und verarbeiten Sie diese nahezu in Echtzeit.

EchtzeitanalysenGewinnen Sie mühelos Erkenntnisse aus Livestreamingdaten. Erfassen Sie kontinuierlich Daten von jedem IoT-Gerät oder Protokolle von Websiteclickstreams, und verarbeiten Sie diese nahezu in Echtzeit.12348765

Erfassen Sie mit dem Apache Kafka-Cluster in Azure HDInsight mühelos Livestreamingdaten für eine Anwendung.

Bündeln Sie all Ihre strukturierten Daten mit Azure Data Factory in Azure Blob Storage.

Verwenden Sie Azure Databricks, um die Streamingdaten zu bereinigen, zu transformieren und mit strukturierten Daten aus Betriebsdatenbanken oder Data Warehouses zu kombinieren.

Verwenden Sie skalierbare Machine Learning-/Deep Learning-Methoden, um aus diesen Daten mithilfe von Python, R oder Scala umfassendere Einblicke zu gewinnen – und das auch noch mit integrierter Notebookerfahrungen in Azure Databricks.

Nutzen Sie native Connectors zwischen Azure Databricks und Azure SQL Data Warehouse, um auf Daten zuzugreifen und diese im großen Stil zu migrieren.

Erstellen Sie Analysedashboards und eingebettete Berichte in Azure Data Warehouse, um Einblicke innerhalb Ihrer Organisation zu ermöglichen, und stellen Sie diese Daten mit Azure Analysis Services Tausenden von Benutzern zur Verfügung.

Poweruser nutzen die Vorteile der integrierten Funktionen von Azure Databricks und Azure HDInsight, um die Ursachenermittlung und Rohdatenanalyse durchzuführen.

Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Azure Databricks für Cosmos DB, um sie über Echtzeit-Apps zugänglich zu machen.

  1. 1 Erfassen Sie mit dem Apache Kafka-Cluster in Azure HDInsight mühelos Livestreamingdaten für eine Anwendung.
  2. 2 Bündeln Sie all Ihre strukturierten Daten mit Azure Data Factory in Azure Blob Storage.
  3. 3 Verwenden Sie Azure Databricks, um die Streamingdaten zu bereinigen, zu transformieren und mit strukturierten Daten aus Betriebsdatenbanken oder Data Warehouses zu kombinieren.
  4. 4 Verwenden Sie skalierbare Machine Learning-/Deep Learning-Methoden, um aus diesen Daten mithilfe von Python, R oder Scala umfassendere Einblicke zu gewinnen – und das auch noch mit integrierter Notebookerfahrungen in Azure Databricks.
  1. 5 Nutzen Sie native Connectors zwischen Azure Databricks und Azure SQL Data Warehouse, um auf Daten zuzugreifen und diese im großen Stil zu migrieren.
  2. 6 Erstellen Sie Analysedashboards und eingebettete Berichte in Azure Data Warehouse, um Einblicke innerhalb Ihrer Organisation zu ermöglichen, und stellen Sie diese Daten mit Azure Analysis Services Tausenden von Benutzern zur Verfügung.
  3. 7 Poweruser nutzen die Vorteile der integrierten Funktionen von Azure Databricks und Azure HDInsight, um die Ursachenermittlung und Rohdatenanalyse durchzuführen.
  4. 8 Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Azure Databricks für Cosmos DB, um sie über Echtzeit-Apps zugänglich zu machen.

Implementierungsleitfaden

Produkte/Beschreibung Dokumentation

SQL Data Warehouse

Azure SQL Data Warehouse ist ein schnelles, flexibles und vertrauenswürdiges cloudbasiertes Data Warehouse, mit dem Sie Compute- und Speicherkapazität flexibel und unabhängig skalieren können, und bietet eine MPP-Architektur (Massively Parallel Processing).

Data Factory

Azure Data Factory ist ein Dienst zur Integration von Hybriddaten, mit dem Sie Ihre ETL/ELT-Workflows erstellen, planen und orchestrieren können.

Azure Blob Storage

Azure Blob Storage ist ein massiv skalierbarer Objektspeicher, um jede Art unstrukturierter Daten einfach und kosteneffektiv zu speichern – sei es Bilder, Videos, Audiodaten, Dokumente und mehr.

Azure Databricks

Azure Databricks ist eine schnelle und einfache Analyseplattform für die Zusammenarbeit auf Basis von Apache Spark.

HDInsight

Azure HDInsight ist ein vollständig verwalteter Open Source-Analysedienst für gängige Open Source-Frameworks wie Hadoop, Spark, Hive, LLAP, Kafka, Storm, R und vieles mehr.

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB ist ein global verteilter Datenbankdienst mit Unterstützung mehrerer Modelle. Anschließend wird beschrieben, wie Sie Ihre Daten in einer beliebigen Zahl von Azure-Regionen replizieren und Ihren Durchsatz unabhängig von Ihrem Speicher skalieren.

Azure Analysis Services

Azure Analysis Services ist ein Analytics as a Service auf Unternehmensniveau, mit dem Sie Ihre BI-Lösung sicher verwalten, testen und bereitstellen können.

Power BI

Power BI ist eine Suite von Business Analytics-Tools, die für Ihre gesamte Organisation Einblicke bereitstellen. Stellen Sie eine Verbindung mit Hunderten von Datenquellen her, vereinfachen Sie die Datenvorbereitung, und führen Sie Ad-hoc-Analysen durch. Erstellen Sie ansprechende Berichte, und veröffentlichen Sie diese dann für Ihre Organisation im Internet und auf Mobilgeräten.

Zugehörige Lösungsarchitekturen

Modernes Data WarehouseMit einem modernen Data Warehouse können Sie all Ihre Daten ganz einfach in einem beliebigen Maßstab zusammenzuführen und durch Analysedashboards, operative Berichte oder erweiterte Analysen für all Ihre Benutzer aufschlussreiche Einblicke vermitteln.12345

Modernes Data Warehouse

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Erweiterte Big Data-AnalysenVerwandeln Sie Ihre Daten mit den besten Machine Learning-Tools in umsetzbare Erkenntnisse. Diese Architektur ermöglicht es Ihnen, beliebige Daten in beliebiger Größe zu kombinieren und maßgeschneiderte Machine Learning-Modelle zu erstellen und bereitzustellen.1234567

Erweiterte Big Data-Analysen

Verwandeln Sie Ihre Daten mit den besten Machine Learning-Tools in umsetzbare Erkenntnisse. Diese Architektur ermöglicht es Ihnen, beliebige Daten in beliebiger Größe zu kombinieren und maßgeschneiderte Machine Learning-Modelle zu erstellen und bereitzustellen.