12、实时与批量数据处理：Azure 流分析与数据工厂的应用指南

实时与批量数据处理：Azure 流分析与数据工厂的应用指南

1. Azure 流分析的实时处理

Azure 流分析在现代数据架构中扮演着至关重要的角色，它能够助力企业充分发挥现代 Lambda 数据架构的优势，实现“热”“温”“冷”数据路径的高效处理，从而达成最大化的业务成果。

相较于使用虚拟机 Linux 镜像和众多开源工具在 Azure 中构建自己的虚拟化环境，采用像 Azure 流分析这样的完全托管的平台即服务（PaaS）具有显著优势。它易于上手，功能强大且灵活，能够轻松扩展以处理每秒数百万笔的交易。

在物联网（IoT）架构的实际应用中，我们可以运用 Azure 流分析创建两个输入定义：一个用于 IoT 中心事件，另一个用于团队成员健康相关信息的参考数据。接着，创建一个函数定义来表示 Azure 机器学习 Web 服务调用，并将其应用于 ASA SQL 查询中。之后，我们创建三个输出定义，分别代表“热”“温”“冷”数据路径，通过输出定义参数更新相应的 Azure 数据平台：使用 Power BI 处理“热”数据，Azure SQL 数据库处理“温”数据，Azure blob 存储处理“冷”数据。

2. Azure 数据工厂概述

Azure 数据工厂是现代大数据处理环境中不可或缺的一部分，它如同数据操作的骨干，提供了执行企业数据转换功能所需的核心能力。其主要功能包括：
- 数据摄取与准备 ：支持从多个来源摄取数据，涵盖本地和基于云的数据来源的任意组合。
- 转换与分析 ：能够对数据转换和分析过程进行调度、编排和管理。
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