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Azure Event Hubs

Overview

Azure Event Hubs nimmt Datenströme aus Anwendungen, Geräten, Logquellen oder Clickstreams auf und stellt sie mehreren Konsumenten zur Verarbeitung bereit. Der Dienst ist auf Durchsatz ausgelegt: Daten werden in Partitionen geschrieben und für die gewählte Aufbewahrungszeit vorgehalten, Konsumenten lesen in eigenem Tempo und können zurückspulen.

Typische Szenarien sind IoT- und Maschinentelemetrie, Anwendungs- und Sicherheitslogs (etwa als Zwischenstation zu einem SIEM), Echtzeit-Analysen mit Stream Analytics oder Microsoft Fabric sowie der Ersatz eines selbst betriebenen Kafka-Clusters.

Abgrenzung: Event Hubs speichert Ereignisströme für die Analyse, Service Bus vermittelt einzelne Geschäftsnachrichten mit Zustellbestätigung, Event Grid verteilt Benachrichtigungen. Die Tarife sind Basic, Standard, Premium und Dedicated.

How it works

Ein Namespace enthält einen oder mehrere Event Hubs (im Kafka-Sprachgebrauch: Topics).

  1. Produzenten senden per AMQP, HTTPS oder Kafka-Protokoll, ein Partitionsschlüssel bestimmt, in welche Partition ein Ereignis fällt.
  2. Event Hubs speichert die Ereignisse geordnet pro Partition für die Aufbewahrungsdauer: Basic 1 Tag, Standard 7 Tage, Premium und Dedicated bis 90 Tage.
  3. Consumer Groups erlauben mehrere unabhängige Leser mit eigenem Lesestand (Checkpoint): Basic 1, Standard 20, Premium 100 pro Event Hub.
  4. Capture schreibt die Daten automatisch als Avro-Dateien in Blob Storage oder Data Lake Storage.
  5. Die Kapazität bemisst sich in Throughput Units (Basic, Standard), Processing Units (Premium) oder Capacity Units (Dedicated).

Kafka wird ab dem Standard-Tarif unterstützt.

Benefits

  • Hoher Durchsatz: Partitionen verteilen die Last, der Dienst skaliert per Einheiten oder Auto-Inflate.
  • Kafka-kompatibel: Bestehende Kafka-Producer und -Consumer laufen meist nur mit geänderter Verbindungskonfiguration.
  • Mehrfach lesbar: Mehrere Systeme werten denselben Strom unabhängig aus, etwa Echtzeit-Dashboard und Archiv.
  • Capture ohne Code: Rohdaten landen automatisch im Data Lake für spätere Analysen.
  • Integration: Stream Analytics, Functions, Fabric Eventstreams und der Diagnose-Export von Azure Monitor docken direkt an.

Practical example

Ein Automobilzulieferer mit 1.200 Mitarbeitenden sammelt Sensordaten von 400 Maschinen über ein Edge-Gateway. Die Daten laufen in einen Event Hub im Standard-Tarif mit 16 Partitionen. Stream Analytics erkennt Grenzwertüberschreitungen in Echtzeit und alarmiert die Instandhaltung, Capture legt alle Rohdaten parallel im Data Lake ab, wo das Qualitätsteam später Auswertungen fährt. Ein eigener Kafka-Cluster, den das Team zuvor geplant hatte, wird nicht gebraucht.

Things to keep in mind

  • Lege die Partitionsanzahl passend zum erwarteten Parallelismus fest, nachträglich erhöhen geht nur in Premium und Dedicated.
  • Event Hubs ersetzt keine Queue mit Einzelbestätigung, dafür nutzt Du Service Bus.
  • Plane Aufbewahrung und Capture, denn nach Ablauf der Retention sind Daten im Hub weg.
  • Verwende pro auswertendem System eine eigene Consumer Group, damit Checkpoints sich nicht gegenseitig überschreiben.
  • Für Kafka-Clients brauchst Du mindestens den Standard-Tarif.

Licensing & availability

Basic und Standard nach Throughput Units und eingehenden Ereignissen, Premium nach Processing Units, Dedicated nach Capacity Units. Capture ist im Standard-Tarif separat kostenpflichtig, in Premium und Dedicated enthalten. Stand: Oktober 2026.

Conclusion

Event Hubs ist die Datenautobahn für Telemetrie und Logs in Azure. Plane Partitionen, Consumer Groups und Aufbewahrung vor dem Start.

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