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Azure Event Hubs einfach erklärt: Echtzeit-Datenstreaming mit Partitionen, Consumergruppen und Kafka (KI-Synchronfassung)

Azure Event Hubs einfach erklärt: Echtzeit-Datenstreaming mit Partitionen, Consumergruppen und Kafka (KI-Synchronfassung)

M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch vor 1 Woche
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16:09
Tausend Sensoren, tausend Datenpunkte pro Sekunde – und der
nächtliche Batchjob liefert Daten, die immer einen Tag alt sind.
Diese Folge zeigt, wie Azure Event Hubs riesige Ereignisströme
puffert und in Echtzeit an mehrere Systeme verteilt.Das erfahren
Sie:Warum Event Hubs weder Warteschlange noch Datenbank ist,
sondern ein Datenstrom für Millionen Ereignisse pro Sekunde –
Kafka-kompatibelPartitionen (2 bis 32, Reihenfolge pro Partition),
Consumergruppen und Durchsatzeinheiten mit 1 MB/s eingehend und 2
MB/s ausgehendProducer, Pull-Consumer, Offsets und Checkpoints in
Blob Storage – plus Aufbewahrung und Replay von bis zu 90
TagenPraxisbeispiele: IoT-Telemetrie mit Stream Analytics,
zentrales Logging, Clickstream-Analysen und Betrugserkennung im
FinanzwesenEvent Grid vs. Service Bus vs. Event Hubs, die Tarife
Basic bis Dedicated und konkrete Tipps zur KostenoptimierungFür
Azure-Entwickler, Architekten und Datenteams, die
Echtzeit-Datenpipelines aufbauen wollen.Diese Folge ist eine
KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus
der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters. Video ansehen:
https://youtu.be/HD-ADEbEieQ Mehr Folgen: https://www.m365.fm
M365Con – kostenlose Microsoft-Online-Konferenz:
https://m365con.net Mirko Peters auf LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.

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Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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