Azure Stream Analytics

Ein bedarfsgesteuerter Dienst für Echtzeitanalysen zur Unterstützung intelligenter Maßnahmen

Verwenden Sie eine einfache, SQL-ähnliche Sprache, um Echtzeitanalysen von mehreren IoT- oder nicht IoT-Datenströmen ganz einfach zu entwickeln und hochgradig parallel auszuführen. Verwenden Sie benutzerdefinierten Code für erweiterte Szenarien. Ohne eine zu verwaltende Infrastruktur können Sie Daten bedarfsgesteuert verarbeiten, eine umgehende Skalierung durchführen und nur pro Auftrag bezahlen.

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Sofortige Analyse aller Daten von IoT-Geräten und -Gateways

Da immer mehr Daten von einer Vielzahl an verbundenen Geräten und Sensoren generiert werden, ist die Umwandlung dieser Daten in umsetzbare Einblicke und Prognosen beinahe in Echtzeit eine betriebliche Notwendigkeit.

Azure Stream Analytics kann nahtlos in Azure IoT Hub und Azure IoT Suite integriert werden, um die leistungsstarke Echtzeitanalyse von Daten aus Ihren IoT-Geräten und -Anwendungen zu ermöglichen.

Zudem steht Azure Stream Analytics in Azure IoT Edge zur Verfügung. Mit Azure Stream Analytics in IoT Edge können Entwickler Analyseinformationen nahezu in Echtzeit und näher an den IoT-Geräten bereitstellen, sodass die von Geräten generierten Daten optimal verwertet werden können. Dieses Feature befindet sich in der öffentlichen Vorschau. Weitere Informationen finden Sie hier.

Einfaches Entwickeln hochgradig paralleler Complex Event Processing (CEP)-Pipelines

Erstellen Sie leistungsstarke Echtzeitanalysen unter Verwendung einer einfachen deklarativen SQL-ähnlichen Sprache mit eingebetteter Unterstützung für temporale Logiken. Die große Auswahl an sofort einsatzbereiten Connectors sowie die erweiterten Funktionen zum Debuggen und der Auftragsüberwachung tragen zur Kostensenkung bei, da sie weit weniger Know-how auf Entwicklerseite erfordern.

Durch die Unterstützung von benutzerdefiniertem Code mit den benutzerdefinierten JavaScript-Funktionen wird die in SQL erstellte Datenstromlogik erweitert. Die Legende zu Azure Machine Learning stellt eine zusätzliche Unterstützung durch Bewertungsprognosen von Streamingdaten dar.

Start in Sekundenschnelle, sofortige Skalierung, Bezahlung pro Auftrag

Da Sie sich um die Infrastruktur keine Gedanken machen müssen, und da keine Server, virtuellen Computer oder Cluster vorhanden sind, die verwaltet werden müssen, können Sie innerhalb weniger Sekunden loslegen. Beginnen Sie sofort damit, die Verarbeitungsleistung horizontal zu skalieren – von einer bis zu hundert Streamingeinheiten für jeden beliebigen Auftrag. Sie bezahlen lediglich die pro Auftrag verwendete Verarbeitung.

Erstellen von Echtzeitdashboards innerhalb weniger Minuten

Nutzen Sie Power BI, um Echtzeitdashboards schnell zu erstellen und um die Live-Ansicht von Befehlen und der Steuerung zu nutzen. Echtzeitdashboards unterstützen Sie dabei, Livedaten in umsetzbare und hilfreiche Visualisierungen umzuwandeln. So können Sie sich ganz auf die Dinge konzentrieren, die für Ihr Unternehmen am wichtigsten sind.

Verfügbarkeit, Überwachung und Support auf Unternehmensniveau

Die garantierte Ereignisübermittlung und eine SLA auf Unternehmensniveau mit 99,9 % Verfügbarkeit machen Azure Stream Analytics zum perfekten Tool für unternehmenskritische Workloads. Automatisierte Prüfpunkte ermöglichen fehlertolerante Vorgänge mit schnellen Neustarts ohne Datenverlust. Stream Analytics erfüllt alle gängigen Compliancebestimmungen und ist in 19 Azure-Regionen weltweit verfügbar, einschließlich China und Deutschland.