Opinnäytetyön tavoitteena oli tutkia Microsoft Azure -pilvipalvelun reaaliaikaiseen Big Data -prosessointiin tarjoamien ratkaisujen toimintaperiaatteita ja ominaisuuksia. Tutkittavia palveluita olivat Event Hubs, Stream Analytics sekä Machine Learning. Työn toimeksiantajana toimi Inmics Oy. Työllä haluttiin antaa toimeksiantajalle kokonaiskuva tutkittavista palveluista sekä helpottaa niiden käyttöönoton mahdollisuuksien kartoittamista tulevaisuudessa. Työ toteutettiin testaamalla palveluita kahdessa erilaisessa kokoonpanossa. Ensimmäisessä testauksessa testidataa syötettiin Event Hubs -palvelun kautta Stream Analytics työlle, jolla dataan suoritettiin reaaliaikaisia kyselyitä. Toisessa testauksessa analysointi pyrittiin toteuttamaan Machine Learning -ratkaisulla, jota kutsuttiin Stream Analytics -työn kyselyssä. Testaus pystyttiin suorittamaan kokonaisuudessaan käyttäen palveluiden ilmaisia testijaksoja. Event Hubs ja Stream Analytics -palveluiden ominaisuudet saatiin esitettyä kattavasti ja testikäytön perusteella todettiin, että yhdistelmä pystytään ottamaan käyttöön hyvin tehokkaasti ilman vuosien kokemusta, mutta dokumentaatioista löytyi vielä parantamisen varaa. Työssä myös havainnollistettiin kokonaisen Machine Learning -ratkaisun luominen ja käyttöönotto, jossa onnistumisen tärkeimmiksi määrittäviksi tekijöiksi nostettiin riittävän hyvä suunnittelu sekä perustaidot ohjelmoinnista. Yleisesti ottaen palveluiden todettiin olevan vielä hieman kehitysvaiheessa, mutta esimerkiksi dokumentaation huomattiin lisääntyvän ja kehittyvän jatkuvasti. Palveluiden arvioitiin myös kasvattavan asemaansa referenssikohteiden lisääntyessä tulevaisuudessa