Azure Event Hubs explicado: streaming de datos en tiempo real con particiones, grupos de consumidores y Kafka (Doblaje IA)

Mil sensores, mil datos por segundo, y un proceso por lotes nocturno que entrega información siempre con un día de retraso. Este episodio muestra cómo Azure Event Hubs almacena en búfer enormes flujos de eventos y los reparte en tiempo real a varios sistemas.Lo que aprenderás:Por qué Event Hubs no es una cola ni una base de datos, sino un flujo de datos para millones de eventos por segundo y compatible con KafkaParticiones (de 2 a 32, con orden dentro de cada partición), grupos de consumidores y unidades de rendimiento de 1 MB/s de entrada y 2 MB/s de salidaProductores, consumidores con modelo pull, offsets y puntos de control en Blob Storage, además de retención y reproducción de hasta 90 díasCasos reales: telemetría IoT con Stream Analytics, registro centralizado, análisis de clics y detección de fraude financieroEvent Grid frente a Service Bus y Event Hubs, los niveles de Basic a Dedicated y consejos para optimizar costesPara desarrolladores, arquitectos y equipos de datos de Azure que construyen canalizaciones de datos en tiempo real.Este episodio es una versión en español doblada con IA del video animado de M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Ver el video: https://youtu.be/HD -ADEbEieQ🎧 Más episodios: https://www.m365 .fm🎤 M365Con – conferencia online gratuita de Microsoft: https://m365con .net💼 Mirko Peters en LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/ Este episodio incluye contenido generado por IA.