Azure'da Veri İşleme

Microsoft Azure'ı Anlamak

Kevin James

Technical Lead and Training Architect

Gerçek zamanlı vs Toplu İşleme

• Hizmet seçmeden önce işleme türünü belirleyin: gerçek zamanlı mı, toplu mu?
• Gerçek zamanlı: Anlık analitik
• Toplu: Zamanlanmış veya ad-hoc analitik

Gerçek zamanlı vs Toplu İşleme

• Hizmet seçmeden önce işleme türünü belirleyin
• Gerçek zamanlı: Anlık analitik
• Toplu: Zamanlanmış veya ad-hoc analitik
• Sağlıkta örnek:
  • Gerçek zamanlı - acil servis panoları
  • Toplu - haftalık güncellenen panolar
• Altyapı ve maliyet etkileri farklıdır

ETL Süreçleri

ETL Süreçleri

ETL Süreçleri

İşleme araçları

Azure Synapse Analytics

• Microsoft Fabric'in parçası
  • büyük veri ve veri ambarlarını entegre eder
• Veri alma, hazırlama, yönetim ve sunum için birleşik deneyim
• Gerçek zamanlı içgörü ve toplu işlemeyi destekler
• Güçlendirilmiş bir analitik motoru gibi çalışır

Azure Stream Analytics

• Gerçek zamanlı veri erişimi sağlar
• Basit sorgularla gerçek zamanlı analitik kurar
• Blob depolama gibi çeşitli girdilerden veri akışını yönetir
• Anlık içgörüler için kritik:
  • bankada dolandırıcılık tespiti
  • borsada dinamik fiyatlama

Azure Databricks

• Microsoft-Databricks iş birliği
  • Azure için optimize edilmiş analitik platformu
• Veri mühendisliği, analitik ve makine öğrenimi için birleşik ortam
• Veri bilimciler ve mühendisler için işbirlikçi çalışma alanı
• Yerleşik Data Lake desteği
• Gerçek zamanlı ve toplu

Azure Data Factory

• Bulut tabanlı entegrasyon hizmeti
• Veri iş akışları oluşturur, zamanlar, orkestre eder
• ETL süreçlerini sadeleştirir
• Çeşitli veri kaynakları ve biçimlerini işler
• Esneklik için iş akışlarını otomatikleştirir

Azure HDInsight

• Hızlı, özelleştirilebilir veri işleme için yönetilen hizmet
• Yaygın açık kaynak platformlarda çalışır:
  • Hadoop
  • Spark
  • Kafka
• Talebe göre kaynakları kolayca ölçekler
• Azure depolama çözümleriyle sorunsuz bağlanır

Hadi pratik yapalım!

Microsoft Azure'ı Anlamak