Добро пожаловать в Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics — это полностью управляемый обработчик потоковой обработки, который анализирует и обрабатывает большие объемы потоковых данных с задержками субмиллисекунда. Конвейер потоковых данных можно создать с помощью Stream Analytics для идентификации шаблонов и связей в данных, поступающих из различных источников ввода, включая приложения, устройства, датчики, потоки щелчков и веб-каналы социальных сетей. Затем используйте эти шаблоны для активации действий и запуска рабочих процессов, таких как повышение оповещений, передача информации в средство отчетности или хранение преобразованных данных для последующего использования. Stream Analytics также доступен в среде выполнения Azure IoT Edge, которая позволяет обрабатывать данные непосредственно с устройств Интернета вещей.

Ниже приведены несколько примеров сценариев, в которых можно использовать Stream Analytics:

Обнаружение аномалий в данных датчика для обнаружения пиков, спадов и замедления положительных и отрицательных изменений.
Геопространственный анализ для управления парком и транспортных средств без водителя.
Удаленное мониторинг и прогнозное обслуживание ресурсов с высоким уровнем стоимости.
Аналитика clickstream для определения поведения клиента.
Анализ потоков телеметрии в режиме реального времени и журналов из приложений и устройств Интернета вещей.

В следующих разделах содержатся сведения о ключевых возможностях и преимуществах использования Azure Stream Analytics.

Полностью управляемая служба

Stream Analytics — это полностью управляемое предложение (PaaS) в Azure. Вам не нужно подготавливать оборудование или инфраструктуру, обновлять ОС или программное обеспечение. Stream Analytics полностью управляет заданием, поэтому вы можете сосредоточиться на бизнес-логике, а не на инфраструктуре.

Простота использования

Stream Analytics легко запустить. Для создания сквозного конвейера потоковых данных, который подключается к нескольким источникам и приемникам, требуется всего несколько щелчков.

Вы можете создать задание Stream Analytics, которое подключается к Центрам событий Azure и Центру Интернета вещей Azure для приема потоковых данных, а также Azure Blob-хранилища или Azure Data Lake Storage второго поколения для приема исторических данных. Входные данные для задания Stream Analytics также могут включать статические или медленно изменяющиеся ссылочные данные из хранилища BLOB-объектов Azure или SQL Базы данных, которые можно присоединить к потоковым данным для выполнения подстановочных операций. Дополнительные сведения о входных данных для Stream Analytics см. в разделе Передача потоковых данных в Stream Analytics.

Вы можете направлять выходные данные из задания Stream Analytics во многие системы хранения, такие как хранилище BLOB-объектов Azure, База данных SQL Azure, Azure Data Lake Store и Azure Cosmos DB. Вы также можете запустить пакетную аналитику для потоковых выходных данных с помощью Azure Synapse Analytics или HDInsight или отправить выходные данные в другую службу, например Центры событий для использования или Power BI для визуализации в режиме реального времени. Полный список выходных данных Stream Analytics см. в разделе "Общие сведения о выходных данных из Stream Analytics".

Редактор без кода Stream Analytics предлагает интерфейс без кода, который позволяет легко разрабатывать задания Stream Analytics, используя функции перетаскивания без необходимости писать код. Кроме того, он упрощает разработку заданий Stream Analytics. Дополнительные сведения о редакторе без кода см. в разделе "Обработка потока без кода" в Stream Analytics.

Производительность работы программиста

Stream Analytics использует язык запросов SQL, дополненный мощными временными ограничениями для анализа данных в движении. Задание Stream Analytics можно создать с помощью портал Azure. Вы также можете создавать задания с помощью таких средств разработчика, как следующие:

Средства разработчика позволяют создавать запросы на преобразование в Автономном режиме и использовать конвейер CI/CD для выполнения заданий в Azure.

Язык запросов Stream Analytics позволяет выполнять сложную обработку событий (CEP), предлагая широкий спектр функций для анализа потоковых данных. Этот язык запросов поддерживает простые функции обработки данных, агрегирование и аналитику, геопространственные функции, сопоставление шаблонов и обнаружение аномалий. Вы можете редактировать запросы на портале или с помощью средств разработки и тестировать их с помощью примеров данных, извлеченных из динамического потока.

Вы можете расширить возможности языка запросов. Для этого нужно определить или вызвать дополнительные функции. Вы можете определить вызовы функций в Машинном обучении Azure, чтобы воспользоваться преимуществами решений машинного обучения Azure, а также интегрировать определяемые пользователем функции JavaScript или C# или определяемые пользователем агрегаты для выполнения сложных вычислений в рамках запроса Stream Analytics.

Выполнение в облаке или на интеллектуальной границе

Stream Analytics может выполняться в облаке, для крупномасштабной аналитики или запускать в IoT Edge или Azure Stack для аналитики с низкой задержкой. Stream Analytics использует одни и те же средства и язык запросов как в облаке, так и в пограничном регионе, что позволяет разработчикам создавать действительно гибридные архитектуры для потоковой обработки.

Низкая совокупная стоимость владения

Облачная служба Stream Analytics оптимизирована с учётом затрат. Предварительные затраты отсутствуют — вы оплачиваете только те единицы потоковой передачи, которые вы используете. Нет необходимых обязательств или подготовки кластера, и вы можете увеличить или уменьшить масштаб задания в зависимости от потребностей вашего бизнеса.

Stream Analytics доступна в нескольких регионах мира и предназначена для выполнения критически важных рабочих нагрузок, поддерживая требования к надежности, безопасности и соответствию требованиям.

Надежность

Stream Analytics гарантирует обработку событий ровно один раз и доставку событий по крайней мере один раз, поэтому события никогда не теряются. Точно один раз обработка гарантируется выбранными выходными данными, как описано в разделе "Гарантии доставки событий".

Stream Analytics имеет встроенные возможности восстановления в случае сбоя доставки события. Stream Analytics также предоставляет встроенные контрольные точки для сохранения состояния заданий и обеспечивает воспроизводимые результаты.

Для повышения надежности Stream Analytics в регионах с поддержкой зоны доступности автоматически распределяет ресурсы заданий в нескольких зонах без дополнительной настройки или затрат. Это развертывание с избыточностью между зонами гарантирует, что потоковые задания продолжают выполняться, даже если целая зона доступности оказывается недоступной, обеспечивая защиту от сбоев инфраструктуры на уровне зоны.

Дополнительные сведения о том, как Stream Analytics поддерживает зоны доступности и параметры аварийного восстановления с несколькими регионами, см. в статье "Надежность" в Stream Analytics.

Являясь управляемой службой, Stream Analytics гарантирует доступность 99,9 % для обработки событий с ежеминутной степенью детализации.

Безопасность

С точки зрения безопасности Stream Analytics шифрует все входящие и исходящие сообщения и поддерживает протокол TLS 1.2. Встроенные контрольные точки также шифруются. Stream Analytics не хранит входящие данные, так как все задачи обработки выполняются в памяти. Stream Analytics также поддерживает виртуальные сети Azure при выполнении задания в кластерe Stream Analytics.

Производительность

Stream Analytics может обрабатывать миллионы событий в секунду и предоставлять результаты со сверхнизкой задержкой. Это позволяет масштабировать систему для адаптации к вашим нагрузкам. Stream Analytics поддерживает высокую производительность за счет секционирования, что позволяет выполнить распараллеливание и обработку сложных запросов на нескольких узлах потоковой передачи. Stream Analytics основана на Trill, высокопроизводительном движке потоковой аналитики в памяти, разработанном в сотрудничестве с Microsoft Research.

Следующие шаги

Попробуйте использовать Stream Analytics с помощью бесплатной подписки Azure.

Попробуйте Использовать Stream Analytics

Теперь у вас есть обзор Stream Analytics. Затем вы можете углубиться и создать свое первое задание Stream Analytics.

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2026-02-05