 | |
| Разработчики) | Microsoft |
|---|---|
| Доступно в | английский |
| Тип | Перерабатывающий комплекс событий двигателя |
| Веб-сайт | azure |
Microsoft Azure Stream Analytics - это бессерверный масштабируемый механизм обработки сложных событий от 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 оповещения 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 [ править ]
Пользователи могут создавать аналитику в реальном времени, используя простой декларативный язык, подобный SQL, со встроенной поддержкой временной логики. Выноски к пользовательскому коду с помощью пользовательских функций JavaScript расширяют логику потоковой передачи, написанную на SQL. [3] Обращения к Машинному обучению Azure помогают в прогнозировании потоковой передачи данных.
Масштабируемость [ править ]
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]
Приложения Интернета вещей [ править ]
Azure поток Analytics интегрируется с Azure IoT Hub для того, чтобы в режиме реального времени аналитики по данным ВГД устройств и приложений. [3]
Панели мониторинга в реальном времени [ править ]
Пользователи могут создавать панели мониторинга в реальном времени с помощью Power BI для оперативного представления команд и элементов управления. Панели мониторинга в реальном времени помогают преобразовывать данные в реальном времени в действенные и информативные визуальные эффекты.
Источники ввода данных [ править ]
Stream Analytics поддерживает три разных типа источников ввода: концентраторы 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 целевых показателей 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 Azure Table Storage, Azure SQL баз данных, Azure SQL хранилища данных , Azure SQL, документ БД , озеро Azure Data Store , позволяют различные вниз по течению анализа и архивирования возможностей. [3]
Ссылки [ править ]
- ^ а б Дженни Хаббард. «Введение в Stream Analytics» . docs.microsoft.com . Проверено 22 августа 2017 .
- ^ a b c «Microsoft Azure Stream Analytics - простой разговор» . Простой разговор . 2015-06-02 . Проверено 22 августа 2017 .
- ^ a b c d «Справочник по языку запросов Stream Analytics» . msdn.microsoft.com . Проверено 22 августа 2017 .
Внешние ссылки [ править ]
- Официальный веб-сайт
