Azure Stream Analytics - Википедия - Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics
Windows Azure logo.png
Разработчики)Microsoft
Доступно ванглийский
ТипОбработка сложных событий двигатель
Интернет сайтлазурный.microsoft.com/ en-us/Сервисы/ stream-analytics/

Microsoft Azure Stream Analytics это безсерверный масштабируемый сложная обработка событий двигатель Microsoft который позволяет пользователям разрабатывать и запускать аналитику в реальном времени для нескольких потоков данных из таких источников, как устройства, датчики, веб-сайты, социальные сети и другие приложения.[1] Пользователи могут настраивать предупреждения для обнаружения аномалий, прогнозирования тенденций, запуска необходимых рабочих процессов при соблюдении определенных условий и предоставления данных другим последующим приложениям и службам для представления, архивирования или дальнейшего анализа.[2]

Язык запроса

Пользователи могут создавать аналитику в реальном времени, используя простую декларативную SQL -подобный язык со встроенной поддержкой темпоральной логики. Выноски к пользовательскому коду с JavaScript Пользовательские функции расширяют логику потоковой передачи, написанную на SQL.[3] Обращения к Машинное обучение Azure помогает с прогнозированием потоковой передачи данных.

Масштабируемость

Azure Stream Analytics - это бессерверная служба заданий в Azure, которая устраняет необходимость в инфраструктуре, серверах, виртуальных машинах или управляемых кластерах. Пользователи платят только за обработку выполняемых заданий.[1]

IoT приложения

Azure Stream Analytics интегрируется с Центр Интернета вещей Azure чтобы включить аналитику в реальном времени по данным из Интернет вещей устройства и приложения.[3]

Панели мониторинга в реальном времени

Пользователи могут создавать информационные панели в реальном времени с Power BI для живого просмотра команд и управления. Панели мониторинга в реальном времени помогают преобразовывать данные в реальном времени в действенные и информативные визуальные эффекты.

Источники ввода данных

Stream Analytics поддерживает три различных типа источников ввода: Центры событий Azure, Центры Интернета вещей Azure и Хранилище BLOB-объектов Azure.[2] Кроме того, потоковая аналитика поддерживает хранилище BLOB-объектов Azure в качестве входных справочных данных, чтобы помочь дополнить потоки быстро движущихся данных событий статическими данными.[2]

Потоковая аналитика поддерживает широкий спектр целей вывода. Поддержка Power BI позволяет создавать информационные панели в реальном времени.[3] Концентратор событий, темы и очереди служебной шины помогают запускать последующие рабочие процессы. Поддержка хранилища таблиц Azure, баз данных SQL Azure, Хранилище данных SQL Azure, Azure SQL, Документ БД, Озеро данных Azure Store позволяет использовать различные возможности последующего анализа и архивирования.[3]

Рекомендации

  1. ^ а б Дженни Хаббард. «Введение в Stream Analytics». docs.microsoft.com. Получено 2017-08-22.
  2. ^ а б c «Microsoft Azure Stream Analytics - простой разговор». Простой разговор. 2015-06-02. Получено 2017-08-22.
  3. ^ а б c d «Справочник по языку запросов Stream Analytics». msdn.microsoft.com. Получено 2017-08-22.

внешняя ссылка