Heute kündigen wir an, dass Microsoft in The Forrester Wave™ als Leader bezeichnet wurde: Streaming Analytics, Q2 2021. Wir glauben, dass dieser Bericht wirklich die Marktdynamik von Azure Stream Analytics, zufriedenen Kunden, einem wachsenden Partnerökosystem und der Gesamtstärke unserer Azure-Cloudplattform widerspiegelt. Sehen Sie sich den Forrester Wave™: Streaming Analytics, Q2 2021-Bericht an.

Die Forrester Wave™: Streaming Analytics, Q2 2021-Bericht bewertete Streaming-Analyseangebote von 14 verschiedenen Lösungsanbietern, und wir freuen uns, dass Forrester Microsoft als Leader in dieser Kategorie anerkannt hat. Azure Stream Analytics erhielt die höchste Bewertung in zwölf verschiedenen Kategorien, einschließlich Leistung, Ausführungsfähigkeit, Lösungsroadmap, Kundenakzeptanz und mehr.

Der Bericht besagt: "Microsoft macht erstklassige Streaminganalysen einfach in der Cloud und am Edge zu verwenden. Mit Azure Streaming Analytics können Entwickler SQL verwenden, um eine vielzahl von Streaminganalyseabfragen zu definieren. Hinter den Kulissen dieser Streaminganalyseabfragen optimiert der Azure Streaming Analytics-Dienst die zugrunde liegenden Ressourcen, um den Durchsatz und die Latenz zu maximieren. Bemerkenswert und einzigartig für einen Clouddienstanbieter ist, dass Streaminganalyseabfragen sowohl in der Cloud als auch im Edge mit Azure IoT Edge ausgeführt werden können. Der süße Ort von Azure Streaming Analytics ist für Unternehmen, die eine Cloud-Streaminganalysefunktion und eine Kombination aus Cloud-Skalierungs-Streaminganalysen und Edge-Streaming-Analysen benötigen."

Unsere wichtigsten Unterscheidungsmerkmale für Streaming-Analysen

Optimale Klassenintegration

Azure Stream Analytics ist nahtlos in den Rest des Azure-Ökosystems integriert: In wenigen Klicks können Sie leistungsstarke Pipelines zur Verarbeitung von Daten aus IoT Hub oder Event Hub (einschließlich Event Hubs aus Apache Kafka-Anwendungen) erstellen und Echtzeit-Einblicke für dynamische Dashboarding- und Echtzeitanwendungen, umfangreiche Analysen oder langfristigen Speicher generieren. Beispiele für Ausgaben sind Azure SQL-Datenbank, Azure Cosmos DB, Azure Synapse Analytics, Power BI und mehr. Darüber hinaus können Benutzer ihre Streamingpipeline mit Hunderten von Drittanbieter-Apps verbinden, indem Sie eine vielzahl von Connectors nutzen.

Einfache Bedienung

Einer der Vorteile von Azure Stream Analytics ist die einfache SQL-Abfragesprache mit leistungsstarken zeitlichen Einschränkungen zum Analysieren von Daten in Bewegung. Sie müssen lediglich mit SQL vertraut sein, um leistungsstarke Abfragen zu erstellen.

Als Teil unseres Engagements zur Vereinfachung der End-to-End-Analysereise arbeiten wir daran, unsere einzigartige Streamingtechnologie mit geringer Latenz in Azure Synapse Analytics weiter zu integrieren.

Darüber hinaus bieten wir jetzt eine No-Code-Erfahrung für Streaminganalysen mit Power BI Streaming Dataflows, sodass Organisationen ganz einfach End-to-End-Pipelines erstellen und für Echtzeit-Dashboards produktieren können.

Geeignet für unternehmenskritische Workloads

Azure Stream Analytics wurde für unternehmenskritische Szenarien entwickelt. Mit der Garantie, dass keine Datenverluste, genau einmal verarbeitet und wiederholbar sind – wird es für einige der wichtigsten Streamingpipelines in Microsoft verwendet und wird verwendet, um kritische Workloads für Tausende von Kunden auszuführen.

Mit dem Entwurf von Azure Stream Analytics können Organisationen sofort die Verarbeitungsleistung von ein bis hundert Streamingeinheiten für jeden Auftrag skalieren, um bei Bedarf zusätzliche Verarbeitungsleistung zu erhalten.

Mit 99,9 Prozent garantierter Verfügbarkeit auf Minute-Ebene bietet Azure Stream Analytics branchenführende Sla-Merkmale (Service Level Agreement).

Als Teil unserer Verpflichtung zur Sicherheit bietet Azure Stream Analytics eine verbesserte Sicherheit für Ihre Daten, die VNET unterstützen, die Verschlüsselung privater Objekte mit vom Kunden verwalteten Schlüsseln. Darüber hinaus bieten wir mit Verbindungen zu anderen Ressourcen mit verwalteten Identitäten eine hohe Sicherheit, während die Notwendigkeit entfernt wird, Verbindungszeichenfolge zu definieren und zu drehen, wodurch die Plattform Standard Tenance vereinfacht wird.

Erweiterte Analyse

Mit seiner leistungsstarken SQL-Sprache bietet Azure Stream Analytics eine vielzahl von Analysefunktionen wie systemeigene Unterstützung für geospatiale Funktionen, Integration in maschinelles Lernen für die Echtzeitbewertung, integrierte Machine Learning-Modelle für Die Anomalieerkennung, Musterabgleich und vieles mehr, um Entwicklern die schnelle Erstellung von Streaminganalysen mit geringer Latenz zu erleichtern.

Edge-to-Cloud

Da Latenz und Bandbreite häufig wichtige Anforderungen an Streaminganalysen sind, können Organisationen Daten so nah wie möglich verarbeiten, wo sie generiert wird. Um dieses Szenario zu unterstützen, ist unser Produkt weltweit in der Cloud für Cloud-Skalierungsanalysen (derzeit in 30 plus Azure-Regionen, mehr zu kommen) verfügbar und kann auch auf IoT Edge oder Azure Stack ausgeführt werden.

Noch heute testen

Es gibt eine starke und wachsende Entwicklercommunity , die Azure Stream Analytics unterstützt. Erfahren Sie, wie Sie loslegen und Ihre erste Streamingpipeline kostenlos erstellen.