Qu’est-ce qu’Azure Stream Analytics ?What is Azure Stream Analytics?

Azure Stream Analytics est un moteur complexe d’analyse et de traitement d’événements en temps réel conçu pour analyser et traiter de grands volumes de données diffusées, ou de données diffusées rapidement à partir de nombreuses sources à la fois.Azure Stream Analytics is a real-time analytics and complex event-processing engine that is designed to analyze and process high volumes of fast streaming data from multiple sources simultaneously. Les modèles et les relations peuvent être identifiés dans des informations extraites de plusieurs sources d’entrée, notamment des appareils, des capteurs, des journaux de parcours de site web, des flux de médias sociaux et des applications.Patterns and relationships can be identified in information extracted from a number of input sources including devices, sensors, clickstreams, social media feeds, and applications. Ces modèles peuvent être utilisés pour déclencher des actions est initier des workflows, comme la création d’alertes, l’envoi d’informations à un outil de création de rapports ou bien le stockage de données transformées pour une utilisation ultérieure.These patterns can be used to trigger actions and initiate workflows such as creating alerts, feeding information to a reporting tool, or storing transformed data for later use. De plus, Stream Analytics est disponible sur le runtime Azure IoT Edge, ce qui permet de traiter des données sur les appareils IoT.Also, Stream Analytics is available on Azure IoT Edge runtime, enabling to process data on IoT devices.

Les scénarios suivants sont des exemples d’utilisation d’Azure Stream Analytics :The following scenarios are examples of when you can use Azure Stream Analytics:

  • Analyser les flux de données de télémétrie en temps réel à partir d’appareils IoTAnalyze real-time telemetry streams from IoT devices
  • Analyse de journaux d’activité/parcours webWeb logs/clickstream analytics
  • Analyses géospatiales pour la gestion de flotte et les véhicules sans piloteGeospatial analytics for fleet management and driverless vehicles
  • Surveillance à distance et maintenance prédictive de ressources stratégiquesRemote monitoring and predictive maintenance of high value assets
  • Analyse en temps réel sur les données de point de vente pour le contrôle des stocks et la détection d’anomaliesReal-time analytics on Point of Sale data for inventory control and anomaly detection

Comment fonctionne Stream Analytics ?How does Stream Analytics work?

Un travail Azure Stream Analytics se compose d’une entrée, d’une requête et d’une sortie.An Azure Stream Analytics job consists of an input, query, and an output. Stream Analytics ingère des données à partir d’Azure Event Hubs (y compris Azure Event Hubs depuis Apache Kafka), Azure IoT Hub ou Stockage Blob Azure.Stream Analytics ingests data from Azure Event Hubs (including Azure Event Hubs from Apache Kafka), Azure IoT Hub, or Azure Blob Storage. La requête, qui est basée sur un langage de requête de type SQL, peut être utilisée pour filtrer, trier, agréger et joindre facilement des données de streaming sur une période de temps donnée.The query, which is based on SQL query language, can be used to easily filter, sort, aggregate, and join streaming data over a period of time. Vous pouvez également étendre ce langage SQL avec JavaScript et les fonctions C# définies par l’utilisateur.You can also extend this SQL language with JavaScript and C# user defined functions (UDFs). Vous pouvez facilement modifier l’ordre des événements et la durée des fenêtres de temps lors des opérations d’agrégation via de simples constructions de langage et/ou configurations.You can easily adjust the event ordering options and duration of time windows when preforming aggregation operations through simple language constructs and/or configurations.

