图 ： 的实时提取如何像 一样具有可扩展性
公司将每秒数百万个事件导入 的情况越来越普遍。例如， 的创建者 使用 构建了他们的可观察性平台，并成功地从 每秒导入超过 万个事件。这展示了 在处理大量事件方面的可扩展性和高性能能力。
然而，实时分析不仅仅是访问实时数据。为了深入了解模式和行为，关联历史数据也是必不可少的。 在这方面表现出色，如上图所示，它通过单个 查询无缝支持实时和历史分析。 在后 丹麦手机号码数据 台高效管理大量数据，甚至高达 级，实现跨不同时间段的全面综合分析。
当所有部分组合在一起时，就会出现一个高度可扩展的实时分析数据架构。当成千上万的数据架构师需要高可扩展性、低延迟以及对实时数据执行复杂聚合的能力时，这种架构是他们的首选。通过利用 或 的事件流，结合 的强大功能进行高效的实时和历史分析，组织可以从其数据中获得可靠而全面的洞察。
案例研究：确保一流的观看体验—— 的方法
一直致力于为超过 亿用户提供卓越的体验，而实时分析是这一努力的关键要素。这些用户每天总共观看 亿小时的内容。借助专为实时监控而定制的可观察性应用程序， 可以有效监控超过 亿台设备，确保最佳性能和客户满意度。