使用 Azure Stream Analytics实时事件处理的参考体系结构提供了一个通用蓝图，用于使用 Azure 部署实时平台即服务（PaaS）流处理解决方案。
总结
一直以来，分析解决方案始终基于 ETL（提取、转换、加载）这样的功能以及在分析之前存储数据的数据仓库。 由于需求不断变化，加上数据到达的速度越来越快，这个现有模式已经被推到极限。
一个解决方案是允许在进行存储之前，在移动的流中分析数据。 虽然这不是一种新的方法，但其尚未在所有行业类别中广泛采用。
Azure提供了广泛的分析技术目录，这些技术可以支持一系列解决方案方案和要求。 考虑产品/服务广度，选择要为端到端解决方案部署哪些Azure服务可能是一项挑战。
本参考介绍了支持事件流式处理解决方案的Azure服务的功能和互操作。 本文还介绍了允许客户充分利用此类方法的某些方案。
目录
- 执行摘要
- 实时分析简介
- Azure中实时数据的价值主张
- 实时分析常见方案
- 体系结构和组件
- 数据源
- 数据集成层
- 实时分析层
- 数据存储层
- 呈现/使用层
- 结论
Author： Charles Feddersen，解决方案架构师，卓越数据见解中心，Microsoft公司
发布时间： 2015 年 1 月
修订版： 1.0
下载：使用 Azure Stream Analytics 进行实时事件处理
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