Chaque travail a une ou plusieurs sorties pour les données transformées, et vous pouvez définir ce qui arrive en fonction des informations que vous avez analysées.Each job has one or several outputs for the transformed data, and you can control what happens in response to the information you've analyzed. Vous pouvez par exemple :For example, you can:

  • Envoyez des données à des services tels qu’Azure Functions ou Rubriques/Files d'attente Service Bus pour déclencher des communications ou flux de travail personnalisés en aval.Send data to services such as Azure Functions, Service Bus Topics or Queues to trigger communications or custom workflows downstream.
  • Envoyer des données à un tableau de bord Power BI pour un tableau de bord en temps réel.Send data to a Power BI dashboard for real-time dashboarding.
  • Stocker des données dans d’autres services de stockage Azure (par exemple, Azure Data Lake, Azure Synapse Analytics, etc.) afin d’entraîner un modèle Machine Learning basé sur des données historiques ou d’effectuer des analyses en mode batch.Store data in other Azure storage services (e.g. Azure Data Lake, Azure Synapse Analytics, etc.) to train a machine learning model based on historical data or perform batch analytics.

L’illustration suivante montre comment les données sont envoyées à Stream Analytics, analysées, puis transmises dans le cadre d’autres actions telles que le stockage, ou une présentation :The following image shows how data is sent to Stream Analytics, analyzed, and sent for other actions like storage or presentation:

Pipeline d’introduction de Stream Analytics

Avantages et fonctionnalités clésKey capabilities and benefits

Azure Stream Analytics est conçu pour être facile à utiliser, flexible, fiable et évolutif selon le volume du travail.Azure Stream Analytics is designed to be easy to use, flexible, reliable, and scalable to any job size. Il est disponible dans plusieurs régions Azure et s’exécute sur IoT Edge ou Azure Stack.It is available across multiple Azure regions, and run on IoT Edge or Azure Stack.

Prise en main rapideEase of getting started

Azure Stream Analytics est prêt à fonctionner.Azure Stream Analytics is easy to start. Quelques clics suffisent pour se connecter à différents récepteurs et sources de données et créer un pipeline de bout en bout.It only takes a few clicks to connect to multiple sources and sinks, creating an end-to-end pipeline. Stream Analytics peut se connecter directement à Azure Event Hubs et à Azure IoT Hub pour l’ingestion de données diffusées en continu, ainsi qu’au stockage Blob Azure pour l’ingestion de données historiques.Stream Analytics can connect to Azure Event Hubs and Azure IoT Hub for streaming data ingestion, as well as Azure Blob storage to ingest historical data. L’entrée du travail peut également inclure des données de référence statiques ou à variation lente du stockage blob Azure ou de SQL Database, que vous pouvez joindre aux données de streaming pour effectuer des opérations de recherche.Job input can also include static or slow-changing reference data from Azure Blob storage or SQL Database that you can join to streaming data to perform lookup operations.

Stream Analytics peut acheminer la sortie du travail vers de nombreux systèmes de stockage, tels que Stockage Blob Azure, Azure SQL Database, Azure Data Lake Store et Azure CosmosDB.Stream Analytics can route job output to many storage systems such as Azure Blob storage, Azure SQL Database, Azure Data Lake Store, and Azure CosmosDB. Vous pouvez également exécuter des analyses en mode batch sur une sortie de flux à l’aide d’Azure Synapse Analytics ou HDInsight, ou vous pouvez envoyer la sortie vers un autre service comme Event Hubs à des fins de consommation ou comme Power BI pour une visualisation en temps réel.You can also run batch analytics on stream outpust with Azure Synapse Analytics or HDInsight, or you can send the output to another service, like Event Hubs for consumption or Power BI for real-time visualization.

Pour obtenir la liste complète des sorties Stream Analytics, consultez Comprendre les sorties d’Azure Stream Analytics.For the entire list of Stream Analytics outputs, see Understand outputs from Azure Stream Analytics.

Productivité du programmeurProgrammer productivity

Azure Stream Analytics utilise un langage de requête SQL qui intègre des contraintes temporelles puissantes pour analyser les données en mouvement.Azure Stream Analytics uses a SQL query language that has been augmented with powerful temporal constraints to analyze data in motion. Vous pouvez également créer des travaux à l’aide d’outils de développement tels qu’Azure PowerShell, Azure CLI, les outils Visual Studio Stream Analytics, l’extension Stream Analytics Visual Studio Code ou les modèles Azure Resource Manager.You can also create jobs by using developer tools like Azure PowerShell, Azure CLI, Stream Analytics Visual Studio tools, the Stream Analytics Visual Studio Code extension, or Azure Resource Manager templates. Les outils de développement vous permettent de développer des requêtes de transformation en mode hors connexion et d’utiliser le pipeline CI/CD pour envoyer des travaux vers Azure.Using developer tools allows you to develop transformation queries offline and use the CI/CD pipeline to submit jobs to Azure.

Le langage de requête Stream Analytics permet d’effectuer le traitement des événements complexes (CEP) en proposant une vaste gamme de fonctions d’analyse des données de streaming.The Stream Analytics query language allows to perform CEP (Complex Event Procssing) by offering a wide array of functions for analyzing streaming data. Ce langage de requête prend en charge les fonctions simples de manipulation, d’agrégation et d’analytique des données, des fonctions géospatiales, des critères spéciaux et la détection d’anomalie.This query language supports simple data manipulation, aggregation and analytics functions, geospatial functions, pattern matching and anomaly detection. Vous pouvez modifier les requêtes dans le portail ou à l’aide de nos outils de développement, et les tester à l’aide d’exemples de données extraits à partir d’un stream en direct.You can edit queries in the portal or using our development tools, and test them using sample data that is extracted from a live stream.

Vous pouvez étendre les fonctionnalités du langage de requête en définissant et en appelant des fonctions supplémentaires.You can extend the capabilities of the query language by defining and invoking additional functions. Vous pouvez définir des appels de fonction dans Azure Machine Learning pour tirer parti des solutions d’Azure Machine Learning et intégrer des fonctions JavaScript ou C# définies par l’utilisateur ou des agrégats définis par l’utilisateur pour effectuer des calculs complexes dans le cadre d’une requête Stream Analytics.You can define function calls in the Azure Machine Learning to take advantage of Azure Machine Learning solutions, and integrate JavaScript or C# user-defined functions (UDFs) or user-defined aggregates to perform complex calculations as part a Stream Analytics query.

Gestion intégraleFully managed

Azure Stream Analytics est une offre (PaaS) complètement managée sur Azure.Azure Stream Analytics is a fully managed (PaaS) offering on Azure. Vous n’avez pas besoin de provisionner de matériel ni d’infrastructure, ni de mettre à jour le système d’exploitation ou des logiciels.You don't have to provision any hardware or infrastructure, update OS or software. Azure Stream Analytics gère entièrement votre travail, ce qui vous permet de vous concentrer sur votre logique métier et non sur l’infrastructure.Azure Stream Analytics fully manages your job, so you can focus on your business logic and not on the infrastructure.

Exécuter dans le cloud ou à la périphérie intelligenteRun in the cloud or on the intelligent edge

Azure Stream Analytics peut être exécuté dans le cloud pour une analytique à grande échelle, ou sur IoT Edge ou Azure Stack pour une analytique à très faible latence.Azure Stream Analytics can run in the cloud, for large-scale analytics, or run on IoT Edge or Azure Stack for ultra-low latency analytics. Azure Stream Analytics utilise le même langage de requête et les mêmes outils dans le cloud et à la périphérie. Ainsi, les développeurs peuvent créer des architectures véritablement hybrides à des fins de traitement de flux.Azure Stream Analytics uses the same tools and query language on both cloud and the edge, enabling developers to build truly hybrid architectures for stream processing.

Faible coût total de possessionLow total cost of ownership

Comme un service cloud, Stream Analytics est optimisé pour réduire le coût.As a cloud service, Stream Analytics is optimized for cost. Aucun frais initial ne s’applique. Vous payez uniquement pour les unités de streaming que vous consommez.There are no upfront costs involved - you only pay for the streaming units you consume. Aucun engagement ni aucun approvisionnement de cluster requis, et vous pouvez faire évoluer le travail vers le haut ou vers le bas en fonction des besoins de votre entreprise.There is no commitment or cluster provisioning required, and you can scale the job up or down based on your business needs.

Intégration stratégique immédiateMission-critical ready

Le moteur Azure Stream Analytics est disponible dans plusieurs régions du monde entier ; il est conçu pour l’exécution des charges de travail critiques tout en prenant en charge les exigences de conformité, de sécurité et de fiabilité.Azure Stream Analytics is available across multiple regions worldwide and is designed to run mission-critical workloads by supporting reliability, security and compliance requirements.

FiabilitéReliability

Azure Stream Analytics garantit un traitement des événements en « exactement une fois », et une remise des événements « une fois au minimum », ce qui évite la perte d’événements.Azure Stream Analytics guarantees exactly-once event processing and at-least-once delivery of events, so events are never lost. Le traitement en une fois exactement est garanti avec une sortie sélectionnée, comme décrit dans Garanties de remise d’événement.Exactly-once processing is guaranteed with selected output as described in Event Delivery Guarantees.

Azure Stream Analytics dispose de fonctionnalités de récupération intégrées, en cas d’échec de la remise d’un événement.Azure Stream Analytics has built-in recovery capabilities in case the delivery of an event fails. Stream Analytics fournit également des points de contrôle intégrés pour gérer l’état de votre travail et fournir des résultats reproductibles.Stream Analytics also provides built-in checkpoints to maintain the state of your job and provides repeatable results.

Stream Analytics est un service managé qui garantit le traitement des événements avec une disponibilité de 99,9 % au niveau de granularité Minute.As a managed service, Stream Analytics guarantees event processing with a 99.9% availability at a minute level of granularity. Pour plus d’informations, consultez la page Contrat de niveau de service Stream Analytics.For more information, see the Stream Analytics SLA page.

SécuritéSecurity

En termes de sécurité, Azure Stream Analytics chiffre toutes les communications entrantes et sortantes, il prend également en charge TLS 1.2.In terms of security, Azure Stream Analytics encrypts all incoming and outgoing communications and supports TLS 1.2. Les points de contrôle intégrés sont également chiffrés.Built-in checkpoints are also encrypted. Stream Analytics ne stocke pas les données entrantes dans la mesure où tout le traitement s’effectue en mémoire.Stream Analytics doesn't store the incoming data since all processing is done in-memory. Stream Analytics prend également en charge les réseaux virtuels Azure (VNET) lors de l’exécution d’un travail dans un cluster Stream Analytics.Stream Analytics also supports Azure Virtual Networks (VNET) when running a job in a Stream Analytics Cluster.

ConformitéCompliance

Azure Stream Analytics suit plusieurs certifications de conformité, comme décrit dans la vue d’ensemble de la conformité Azure.Azure Stream Analytics follows multiple compliance certifications as described in the overview of Azure compliance.

PerformancesPerformance

Stream Analytics peut traiter des millions d’événements par seconde et fournir des résultats avec une latence ultra faible.Stream Analytics can process millions of events every second and it can deliver results with ultra low latencies. Il vous permet de mettre à l’échelle vos travaux pour prendre en charge des applications volumineuses de traitement des événements complexes et en temps réel.It allows you to scale-up and scale-out to handle large real-time and complex event processing applications. Stream Analytics offre de meilleures performances à l’aide du partitionnement, permettant de paralléliser des requêtes complexes et de les exécuter sur plusieurs nœuds de streaming.Stream Analytics supports higher performance by partitioning, allowing complex queries to be parallelized and executed on multiple streaming nodes. Azure Stream Analytics repose sur Trill, un moteur haute performance d’analyse de streaming en mémoire développé en collaboration avec Microsoft Research.Azure Stream Analytics is built on Trill, a high-performance in-memory streaming analytics engine developed in collaboration with Microsoft Research.

Étapes suivantesNext steps

Vous connaissez désormais les notions de base sur Azure Stream Analytics.You now have an overview of Azure Stream Analytics. Pour approfondir ces connaissances et créer votre premier travail Stream Analytics, consultez les articles suivants :Next, you can dive deep and create your first Stream Analytics job: