Arquiteturas de Big Data são responsáveis por lidar com inge...

Orquestração: Azure Data Factory não é uma tecnologia de orquestração, não permitindo automatizar fluxos de trabalho. 

Processamento de fluxo: depois de capturar mensagens em tempo real, a solução precisa processá-las filtrando, agregando e preparando os dados para análise. Os dados de fluxo processados são gravados em um coletor de saída.

Fonte de dados: todas as soluções de Big Data começam com uma ou mais fontes de dados como, por exemplo, armazenamentos de dados de aplicativo, arquivos estáticos produzidos por aplicativos, ou fontes de dados em tempo real.

Processamento em lotes: como os conjuntos de dados são muito grandes, geralmente uma solução de Big Data precisa processar arquivos de dados usando trabalhos em lotes de execução longa para filtrar, agregar e, de outro modo, preparar os dados para análise.

Armazenamento de dados: dados de operações de processamento em lotes normalmente são armazenados em um repositório de arquivos distribuído que pode conter amplos volumes de arquivos grandes em vários formatos. Esse tipo de repositório, geralmente é chamado Data Lake.