Die Verarbeitung von Big Data in Echtzeit ist für den Betrieb vieler Unternehmen erforderlich. Azure Stream Analytics ist das serverlose Echtzeitanalyseangebot von Microsoft für die Verarbeitung komplexer Ereignisse.

Wir freuen uns, bekanntgeben zu dürfen, dass Microsoft als führendes Unternehmen im Bericht „The Forrester Wave™: Streaming Analytics, Q3 2019“ anerkannt wurde. Microsoft ist der Überzeugung, dass dieser Bericht die Marktdynamik für Azure Stream Analytics sowie zufriedene Kunden, ein wachsendes Partnerökosystem und die Gesamtleistung der Azure-Cloudplattform widerspiegelt. Den vollständigen Bericht finden Sie hier.

 

The Forrester Wave™: Streaming Analytics, Q3 2019

 

Im Bericht „The Forrester Wave™: Streaming Analytics, Q3 2019“ wurden Streaming-Analytics-Angebote von elf verschiedenen Lösungsanbietern ausgewertet. Wir freuen uns, dass Microsoft durch Forrester als führendes Unternehmen in dieser Kategorie anerkannt wurde. Azure Stream Analytics hat in zwölf verschiedenen Kategorien wie „Ausführbarkeit“, „Verwaltung“, „Bereitstellung“, „Lösungsroadmap“ und „Kundenakzeptanz“ die Höchstbewertung erhalten.

Im Bericht wird angeführt, dass die Stärken von Microsoft Azure Stream Analytics in der Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit, Bereitstellung und den Anwendungen liegen. Azure Stream Analytics sei besonders für die Entwickler einsteigerfreundlich, die bereits SQL beherrschen. Die codefreie Integration mit über 15 anderen Azure-Diensten mache es einfach, das Produkt zu testen und einzuführen. Dadurch stelle es einen Echtzeitbackbone für Unternehmen dar, die Echtzeitstreaminganwendungen in der Azure-Cloud benötigen. Durch die Integration mit IoT Hub und Azure Functions biete das Produkt zudem nahtlose Interoperabilität mit Tausenden Diensten und Geschäftsanwendungen.

Wichtige Alleinstellungsmerkmale von Azure Stream Analytics

Vollständige Integration mit dem Azure-Ökosystem: leistungsstarke Pipelines mit nur wenigen Klicks

Ob Sie Millionen IoT-Geräte besitzen, die Daten an Azure IoT Hub streamen oder Ihre Apps kritische Telemetrieereignisse an Azure Event Hubs senden: Mit nur wenigen Klicks können Sie mehrere Quellen und Senken vernetzen, um eine umfassende Pipeline zu erstellen.

Entwicklerproduktivität

Einer der größten Vorteile von Stream Analytics besteht darin, dass eine einfache SQL-basierte Abfragesprache mit leistungsstarken zeitlichen Einschränkungen verwendet wird, um Daten während der Übertragung zu analysieren. Sie müssen lediglich mit SQL vertraut sein, um leistungsstarke Abfragen zu erstellen. Darüber hinaus unterstützt Azure Stream Analytics die Spracherweiterbarkeit über benutzerdefinierte C#- und JavaScript-Funktionen oder -Aggregate, um komplexe Berechnungen im Rahmen von Stream Analytics-Abfragen durchzuführen.

Analysefunktionen

Stream Analytics umfasst eine breite Palette an Analysefunktionen wie die native Unterstützung räumlicher Funktionen, integrierter Aufrufe benutzerdefinierter Machine Learning-Modelle für Echtzeitbewertungen und integrierte Machine Learning-Modelle für die Anomalieerkennung und den Musterabgleich. Diese können Entwickler nutzen, um komplexe Szenarios einfach zu bewältigen, ohne den vertrauten Kontext verlassen zu müssen.

Intelligent Edge

Azure Stream Analytics bringt Echtzeiterkenntnisse und -analysen näher zum Ursprung Ihrer Daten. Kunden können mit vollumfänglichen Hybridarchitekturen neue Szenarios für die Streamverarbeitung ermöglichen und die gleichen Abfragen in der Cloud oder am Edge ausführen.

Beste finanziell abgesicherte SLA pro Minute

Natürlich sind die Vermeidung von Datenverlust und die Aufrechterhaltung der Geschäftskontinuität für Unternehmen essenziell. Stream Analytics garantiert eine Ereignisverarbeitung mit einer branchenweit einzigartigen SLA (Vereinbarung zum Servicelevel) von 99,9 % pro Minute.

Sofortige Skalierbarkeit

Stream Analytics ist ein vollständig verwaltetes serverloses Angebot (PaaS) in Azure. Sie müssen sich keine Gedanken um die Infrastruktur machen und keine Server, virtuellen Computer oder Cluster verwalten. Wir erledigen diese Arbeit für Sie im Hintergrund. Beginnen Sie sofort damit, die Verarbeitungsleistung zentral oder horizontal zu skalieren – von einer bis zu Hunderten Streamingeinheiten für jeden beliebigen Auftrag.

Unternehmenskritisch

Für Stream Analytics wird die Exactly-Once-Ereignisverarbeitung (genau einmal) und die At-Least-Once-Zustellung (mindestens einmal) von Ereignissen garantiert. Die Anwendung verfügt über integrierte Wiederherstellungsfunktionen, falls ein Ereignis nicht übermittelt wird. Sie müssen sich also keine Gedanken mehr darüber machen, dass Ihre Ereignisse verloren gehen.

Noch heute testen

Es gibt bereits eine große und stetig wachsende Entwicklercommunity, die Stream Analytics unterstützt. Informieren Sie sich über den Einstieg, und erstellen Sie ein System zur Echtzeiterkennung von Betrugsversuchen.