Welkom bij Azure Stream Analytics

Artikel
02/06/2024

Azure Stream Analytics is een volledig beheerde stroomverwerkingsengine die is ontworpen voor het analyseren en verwerken van grote hoeveelheden streaminggegevens met latenties van sub milliseconden. U kunt een pijplijn voor streaminggegevens bouwen met Stream Analytics voor identiteitspatronen en relaties in gegevens die afkomstig zijn van verschillende invoerbronnen, waaronder toepassingen, apparaten, sensoren, clickstreams en feeds voor sociale media. Vervolgens kunt u deze patronen gebruiken om acties te activeren en werkstromen te starten, zoals het genereren van waarschuwingen, het invoeren van informatie aan een rapportagehulpmiddel of het opslaan van getransformeerde gegevens voor later gebruik. Stream Analytics is ook beschikbaar in de Azure IoT Edge-runtime, waarmee u gegevens rechtstreeks vanaf IoT-apparaten kunt verwerken.

Hier volgen enkele voorbeeldscenario's waarin u Azure Stream Analytics kunt gebruiken:

Anomaliedetectie in sensorgegevens om pieken, dips en trage positieve en negatieve wijzigingen te detecteren
Geo-ruimtelijke analyses voor vlootbeheer en voertuigen zonder chauffeur
Op afstand bewaken en predictief onderhoud van hoogwaardige middelen
Clickstream-analyse om het gedrag van klanten te bepalen
Realtime telemetriestromen en logboeken van toepassingen en IoT-apparaten analyseren

Belangrijkste mogelijkheden en voordelen

Volledig beheerde service

Azure Stream Analytics is een volledig beheerde (PaaS) aanbieding in Azure. U hoeft geen hardware of infrastructuur in te richten, besturingssysteem of software bij te werken. Azure Stream Analytics beheert uw taak volledig, zodat u zicht kunt richten op uw bedrijfslogica en niet op de infrastructuur.

Gebruiksgemak

Met Azure Stream Analytics kunt u zo beginnen. Het duurt slechts een paar klikken om een end-to-end pijplijn voor streaminggegevens te maken die verbinding maakt met meerdere bronnen en sinks.

U kunt een Stream Analytics-taak maken die verbinding kan maken met Azure Event Hubs en Azure IoT Hub voor het streamen van gegevensopname, en Azure Blob Storage of Azure Data Lake Storage Gen2 om historische gegevens op te nemen. De invoer voor de Stream Analytics-taak kan ook statische of langzaam veranderende referentiegegevens bevatten uit Azure Blob Storage of SQL Database die u kunt samenvoegen met streaminggegevens om opzoekbewerkingen uit te voeren. Zie Stream-gegevens als invoer in Stream Analytics voor meer informatie over Stream Analytics-invoer.

U kunt uitvoer van een Stream Analytics-taak routeren naar veel opslagsystemen, zoals Azure Blob Storage, Azure SQL Database, Azure Data Lake Store en Azure Cosmos DB. U kunt ook batchanalyses uitvoeren op de uitvoer van streams met Azure Synapse Analytics of HDInsight, of u kunt de uitvoer naar een andere service verzenden, zoals Event Hubs voor verbruik of Power BI voor visualisatie in realtime. Zie Inzicht in uitvoer van Azure Stream Analytics voor de volledige lijst met Stream Analytics-uitvoer.

De Azure Stream Analytics no-code-editor biedt een ervaring zonder code waarmee u Moeiteloos Stream Analytics-taken kunt ontwikkelen, met behulp van functionaliteit voor slepen en neerzetten, zonder dat u code hoeft te schrijven. Het vereenvoudigt de ontwikkelervaring van Stream Analytics-taken verder. Zie Voor meer informatie over de no-code-editor de verwerking van stromen zonder code in Azure Stream Analytics.

Productiviteit van programmeurs

Azure Stream Analytics maakt gebruik van een SQL-querytaal die is uitgebreid met krachtige tijdelijke beperkingen om gegevens in beweging te analyseren. U kunt een Stream Analytics-taak maken met behulp van Azure Portal. U kunt ook taken maken met behulp van ontwikkelhulpprogramma's zoals de volgende:

Met ontwikkelhulpprogramma's kunt u offline transformatiequery's ontwikkelen en de CI/CD-pijplijn gebruiken om taken naar Azure te verzenden.

