Cercando di eseguire calcoli metrici in tempo reale sui flussi di eventi, qual è una buona scelta in Azure? Stream Analytics o Storm? Sono a mio agio con SQL o Java, quindi mi chiedo quali sono le altre differenze.Analisi dei flussi Azure Storm e Azure
Dipende dalle vostre esigenze e necessità. Cercherò di delineare i punti di forza e i benefici di entrambi. In termini di configurazione, Stream Analytics ha battuto Storm. Lo Stream Analytics è ottimo se hai bisogno di fare molte domande diverse spesso. Stream Analytics può anche gestire solo dati di tipo CSV o JSON. Stream Analytics è anche in balia del solo invio di output a BLOB di Azure, Tabelle di Azure, SQL di Azure, PowerBI; qualsiasi altro output richiederà Storm. Stream Analytics non ha le capacità di trasformazione dei dati di Storm.
Storm:
flusso Analytisc
Se siete alla ricerca di versatilità rispetto alla flessibilità. Andrei con Stream Analytics, se richiedi operazioni specifiche limitate da Stream Analytics, vale la pena dare un'occhiata a Spark, che offre opzioni di persistenza dei dati. Sul lato delle uscite di Stream Analytics, una cosa interessante sarebbe quella di produrre in un Event Hub e consumarlo da lì dando flessibilità illimitata su come si desidera consumare i dati.
di seguito riportate le opzioni di output per Stream Analytics e il link per Apache Spark on Azure
Spero che questo aiuti.
Un commento secondario. Azure EH e Stream Analytics supportano anche l'AVRO fromat. – bearrito
Aggiornamento registrazione Stream Analytics. Ora supporta anche l'hub IoT come input e i seguenti nuovi output: Sevice Bus Topic/Queue, CosmosDB/DocumentDB, EventHub e Data Lake – Shrulik