Azure 更新

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产品

    七月 2019

    07/17

    从事件中心单击集成流分析

    只需点击一次,事件中心的客户即可从事件中心门户轻松地可视化传入的流式处理数据并开始写入流分析查询。

    07/17

    流分析现提供模式匹配函数

    借助新的 MATCH_RECOGNIZE 函数,开发者可以使用正则表达式和聚合方法轻松定义事件模式以通过匹配来验证和提取值。

    07/17

    流分析支持输出到 Azure Data Lake Storage Gen 2

    Azure 流分析现提供输出适配器用于处理流出到 Azure Data Lake Storage Gen 2 的数据。

    07/17

    流分析提供对 Parquet 格式的本机支持

    写入到 Azure Blob 存储或 Azure Data Lake Storage Gen 2 时,Azure 流分析现提供对 Apache Parquet 格式的本机支持。

    07/17

    流分析现提供分析即聚合

    开发者现可以将 SUM、COUNT、AVG、MIN 和 MAX 等聚合函数直接用于 OVER 子句,无需定义窗口。

    07/17

    使用托管标识对流分析流出到 Azure Blob 存储的数据进行身份验证

    现可以使用托管标识对流分析流出到 Azure Blob 存储的数据进行身份验证。

    07/15

    Azure 流分析现提供对 Apache Parquet 格式的本机支持

    写入到 Azure blob 存储时,流分析现提供对 Apache Parquet 格式的本机支持。

    五月 2019

    05/06

    在 Azure 流分析中实现自定义反序列化程序(预览版)

    Azure 流分析现在支持自定义反序列化程序(预览版)

    四月 2019

    04/09

    适用于 Visual Studio 的 Azure 流分析工具的 2019 年 4 月更新

    现已推出适用于 Visual Studio 的流分析工具的 4 月更新。 此更新包括本地测试的增强功能,并支持一系列新功能:

    04/06

    设置流分析输出的自定义元数据属性

    现在,流分析允许用户将查询列作为用户属性附加到传出消息,以更好地辅助下游处理和报告等。

    04/02

    Azure 流分析中的新地理空间功能现已正式发布

    Azure 流分析现在提供对 WKT 地理空间格式的全面支持。

    二月 2019

    02/25

    Azure SQL DB 作为参考数据输入

    Azure 流分析现本机支持将 Azure SQL DB 作为参考数据输入源。

    02/25

    Azure 流分析中基于机器学习的异常情况检测功能(预览)

    借助流分析,每一名开发者都能在 SQL 语言内通过提供随时可用的机器学习模型轻松地添加异常情况检测功能。

    02/11

    SQL 数据库作为流分析的参考数据输入源

    用户可以使用 SQL 数据库中的数据来增强他们的流处理逻辑。

    02/11

    流分析中的新语言函数

    REPLACE、COALESCE、ROUND 和 CROSS JOIN 是流分析中的新函数。

    02/07

    Azure 流分析中的 Blob 输出分区

    Azure 流分析用户现在可以根据自定义日期和时间格式将输出分区到 Azure Blob 存储。

    十二月 2018

    12/04

    现可使用 Azure IoT Edge 流分析

    IoT Edge 上的 Azure 流分析让开发人员可以将近乎实时的分析智能更近地部署到 IoT 设备,以便他们能够发挥出设备生成数据的全部价值。

    九月 2018

    09/26

    Stream Analytics: User-defined custom repartition count

    We are extending our SQL language to optionally enable users to specify the number of partitions of a stream when performing repartitioning.

    09/26

    Stream Analytics: Output partitioning to Blob storage by custom date and time formats

    Azure Stream Analytics users can now partition output to Azure Blob storage based on custom date and time formats.

    探究