Introdução
Atualmente, enormes quantidades de dados em tempo real são geradas por aplicativos conectados, dispositivos e sensores IoT (Internet das Coisas) e várias outras fontes. A proliferação de fontes de dados de streaming tornou a capacidade de consumir e tomar decisões embasadas a partir desses dados quase em tempo real uma necessidade operacional para muitas organizações.
Alguns exemplos típicos de cargas de trabalho de dados de streaming incluem:
- Lojas online que analisam os dados de sequência de cliques em tempo real para fornecer recomendações de produtos aos consumidores à medida que estes navegam pelo site.
- Fábricas que usam dados telemétricos de sensores IoT para monitorar remotamente ativos de alto valor.
- Transações com cartão de crédito dos sistemas de ponto de venda que são examinadas em tempo real para detectar e evitar atividades potencialmente fraudulentas.
O Azure Stream Analytics fornece um mecanismo de processamento de fluxo baseado em nuvem que você pode usar para filtrar, agregar e processar um fluxo de dados em tempo real de várias fontes. Os resultados desse processamento podem ser usados para disparar a atividade automatizada por um serviço ou aplicativo, gerar visualizações em tempo real ou integrar dados de streaming em uma solução de análise corporativa.
Neste módulo, você aprenderá a começar a usar o Azure Stream Analytics e a usá-lo para processar um fluxo de dados de eventos.