Vítá vás Azure Stream Analytics
Azure Stream Analytics je analýza v reálném čase a komplexní modul pro zpracování událostí, který je určený k analýze a zpracování vysokého objemu rychlých streamování dat z více zdrojů současně. Modely a vztahy se dají identifikovat v informacích extrahovaných z řady vstupních zdrojů, včetně zařízení, senzorů, stránkáchů, informačních kanálů sociálních médií a aplikací. Pomocí těchto vzorů můžete aktivovat akce a iniciovat pracovní postupy, jako je vytváření výstrah, zakládání informací do nástroje pro generování sestav nebo ukládání transformovaných dat pro pozdější použití. Stream Analytics je také k dispozici v modulu Azure IoT Edge runtime a umožňuje zpracovávat data na zařízeních IoT.
Následující scénáře jsou příklady, kdy můžete použít Azure Stream Analytics:
- Analýza streamů telemetrie v reálném čase ze zařízení IoT
- Webové protokoly/analýza navštívených webových stránek
- Geoprostorová analýza pro správu vozového parku a vozidel bez řidiče
- Vzdálené monitorování a prediktivní údržba prostředků s vysokou hodnotou
- Analýza dat z prodejen v reálném čase pro účely zjišťování anomálií a řízení zásob
Můžete vyzkoušet Azure Stream Analytics s bezplatným předplatným Azure.
Jak funguje Stream Analytics?
Azure Stream Analytics úloha se skládá ze vstupu, dotazu a výstupu. Stream Analytics ingestuje data z Azure Event Hubs (včetně Azure Event Hubs ze Apache Kafka), Azure IoT Hub nebo Azure Blob Storage. dotaz, který je založený na SQL dotazovací jazyk, lze použít k snadnému filtrování, řazení, agregaci a připojení streamování dat v časovém intervalu. tento SQL jazyk můžete také roztáhnout pomocí uživatelem definovaných funkcí jazyka JavaScript a jazyka C# (udf). Můžete snadno upravit možnosti řazení událostí a dobu trvání časových oken při provádění agregačních operací prostřednictvím jednoduchých jazykových konstrukcí nebo konfigurací.
Každá úloha obsahuje jeden nebo několik výstupů pro transformovaná data a můžete řídit, co se stane v reakci na informace, které jste analyzovali. Můžete například:
- odesílání dat do služeb, jako jsou Azure Functions, Service Bus témat nebo front pro aktivaci komunikace nebo vlastních pracovních postupů.
- odešlete data na řídicí panel Power BI pro řídicí panel v reálném čase.
- Ukládejte data do jiných služeb úložiště Azure (například Azure Data Lake, Azure synapse Analytics atd.) a Naučte se model strojového učení na základě historických dat nebo provádění analýz služby Batch.
Následující obrázek ukazuje, jak jsou odesílána data Stream Analytics, analyzována a odeslána pro jiné akce, jako je například ukládání nebo prezentace:
Klíčové funkce a výhody
Služba Azure Stream Analytics byla navržena jako snadno použitelná, flexibilní, spolehlivá a škálovatelná na libovolnou velikost úlohy. Je k dispozici v několika oblastech Azure a běží na IoT Edge nebo Azure Stack.
Snadný začátek
Azure Stream Analytics se snadno spouští. Připojovat se k více zdrojům a jímkam jenom několik kliknutí a vytvoří kompletní kanál. Stream Analytics se můžou připojit k Azure Event Hubs a Azure IoT Hub pro ingestování datových proudů a Azure Blob Storage a ingestovat historická data. vstup úlohy může také zahrnovat statická nebo pomalá referenční data ze služby Azure Blob storage nebo SQL Database, že se můžete připojit k datovým proudům a provádět operace vyhledávání.
Stream Analytics může směrovat výstup úlohy do mnoha systémů úložišť, jako je azure Blob storage, Azure SQL Database, Azure Data Lake Store a Azure CosmosDB. službu batch analytics můžete také spouštět na výstupech streamu pomocí Azure Synapse analytics nebo HDInsight, nebo můžete výstup poslat do jiné služby, jako je Event Hubs pro využití nebo Power BI pro vizualizaci v reálném čase.
Úplný seznam výstupů Stream Analytics naleznete v tématu Principy výstupů z Azure Stream Analytics.
Produktivita programátorů
Azure Stream Analytics používá dotazovací jazyk SQL, který se rozšířil o výkonná dočasná omezení pro analýzu dat při pohybu. úlohy můžete vytvářet také pomocí vývojářských nástrojů, jako je Azure PowerShell, Azure CLI, Stream Analytics Visual Studio tools, rozšíření Stream Analytics Visual Studio Codenebo šablon Azure Resource Manager. Pomocí vývojářských nástrojů můžete vytvářet transformační dotazy offline a pomocí kanálu CI/CD odesílat úlohy do Azure.
