Saltar al contenido principal

 Subscribe

Hoy anunciamos la disponibilidad general de Azure Stream Analytics (ASA) en IoT Edge, que permite a los desarrolladores implementar inteligencia analítica casi en tiempo real más cerca de los dispositivos IoT, de modo que se puede aprovechar todo el valor de los datos generados por los dispositivos. Con esta versión, Azure Stream Analytics permite a los desarrolladores crear arquitecturas realmente híbridas para el procesamiento de flujos de datos, donde el análisis específico de los dispositivos o del sitio se puede ejecutar en contenedores en IoT Edge y complementar el análisis de múltiples dispositivos a gran escala que se ejecuta en la nube.

¿Por qué ejecutar Stream Analytics en el perímetro?

Azure Stream Analytics en IoT Edge complementa nuestra oferta en la nube porque permite aprovechar el potencial y la facilidad de uso de Azure Stream Analytics (ASA) en nuevos escenarios, como los siguientes:

  • Comando y control con baja latencia. Por ejemplo, los sistemas de seguridad de plantas de producción deben poder responder a los datos operativos con una latencia muy baja. Con ASA en IoT Edge, puede analizar los datos de sensores casi en tiempo real y emitir comandos para detener una máquina o desencadenar alertas cuando se detecten anomalías.
  • Conectividad limitada con la nube. los sistemas críticos, como un equipo de minería remoto, buques conectados o las perforaciones petrolíferas en mar abierto necesitan analizar y reaccionar ante los datos, incluso cuando la conectividad con la nube sea intermitente. Con ASA en IoT Edge, la lógica de streaming se ejecuta con independencia de la conectividad de red y puede elegir lo que envía a la nube para procesarlo después.
  • Ancho de banda limitado. El volumen de datos que producen los equipos de IoT industriales o los automóviles conectados puede ser tan grande que es necesario filtrar o procesar los datos antes de enviarlos a la nube. Con ASA en IoT Edge, puede filtrar o agregar los datos que deben enviarse a la nube, o bien enviar solo los datos cuando se detecten cambios o anomalías.
  • Privacidad de los datos. El cumplimiento normativo puede requerir que algunos datos se anonimicen o se agreguen en el entorno local antes de enviarlos a la nube. Con ASA en IoT Edge, puede agregar datos de varios orígenes, dispositivos o usuarios, así como quitar la información personal antes de enviar los datos a la nube.

Los clientes ya están poniendo en práctica estos escenarios con ASA en IoT Edge y sus comentarios son muy positivos. Hiroyuki Ochiai, director de la división de la plataforma de TI de NEC Corporation afirmó: “Azure Stream Analytics en IoT Edge aumenta la capacidad de respuesta de las soluciones de IoT, al tiempo que asegura la privacidad y la soberanía de los datos porque los procesa localmente en IoT Edge. Vemos un gran potencial en el uso de este servicio, tanto en nuestras propias soluciones de IoT como en las de nuestros clientes que se benefician del asesoramiento de Azure Plus de NEC".

¿Qué novedades incluye la versión en disponibilidad general?

Con la disponibilidad general de ASA en IoT Edge, se han incorporado numerosas mejoras muy eficaces para sustentar las cargas de trabajo de producción en el perímetro:

  • Mejoras en el rendimiento y la confiabilidad.
  • Funcionalidad mejorada para escenarios sin conexión. Después de la implementación inicial, ASA en IoT Edge se puede reiniciar sin conexión a la nube.
  • Registro mejorado. Ahora los desarrolladores pueden habilitar registros de depuración detallados para la solución de problemas.
  • Supervisión mejorada. Se han habilitado diez métricas nuevas; por ejemplo, entrada, salida, número de errores y OutputWatermarkDelay. Además, ahora es posible consultar el estado de los trabajos de ASA desde un módulo gemelo.
  • Flujo de actualizaciones simplificado para la lógica de consultas. La actualización de trabajos de ASA implementados previamente en dispositivos de IoT Edge es ahora mucho más sencilla. Después de actualizar la lógica de un trabajo en ASA, puede actualizar su implementación en IoT Edge con tan solo algunos clics en el portal de IoT Hub.
  • Capacidad para actualizar los datos de referencia sin reiniciar el contenedor. Ahora la actualización de la ubicación de los datos de referencia se puede realizar a través de una nueva implementación de IoT Edge.
  • Implementaciones mediante programación. Ahora los trabajos de ASA en IoT Edge se pueden crear y empaquetar usando API REST, lo que permite integración y entrega continuas (CI/CD).
  • Mejor paridad con trabajos en la nube. Hemos agregado varias opciones que antes solo estaban disponibles para los trabajos en la nube (por ejemplo, compresión GZIP, opciones de formato JSON, etc.), lo que facilita el movimiento de trabajos entre la nube e IoT Edge.

Una mirada hacia lo que está por venir

Además de la funcionalidad disponible con carácter general, hay una serie de características nuevas para ASA en IoT Edge que ahora están disponibles en versión preliminar:

  • Compatibilidad de Visual Studio con trabajos de ASA en IoT Edge. Puede crear trabajos de ASA Edge con Visual Studio. Encontrará más información en la documentación de Visual Studio.
  • Funciones definidas por el usuario en C#. Con las funciones definidas por el usuario de . NET Standard, puede ejecutar código de .NET Standard como parte de la canalización de transmisiones de datos. Puede crear clases de C# sencillas o importar bibliotecas y proyectos completos. Visual Studio ofrece una experiencia de creación y depuración completa. Para obtener más información, consulte “Desarrollar funciones definidas por el usuario de .NET Standard para trabajos perimetrales de Azure Stream Analytics” en la documentación.
  • Deserializador personalizado de C#. Los desarrolladores pueden implementar deserializadores personalizados en C# para deserializar los eventos que recibe ASA. Parquet, Protobuf, XML y todos los formatos binarios son algunos ejemplos de formatos que se pueden deserializar. Si desea obtener más información, visite la página de la versión preliminar de Azure Stream Analytics.
  • Aprendizaje automático integrado para detección de anomalías. ASA en IoT Edge ofrece ahora modelos de Machine Learning integrados para la detección de picos y caídas, además de la detección de tendencias bidireccionales, positivas lentas y negativas lentas. Si desea obtener más información, visite la página de la versión preliminar de Azure Stream Analytics.

Empiece ahora

Póngase en marcha en solo unos minutos con la documentación introductoria de Stream Analytics Edge.

El uso de ASA en IoT Edge es gratuito hasta el 1 de febrero de 2019. El nuevo modelo de precios se aplicará el 1 de febrero de 2019. Para implementaciones a gran escala (más de 5000 dispositivos), hay disponible un modelo de precios personalizado. Encontrará información más detallada en la página de precios de ASA.

  • Explore

     

    Let us know what you think of Azure and what you would like to see in the future.

     

    Provide feedback

  • Build your cloud computing and Azure skills with free courses by Microsoft Learn.

     

    Explore Azure learning


Join the conversation