实时分析
轻松从实时流数据中获取见解。持续从所有 IoT 设备或网站点击流日志捕获数据，并准实时地处理数据。
使用 Azure HDInsight 中的 Apache Kafka 集群可轻松提取应用程序的实时流数据。
使用 Azure 数据工厂可将所有结构化数据汇集到 Azure Blob 存储。
利用 Azure Databricks 清理、转换和分析流数据，并将其与来自操作数据库或数据仓库的结构化数据相结合。
使用可缩放机器学习/深度学习技术，借助 Python、R 或 Scala 以及 Azure Databricks 中的内置笔记本体验，从这些数据中获得更深入的见解。
利用 Azure Databricks 和 Azure SQL 数据仓库间的本地连接器来访问和大规模移动数据。
根据 Azure 数据仓库构建分析仪表板和嵌入式报表，以便在组织内共享见解，并使用 Azure Analysis Services 将此数据提供给成千上万的用户。
高级用户利用 Azure Databricks 和 Azure HDInsight 的内置功能来确定根本原因并分析原始数据。
将来自 Azure Databricks 的见解传入 Cosmos DB，使用户可通过实时应用进行访问。
- 1 使用 Azure HDInsight 中的 Apache Kafka 集群可轻松提取应用程序的实时流数据。
- 2 使用 Azure 数据工厂可将所有结构化数据汇集到 Azure Blob 存储。
- 3 利用 Azure Databricks 清理、转换和分析流数据，并将其与来自操作数据库或数据仓库的结构化数据相结合。
- 4 使用可缩放机器学习/深度学习技术，借助 Python、R 或 Scala 以及 Azure Databricks 中的内置笔记本体验，从这些数据中获得更深入的见解。
- 5 利用 Azure Databricks 和 Azure SQL 数据仓库间的本地连接器来访问和大规模移动数据。
- 6 根据 Azure 数据仓库构建分析仪表板和嵌入式报表，以便在组织内共享见解，并使用 Azure Analysis Services 将此数据提供给成千上万的用户。
- 7 高级用户利用 Azure Databricks 和 Azure HDInsight 的内置功能来确定根本原因并分析原始数据。
- 8 将来自 Azure Databricks 的见解传入 Cosmos DB，使用户可通过实时应用进行访问。
实施指南
| 产品/说明 | 文档 | |
|---|---|---|
| SQL 数据仓库 | Azure SQL 数据仓库是一种快速、灵活且可信的云数据仓库，可通过大规模并行处理基础结构灵活、独立地缩放计算和存储。 | |
| 数据工厂 | Azure 数据工厂是一种混合数据集成服务，可通过它创建、调度和安排 ETL/ELT 工作流。 | |
| Azure Blob 存储 | Azure Blob 存储是一个大规模可扩展的对象存储，可轻松并经济高效地存储任何类型的非结构化数据（图像、视频、音频、文档等）。 | |
| Azure Databricks | Azure Databricks 是一个基于Apache Spark 的快速、简单和协作的分析平台。 | |
| HDInsight | Azure HDInsight 是一种针对流行开源框架（如 Hadoop、Spark、Hive、LLAP、Kafka、Storm、R 等）的功能齐全的全托管开源分析服务。 | |
| Azure Cosmos DB | Azure Cosmos DB 是一种全球分布式多模型数据库服务。然后了解如何在任意数量的 Azure 区域之间复制数据，以及如何在不受存储影响的情况下缩放吞吐量。 | |
| Azure Analysis Services | Azure Analysis Services 是企业级分析服务，让用户能自信地管理、部署、测试和交付 BI 解决方案。 | |
| Power BI | Power BI 是一套业务分析工具，用于在整个组织内提供见解。连接数百个数据源、简化数据准备工作、加快临时分析。制作精美报报表，然后发布报表，供组织人员通过 Web 和移动设备使用。 |