Azure Event Hubs einfach erklärt

Echtzeit-Datenstreaming mit Partitionen, Consumergruppen und Kafka

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.

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

Das erfahren Sie:

1. Warum Event Hubs weder Warteschlange noch Datenbank ist, sondern ein Datenstrom für Millionen Ereignisse pro Sekunde – Kafka-kompatibel
2. Partitionen (2 bis 32, Reihenfolge pro Partition), Consumergruppen und Durchsatzeinheiten mit 1 MB/s eingehend und 2 MB/s ausgehend
3. Producer, Pull-Consumer, Offsets und Checkpoints in Blob Storage – plus Aufbewahrung und Replay von bis zu 90 Tagen
4. Praxisbeispiele: IoT-Telemetrie mit Stream Analytics, zentrales Logging, Clickstream-Analysen und Betrugserkennung im Finanzwesen
5. Event Grid vs. Service Bus vs. Event Hubs, die Tarife Basic bis Dedicated und konkrete Tipps zur Kostenoptimierung

Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.