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Azure Stream Analytics auf IoT Edge jetzt allgemein verfügbar

Veröffentlicht am 4 Dezember, 2018

Principal Program Manager Lead, Azure Stream Analytics

Heute geben wir die allgemeine Verfügbarkeit von Azure Stream Analytics (ASA) auf IoT Edge bekannt, mit dem Entwickler Analyseinformationen nahezu in Echtzeit und näher an den IoT-Geräten bereitstellen und somit die von den Geräten generierten Daten optimal nutzen können. Mit diesem Release ermöglicht Azure Stream Analytics Entwicklern, echte Hybridarchitekturen für die Streamverarbeitung zu erstellen, in denen als Ergänzung zu groß angelegten, geräteübergreifenden Analysen in der Cloud geräte- oder standortspezifische Analysen in Containern unter IoT Edge ausgeführt werden können.

Gründe für das Ausführen von Streamanalysen am Edge

Azure Stream Analytics auf IoT Edge ist eine Ergänzung unseres Cloudangebots, mit dem die Leistung und Benutzerfreundlichkeit von Azure Stream Analytics (ASA) für neue Szenarien möglich gemacht wird, z.B.:

  • Latenzarme Befehls- und Steuerungsstruktur: Beispielsweise müssen Systeme für die Fertigungssicherheit im Bedarfsfall praktisch verzögerungsfrei auf Betriebsdaten reagieren können. Mit ASA auf IoT Edge können Sie Sensordaten nahezu in Echtzeit analysieren und bei Erkennung von Anomalien Befehle ausgeben, um eine Maschine abzuschalten oder Warnungen auszugeben.
  • Eingeschränkte Cloudkonnektivität: Unternehmenskritische Systeme wie beispielsweise ferngesteuerte Bergbaugeräte, vernetzte Schiffe oder Offshorebohrer müssen Daten auch dann analysieren und bei Bedarf reagieren können, wenn die Cloudverbindung nicht stabil ist. Mit ASA auf IoT Edge wird Ihre Streaminglogik unabhängig von der Netzwerkkonnektivität ausgeführt. Außerdem können Sie auswählen, welche Daten Sie zur weiteren Verarbeitung in die Cloud senden möchten.
  • Eingeschränkte Bandbreite: Das von industriellen IoT-Anlagen oder vernetzten Autos erzeugte Datenvolumen kann so groß sein, dass die Daten vor dem Senden in die Cloud gefiltert oder vorverarbeitet werden müssen. Mit ASA auf IoT Edge können Sie die Daten, die an die Cloud gesendet werden müssen, filtern oder aggregieren oder Daten nur dann senden, wenn Änderungen oder Anomalien erkannt werden.
  • Datenschutz: Zur Einhaltung gesetzlicher Auflagen ist es möglicherweise erforderlich, einige Daten vor dem Senden in die Cloud lokal zu anonymisieren oder zu aggregieren. Mit ASA auf IoT Edge können Sie Daten aus verschiedenen Quellen, oder von unterschiedlichen Geräten oder Benutzern aggregieren und personenbezogene Daten entfernen, bevor Sie die Daten in die Cloud übermitteln.

Kunden haben diese Szenarien bereits mit ASA auf IoT Edge umgesetzt und positives Feedback gegeben. Hiroyuki Ochiai, der Leiter der Abteilung für die IT-Plattform der NEC Corporation, sagte: „Azure Stream Analytics auf IoT Edge erhöht die Reaktionsgeschwindigkeit von IoT-Lösungen und stellt gleichzeitig Datenschutz und Datenhoheit sicher, indem Daten lokal in IoT Edge verarbeitet werden. Wir sehen ein großes Potenzial, diesen Dienst in unseren eigenen IoT-Lösungen einzusetzen und auch bei dem Teil unserer Kunden, der die Azure Plus-Beratung von NEC nutzt.“

Was ist in der Version zur allgemeinen Verfügbarkeit neu?

Mit der allgemeinen Verfügbarkeit von ASA auf IoT Edge wurden mehrere leistungsstarke Verbesserungen vorgenommen, die Produktionsworkloads am Edge zu unterstützen:

  • Verbesserungen bei Zuverlässigkeit und Leistung.
  • Verbesserte Unterstützung von Offlineszenarien: Nach der ersten Bereitstellung kann ASA auf IoT Edge ohne Cloudverbindung neu gestartet werden.
  • Verbesserte Protokollierung: Entwickler können nun ausführliche Protokolle zu Problembehandlungszwecken aktivieren.
  • Verbesserte Überwachung: Wir haben zehn neue Metriken aktiviert, z.B. Eingabe, Ausgabe, Fehlerzähler und OutputWatermarkDelay. Außerdem ist es jetzt möglich, den ASA-Auftragsstatus vom Modulzwilling aus abzufragen.
  • Vereinfachter Updateflow für Abfragelogik: Das Aktualisieren von ASA-Aufträgen, die zuvor auf IoT Edge-Geräten bereitgestellt wurden, ist nun wesentlich einfacher. Nach dem Aktualisieren der Logik Ihres Auftrags in ASA können Sie Ihre IoT Edge-Bereitstellung mit wenigen Klicks im IoT Hub-Portal aktualisieren.
  • Möglichkeit zum Aktualisieren von Referenzdaten ohne Neustarten des Containers: Der Speicherort von Referenzdaten kann nun über eine neue IoT Edge-Bereitstellung aktualisiert werden.
  • Programmgesteuerte Bereitstellungen: ASA-Aufträge auf IoT Edge können nun über REST-APIs erstellt und verpackt werden, sodass CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) möglich ist.
  • Bessere Parität mit Cloudaufträgen: Wir haben mehrere Optionen hinzugefügt, die zuvor nur für Cloudaufträge verfügbar waren (z.B. Gzip-Komprimierung, JSON-Formatoptionen usw.), und damit das Verschieben von Aufträgen zwischen Cloud und IoT Edge vereinfacht.

Zukunftspläne

Zusätzlich zu neuen Funktionen für die allgemeine Verfügbarkeit sind einige neue Features für ASA auf IoT Edge jetzt in der Vorschau verfügbar:

  • Visual Studio-Unterstützung von ASA-Aufträgen auf IoT Edge: Sie können ASA-Edge-Aufträge mit Visual Studio erstellen. Weitere Informationen finden Sie in der Visual Studio-Dokumentation.
  • Benutzerdefinierte Funktionen in C#: Mit benutzerdefinierten .NET-Standardfunktionen können Sie .NET-Standardcode als Teil Ihrer Streamingpipeline ausführen. Sie können einfache C#-Klassen erstellen oder komplette Projekte und Bibliotheken importieren. In Visual Studio werden das Erstellen von Dokumenten und das Debuggen vollständig unterstützt. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zum Entwickeln von benutzerdefinierten .NET Standard-Funktionen für Azure Stream Analytics-Edge-Aufträge.
  • Benutzerdefinierte C#-Deserialisierer: Entwickler können nun benutzerdefinierte Deserialisierer in C# implementieren, um Ereignisse zu deserialisieren, die von ASA empfangen werden. Beispiele für Formate, die deserialisiert werden können, sind Parquet, Protobuf, XML und beliebige Binärformate. Weitere Informationen finden Sie auf der Vorschauseite für Azure Stream Analytics.
  • Integriertes maschinelles Lernen zur Anomalieerkennung: ASA auf IoT Edge unterstützt nun neue Machine Learning-Modelle, die neben der Erkennung von bidirektionalen, langsam positiven und langsam negativen Trends auch die Erkennung von Spikes und Dips unterstützen. Weitere Informationen finden Sie auf der Vorschauseite für Azure Stream Analytics.

Jetzt einsteigen

Beginnen Sie in nur wenigen Minuten mit unserer Dokumentation mit den ersten Schritten mit Azure Stream Analytics auf IoT Edge.

ASA auf IoT Edge ist bis zum 1. Februar 2019 kostenlos. Das neue Preismodell tritt nach dem 1. Februar 2019 in Kraft. Für umfangreiche Bereitstellungen (mehr als 5.000 Geräte) sind kundenspezifische Preise möglich. Weitere Details finden Sie auf der Seite mit der ASA-Preisübersicht.