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我被困在一个关于以下方面的架构问题上:

编辑:

所以我可能会过度思考这个问题,或者我可能会改写这个问题。NServiceBus 似乎是为 Messaging和(类似流的数据?)而制作的,Routing而 StreamInsight 似乎是为 和制作的。:)。Event Stream ProcessingEvent QueryingCorrelating

方法 2相比,使用方法 1是否有任何好处(例如,在可扩展性、冗余方面)?

“方法一”

这是一条总线(例如 NServiceBus),用于将数据导入数据库并仅使用 StreamInsight 进行查询/关联。

“方法 2”

哪个不使用 NServiceBus,而是利用输入/输出适配器作为 Pub/Sub,而 Sub 是“主动将数据推送到数据库”的输出适配器?

在此处输入图像描述

原来的:

我们正在创建一个应用程序,将 Twitter 数据流式传输到我们的环境中。这个数据是:

  1. 存储为原始(事件)输入数据
  2. 解析/过滤
  3. 已查询(使用 StreamInsight CEP)
  4. 先前步骤之后的剩余数据存储为复杂事件

对于第 1 步,我不确定最需要的方法是什么:

  1. 使用 StreamInsight 将数据流一分为二,其中一个输出适配器将原始数据存储在一侧的数据库中,另一个输出适配器将数据发送到另一个输入适配器以供进一步解析/过滤(步骤 2)。

-或者-

  1. 使用不同的技术(MSMQ?Azure 服务总线?)“将原始数据流路由到数据库”

非常感谢任何指导!

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1 回答 1

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您所说的量对于 StreamInsight 来说并不多。并不是说这是个问题。其次,没有理由在其中增加复杂性,而且您似乎过度考虑了这个问题。首先,使用 StreamInsight 2.1,可以很容易地创建一个接收器,将一些数据发送到数据库,然后使用额外的查询来执行额外的分析。这将发生在单个“进程”中(不要与 Windows 进程混淆),并且任何一组查询都可以有不同的输出接收器。说得通?如果你想看一个例子,你可以下载这个演示:http: //1drv.ms/1nPs2cA。另外,请查看我在 www.devbiker.net 上的博客。

于 2014-03-13T01:54:19.937 回答