¿Qué es Stream Analytics?What is Stream Analytics?

Azure Stream Analytics es un motor de procesamiento de eventos totalmente administrado para configurar cálculos analíticos en tiempo real sobre datos de streaming.Azure Stream Analytics is a managed event-processing engine set up real-time analytic computations on streaming data. Los datos pueden proceder de dispositivos, sensores, sitios web, fuentes de redes sociales, aplicaciones, sistemas de infraestructura, etc.The data can come from devices, sensors, web sites, social media feeds, applications, infrastructure systems, and more.

Use Stream Analytics para examinar grandes volúmenes de datos que fluyen desde dispositivos o procesos, extraer información del flujo de datos y buscar relaciones, tendencias y patrones.Use Stream Analytics to examine high volumes of data streaming from devices or processes, extract information from that data stream, identify patterns, trends, and relationships. Use esos patrones para desencadenar otros procesos o acciones, como las alertas, los flujos de trabajo de automatización, el suministro de información a una herramienta de informes, o bien para proceder a su almacenamiento e investigación posterior.Use those patterns to trigger other processes or actions, like alerts, automation workflows, feed information to a reporting tool, or store it for later investigation.

Estos son algunos ejemplos:Some examples:

  • Alertas y análisis de valores bursátiles.Stock-trading analysis and alerts.
  • Detección de fraudes, datos e identificación de mecanismos de protección.Fraud detection, data, and identify protections.
  • Análisis incrustado de accionadores y sensores.Embedded sensor and actuator analysis.
  • Análisis clickstream de Internet.Web clickstream analytics.

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

En el diagrama se muestra la canalización de Stream Analytics y cómo se ingieren datos, se analizan y después se envían para presentarlos o para tomar una acción.This diagram illustrates the Stream Analytics pipeline, showing how data is ingested, analyzed, and then sent for presentation or action.

Canalización de Stream Analytics

Stream Analytics comienza con un origen de datos en streaming.Stream Analytics starts with a source of streaming data. Los datos se pueden ingerir en Azure desde un dispositivo mediante Azure Event Hubs o IoT Hub.The data can be ingested into Azure from a device using an Azure event hub or IoT hub. También se pueden extraer los datos de un almacén de datos como Azure Blob Storage.The data can also be pulled from a data store like Azure Blob Storage.

Para examinar el flujo, se crea un trabajo de Stream Analytics que especifica de dónde provienen los datos.To examine the stream, you create a Stream Analytics job that specifies from where the data comes. El trabajo también especifica una transformación; cómo buscar datos, patrones o relaciones.The job also specifies a transformation; how to look for data, patterns, or relationships. Para esta tarea, Stream Analytics admite un lenguaje de consulta similar a SQL para filtrar, ordenar, agregar y combinar datos en streaming durante un período de tiempo.For this task, Stream Analytics supports a SQL-like query language to filter, sort, aggregate, and join streaming data over a time period.

Por último, el trabajo especifica una salida para esos datos transformados.Finally, the job specifies an output for that transformed data. Se controla lo que hacer en respuesta a la información que se ha analizado.You control what to do in response to the information you've analyzed. Por ejemplo, en respuesta al análisis, puede:For example, in response to analysis, you might:

  • Enviar un comando para cambiar la configuración de un dispositivo.Send a command to change device settings.
  • Enviar datos a una cola supervisada para tomar medidas en función de los resultados.Send data to a monitored queue for further action based on findings.
  • Enviar datos a un panel de Power BI.Send data to a Power BI dashboard.
  • Enviar datos a un almacenamiento como Data Lake Store, Azure SQL Database o Azure Blob Storage.Send data to storage like Data Lake Store, Azure SQL Database, or Azure Blob storage.

Puede ajustar el número de eventos procesados por segundo mientras se ejecuta el trabajo.You can adjust the number of events processed per second while the job is running. También puede crear registros de diagnóstico para solucionar problemas.You can also produce diagnostic logs for troubleshooting.

Ventajas y principales capacidadesKey capabilities and benefits

Stream Analytics se ha diseñado para ser fácil de usar, flexible y escalable a cualquier tamaño de trabajo.Stream Analytics is designed to be easy to use, flexible, and scalable to any job size.

