Azure Stream Analytics

Microsoft Azure Stream Analytics es un motor de procesamiento de eventos complejos escalable y sin servidor de Microsoft que permite a los usuarios desarrollar y ejecutar análisis en tiempo real en múltiples flujos de datos de fuentes como dispositivos, sensores, sitios web, redes sociales y otras aplicaciones. ^{[ 1 ]} Los usuarios pueden configurar alertas para detectar anomalías, predecir tendencias, activar flujos de trabajo necesarios cuando se observan ciertas condiciones y poner los datos a disposición de otras aplicaciones y servicios posteriores para su presentación, archivo o análisis posterior. ^{[ 2 ]}

Los usuarios pueden crear análisis en tiempo real utilizando un lenguaje declarativo sencillo similar a SQL con soporte integrado para lógica temporal. Las llamadas a código personalizado con funciones definidas por el usuario en JavaScript extienden la lógica de transmisión escrita en SQL. ^{[ 3 ]} Las llamadas a Azure Machine Learning ayudan con la puntuación predictiva en datos de transmisión.

Azure Stream Analytics es un servicio de trabajos sin servidor en Azure que elimina la necesidad de infraestructura, servidores, máquinas virtuales o clústeres administrados. Los usuarios solo pagan por el procesamiento utilizado para los trabajos en ejecución. ^{[ 1 ]}

Azure Stream Analytics se integra con Azure IoT Hub para permitir el análisis en tiempo real de datos de dispositivos y aplicaciones de IoT . ^{[ 3 ]}

Los usuarios pueden crear paneles en tiempo real con Power BI para obtener una vista de control y gestión en directo. Estos paneles ayudan a transformar los datos en tiempo real en representaciones visuales útiles y reveladoras.

Stream Analytics admite tres tipos diferentes de fuentes de entrada: Azure Event Hubs , Azure IoT Hubs y Azure Blob Storage . ^{[ 2 ]} Además, Stream Analytics admite Azure Blob Storage como datos de referencia de entrada para ayudar a complementar los flujos de datos de eventos de movimiento rápido con datos estáticos. ^{[ 2 ]}

El análisis de flujos admite una amplia variedad de destinos de salida. La compatibilidad con Power BI permite la creación de paneles en tiempo real. ^{[ 3 ]} Event Hub, los temas y las colas de Service Bus ayudan a activar flujos de trabajo posteriores. La compatibilidad con Azure Table Storage, Azure SQL Databases, Azure SQL Data Warehouse , Azure SQL, Document DB y Azure Data Lake Store permite diversas capacidades de análisis y archivado posteriores. ^{[ 3 ]}

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