Azure用于流分析的良好架构？
Azure用于流分析的良好架构？
提问于 2017-07-05 17:51:30
我有每秒从传感器到Azure IoT集线器的JSON数据。数据是由15个变量组成的时间序列。我想使用c#应用程序实时处理此数据，该应用程序相当复杂，并将输出事件发送到其他服务(可以是存储或PowerBI)。您认为最好的架构方法是什么? 1.尝试使用c#代码处理流分析中的数据，我知道.Net支持天青流分析，但我认为还为时过早？有这种方法的经验吗? azure流分析是否支持复杂的c#算法? 2.将数据存储到azure数据湖并使用数据湖分析来处理数据？
非常感谢您的经验和建议。非常感谢
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2017-07-06 16:55:49
- 尝试使用c# code
处理流分析中的数据
Azure Stream Analytics使用Stream Analytics查询语言对事件流执行转换和计算。C#软件开发工具包只是一种创建和运行流分析作业的方法。所有的转换和计算工作都应该用Stream Analytics查询语言编写。
- 将数据存储到azure数据湖并使用数据湖分析来处理数据-
流分析在实时数据处理场景中更好。我建议你把这两种方式结合起来。使用Azure Stream Analytics进行初步和必要的数据处理和转换，并将数据输出到azure数据湖，并使用数据湖分析进一步处理数据。
Stack Overflow用户
发布于 2017-10-25 07:21:03
如果您对替代解决方案持开放态度，您还可以使用Stride这样的HTTP API，它支持创建链接在一起的连续SQL查询网络，并能够订阅变更流作为将数据流式传输到应用程序的一种手段。
如果您的计算需求符合SQL的范围，那么这种方法可能适合您。您可以查看Stride docs以查看一些示例。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/44922762
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