Dotazovací jazyk Stream Analytics umožňuje provádět CEP (složité zpracování událostí) tím, že nabízí nejrůznější funkce pro analýzu streamování dat. Tento dotazovací jazyk podporuje jednoduché funkce pro manipulaci s daty, agregace a analýzy, geoprostorové funkce, porovnávání vzorů a detekci anomálií. Dotazy můžete upravovat na portálu nebo pomocí našich vývojářských nástrojů a testovat je pomocí ukázkových dat extrahovaných z živého datového proudu.
Možnosti dotazovacího jazyka můžete rozšířit definováním a vyvoláním dalších funkcí. můžete definovat volání funkcí v Azure Machine Learning pro využití výhod Azure Machine Learning řešení a integraci uživatelsky definovaných funkcí jazyka JavaScript nebo C# (udf) nebo uživatelsky definovaných agregací k provádění složitých výpočtů jako součást Stream Analyticsho dotazu.
S plnou správou
Azure Stream Analytics je plně spravovaná nabídka (PaaS) v Azure. Nemusíte zřizovat hardware ani infrastrukturu, aktualizovat operační systém nebo software. Azure Stream Analytics plně spravuje vaši úlohu, takže se můžete soustředit na obchodní logiku, a ne na infrastrukturu.
Spuštění v cloudu nebo na inteligentním hraničním zařízení
Azure Stream Analytics může běžet v cloudu, v případě rozsáhlých analýz nebo běžet na IoT Edge nebo Azure Stack pro analýzy extrémně nízké latence. Azure Stream Analytics používá stejné nástroje a dotazovací jazyk jak v cloudu, tak i v hraničních zařízeních, což vývojářům umožňuje vytvářet skutečně hybridní architektury pro zpracování datových proudů.
Nízké celkové náklady na vlastnictví
Stream Analytics je cloudová služba, takže je optimalizovaná z hlediska nákladů. Neúčtují se žádné náklady na předem – platíte jenom za jednotky streamování, které spotřebováváte. Není vyžadován žádný závazek ani zřízení clusteru a můžete škálovat úlohu nahoru nebo dolů podle potřeb vaší firmy.
Připraveno pro klíčové úkoly
Azure Stream Analytics je k dispozici napříč několika oblastmi po celém světě a je navržena tak, aby spouštěla kritické úlohy, a to díky podpoře spolehlivosti, zabezpečení a požadavků na dodržování předpisů.
Spolehlivost
Azure Stream Analytics garantuje právě jedno zpracování událostí a nejméně jedno doručení událostí, takže události nebudou nikdy ztraceny. Právě po zpracování je zaručený výstup, jak je popsáno v tématu záruky doručení událostí.
Azure Stream Analytics má integrované možnosti obnovení pro případ, že se doručení události nepovede. Stream Analytics také nabízí integrované kontrolní body, které udržují stav úlohy a umožňují opakované výsledky.
Jako spravovaná služba Stream Analytics garantuje zpracování událostí s dostupností 99,9% v minutové úrovni členitosti.
Zabezpečení
V souvislosti s zabezpečením Azure Stream Analytics šifruje veškerou příchozí a odchozí komunikaci a podporuje TLS 1,2. Vestavěné kontrolní body jsou také šifrované. Stream Analytics neukládá příchozí data, protože veškeré zpracování je provedeno v paměti. Stream Analytics také podporuje Azure Virtual Networks (VNET) při spuštění úlohy v clusteru Stream Analytics.
Dodržování předpisů
Azure Stream Analytics sleduje více certifikace dodržování předpisů, jak je popsáno v tématu Přehled dodržování předpisů Azure.
Výkon
Stream Analytics může zpracovávat miliony událostí každou sekundu a může doručovat výsledky s extrémně nízkými latencemi. Umožňuje horizontální navýšení kapacity pro úpravu vašich úloh. Stream Analytics podporuje vyšší výkon pomocí dělení, což umožňuje paralelní dotazování a spouštění složitých dotazů na více uzlech streamování. Azure Stream Analytics je postavená na Trill, vysoce výkonný modul pro streamování streamování v paměti vyvinutý ve spolupráci s Microsoft Research.
Další kroky
Teď máte přehled o službě Azure Stream Analytics. V dalším kroku se můžete do tématu ponořit hlouběji a vytvořit si svoji první úlohu Stream Analytics: