Nous annonçons aujourd'hui la disponibilité générale d'Azure Stream Analytics (ASA) sur IoT Edge, encourageant ainsi les développeurs à déployer une intelligence analytique en quasi temps réel plus proche des appareils IoT et déverrouillant la valeur complète des données générées par l’appareil. Avec cette version, Azure Stream Analytics permet aux développeurs de créer des architectures véritablement hybrides à des fins de traitement de flux, où des analyses spécifiques aux appareils ou aux sites peuvent s'exécuter dans des conteneurs sur IoT Edge et compléter les analyses à grande échelle exécutées dans le cloud.

Pourquoi exécuter Stream Analytics sur IoT Edge ?

Azure Stream Analytics sur IoT Edge complète notre offre cloud en libérant la puissance et la facilité d'utilisation d'Azure Stream Analytics (ASA) pour de nouveaux scénarios, parmi lesquels :

• Commande et contrôle à faible latence : par exemple, la fabrication de systèmes de sécurité doit répondre à des données opérationnelles à très faible latence. Avec ASA sur IoT Edge, vous pouvez analyser les données de capteur en quasi temps réel et émettre des commandes pour arrêter une machine ou déclencher des alertes si vous détectez des anomalies.
• Connectivité au cloud limitée : les systèmes stratégiques, tels que les équipements miniers à distance, les navires connectés ou les installations de forage offshore, ont besoin d'analyser les données et d'y réagir, même lorsque la connectivité au cloud est intermittente. Avec ASA sur IoT Edge, votre logique de diffusion en continu s’exécute indépendamment de la connectivité réseau et vous pouvez choisir ce que vous envoyez sur le cloud à des fins de traitement ultérieur.
• Bande passante limitée : le volume des données produites par l'équipement IoT industriel ou par les voitures connectées peut être tellement important que les données doivent être filtrées ou traitées avant d'être envoyées vers le cloud. ASA sur IoT Edge vous permet de filtrer et d'agréger les données à envoyer vers le cloud, ou de n'envoyer ces données que si des modifications ou anomalies ont été détectées.
• Confidentialité des données : pour obtenir une conformité réglementaire, certaines données peuvent être rendues anonymes localement ou agrégées avant d'être envoyées vers le cloud. ASA sur IoT Edge vous permet d'agréger des données provenant de sources, appareils ou utilisateurs distincts, et de supprimer les informations personnelles avant d'envoyer ces données vers le cloud.

Plusieurs clients ont déjà utilisé ASA sur IoT Edge dans ces différents scénarios et nous ont transmis des commentaires positifs. Hiroyuki Ochiai, directeur de la division plateforme informatique de NEC Corporation, a déclaré : «Azure Stream Analytics sur IoT Edge améliore la réactivité des solutions IoT, tout en garantissant la confidentialité et la souveraineté des données moyennant le traitement local des données sur IoT Edge. Nous mesurons combien il serait intéressant d'utiliser ce service avec nos propres solutions IoT, et celles de nos clients qui bénéficient du conseil Azure Plus de NEC. »

Quelles sont les nouveautés de la version mise à la disposition générale ?

La version d'ASA sur IoT Edge mise à la disposition générale présente différentes améliorations visant à prendre en charge les charges de travail de production sur IoT Edge :

• Améliorations en matière de stabilité et de performances.
• Meilleure prise en charge des scénarios hors connexion : au terme de son déploiement initial, ASA sur IoT Edge peut être redémarré sans connexion cloud.
• Meilleure journalisation : les développeurs peuvent désormais détailler les journaux de débogage à des fins de résolution des problèmes.
• Meilleure supervision : nous avons activé dix nouvelles mesures, notamment entrée, sortie, nombre d'erreurs et OutputWatermarkDelay. En outre, il est désormais possible d'interroger l'état des tâches ASA depuis le jumeau de module.
• Flux de mise à jour simplifié pour la logique de requête : la mise à jour des travaux ASA précédemment déployés sur les appareils IoT Edge est désormais beaucoup plus simple. Une fois la logique de votre tâche mise à jour dans ASA, quelques clics suffisent à mettre à jour votre déploiement IoT Edge dans le portail IoT Hub.
• Possibilité de mettre à jour les données de référence sans redémarrer le conteneur : la mise à jour de l'emplacement des données de référence peut maintenant se faire par le biais d'un nouveau déploiement d'IoT Edge.
• Déploiements par programmation : les travaux ASA sur IoT Edge peuvent désormais être créés et empaquetés à l'aide de l'API REST, ce qui permet des intégrations et livraisons continues (CI/CD).
• Meilleure parité avec les travaux cloud : nous avons ajouté plusieurs options précédemment réservées aux travaux cloud (compression GZIP, options de format JSON, etc.) afin de faciliter le déplacement des travaux entre le cloud et IoT Edge.

À venir

En plus des nouvelles fonctionnalités mises à la disposition générale, plusieurs autres fonctionnalités pour ASA sur IoT Edge sont désormais disponibles dans la préversion :

• Prise en charge de Visual Studio pour les travaux ASA sur IoT Edge : vous pouvez créer des travaux ASA Edge à l'aide de Visual Studio. Pour en savoir plus, consultez le document Visual Studio.
• Fonctions définies par l'utilisateur en C# : Avec les fonctions .NET standard définies par l'utilisateur, vous pouvez exécuter le code .NET Standard au sein même de votre pipeline de streaming. Vous pouvez créer des classes C# simples ou importer des bibliothèques et un projet complet. Une expérience de création et de débogage complète est prise en charge dans Visual Studio. Pour plus d’informations, consultez la documentation « Développer des fonctions .NET Standard définies par l’utilisateur pour des tâches Azure Stream Analytics Edge ».
• Désérialiseur personnalisé C# : les développeurs peuvent implémenter des désérialiseurs personnalisés en C# pour désérialiser les événements reçus par ASA. Parquet, Protobuf, XML ou tout format binaire sont autant d’exemples de formats pouvant être désérialisés. Pour plus d’informations, consultez la page relative à la préversion Azure Stream Analytics.
• Modèles Machine Learning intégrés à des fins de détection des anomalies : ASA sur IoT Edge prend désormais en charge les modèles Machine Learning intégrés, avec détection des pics et des creux en plus de la détection des tendances négatives lentes, positives lentes et bidirectionnelles. Pour plus d’informations, consultez la page relative à la préversion Azure Stream Analytics.

Mise en route immédiate

Démarrez en quelques minutes en suivant notre documentation de mise en route Stream Analytics Edge .

ASA sur IoT Edge est gratuit jusqu'au 1er février 2019. Le nouveau modèle tarifaire sera applicable après le 1er février 2019. Une tarification personnalisée est disponible pour les déploiements à grande échelle (plus de 5 000 appareils). Pour plus d'informations, consultez la page relative à la tarification ASA.