Stream Analytics with Microsoft Azure. Real-time data processing for quick insights using Azure Stream Analytics Krishnaswamy Venkataraman, Anindita Basak, Ryan Murphy, Manpreet Singh
- Autorzy:
- Krishnaswamy Venkataraman, Anindita Basak, Ryan Murphy, Manpreet Singh
- Wydawnictwo:
- Packt Publishing
- Ocena:
- Stron:
- 322
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Zostało Ci
na świąteczne zamówienie
opcje wysyłki »
Opis
książki
:
Stream Analytics with Microsoft Azure. Real-time data processing for quick insights using Azure Stream Analytics
Microsoft Azure is a very popular cloud computing service used by many organizations around the world. Its latest analytics offering, Stream Analytics, allows you to process and get actionable insights from different kinds of data in real-time.
This book is your guide to understanding the basics of how Azure Stream Analytics works, and building your own analytics solution using its capabilities. You will start with understanding what Stream Analytics is, and why it is a popular choice for getting real-time insights from data. Then, you will be introduced to Azure Stream Analytics, and see how you can use the tools and functions in Azure to develop your own Streaming Analytics. Over the course of the book, you will be given comparative analytic guidance on using Azure Streaming with other Microsoft Data Platform resources such as Big Data Lambda Architecture integration for real time data analysis and differences of scenarios for architecture designing with Azure HDInsight Hadoop clusters with Storm or Stream Analytics. The book also shows you how you can manage, monitor, and scale your solution for optimal performance.
By the end of this book, you will be well-versed in using Azure Stream Analytics to develop an efficient analytics solution that can work with any type of data.
This book is your guide to understanding the basics of how Azure Stream Analytics works, and building your own analytics solution using its capabilities. You will start with understanding what Stream Analytics is, and why it is a popular choice for getting real-time insights from data. Then, you will be introduced to Azure Stream Analytics, and see how you can use the tools and functions in Azure to develop your own Streaming Analytics. Over the course of the book, you will be given comparative analytic guidance on using Azure Streaming with other Microsoft Data Platform resources such as Big Data Lambda Architecture integration for real time data analysis and differences of scenarios for architecture designing with Azure HDInsight Hadoop clusters with Storm or Stream Analytics. The book also shows you how you can manage, monitor, and scale your solution for optimal performance.
By the end of this book, you will be well-versed in using Azure Stream Analytics to develop an efficient analytics solution that can work with any type of data.
Wybrane bestsellery
Packt Publishing - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@ebookpoint.pl
Proszę wybrać ocenę!
Proszę wpisać opinię!
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Stream Analytics with Microsoft Azure. Real-time data processing for quick insights using Azure Stream Analytics Krishnaswamy Venkataraman, Anindita Basak, Ryan Murphy, Manpreet Singh (0) Weryfikacja opinii następuje na podstawie historii zamowień na koncie Użytkownika umiejszczającego opinię.