¿Qué es Stream Analytics?What is Stream Analytics?

Azure Stream Analytics es un motor de procesamiento de eventos que permite examinar grandes volúmenes de streaming de datos procedentes de dispositivos.Azure Stream Analytics is an event-processing engine that allows you to examine high volumes of data streaming from devices. Los datos de entrada pueden proceder de dispositivos, sensores, sitios web, fuentes de redes sociales, aplicaciones, etc.Incoming data can be from devices, sensors, web sites, social media feeds, applications, and more. También admite la extracción de información de flujos de datos y la identificación de patrones y relaciones.It also supports extracting information from data streams, identifying patterns, and relationships. Dichos patrones se pueden usar para desencadenar otras acciones de bajada, como alertas, alimentar información a una herramienta de generación de informes o almacenarla para usarla posteriormente.You can then use these patterns to trigger other actions downstream, like alerts, feed information to a reporting tool, or store it for later use.

Estos son algunos ejemplos en los que se pueden utilizar Azure Stream Analytics:Following are some examples where Azure Stream Analytics can be used:

  • Fusión del sensor de Internet de las cosas (IoT) y análisis en tiempo real de la telemetría de dispositivosInternet of Things(IoT) Sensor fusion and real-time analytics on device telemetry
  • Análisis clickstream y de registros webWeb logs/clickstream analytics
  • Análisis geoespacial para la administración de flotas y vehículos sin conductorGeospatial analytics for fleet management and driverless vehicles
  • Supervisión remota y mantenimiento predictivo de recursos de gran valorRemote monitoring and predictive maintenance of hi-value assets
  • Análisis en tiempo real de datos de punto de venta para el control de inventario y la detección de anomalíasReal-time analytics on Point of Sale data for inventory control and anomaly detection

¿Cómo funciona Stream Analytics?How does Stream Analytics work?

Azure Stream Analytics comienza con un origen de streaming de datos que se ingieren en Azure Event Hub, Azure IoT Hub o desde un almacén de datos como Azure Blob Storage.Azure Stream Analytics starts with a source of streaming data that is ingested into Azure Event Hub, Azure IoT Hub or from a data store like Azure Blob Storage. Para examinar los flujos, se crea un trabajo de Stream Analytics que especifica el origen de entrada que transmite los datos.To examine the streams, you create a Stream Analytics job that specifies the input source that streams data. El trabajo también especifica una consulta de transformación que define cómo buscar datos, patrones o relaciones.The job also specifies a transformation query that defines how to look for data, patterns, or relationships. Dicha consulta aprovecha un lenguaje de consulta similar a SQL que se utiliza para filtrar, ordenar, agregar y unir los datos de transmisión a lo largo de un período de tiempo.The transformation query leverages a SQL-like query language that is used to filter, sort, aggregate, and join streaming data over a period of time. Al ejecutar el trabajo, puede ajustar las opciones de ordenación de los eventos y la duración de las ventanas de tiempo cuando se realizan operaciones de agregación.When executing the job, you can adjust the event ordering options, and duration of time windows when performing aggregation operations.

Tras analizar los datos de entrada, el usuario especifica una salida para los datos transformados y puede controlar lo que se hace en respuesta a la información que ha analizado.After analyzing the incoming data, you specify an output for the transformed data, and you can control what to do in response to the information you've analyzed. Por ejemplo, puede realizar acciones como:For example, you can take actions like:

  • Enviar datos a una cola supervisada para desencadenar flujos de trabajo personalizados de bajada.Send data to a monitored queue to trigger custom workflows downstream.
  • Enviar datos al panel de Power BI para verlos en tiempo real.Send data to Power BI dashboard for real-time visualization.
  • Archivar datos en otros servicios de Azure Storage.Archive data to other Azure storage services.

La siguiente imagen ilustra la canalización de Stream Analytics. Su trabajo de Stream Analytics puede utilizar todas las entradas y salidas, o un conjunto seleccionado de ellas.The following image illustrates the Stream Analytics pipeline, Your Stream Analytics job can use all or a selected set of inputs and outputs. Esta imagen muestra cómo se envían los datos a Stream Analytics, se analizan y se envían para realizar otras acciones, como el almacenamiento o la presentación:This image shows how data is sent to Stream Analytics, analyzed, and sent for other actions like storage, or presentation:

Canalización de Stream Analytics

Ventajas y principales capacidadesKey capabilities and benefits

Azure Stream Analytics se ha diseñado para ser fácil de usar, flexible, confiable y escalable a cualquier tamaño de trabajo.Azure Stream Analytics is designed to be easy to use, flexible, reliable, and scalable to any job size. Está disponible en varios centros de datos, así como en nubes soberanas.It is available across multiple datacenters as well as sovereign clouds. La siguiente imagen muestra las principales funcionalidades de Azure Stream Analytics:Following image illustrates the key capabilities of Azure Stream Analytics:

Principales funcionalidades de Stream Analytics

Facilidad para empezarEase of getting started

Es fácil empezar a usar Azure Stream Analytics.Azure Stream Analytics is easy to get started. Con pocos clics es posible conectarse a varios orígenes y receptores, y crear una canalización integral.It only takes few clicks to connect to multiple sources, sinks and to create an end to end pipeline. Stream Analytics puede conectarse a Azure Event Hubs y Azure IoT Hub para la ingesta de datos de transmisión.Stream Analytics can connect to Azure Event Hubs, Azure IoT Hub for streaming data ingestion. También se puede conectar al servicio Azure Blob Storage para ingerir datos históricos.It can also connect to Azure Blob storage service to ingest historical data. Puede combinar datos de centros de eventos con otros orígenes de datos y motores de procesamiento.It can combine data from event hubs with other data sources and processing engines. La entrada del trabajo también puede incluir datos de referencia estáticos o que cambien lentamente y se pueden unir los datos de transmisión a dichos datos de referencia para realizar operaciones de búsqueda.Job input can also include reference data that is static or slow-changing data and you can join streaming data to this reference data to perform lookup operations.

Stream Analytics puede enrutar la salida del trabajo a muchos sistemas de almacenamiento como Azure Blob, Azure SQL Database, Azure Data Lake Store o Azure Cosmos DB.Stream Analytics can route job output to many storage systems such as Azure Blob, Azure SQL Database, Azure Data Lake Stores, or Azure Cosmos DB. Después del almacenamiento, se pueden realizar análisis por lotes con Azure HDInsight o enviar la salida a otro servicio, como Event Hubs, para su consumo o a Power BI para la visualización en tiempo real mediante el uso de la API de streaming de Power Bi.After storing, you can run batch analytics with Azure HDInsight or send the output to another service such as event hubs for consumption or to Power BI for real-time visualization by using Power Bi streaming API.

Productividad del programadorProgrammer Productivity

Azure Stream Analytics usa un lenguaje de consulta simple basado en SQL que se ha mejorado con eficaces restricciones temporales para analizar datos en movimiento.Azure Stream Analytics uses a simple SQL based query language that has been augmented with powerful temporal constraints to analyze data in motion. Para definir las transformaciones de los trabajos, se utiliza un simple lenguaje de consulta de Stream Analytics declarativo que permite crear complejos análisis y consultas temporales mediante simples construcciones SQL.To define job transformations, you use a simple, declarative Stream Analytics query language that lets you author complex temporal queries and analytics using simple SQL constructs. El lenguaje de consulta de Stream Analytics concuerda con el lenguaje SQL, por lo que el mero conocimiento de este permite empezar a crear trabajos.Stream Analytics query language is consistent to the SQL language, familiarity with SQL language is sufficient to get started with creating jobs. También se pueden crear trabajos mediante herramientas de desarrollo como Azure PowerShell, herramientas de Stream Analytics para Visual Studio o plantillas de Azure Resource Manager.You can also create jobs by using developer tools like Azure PowerShell, Stream Analytics Visual Studio tools, or Azure Resource Manager templates. Las herramientas de desarrollo permiten desarrollar consultas de transformación sin conexión y usar la canalización de CI/CD para enviar trabajos a Azure.Using developer tools allow you to develop transformation queries offline and use the CI/CD pipeline to submit jobs to Azure.

El lenguaje de consulta de Stream Analytics ofrece una amplia matriz de funciones para analizar y procesar los datos de streaming.The Stream Analytics query language offers a wide array of functions for analyzing and processing the streaming data. Este lenguaje de consulta admite la manipulación simple de datos y la agregación de funciones a las complejas funciones geoespaciales.This query language supports simple data manipulation, aggregation functions to complex geo-spatial functions. Las consultas se pueden editar en el portal y se pueden probar con datos de ejemplo que se extraen de la secuencia en directo.You can edit queries in the portal, and test them using sample data that is extracted from the live stream.

Puede ampliar la funcionalidad del lenguaje de consulta si define e invoca funciones adicionales.You can extend the capabilities of the query language by defining and invoking additional functions. Puede definir que las llamadas a funciones del servicio Azure Machine Learning saquen provecho de las soluciones de Azure Machine Learning e integren las funciones definidas por el usuario (UDF) de JavaScript o los agregados definidos por el usuario para realizar cálculos complejos como parte de una consulta de Stream Analytics.You can define function calls in the Azure Machine Learning service to take advantage of Azure Machine Learning solutions and integrate JavaScript user-defined functions (UDFs) or user-defined aggregates to perform complex calculations as part a Stream Analytics query.

