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Azure实时数据处理系统设计与部署

共计 30 章节

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实时数据处理系统概述

目标=实时数据处理定义 · 与批处理对比 · 典型应用场景

实时数据处理系统…目标=实时数据处…

Azure实时数据平台核心组件

目标=Event Hubs · Stream Analytics · Functions

Azure实时数据平台核心…

Azure Event Hubs架构与原理

目标=分区 · 吞吐量单位 · 消费者组

Event Hubs命名空间与实体创建

目标=通过Portal · CLI · ARM模板创建命名空间

Event Hubs生产者与消费者开发

目标=使用.NET · Java · Python SDK发送与接收事件

Event Hubs Capture与Avro存储

目标=配置Capture到Blob存… · 分析Avro文件结构 · 用于后续批处理与归档

Event Hubs Kafka端点集成

目标=配置Kafka协议接入 · 使用Kafka生产者/消费者与Eve… · 迁移现有Kafka应用

Azure Stream Analytics作业设计

目标=输入 · 输出 · 查询语言

Stream Analytics查询模式

目标=过滤 · 聚合 · 窗口（滚动

StreamAnalytics

Stream Analytics输入输出配置

目标=Event Hubs · IoT Hub · Blob存储

StreamAnalytics

Stream Analytics作业监控与调优

目标=指标 · 诊断日志 · 流单位扩展

StreamAnalytics

Azure Functions实时处理

目标=触发器绑定（Event Hub… · IoT Hub · Service Bus）

Azure Functions与Event Hubs集成实战

目标=编写函数消费事件 · 输出到Cosmos DB或Signa… · 实现实时通知与状态更新

Azure Databricks结构化流处理

目标=Spark Structure… · 微批处理 · 连续处理

AzureDatabricks

Databricks从Event Hubs读取流数据

目标=配置Event Hubs连接器 · 身份验证 · 检查点

DatabricksEvent

Databricks流处理转换与聚合

目标=窗口聚合 · 流-流连接 · 流-静态连接

Databricks流处理转换

Databricks流数据写入目标

目标=写入Delta Lake · Cosmos DB · Synapse

Databricks流数据写入目标

Azure Data Explorer实时分析

目标=Kusto查询语言 · 数据摄取 · 物化视图

Azure Synapse实时数据集成

目标=Synapse SQL池 · Spark池 · 数据流

Azure IoT Hub与实时数据处理

目标=设备到云消息 · 云到设备命令 · 与Event Hubs兼容端点

实时数据存储与 serving 层

目标=Cosmos DB · Azure SQL · Data Explorer

serving实时数据存储

实时数据可视化与告警

目标=Power BI实时流 · Azure Dashboard · Grafana

实时数据可视化告警

安全与身份管理

目标=Azure AD · 托管标识 · RBAC

安全身份管理

监控与可观测性

目标=Azure Monitor · Application Insigh… · Log Analytics

监控可观测性

高可用与灾难恢复

目标=区域冗余 · 异地复制 · 故障转移

高可用灾难恢复

成本优化与容量规划

目标=吞吐量单位 · 流单位 · 集群自动缩放

成本优化容量规划

CI/CD与基础设施即代码

目标=ARM模板 · Bicep · Terraform

CI/CD基础设施即代码

实时数据处理设计模式

目标=事件溯源 · CQRS · Lambda架构

实时数据处理设计…目标=事件溯源

端到端实战

目标=构建实时欺诈检测系统 · Stream Analytics规则 · Functions告警

端到端实战目标=构建实时欺…

综合项目与部署

目标=设计并部署完整Azure实时数… · 包含架构评审 · 部署

综合项目部署