云提供商通过提供可扩展的基础设施、托管服务和专门设计用于以低延迟处理和分析流数据的工具来支持实时分析。 它们处理摄取、处理和存储高速数据的复杂性，同时使开发人员能够构建立即提供见解的管道。 关键组件包括流式传输平台、无服务器计算选项和针对快速查询优化的数据库。
首先，云提供商使用 AWS Kinesis、Azure Event Hubs 和 Google Cloud Pub/Sub 等服务简化数据摄取。 这些平台处理来自 IoT 设备、应用程序日志或用户交互等来源的高吞吐量数据流。 例如，Kinesis Data Streams 每小时可以摄取数 TB 的数据并自动扩展，从而使开发人员可以专注于处理逻辑而不是基础设施。 这些服务通常包括与其他云工具的内置集成，例如将 Kinesis 连接到 AWS Lambda 以进行事件驱动的转换。 开发人员还可以使用 Apache Kafka 等开源协议（通过 Confluent Cloud 等托管服务）来避免供应商锁定，同时保持云可扩展性。
接下来，高效处理实时数据需要最大限度地减少延迟的工具。 像 AWS Lambda 或 Google Cloud Functions 这样的无服务器计算服务让开发人员可以运行代码来响应流式传输事件，而无需管理服务器。 对于更复杂的工作流程，像 Azure Stream Analytics 或 Google Dataflow 这样的服务提供类似 SQL 的查询或管道框架（例如，Apache Beam）来动态过滤、聚合或丰富数据。 例如，零售应用程序可以使用 Dataflow 通过将事务数据流与库存更新相结合来计算实时销售指标。 云提供商还提供流式传输引擎（如 Apache Flink（例如，Amazon Managed Service for Apache Flink））的托管版本，以处理具有恰好一次语义的状态处理，从而确保即使在发生故障时也能获得准确的结果。
最后，云数据库和分析工具支持实时查询和可视化。 像 Amazon Timestream（用于时序数据）或 Google BigQuery（具有流式传输摄取）这样的数据库允许对实时数据进行亚秒级查询。 开发人员可以使用这些来支持仪表板或警报 - 例如，查询传感器数据流以在温度超过阈值时触发维护警报。 像 Azure Synapse Analytics 或 AWS 上的 Snowflake 这样的服务提供结合了批处理和实时数据的混合架构。 像 Power BI 或 Amazon QuickSight 这样的可视化工具直接与这些数据库集成，使团队无需自定义代码即可构建实时仪表板。 此外，像 Redis Cloud 或 Amazon ElastiCache 这样的缓存层可加速频繁查询，从而缩短面向用户的应用程序的端到端延迟。