opentech presentation
Post on 10-Aug-2015
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可变速率 可预测和不可预测
的突发
事件流的特性千变万化
t
Inactivity
Period
Com
pu
te
On and offOn and off workloads (e.g. batch job)Over provisioned capacity is wasted.
t
BurstsPeaks due to periodic increased demandIT complexity and wasted capacity.
Com
pu
te
Halo 4 在线游戏数据(一周的统计数据)
事件发生率各式各样设备信息温控传感器每十五分钟上报一次数据智能汽车每分钟上报一次数据
应用的信息应用的性能监测服务每秒钟上报数据到服务器移动应用捕获并上报你的每一次操作 !
应用和运维的信息Halo 游戏引擎每秒要处理 1,000,000 消息
事件的来源种类繁多
1B
智能电视
2.5B
个人电脑
>5B
智能手机和平板电脑
>10B
物联网
数据来源 : Gartner, IDC, Strategy Analytics, Machina Research, Company filings, BI Intelligence, Accenture analysis
盈利模式1. 内容2. 设备
1. 设备2. 应用
1. 设备2. 应用与服务
1. 垂直领域中的服务2. 设备
MICROSOFT CONFIDENT IAL – INTERNAL ONLY
IoT 的影响力
Grid
Renewables
Oil/Gas/Coal Recovery and
Distribution
Pointsof Sale
Restaurants
Hotels
FuelStations
Patients
Clinics
Hospitals
NursingHomes
MobileCare
SafetySecurity
ComfortLighting
Automation
Manufacturing Integration and
AutomationRemote
Servicing
Predictive and Reactive
Maintenance
Water
Waste
PollutionControl
Fire
Emergency
PublicSafety
Law Enforcement
Letters
Packages
Containers
Tanks Bulkware
Games
Events
Sports
TelevisionStreaming
Traffic Buses
Cars
Trucks
Trains
Vessels
Aircraft
Bikes
智慧能源
智慧零售
智能移动
智慧物流
智慧工厂
智慧城市
智慧娱乐
智慧医疗
智能建筑/ 家居
对云服务的挑战设备接入服务必须能够支持
高并发性 ( 如超过百万级的并发设备接入 )高速率 ( 如每秒超过百万事件 )高吞吐量 ( 如每 100 秒处理超过 TB)
同时还要支持事件缓冲来提高可用性 持久性低处理延迟高安全性
最后还要价格合理!
Grid
Renewables
Oil/Gas/Coal Recovery and
Distribution
Pointsof Sale
Restaurants
Hotels
FuelStations
Patients
Clinics
Hospitals
NursingHomes
MobileCare
SafetySecurity
ComfortLighting
Automation
Manufacturing
Integration and
Automation
RemoteServicing
Predictive and Reactive
Maintenance
Water
Waste
PollutionControl
Fire
Emergency
PublicSafety
Law Enforcement
LettersPackages
Containers
Tanks Bulkware
Games
Events
Sports
TelevisionStreaming
Traffic Buses
Cars
Trucks
Trains
Vessels
Aircraft
Bikes Smart Energ
y
Smart Retail
Smart Mobili
ty
Smart Logist
ics
Smart Facto
ry
Smart Cities
Smart Entertain-
ment
Smart Healt
h-care
Smart Buildi
ng Home
ڳ AzureҸ к߄ И Ӂ H߫ߣ הה展示与行为
-
搜索,查询
数据分析(Excel)
Web/数据可视化(Dashboard)
永久性存储
外部数据源
Azure存储服务
事件处理
实时分析
批处理/存储适配
事件导入(代理)
Scalableevent Broker
Field Gateways
事件收集
Cloud Gateways(WebAPIs)
Applications
Devices
Event Hub 是大规模数据接入服务 设备容量 : 通过 HTTP/AMQP 可接收超过百万的数据源(设备) 处理速度 : 每秒处理超百万的事件输入吞吐量 : 超过 GB/s
输出 : 发布-订阅模型,可并发连接多个用户应用安全性 : 基于 SAS ,每个发布者有唯一的令牌事件缓冲 : 每个用户的应用拥有自己的指针和偏移量持久性: 每个事件可保留 1~7 天处理时延: 端到端 50ms 内价格 : PaaS 模式,按实际使用量计费
Event Hub 在物联网中的应用场景展现与操作数据改造事件代理 永久性存储事件采集事件源
设备
嵌入式设备( 如 RTOS)
支持 IP 的设备(Windows/Linux)
用户处网关设备
Event Hub
传统物联网( 私有协议 )
协议转换网关
AMQP/HTTP C, .NET, Java…
MQTT/COAP/Custom
定制数据的保留时间 ,用户分组 ,
接收者分区 ,检查点 ,
分区分发 API
低处理时延方便集成分析平台与服务
定制代码流分析Storm
存储适配器
可以配置的存储服务适配器
App 监控
数据分析
状态监控
Dashboard
服务
搜索
分布式事件跟踪
-
用户应用AMQP/HTTP, C, .NET,
Java…可根据吞吐量和并发数量扩展
Azure 数据库
Azure 存储
HDInsight
Event Hub 如何采集事件事件就是设备和应用上传的消息Event Hub 以”分区”( Partition )为接收单元一个分区就是就是一个事件队列
• 一个 Event Hub 服务包含多个分区
• 分区之间相互独立
<256KB
Event Hub 事件采集的高扩展性
设备发送到 Event Hub 服务的事件包含分区键值 (Key)
Event Hub 通过静态哈希函数将事件分发到分区如果发布事件时未指定分区键,则会使用循环分配或者其他(如根据地理位置)属性分配
Event Hub 如何传递消息到使用者• 从 Event Hub读取事件数据的任何实体称为事件使用者• IoT 场景下,事件使用者就是 IoT 应用的后台服务• 事件使用者通过使用者组中的分区读取事件流
AMQP 1.0
Event Hub 如何支持故障转移和弹性Event Hub 的分区支持偏移量 ( Offset )• 偏移量是事件的编号• 事件使用者可以在事件流中指定
要从其开始读取事件的点
Event Hub 的分区支持检查点 ( Check pointing )• 检查点记录分区中的事件处理的状态• 当一个使用者发生故障的时候,备份的使用者可以从检查点开始,继续
处理未经处理的事件• 多个使用者可以并行处理同一分区内的不同事件
Event Hub 发布者
发布者是设备接入 Event Hub 服务的端点
发布者具有接入控制和流控的功能
每个设备都把消息发送给发布者
每一个发布者有唯一的 URL:
contoso.servicebus.windows.net/myEventHub/publishers/dev-01
Event Hub
publisher“dev-01”
device“dev-01”
publisher“dev-02”
device“dev-02”
publisher“dev-n”
device“dev-n”
基于令牌的安全模型每一个设备都有自己的共享访问签名 (SAS) 令牌
设备长期持有令牌
设备在发送的每条消息里携带令牌
发布者根据令牌授权设备接入
设备通过下列方式之一获得令牌 :
离线获取并烧入设备 .
通过用户的配置服务获取令牌
所有的令牌都被分配一个密钥
共享资源
Learning
Microsoft Certification & Training Resourceshttp://azure.microsoft.com/en-us/services/event-hubs/
TechNet
Resources for IT Professionals
http://microsoft.com/technet
Sessions on Demandhttp://channel9.msdn.com/Search?term=event%20hub#ch9Search
Developer Network
http://developer.microsoft.com
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