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Não é atual e muito menos uma surpresa o fato de nos depararmos diariamente com mudanças quando o assunto é tecnologia da informação e, consequentemente, a mudança nas formas de utilização e armazenamento dos dados utilizados para serem visualizados em forma de conhecimento, principalmente por tomadores de decisões dos mais diversos níveis de criticidade.
Especialmente nos últimos três anos, acompanhamos de perto o interesse de muitos usuários em aplicar mudanças no modo de entrega de informações e o aumento da necessidade de análises mais precisas com maior velocidade de entrega de dados, capazes de elevar a competitividade de mercado em uma corporação.
É exatamente pensando neste tipo de demanda que falaremos um pouco sobre o Stream Analytics, disponível na plataforma de aplicativos e serviços em nuvem da Microsoft (Microsoft Azure).
O Stream Analytics é oferecido como serviço escalável na plataforma Azure e tem como uma de suas principais propostas a realização de entrega de informações para consumo em tempo real. O melhor de tudo é que ele está aberto às diversas fontes de dados transacionais existentes num ambiente corporativo, além de possibilitar o stream de informações originadas em conceito IOT. O significado disso, é que além de análises de dados transacionais sem implicar em concorrência em OLTP, oferece a capacidade de processar informações de web sites, mídias sociais e também receber informações de sensores, câmeras, robos, esteiras, entre outros.
Dentre os modos de construção de uma solução sólida para transitar informações de rápida entrega com o Stream Analytics, existe a possibilidade de integrar serviços para armazenar, sequenciar e/ou organizar informações antes de serem expostas ao usuário final. Dentre estes, temos o Event Hub que também se trata de um serviço disponivel no Azure e, neste caso, pode servir como a “fila de espera” dos dados para serem processados e distribuidos/entregues aos seus respectivos destinos pelo Stream Analytics.
Stream Analytics |
Event Hub |
A grande vantagem da junção destes serviços é o aumento no potencial de uma solução de entrega em real time, tendo em vista a possibilidade de junção de vários outputs, sejam eles de aplicações, objetos (IOT), dados estruturados ou não estruturados, em um único endpoint (Event Hub), contando com possibilidade de agendamento de processamento e configurações de multiplos destinos, tanto de consumo instantâneo como de armazenamento, mantendo informações analíticas atualizadas em um tempo muito mais próximo de seu momento de registro.
Se quiserem conversar mais sobre este artigo, deixe seu comentário ou escreva um email para mim bruno.maia@dataex.com.br com suas dúvidas ou sugestões.
Um abraço
Bruno Maia
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