資料串流案例

使用 AKS 輕鬆地嵌入及處理感應器所收集,具有數百萬個資料點的即時資料。執行快速分析和計算,快速地獲得複雜案例的見解。

Data Streaming scenarioUse AKS to easily ingest & process a real-time data stream with millions ofdata points collected via sensors. Perform fast analysis and computations todevelop insights into complex scenarios quickly.1234567

產生感應器資料,然後串流到 Azure API 管理

AKS 叢集執行微服務 (部署在服務網格後方的容器)。這些容器使用 DevOps 程序建置,並會儲存在 Azure Container Registry 中

內嵌服務將資料儲存在 Azure Cosmos DB 中

分析服務以非同步方式接收資料,並將其串流到 Apache Kafka 和 Azure HDInsight

資料科學家可以使用 Splunk 分析巨量資料,在機器學習模型中使用

資料由處理服務處理,並將結果儲存在適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫中,以及將資料快取到 Azure Cache for Redis 中

使用在 Azure App Service 中執行的 Web 應用程式,將結果製作成圖表

  1. 1 產生感應器資料,然後串流到 Azure API 管理
  2. 2 AKS 叢集執行微服務 (部署在服務網格後方的容器)。這些容器使用 DevOps 程序建置,並會儲存在 Azure Container Registry 中
  3. 3 內嵌服務將資料儲存在 Azure Cosmos DB 中
  4. 4 分析服務以非同步方式接收資料,並將其串流到 Apache Kafka 和 Azure HDInsight
  1. 5 資料科學家可以使用 Splunk 分析巨量資料,在機器學習模型中使用
  2. 6 資料由處理服務處理,並將結果儲存在適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫中,以及將資料快取到 Azure Cache for Redis 中
  3. 7 使用在 Azure App Service 中執行的 Web 應用程式,將結果製作成圖表