Nuevo en Stream Analytics: salida a Azure Functions, detección de anomalías integrada, etc.

Publicado el 25 septiembre, 2017

Principal Program Manager, Azure Big Data

Hoy en Microsoft Ignite nos complace anunciar la versión preliminar de varias características muy interesantes de Azure Stream Analytics. Entre ellas se incluyen la detección de anomalías basada en aprendizaje automático integrado, salida a Azure functions, compatibilidad con formatos de datos comprimidos, agregados definidos por el usuario en JavaScript y funcionalidad de CI/CD en las herramientas de Visual Studio. La distribución de estas nuevas características comenzará en el transcurso de las próximas semanas. Si va a asistir al congreso Microsoft Ignite esta semana, no se pierda las sesiones BRK3302 y BRK3303 para obtener más información.

Detección de anomalías basada en aprendizaje automático integrado

El operador integrado ANOMALYDETECTION, basado en aprendizaje automático, está diseñado para ayudar a los clientes de Azure Stream Analytics que supervisan datos de aplicaciones o dispositivos en tiempo real y que necesitan ayuda para detectar fácilmente eventos o comportamientos que no siguen el patrón esperado.

Hasta ahora, los clientes de IoT industrial y otros que supervisaban datos de transmisiones utilizaban modelos de aprendizaje automático personalizados. Los implementadores tenían que estar muy familiarizados con los escenarios y el dominio del problema. Además, la integración de estos modelos con los mecanismos de procesamiento de transmisiones requería un trabajo de ingeniería de canalización de datos muy complejo.

Con la nueva funcionalidad que anunciamos hoy, la complejidad del aprendizaje automático se ha simplificado en una sola llamada de una función SQL a un modelo de Machine Learning. El modelo de aprendizaje automático de uso general subyacente se abstrae y aprende continuamente a lo largo del tiempo para ajustarse a las transmisiones de entrada. Esta nueva funcionalidad está orientada a series temporales numéricas y ayudará a los clientes a detectar anomalías y tendencias positivas y negativas. Encontrará más información en la documentación sobre detección de anomalías.

Stream Analytics

Varias formas de usar la función en consultas de Stream Analytics

Salida a Azure Functions

Azure Functions es un servicio de informática “sin servidor” en Azure que ayuda a los usuarios a ejecutar código a petición sin tener que aprovisionar ni administrar infraestructura de forma explícita. Además, permite implementar código que se desencadena con eventos que tienen lugar en Azure o en servicios de terceros. Esta capacidad de Azure Functions para responder a desencadenadores lo convierte en un destino de salida natural para Azure Stream Analytics.

Actualmente, para aprovechar las numerosas características que ofrece Azure Functions, muchos clientes de Stream Analytics escriben primero la salida a colas de Service Bus y, desde ahí, acceden a Azure Functions. Con el fin de proporcionar una integración mucho más directa con Azure Functions, anunciamos hoy un adaptador para la salida a Azure Functions desde Azure Stream Analytics. Este adaptador de salida está diseñado para que los usuarios puedan conectar Stream Analytics a Azure Functions y ejecutar un script o una porción de código para desencadenar flujos de trabajo descendentes y agilizar la respuesta a eventos clave.

Por ejemplo, ahora será mucho más fácil para los desarrolladores enviar alertas o notificaciones por correo electrónico cuando se observen determinadas condiciones predefinidas (como un sobrecalentamiento) en la planta de producción. Los desarrolladores pueden crear también lógica de posprocesamiento personalizada que permita a Azure Stream Analytics conectarse a una gran variedad de servicios de Azure o de aplicaciones externas al ecosistema de Azure.

Detalles de salida

Compatibilidad con formatos de compresión de entrada

Los problemas de ancho de banda y las limitaciones de tamaño de los mensajes son las principales razones por las que los clientes necesitan compatibilidad con formatos de entrada comprimidos. En respuesta al número cada vez mayor de solicitudes de muchos de nuestros clientes actuales y potenciales, nos complace anunciar que Azure Stream Analytics admitirá ahora transmisiones con formato GZIP y Deflate.

Este anuncio de hoy significa que Azure Stream Analytics es una opción viable para muchos clientes que tienen estas limitaciones actualmente.

Herramientas de Visual Studio para integración y entrega continuas

La necesidad de administrar lo más rápido posible la estabilidad del código de producción cuando se promueven mejoras y actualizaciones del código ha hecho que los equipos de desarrollo inviertan una gran cantidad de tiempo en crear procesos de integración e implementación continuas (CI/CD). Con el fin de ayudar a estos equipos, vamos a implementar funcionalidad nativa de CI/CD desde las herramientas de Stream Analytics para Visual Studio. Los clientes pueden realizar compilaciones automatizadas, probar scripts e implementarlos con los proyectos de Stream Analytics de Visual Studio, usando el paquete NuGet recién publicado. Esta nueva funcionalidad facilita la configuración de canalizaciones de CI/CD para trabajos de Stream Analytics en el entorno del desarrollador y en otros procesos automatizados.

Agregados definidos por el usuario en JavaScript

Tras el lanzamiento de las funciones definidas por el usuario de JavaScript a mediados de la primavera, ya podemos ofrecer agregados definidos por el usuario (UDA) en JavaScript (UDA). Con los agregados definidos por el usuario, puede ejecutar sus propios cálculos con estado: promedios ponderados en el tiempo, densidad acumulativa, acumulación de matriz, etc.

Microsoft Ignite (25–29 de septiembre)

¿Quiere ver cómo funcionan estas características? Si está en Microsoft Ignite esta semana, no se pierda las siguientes sesiones el martes. Venga también a conocer a nuestro equipo en el vestíbulo de la exposición.

  • BRK3303. Análisis de macrodatos en tiempo real: aprovechar el poder del ahora.
  • BRK3302. El futuro del análisis de IoT: el perímetro como complemento de la nube.

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