解決方案構想
本文是解決方案概念。 如果您想要以更多資訊擴充內容，例如潛在的使用案例、替代服務、實作考慮或定價指引，請提供 GitHub 意見反應讓我們知道。
本文提供使用 AKS) Azure Kubernetes Service (解決方案，以快速處理和分析來自裝置的大量串流資料。
Apache®、Apache Kafka和Apache Spark是美國和/或其他國家/地區的 Apache Software Foundation 注冊商標或商標。 使用這些標記不會隱含 Apache Software Foundation 的背書。
架構
下載這個架構的 Visio 檔案 。
資料流程
- 感應器會產生資料，並將其串流至 Azure API 管理。
- AKS 叢集會執行部署為服務網格後方容器的微服務。 容器是使用 DevOps 程式所建置，並儲存在Azure Container Registry中。
- 內嵌服務會將資料儲存在 Azure Cosmos DB 中。
- 以非同步方式，分析服務會接收資料，並將其串流至 Apache Kafka 和 Azure HDInsight。
- 資料科學家會使用機器學習模型和 Splunk 平臺來分析資料。
- 處理服務會處理資料，並將結果儲存在適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫中。 服務也會快取Azure Cache for Redis中的資料。
- 在 Azure App 服務 中執行的 Web 應用程式會建立結果的視覺效果。
單元
此解決方案使用下列重要技術：
- API 管理
- App Service
- Azure Cache for Redis
- Container Registry
- Azure Cosmos DB
- 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫
- HDInsight
- AKS
- Azure Pipelines
實例詳細資料
此解決方案非常適合涉及數百萬個資料點的案例，其中資料來源包括物聯網 (IoT) 裝置、感應器和車輛。 在這種情況下，處理大量資料是一項挑戰。 快速分析資料是另一項需要的工作，因為組織想要深入瞭解複雜的案例。
AKS 中的容器化微服務形成解決方案的重要部分。 這些獨立式服務會內嵌和處理即時資料流。 它們也會視需要進行調整。 容器的可攜性可讓服務在不同的環境中執行，並處理來自多個來源的資料。 為了開發和部署微服務，會使用 DevOps 和持續整合/持續傳遞 (CI/CD) 。 這些方法可縮短開發週期。
為了儲存擷取的資料，解決方案會使用 Azure Cosmos DB。 此資料庫可彈性調整輸送量和儲存體，使其成為大量資料的絕佳選擇。
解決方案也會使用 Kafka。 這個低延遲的串流平臺會以極高速處理即時資料摘要。
另一個重要解決方案元件是 HDInsight，這是受控的開放原始碼雲端分析服務。 HDInsight 可簡化在 Azure 中使用 Apache Spark 時，以大量和速度執行巨量資料架構。 Splunk 有助於資料分析程式。 此平臺會從即時資料建立視覺效果，並提供商業智慧。
潛在使用案例
此解決方案可受益于下列領域：
- 車輛安全性，特別是汽車產業
- 零售和其他產業中的客戶服務
- 醫療保健雲端解決方案
- 財務產業中的金融技術解決方案
下一步
產品文件：
- 關於 Azure Cache for Redis
- 什麼是 Azure API 管理？
- App Service 概觀
- Azure Kubernetes Service
- Azure 中的私人 Docker 容器登錄的簡介
- 歡迎使用 Azure Cosmos DB
- 什麼是適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫？
- 什麼是 Azure HDInsight？
- 什麼是 Azure Pipelines？
Microsoft 訓練模組：
- 使用 Azure Container Registry 建置及存放容器映像
- 設定Azure App 服務方案
- 使用 Azure Cosmos DB
- 建立並連線至適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫
- 針對 Azure Cache for Redis 進行開發
- 探索 API 管理
- 使用 Azure 和 DSC 管理基礎結構即程式碼
- Azure HDInsight 簡介