Azure Event Hubsをやさしく解説:パーティション・コンシューマーグループ・Kafkaで実現するリアルタイムデータストリーミング(AI吹き替え)
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Description
1,000個のセンサーが毎秒1,000件のデータを送るのに、夜間バッチでは常に1日遅れのデータしか得られません。このエピソードでは、Azure Event Hubsが膨大なイベントストリームをバッファリングし、複数のシステムへリアルタイムに配信する仕組みを紹介します。このエピソードで学べること:Event Hubsがキューでもデータベースでもなく、毎秒数百万件のイベントを扱うKafka互換のデータストリームである理由パーティション(2~32、パーティション内で順序を保持)、コンシューマーグループ、受信1MB/秒・送信2MB/秒のスループットユニットプロデューサー、プル型コンシューマー、オフセットとBlob Storageへのチェックポイント、最大90日の保持とリプレイ実例:Stream AnalyticsによるIoTテレメトリ、ログの一元管理、クリックストリーム分析、金融の不正検知Event Grid・Service Bus・Event Hubsの違い、BasicからDedicatedまでの価格レベルとコスト削減のヒントリアルタイムのデータパイプラインを構築するAzure開発者、アーキテクト、データチーム向けです。このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。▶ 動画を見る: https://youtu.be/HD-ADEbEieQ🎧 他のエピソード: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 無料のオンライン Microsoft カンファレンス: https://m365con.net💼 LinkedIn の Mirko Peters:...
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Information
| Author | Mirko Peters M365, Azure & AI |
| Organization | m365 FM |
| Website | - |
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