Completamente administradaFully managed

Azure Stream Analytics es una oferta sin servidor totalmente administrada (PaaS) en Azure.Azure Stream Analytics is a fully managed serverless (PaaS) offering on Azure. Esto significa que no es preciso aprovisionar hardware ni administrar clústeres para ejecutar los trabajos.Which means you don’t have to provision any hardware or manage clusters to run your jobs. Azure Stream Analytics administra totalmente el trabajo, para lo que se encarga de la configuración de clústeres de proceso complejos en la nube y del ajuste del rendimiento necesario para ejecutar el trabajo.Azure Stream Analytics fully manages your job, by taking care of setting up complex compute clusters in the cloud and the performance tuning necessary to run the job. La integración con Azure Event Hubs y Azure IoT Hub permite que los trabajos ingieran millones de eventos por segundo procedentes de dispositivos conectados, secuencias de clic y archivos de registro, entre otros.Integration with Azure Event Hubs and Azure IoT Hub allows jobs to ingest millions of events per second coming from connected devices, clickstreams, and log files, to name a few. Mediante la característica de creación de particiones de Event Hubs, puede dividir los cálculos en pasos lógicos, cada uno de ellos con la capacidad de ser subdividido aún más para aumentar la escalabilidad.Using the partitioning feature of event hubs, you can partition computations into logical steps, each with the ability to be further partitioned to increase scalability.

Costo total de propiedad bajoLow Total Cost of Ownership

Como servicio en la nube, Stream Analytics se optimiza por motivos de costo.As a cloud service, Stream Analytics is optimized for cost. No hay costos iniciales, solo se pagan las unidades de streaming que se consuman y la cantidad de datos procesados.There are no upfront costs involved, you only pay for the streaming units you consume, and the amount of data processed. No hay compromiso ni se requiere el aprovisionamiento de clústeres.There is no commitment or cluster provisioning required. Puede escalar o reducir verticalmente los trabajos de streaming en función de sus necesidades empresariales.You can scale the job up or down your steaming jobs based on your business needs.

ConfiabilidadReliability

Al ser un servicio administrado, Stream Analytics garantiza un procesamiento de eventos con una disponibilidad del 99,9 %; ayuda a evitar la pérdida de datos y proporciona continuidad empresarial. Para más información, consulte la página Contrato de nivel de servicio para Stream Analytics.As a managed service, Stream Analytics guarantees event processing with a 99.9% availability, helps prevent data loss, and provides business continuity refer to the Stream Analytics SLA page for more details. Stream Analytics puede procesar millones de eventos por segundo y ofrecer resultados con baja latencia.Stream Analytics can process millions of events every second and it can deliver results with low latency. Stream Analytics garantiza un procesamiento de eventos y al menos una entrega de eventos.Stream Analytics guarantees exactly once event processing and at least once delivery of events. Tiene funcionalidades de recuperación integradas en caso de que se produzca un error al entregar un evento.It has built-in recovery capabilities in case the delivery of an event fails. Stream Analytics puede mantener internamente el estado del trabajo, cualquier trabajo se puede iniciar desde la hora de la última salida y aporta resultados repetibles, ya que proporciona los mismos resultados constantemente.Stream Analytics can internally maintain the state of your job, you can start a job from its last output time, provides repeatable results by providing same results all the time. Esta característica de Stream Analytics le permite retroceder en el tiempo e investigar los cálculos cuando realice análisis de causas raíz.This feature of Stream Analytics enables you to go back in time and investigate computations when doing root-cause analysis.

RendimientoPerformance

Azure Stream Analytics está optimizado, por lo que ofrece un alto rendimiento, puede procesar los datos de transmisión y realizar cálculos en la memoria.Azure Stream Analytics is optimized for high performance, it can process streaming data and perform in memory computations. Permite el escalado o la reducción verticales para controlar las aplicaciones de procesamiento de eventos complejos y en tiempo real.It allows you to scale-up or scale-down to handle real-time and complex event processing applications. Stream Analytics admite rendimiento mediante la creación de particiones.Stream Analytics supports performance by partitioning. Una consulta compleja se puede poner en paralelo y ejecutarse en varios nodos de streaming.A complex query can be parallelized and executed on multiple streaming nodes.

Pasos siguientesNext steps

Ya tiene información general acerca de Azure Stream Analytics.You now have an overview of Azure Stream Analytics. A continuación, puede profundizar y crear su primer trabajo de Stream Analytics:Next, you can dive deep and create your first Stream Analytics job: