Stream Analytics の新機能:Azure Functions への出力、組み込みの異常検出など。
本日、Microsoft Ignite で、Azure Stream Analytics の魅力的な新機能の一部をプレビューとして発表いたします。組み込みのインライン機械学習ベースの異常検出、Azure Functions への出力、圧縮データ形式のサポート、JavaScript ユーザー定義集計、Visual Studio ツールでの CI/CD のサポートなどの機能です。これらの新機能は、これから数週間をかけて公開される予定です。今週の Microsoft Ignite カンファレンスに参加されている場合は、セッション BRK3302 と BRK3303 に参加すると詳細情報が得られます。 組み込みの機械学習ベースの異常検出 組み込みの機械学習ベースの演算子 "ANOMALYDETECTION" は、Azure Stream Analytics でアプリケーションやデバイスのデータをリアルタイムに監視するユーザーや、想定したパターンを逸脱するイベントや観測結果を簡単に検出する手段を求めているユーザーの助けとなることを目指して設計されました。 これまで、産業用 IoT のお客様や、ストリーミング データを監視するお客様は、カスタムの機械学習モデルに頼っていました。実装するには、シナリオと問題領域に精通している必要がありました。また、このようなモデルをストリーム処理メカニズムと統合するには、複雑なデータ パイプライン エンジニアリングが必要でした。 本日発表した新機能を利用すると、複雑な機械学習が、機械学習モデルを呼び出す 1 つの SQL 関数呼び出しにまで単純化されます。基本となる汎用の機械学習モデルは抽象化されており、入力ストリームに適合するように時間をかけて継続的に学習します。この新しい機能は、数値の時系列データを対象としており、異常や、好ましい傾向と好ましくない傾向を検出するために役立ちます。詳細については、こちらの異常検出に関するドキュメントを参照してください。 Stream Analytics クエリで関数を使用するための複数の方法 Azure Functions に出力する Azure