azure - 一项流分析作业与多项作业

Question

就性能而言，一个具有多个查询和输出的流分析作业(在我的例子中是 Azure 表)与一个具有多个查询和输出的流分析作业之间有很大区别吗？将这些查询和输出拆分为多个流分析作业？

如果差异很大，如何确定哪种场景最适合我的需求？

文档指出:

Stream Analytics can handle up to 1 GB of incoming data per second.

但我更关心的是数据的处理。

Answer 1

有两件事将决定您可以扩展一个流分析帐户的程度:

• The documented limits
• 您需要多少个流处理单元来处理您的工作负载 - 请参阅 this page 底部的常见问题解答。

较小的窗口处理较少的体积将消耗较少的单位。与许多其他 PaaS 服务一样，测量单位是深奥的，并且您的里程可能会有所不同，最好为您的用例构建一个小样本，然后对其扩展方式进行预测。

我当然不会为每种情况构建单独的流作业，但您可能需要找到一种方法来“分区”您的需求，也许可以按用例/功能、业务领域、消费系统等。