Met de Stream Analytics-querytaal kunt u CEP (Complex Event Processing) uitvoeren door een breed scala aan functies te bieden voor het analyseren van streaminggegevens. Deze querytaal ondersteunt eenvoudige functies voor gegevensbewerking, aggregatie en analyse, georuimtelijke functies, patroonkoppeling en anomaliedetectie. U kunt query's bewerken in de portal of met ontwikkelhulpprogramma's en deze testen met voorbeeldgegevens die zijn geëxtraheerd uit een livestream.

U kunt de mogelijkheden van de querytaal uitbreiden door extra functie te definiëren en aan te roepen. In Azure Machine Learning kunt u functieaanroepen definiëren om gebruik te kunnen maken van Azure Machine Learning-oplossingen en door gebruikers gedefinieerde JavaScript- of C#-functies (UDF’s) of door gebruikers gedefinieerde aggregaten te integreren voor het uitvoeren van complexe berekeningen als onderdeel van een Stream Analytics-query.

In de cloud of op de intelligente rand uitvoeren

Azure Stream Analytics kan in de cloud worden uitgevoerd voor grootschalige analysetaken, of op IoT Edge of Azure Stack worden uitgevoerd voor analyses met een zeer lage latentie. Azure Stream Analytics maakt gebruik van dezelfde tools en querytaal in zowel de cloud als op de intelligente Edge, zodat ontwikkelaars ware hybride architecturen kunnen bouwen voor het verwerken van streams.

Lage total cost of ownership

Als cloudservice is Stream Analytics kostenefficiënt. Er is geen sprake van opstartkosten; u betaalt slechts voor de streaming-eenheden die u verbruikt. Er is geen toezegging of clusterinrichting vereist en u kunt de taak omhoog of omlaag schalen op basis van uw bedrijfsbehoeften.

Essentieel gereed

Azure Stream Analytics is beschikbaar in meerdere regio's over de hele wereld, en is ontworpen om uw essentiële workloads uit te voeren door ondersteuning te bieden voor de vereisten voor betrouwbaarheid, veiligheid en naleving.

Betrouwbaarheid

Azure Stream Analytics garandeert Exactly-once-verwerking van gebeurtenissen en At-least-once-levering van gebeurtenissen, zodat gebeurtenissen nooit verloren gaan. Precies zodra de verwerking gegarandeerd is met geselecteerde uitvoer, zoals beschreven in Garanties voor gebeurtenislevering.

Azure Stream Analytics bevat ingebouwde herstelfuncties in geval de levering van een gebeurtenis mislukt. Stream Analytics biedt ook de ingebouwde mogelijkheid voor het gebruik van controlepunten om de status van uw taak bij te houden, en levert herhaalbare resultaten.

Als een beheerde service garandeert Stream Analytics een beschikbaarheid op minuutniveau van 99,9% voor de verwerking van gebeurtenissen.

Beveiliging

In termen van beveiliging versleutelt Azure Stream Analytics alle binnenkomende en uitgaande communicatie en ondersteunt Transport Layer Security (TLS) 1.2. Ingebouwde controlepunten zijn eveneens versleuteld. Stream Analytics slaat de binnenkomende gegevens niet op omdat alle verwerking in het geheugen gebeurt. Stream Analytics ondersteunt ook Azure Virtual Networks bij het uitvoeren van een taak in een Stream Analytics-cluster.

Prestaties

Stream Analytics verwerkt miljoenen gebeurtenissen per seconde en kan resultaten met een ultralage latenties leveren. Hiermee kunt u uitschalen om uw workloads aan te passen. Stream Analytics ondersteunt de hogere prestaties door gebruik te maken van partitionering, zodat complexe query's parallel en op meerdere streamingknooppunten kunnen worden uitgevoerd. Azure Stream Analytics is gebouwd op Trill, een krachtige in-memory engine voor streaminganalyse die is ontwikkeld in samenwerking met Microsoft Research.

Volgende stappen

U kunt Azure Stream Analytics uitproberen met een gratis Azure-abonnement.

Azure Stream Analytics uitproberen

U hebt een overzicht van Azure Stream Analytics. Hierna kunt u zich verder in de materie verdiepen en uw eerste Stream Analytics-taak maken: