Selamat Datang di Azure Stream Analytics
Azure Stream Analytics adalah mesin pemrosesan aliran terkelola penuh yang dirancang untuk menganalisis dan memproses data streaming dalam volume besar dengan latensi submilidetik. Pola dan hubungan dapat diidentifikasi dalam data yang berasal dari berbagai sumber input termasuk aplikasi, perangkat, sensor, clickstream, dan umpan media sosial. Pola-pola ini dapat digunakan untuk memicu tindakan dan memulai alur kerja seperti membuat peringatan, memasukkan informasi ke alat pelaporan, atau menyimpan data yang diubah untuk digunakan nanti. Selain itu, Stream Analytics juga tersedia pada runtime Azure IoT Edge, memungkinkan untuk memproses data di perangkat IoT.
Skenario berikut adalah contoh kapan Anda dapat menggunakan Azure Stream Analytics:
- Mengalirkan alur ETL ke Azure Storage dalam format Parquet
- Aplikasi berbasis peristiwa dengan Azure SQL Database dan Azure Cosmos DB
- Menganalisis aliran dan log telemetri real time dari aplikasi dan perangkat IoT
- Dasbor real time dengan Power BI
- Deteksi anomali untuk mendeteksi lonjakan, penurunan, dan perubahan positif dan negatif yang lambat dalam nilai sensor
- Analitik geospasial untuk manajemen armada dan kendaraan tanpa pengemudi
- Pemantauan jarak jauh dan pemeliharaan prediktif aset bernilai tinggi
- Analitik clickstream untuk menentukan perilaku pelanggan
Anda dapat mencoba Azure Stream Analytics dengan langganan Azure gratis.
Kemampuan dan manfaat utama
Kemudahan Penggunaan
Azure Stream Analytics mudah dimulai. Hanya perlu beberapa klik untuk tersambung ke beberapa sumber dan sink, membuat alur keseluruhan. Stream Analytics dapat terhubung ke Azure Event Hubs dan Azure IoT Hub untuk penyerapan data streaming, serta penyimpanan Azure Blob untuk menyerap data historis. Input pekerjaan juga dapat menyertakan data referensi statis atau lambat berubah dari penyimpanan Azure Blob atau SQL Database yang dapat Anda gabungkan ke streaming data untuk melakukan operasi pencarian.
Azure Stream Analytics dapat merutekan output pekerjaan ke banyak sistem penyimpanan seperti penyimpanan Azure Blob, Azure SQL Database, Azure Data Lake Store, dan Azure Cosmos DB. Anda juga dapat menjalankan analitik batch pada output streaming dengan Azure Synapse Analytics atau HDInsight, atau Anda dapat mengirim output ke layanan lain, seperti Pusat Aktivitas untuk dikonsumsi atau Power BI untuk visualisasi real time.
Untuk seluruh daftar output Stream Analytics, lihat Memahami output dari Azure Stream Analytics.
Produktivitas programmer
Azure Stream Analytics menggunakan bahasa kueri SQL yang telah ditambah dengan batasan temporal yang kuat untuk menganalisis data yang bergerak. Anda juga dapat membuat pekerjaan menggunakan alat pengembang seperti Azure PowerShell, Azure CLI, alat Stream Analytics Visual Studio, ekstensi Visual Studio Code Stream Analytics, atau templat Azure Resource Manager. Menggunakan alat pengembang memungkinkan Anda mengembangkan kueri transformasi secara offline dan menggunakan alur CI/CD untuk mengirimkan pekerjaan ke Azure.
Bahasa kueri Azure Stream Analytics memungkinkan Anda untuk melakukan CEP (Pemrosesan Kejadian Kompleks) dengan menawarkan beragam array fungsi untuk menganalisis data streaming. Bahasa kueri ini mendukung manipulasi data sederhana, fungsi agregasi dan analitik, fungsi geospasial, pencocokan pola, dan deteksi anomali. Anda dapat mengedit kueri di portal atau menggunakan alat pengembangan kami, dan mengujinya menggunakan data sampel yang diekstrak dari streaming langsung.
Anda dapat memperluas kemampuan bahasa kueri dengan menentukan dan menjalankan fungsi tambahan. Anda dapat menentukan panggilan fungsi dalam Azure Machine Learning untuk memanfaatkan solusi Azure Machine Learning, dan mengintegrasikan fungsi yang ditentukan pengguna (UDF) JavaScript atau C# atau agregat yang ditentukan pengguna untuk melakukan penghitungan kompleks sebagai bagian dari kueri Stream Analytics.
Dikelola sepenuhnya
Azure Stream Analytics adalah penawaran yang dikelola sepenuhnya (PaaS) di Azure. Anda tidak perlu memprovisikan perangkat keras atau infrastruktur apa pun, memperbarui OS atau perangkat lunak. Azure Stream Analytics sepenuhnya mengelola pekerjaan Anda, sehingga Anda dapat fokus pada logika bisnis Anda dan bukan pada infrastruktur.
Berjalan di cloud atau di edge cerdas
Azure Stream Analytics dapat berjalan di cloud, untuk analitik skala besar, atau berjalan di IoT Edge atau Azure Stack untuk analitik latensi sangat rendah. Azure Stream Analytics menggunakan alat dan bahasa kueri yang sama di cloud dan edge, memungkinkan pengembang untuk membuat arsitektur yang benar-benar hibrida untuk pemrosesan streaming.
Total biaya kepemilikan (TCO) rendah
Sebagai layanan cloud, Stream Analytics dioptimalkan untuk biaya. Tidak perlu membayar biaya di muka - Anda hanya membayar unit streaming yang Anda gunakan. Tidak ada penerapan atau provisi kluster yang diperlukan, dan Anda dapat meningkatkan atau menurunkan skala pekerjaan sesuai kebutuhan bisnis Anda.
Disiapkan untuk misi penting
Azure Stream Analytics tersedia di berbagai wilayah di seluruh dunia dan dirancang untuk menjalankan beban kerja yang sangat penting dengan mendukung persyaratan keandalan, keamanan, dan kepatuhan.
Keandalan
Azure Stream Analytics menjamin tepat satu kali pemrosesan peristiwa dan setidaknya satu kali pengiriman peristiwa, sehingga peristiwa tidak akan pernah hilang. Tepat satu kali pemrosesan dijamin dengan output yang dipilih seperti yang dijelaskan dalam Jaminan Pengiriman Peristiwa.
Azure Stream Analytics memiliki kemampuan pemulihan bawaan jika pengiriman peristiwa gagal. Stream Analytics juga menyediakan titik pemeriksaan bawaan untuk mempertahankan status pekerjaan Anda dan memberikan hasil yang dapat diulang.
Sebagai layanan terkelola, Stream Analytics menjamin pemrosesan peristiwa dengan ketersediaan 99,9% pada tingkat granularitas menit.
Keamanan
Dalam hal keamanan, Azure Stream Analytics mengenkripsi semua komunikasi masuk dan keluar dan mendukung TLS 1.2. Titik pemeriksaan bawaan juga dienkripsi. Stream Analytics tidak menyimpan data masuk karena semua pemrosesan dilakukan dalam memori. Stream Analytics juga mendukung Azure Virtual Networks (VNET) saat menjalankan pekerjaan di Kluster Stream Analytics.
Kepatuhan
Azure Stream Analytics mengikuti beberapa sertifikasi kepatuhan seperti yang dijelaskan dalam ringkasan kepatuhan Azure.
Performa
Stream Analytics dapat memproses jutaan peristiwa setiap detik dan dapat memberikan hasil dengan latensi yang sangat rendah. Hal ini memungkinkan Anda untuk meluaskan skala untuk menyesuaikan dengan beban kerja Anda. Stream Analytics mendukung performa yang lebih tinggi dengan pemartisian, memungkinkan kueri kompleks untuk diparalelkan dan dijalankan pada beberapa simpul streaming. Azure Stream Analytics dibangun di Trill, mesin analitik streaming dalam memori berkinerja tinggi yang dikembangkan bekerja sama dengan Microsoft Research.
Langkah berikutnya
Kini Anda memiliki gambaran umum tentang Azure Stream Analytics. Selanjutnya, Anda dapat menyelami lebih dalam dan membuat pekerjaan Stream Analytics pertama Anda: