Introduzione ad Analisi di flusso di Azure
Analisi di flusso di Azure è un motore di elaborazione dei flussi completamente gestito progettato per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati di streaming con latenze di sotto millisecondi. È possibile creare una pipeline di dati di streaming usando Analisi di flusso per identificare modelli e relazioni nei dati provenienti da varie origini di input, tra cui applicazioni, dispositivi, sensori, clickstream e feed di social media. È quindi possibile usare questi modelli per attivare azioni e avviare flussi di lavoro come la generazione di avvisi, l'invio di informazioni a uno strumento di report o l'archiviazione dei dati trasformati per un uso successivo. Analisi di flusso è disponibile anche nel runtime di Azure IoT Edge, che consente di elaborare i dati direttamente dai dispositivi IoT.
Ecco alcuni scenari di esempio in cui è possibile usare Analisi di flusso di Azure:
- Rilevamento anomalie nei dati del sensore per rilevare picchi, flessioni e lente modifiche positive e negative
- Analisi geografica spaziale per la gestione della flotta e i veicoli senza conducente
- Monitoraggio remoto e manutenzione predittiva di risorse di valore elevato
- Analisi clickstream per determinare il comportamento dei clienti
- Analizzare i flussi di telemetria in tempo reale e i log dalle applicazioni e dai dispositivi IoT
Funzionalità e vantaggi principali
Servizio completamente gestito
Analisi di flusso di Azure è un'offerta completamente gestita (PaaS) in Azure. Non è necessario effettuare il provisioning di hardware o infrastruttura, aggiornare il sistema operativo o il software. Analisi di flusso di Azure gestisce completamente il processo, quindi è possibile concentrarsi sulla logica di business e non sull'infrastruttura.
Semplicità d'uso
È possibile iniziare a usare Analisi di flusso di Azure in tutta semplicità. Sono necessari solo pochi clic per creare una pipeline di dati di streaming end-to-end che si connette a più origini e sink.
È possibile creare un processo di Analisi di flusso in grado di connettersi a Hub eventi di Azure e hub IoT di Azure per l'inserimento di dati in streaming e l'archiviazione BLOB di Azure o Azure Data Lake Storage Gen2 per inserire dati cronologici. L'input per il processo di Analisi di flusso può includere anche dati di riferimento statici o a modifica lenta dall'archiviazione BLOB di Azure o database SQL che è possibile aggiungere con dati di streaming per eseguire operazioni di ricerca. Per altre informazioni sugli input di Analisi di flusso, vedere Trasmettere i dati come input in Analisi di flusso.
È possibile instradare l'output da un processo di Analisi di flusso a molti sistemi di archiviazione, ad esempio Archiviazione BLOB di Azure, database SQL di Azure, Azure Data Lake Store e Azure Cosmos DB. È anche possibile eseguire analisi in batch con Azure Synapse Analytics o Azure HDInsight sull'output di flusso o inviare l'output a un altro servizio, ad esempio Hub eventi per l'utilizzo o Power BI per la visualizzazione in tempo reale. Per l'intero elenco degli output di Analisi di flusso, vedere Informazioni sugli output di Analisi di flusso di Azure.
L'editor senza codice di Analisi di flusso di Azure offre un'esperienza senza codice che consente di sviluppare processi di Analisi di flusso senza problemi, usando la funzionalità di trascinamento della selezione, senza dover scrivere codice. Semplifica ulteriormente l'esperienza di sviluppo dei processi di Analisi di flusso. Per altre informazioni sull'editor no-code, vedere Elaborazione di flussi no-code in Analisi di flusso di Azure.
Produttività per i programmatori
Analisi di flusso di Azure usa un linguaggio di query SQL aumentato con potenti vincoli temporali per analizzare i dati in movimento. È possibile creare un processo di Analisi di flusso usando il portale di Azure. È anche possibile creare processi usando strumenti di sviluppo come quelli seguenti:
- Visual Studio Code
- Visual Studio
- Interfaccia della riga di comando di Azure
- Azure PowerShell
- Bicep
- Modelli di Gestione risorse di Azure
- Terraform
Strumenti di sviluppo consentono di sviluppare query di trasformazione offline e di usare la pipeline CI/CD per inviare processi ad Azure.
Il linguaggio di query di Analisi di flusso consente di eseguire CEP (Complex Event Processing) offrendo un'ampia gamma di funzioni per l'analisi dei dati di streaming. Questo linguaggio di query supporta funzioni semplici di manipolazione dei dati, aggregazione e analisi, funzioni geospaziali, criteri di ricerca e rilevamento anomalie. È possibile modificare le query nel portale o usare gli strumenti di sviluppo e testarli usando dati di esempio estratti da un flusso live.
È possibile estendere le funzionalità del linguaggio di query definendo e richiamando funzioni aggiuntive. È possibile definire chiamate di funzione in Azure Machine Learning per sfruttare i vantaggi delle soluzioni Azure Machine Learning e integrare funzioni o aggregazioni definite dall'utente in JavaScript o C# per eseguire calcoli complessi come parte di una query di Analisi di flusso.
Eseguire nel cloud o nella rete perimetrale intelligente
È possibile eseguire Analisi di flusso di Azure nel cloud per l'analisi su ampia scala oppure in IoT Edge o Azure Stack per l'analisi a latenza ultra bassa. Analisi di flusso di Azure usa gli stessi strumenti e lo stesso linguaggio di query sia nel cloud che nella rete perimetrale, consentendo agli sviluppatori di creare architetture realmente ibride per l'elaborazione dello streaming.
Costo totale di proprietà ridotto
Come servizio cloud, Analisi di flusso è ottimizzato in funzione del costo. Non sono previsti costi iniziali e si paga solo per le unità di streaming utilizzate. Non è necessario alcun impegno o provisioning del cluster ed è possibile aumentare o ridurre il processo in base alle esigenze aziendali.
Supporto di carichi di lavoro cruciali
Analisi di flusso di Azure è disponibile in più aree geografiche del mondo ed è progettato per l'esecuzione di carichi di lavoro cruciali, perché soddisfa i requisiti di affidabilità, sicurezza e conformità.
Affidabilità
Analisi di flusso di Azure garantisce un'elaborazione di eventi di tipo exactly-once e la distribuzione di eventi at-least-once, quindi non vengono mai persi eventi. Esattamente una volta garantita l'elaborazione con l'output selezionato, come descritto in Garanzie di recapito eventi.
Analisi di flusso di Azure include funzionalità di ripristino predefinite in caso di errori di recapito degli eventi. Analisi di flusso fornisce anche checkpoint predefiniti per mantenere lo stato del proprio lavoro e fornisce risultati ripetibili.
Analisi di flusso di Azure supporta zone di disponibilità per tutti i processi. Qualsiasi nuovo cluster dedicato o nuovo processo trarrà automaticamente vantaggio da zone di disponibilità e, in caso di emergenza in una zona, continuerà a essere eseguito senza problemi eseguendo il failover nelle altre zone senza la necessità di alcuna azione da parte dell'utente. zone di disponibilità offrire ai clienti la possibilità di resistere agli errori del data center tramite ridondanza e isolamento logico dei servizi. In questo modo si ridurrà significativamente il rischio di interruzioni per le pipeline di streaming. Si noti che i processi di Analisi di flusso di Azure integrati con la rete virtuale non supportano attualmente zone di disponibilità.
Come servizio gestito, Analisi di flusso garantisce l'elaborazione di eventi con una disponibilità del 99,9% a un livello di granularità di un minuto.
Sicurezza
In termini di sicurezza, Analisi di flusso di Azure crittografa tutte le comunicazioni in ingresso e in uscita e supporta Transport Layer Security (TLS) 1.2. Anche i checkpoint incorporati sono crittografati. Analisi di flusso non archivia i dati in ingresso perché tutta l'elaborazione viene eseguita in memoria. Analisi di flusso supporta anche le Rete virtuale di Azure durante l'esecuzione di un processo in un cluster di Analisi di flusso.
Prestazioni
Analisi di flusso può elaborare milioni di eventi al secondo e può recapitare risultati con latenza estremamente bassa. Consente di aumentare il numero di istanze per adattarsi ai carichi di lavoro. Analisi di flusso supporta prestazioni più elevate grazie al partizionamento, ovvero consentendo di usare in parallelo ed eseguire query complesse su più nodi di streaming. Analisi di flusso di Azure si basa su Trill, un motore di analisi di flusso in memoria ad alte prestazioni, sviluppato in collaborazione con Microsoft Research.
Passaggi successivi
È possibile provare Analisi di flusso di Azure con una sottoscrizione di Azure gratuita.
È disponibile una panoramica di Analisi di flusso di Azure. È ora possibile approfondire ulteriormente l'argomento e creare il primo processo di Analisi di flusso: