Azure SQL Data Warehouse でのほぼリアルタイムの分析
IoT シナリオとデータのストリームによるデータ作成のペースの加速に伴い、分析対象データへのより高速なアクセスに対するニーズがますます高まっています。このようなほぼリアルタイムの分析に対するニーズは、リアルタイムに価格を変更する巨大小売店から、組立ラインで発生する前に潜在的な問題を判別するために異常検出を使用する製造工場、事象の発生時に地下数百フィートで何が起こっているかを正確に把握するためにハイテク ドリル センサー測定値を使用する炭鉱およびガス会社にいたるまで、あらゆる業界分野全体で見られます。すべてのお客様にとって、ほぼリアルタイムの分析による利点は非常に大きなものであることは認識しています。 本日、Azure SQL Data Warehouse のほぼリアルタイムの分析機能を発表いたします。このアーキテクチャは、Azure Databricks Streaming Dataframes から SQL DW へのストリーミング インジェストのパブリック プレビューで可能になります。 Azure Databricks の構造化ストリーミング Azure Databricks は、Databricks Runtime を実行する Microsoft のフル マネージド クラウド サービスです。このサービスでは、Azure でのエンタープライズ レベルの Apache Spark 実装が提供されます。Apache Spark での構造化ストリーミングを使用することで、ユーザーはスケーラブルかつフォールト トレラントな方法でデータ ストリームに対するクエリを定義できます。 構造化ストリーミングは、データ ストリームに対してクエリを実行するためのスケーラブルかつフォールト トレラントな方法です。ストリーミング データフレームは非バインド テーブルであり、ストリームからの新しいデータはそのテーブルに追加されます。クエリは、追加されたセクションに対して、またテーブル全体で実行できます。