布莱恩·贝瑞|2015年8月5日
如果您和您的公司更喜欢Microsoft Solutions和Technologies，您可能会担心事物互联网是一个将通过您的机会。
没有恐惧：微软从“Windows和Office”公司转换为“云和服务”公司继续加速。这趋势更明显，而不是支持物联网情景的服务范围。
那么 - 什么是Microsoft技术是包括解决方案架构的互联网？
和 - 如何如何实现云计算和Microsoft Azure启用事物互联网场景？
以下是建筑师和开发人员需要理解的关键Microsoft技术。
智能设备软件
首先，让我们了解这些东西。通过简单的智能设备的出现，设备制造商和企业家的社区继续蓬勃发展。这些设备具有简化的轻质计算模型，能够将机器到机器或机器到云连接。适用于IOT的Windows 10已在2015年7月发布，将在Windows平台上为广泛的设备提供安全连接。
可扩展事件摄取
大数据的速度要求，能够以低延迟和高可用性接收云量表的遥测数据的解决方案。该体系结构的该组件是事件管道的“前端”，它将坐在发送数据和数据的消费者之间。微软的Azure平台提供了这种能力Azure活动中心- 非常易于设置并通过HTTPS连接。
当消耗大数据时，静止 - 体积+速度导致主要复杂性;数据可能无法为人类消费做好准备。Microsoft提供了分析该大量的“快数据”流的选项。选项1是处理“飞行中”的事件Azure Stream Analytics.。ASA允许开发人员将流数据与参考数据（例如，主数据）相结合，以分析事件，缺陷，“喜欢”并总结人类消费的数据。选项2是将数据将数据流传输到稍后分析的大量存储库（参见数据湖和Hadoop）。无论您是在飞行中分析还是休息，第三种选项都可以帮助您了解数据背后发生的事情（请参阅机器学习）。
机器学习
在过去的10年里，我们已经了解了很多关于“人工智能”。实际上，我们了解到，机器“思考”比人类更不同。机器使用统计原理来评估数据集的哪些功能（“列”）提供了关于给定观察（“行”）的最大“信息”。例如，使用数据集的最终特征是最预测性（或密切相关）的变量？已经了解了数据如何彼此相关，机器可以是“训练”，以预测数据集中下一个记录的结果;鉴于算法和足够的数据 - 机器可以了解现实世界。
如果您设想的IOT解决方案包括预测或“智能”，您将想要查看蔚蓝的机器学习。Azure ML为数据科学专业人员提供了一个开发工作室，用于设计，测试和部署到Microsoft Azure Cloud的计算机学习服务。
最后，您还想了解如何在公司整体项目管理流程的结构中组织数据科学项目。术语“数据科学”是讲述的 - 它表明该过程的实验方面。数据科学家准备数据集，进行实验和测试其算法（以统计处理语言写入“R”和“Python”），直到算法准确地预测业务所带来的问题，使用数据。数据科学需要实验和业务价值之间的平衡。
数据湖和Hadoop
数据湖是一个用于描述一个单个地方的术语，其中存储了大数据计划产生的各种数据以供将来分析。数据湖不是数据仓库。数据仓库有一个结构;必须将来自各种格式的数据转换为该结构。数据湖没有预定义结构。相反，在分析数据时确定结构。可以在同一数据上一遍又一遍地创建新结构。
企业可以选择简单地存储蓝色存储中的大数据。如果数据速度和卷超过蓝色存储限制，Azure Data湖是针对Hadoop优化的专用存储服务，没有固定限制的文件大小。Azure Data Lake是2015年5月宣布的服务，您可以注册公共预览。
读取作为数据定义结构的能力是Hadoop的魔力。前提是简单的 - 大数据太大了，无法从一个结构移动到另一个结构，如您在数据仓库/ ETL解决方案中。相反，将所有数据以其本机格式保存，等待申请结构，直到分析时间，并根据需要执行多个读取相同的数据。没有必要为Hadoop购买大量硬件：Azure HdInsight.提供Hadoop-As-Serve，可以根据需要启用/禁用，以保持降低成本。
实时分析
该等方程的人类消费部分由权力BI.。Power BI是所有数据分析需求的“单个窗格”，包括大数据。Power BI是一个仪表板工具，能够将公司数据转换为丰富的视觉效果。它可以连接到场所的数据源，从HDInsight或存储中消耗数据，并从“飞行中的数据”中接收实时更新。如果您位于新英格兰，请在2015年在整个东北部门的一天研讨会上参加我们的仪表板。
管理
由于目前可用的强大云产品，IoT解决方案是可行的。云是您解决方案的一个组成部分，您需要提供能够管理云资产的资源，好像他们在前提。您的运营团队应该易于在云中打开和关闭服务，就像他们在服务器上舒适的促使服务和功能一样。Azure PowerShell提供了管理Azure Cloud Services的操作环境，并自动化这些服务的维护和管理。
结论
随时准备在数字世界中满足客户的企业将得到奖励。首先，他们必须掌握大数据技术。Microsoft客户可以利用Azure Cloud来创建Microsoft大数据解决方案。它们首先通过将事物连接到云端，然后创建和连接Azure服务以接收，分析，学习和可视化数据。最后，通过培训来自微软的云管理工具的运营团队，可以随时将这些云资产视为生产基础设施的一部分。
