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Escolha uma tecnologia de análise em tempo real e processamento de streaming no Azure

Existem vários serviços disponíveis para análise em tempo real e processamento de streaming no Azure. Este artigo fornece a informação necessária para decidir qual a tecnologia que se adequa melhor à sua aplicação.

Quando usar o Azure Stream Analytics

O Azure Stream Analytics é o serviço recomendado para análise de fluxos no Azure. Pode usá-lo para uma grande variedade de cenários que incluem, mas não se limitam a:

Adicionar um trabalho Azure Stream Analytics à sua aplicação é a forma mais rápida de pôr a análise de streaming a funcionar no Azure, usando a linguagem SQL que já conhece. O Azure Stream Analytics é um serviço de emprego, por isso não precisa de perder tempo a gerir clusters e não tem de se preocupar com tempo de inatividade com um Acordo de Nível de Serviço (SLA) 99,9% ao nível do cargo. A faturação também é feita ao nível da tarefa, tornando os custos iniciais baixos (uma Unidade de Streaming), mas escaláveis (até 396 Unidades de Streaming). É muito mais rentável executar alguns trabalhos de Stream Analytics do que gerir e manter um cluster.

A Azure Stream Analytics tem uma experiência rica e pronta a usar. Pode tirar partido imediatamente das seguintes funcionalidades sem qualquer configuração adicional:

  • Operadores temporais incorporados, como agregados em janelas, junções temporais e funções analíticas temporais.
  • Adaptadores nativos de entrada e saída do Azure
  • Suporte para dados de referência que mudam lentamente (também conhecidos como tabelas de consulta), incluindo a junção com dados de referência geoespaciais para geofencing.
  • Soluções integradas, como a Deteção de Anomalias
  • Múltiplas janelas temporais na mesma consulta
  • Capacidade de compor múltiplos operadores temporais em sequências arbitrárias.
  • Com menos de 100 ms de latência ponta a ponta, desde a entrada que chega aos Centros de Eventos até à saída que é entregue nos Centros de Eventos, incluindo o atraso da rede de e para os Centros de Eventos, com elevado débito sustentado.

Quando usar outras tecnologias

Você quer escrever UDFs, UDAs e desserializadores personalizados numa linguagem diferente de JavaScript ou C#.

O Azure Stream Analytics suporta funções definidas pelo utilizador (UDF) ou agregados definidos pelo utilizador (UDA) em JavaScript para trabalhos na cloud e C# para trabalhos IoT Edge. Desserializadores definidos pelo utilizador em C# também são suportados. Se quiseres implementar um desserializador, um UDF ou um UDA noutras linguagens, como Java ou Python, podes usar o Spark Structured Streaming. Também pode executar o Event Hubs EventProcessorHost nas suas próprias máquinas virtuais para fazer processamento arbitrário de streaming.

A sua solução está num ambiente multicloud ou local

O Azure Stream Analytics é a tecnologia proprietária da Microsoft e está disponível apenas no Azure. Se precisar que a sua solução seja portátil entre Clouds ou on-premises, considere tecnologias open-source como o Spark Structured Streaming ou o Apache Flink.

Próximos passos

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