Entradas y salidas de conexionesConnect inputs and outputs

Stream Analytics se conecta directamente con Azure Event Hubs y con Azure IoT Hub para la ingesta de flujo de datos, y con el servicio Azure Blob Storage para la ingesta de datos históricos.Stream Analytics connects directly to Azure Event Hubs and Azure IoT Hub for stream ingestion, and to Azure Blob storage service to ingest historical data. Combine datos de Event Hubs con Stream Analytics y otros orígenes de datos y motores de procesamiento.Combine data from event hubs with Stream Analytics with other data sources and processing engines. La entrada de trabajo también puede incluir datos de referencia (datos estáticos o que cambian con lentitud).Job input can also include reference data (static or slow-changing data). Puede combinar datos en streaming con estos datos de referencia para realizar operaciones de búsqueda de la misma manera que lo haría con las consultas de base de datos.You can join streaming data to this reference data to perform lookup operations the same way you would with database queries.

Redirija la salida del trabajo de Stream Analytics en muchas direcciones.Route Stream Analytics job output in many directions. Escriba en almacenamientos como Azure Blob, Azure SQL Database, Azure Data Lake Store o Azure Cosmos DB.Write to storage like Azure Blob, Azure SQL Database, Azure Data Lake Stores, or Azure Cosmos DB. Desde allí, puede ejecutar análisis de lotes con Azure HDInsight.From there, you could run batch analytics with Azure HDInsight. O bien, envíe la salida a otro servicio para que la consuma otro proceso, como Event Hubs, Azure Service Bus, colas o a Power BI para su visualización.Or send the output to another service for consumption by another process, such as event hubs, Azure Service Bus, queues, or to Power BI for visualization.

Fácil de usarSimple to use

Para definir transformaciones, use un lenguaje de consulta de Stream Analytics declarativo simple que le permite crear análisis sofisticados sin emplear programación.To define transformations, you use a simple, declarative Stream Analytics query language that lets you create sophisticated analyses with no programming. El lenguaje de consulta toma datos en streaming como entrada.The query language takes streaming data as its input. Después, puede filtrar y ordenar los datos, agregar valores, realizar cálculos, combinar datos (dentro de un flujo o con datos de referencia) y usar funciones geoespaciales.You can then filter and sort the data, aggregate values, perform calculations, join data (within a stream or to reference data), and use geospatial functions. Puede editar consultas en el portal, con IntelliSense y comprobación de sintaxis, y puede probar consultas usando datos de ejemplo que extraiga del flujo de datos en directo.You can edit queries in the portal, using IntelliSense and syntax checking, and you can test queries using sample data that you can extract from the live stream.

Lenguaje de consulta extensibleExtensible query language

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 llamadas a funciones en el servicio Azure Machine Learning para aprovechar las ventajas de las soluciones de Azure Machine Learning.You can define function calls in the Azure Machine Learning service to take advantage of Azure Machine Learning solutions. También puede integrar funciones definidas por el usuario (UDF) de JavaScript para realizar cálculos complejos como parte de una consulta de Stream Analytics.You can also integrate JavaScript user-defined functions (UDFs) in order to perform complex calculations as part a Stream Analytics query.

EscalableScalable

Stream Analytics puede controlar hasta 1 GB de datos entrantes por segundo.Stream Analytics can handle up to 1 GB of incoming data per second. 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 partición de Event Hubs, puede dividir los cálculos en pasos lógicos, cada uno con la capacidad de ser subdividido aún más para aumentar la escalabilidad.Using the partition feature of event hubs, you can partition computations into logical steps, each with the ability to be further partitioned to increase scalability.

Bajo costoLow cost

Como servicio en la nube, Stream Analytics se optimiza por motivos de costo.As a cloud service, Stream Analytics is optimized for cost. Pague según la utilización de unidades de streaming y la cantidad de datos procesados.Pay based on streaming-unit usage and the amount of data processed. La utilización se calcula en función del volumen de eventos procesados y la cantidad de potencia de proceso aprovisionada dentro del clúster de trabajo.Usage is derived based on the volume of events processed and the amount of compute power provisioned within the job cluster.

ConfiableReliable

Como servicio administrado, Stream Analytics ayuda a evitar la pérdida de datos y proporciona continuidad empresarial.As a managed service, Stream Analytics helps prevent data loss and provides business continuity. Si se producen errores, el servicio proporciona funcionalidades de recuperación integradas.If failures occur, the service provides built-in recovery capabilities. Gracias a la posibilidad de mantener el estado internamente, el servicio proporciona resultados repetibles donde sea posible archivar eventos y volver a aplicar el procesamiento en el futuro, mientras que se obtienen los mismos resultados.With the ability to internally maintain state, the service provides repeatable results ensuring it is possible to archive events and reapply processing in the future, always getting the same results. Todo esto le permite retroceder en el tiempo e investigar los cálculos cuando realice análisis de causas raíz o análisis de hipótesis, entre otros.This enables you to go back in time and investigate computations when doing root-cause analysis, what-if analysis, and so on.

Pasos siguientesNext steps