Azure Stream Analytics は、ミリ秒未満の待機時間で大量のストリーミング データを分析および処理するフル マネージド のストリーム処理エンジンです。 Stream Analytics を使用してストリーミング データ パイプラインを構築し、アプリケーション、デバイス、センサー、クリックストリーム、ソーシャル メディア フィードなど、さまざまな入力ソースからのデータのパターンとリレーションシップを識別できます。 次に、これらのパターンを使用してアクションをトリガーし、アラートの発生、レポート ツールへの情報のフィード、後で使用するために変換されたデータの格納などのワークフローを開始します。 Stream Analytics は Azure IoT Edge ランタイムでも使用できます。これにより、IoT デバイスからデータを直接処理できるようになります。
Stream Analytics を使用できるシナリオの例をいくつか次に示します。
- センサー データの異常検出を使用して、急上昇、急減、緩やかな増加や減少を検出します。
- 車両管理と自動運転車用の地理空間分析。
- 価値の高い資産のリモート監視と予測メンテナンス。
- 顧客の行動を判断するためのクリックストリーム分析。
- アプリケーションと IoT デバイスからのリアルタイムのテレメトリ ストリームとログを分析します。
次のセクションでは、Azure Stream Analytics を使用する主な機能と利点について説明します。
フル マネージドのサービス
Stream Analytics は、Azure 上のフル マネージド (PaaS) オファリングです。 ハードウェアやインフラストラクチャをプロビジョニングしたり、OS やソフトウェアを更新したりする必要はありません。 Stream Analytics はジョブを完全に管理するため、インフラストラクチャではなくビジネス ロジックに集中できます。
使いやすさ
Stream Analytics は簡単に開始できます。 数回クリックするだけで、複数のソースとシンクに接続するエンドツーエンドのストリーミング データ パイプラインが作成されます。
ストリーミング データ インジェストのために Azure Event Hubs と Azure IoT Hub に接続する Stream Analytics ジョブと、履歴データを取り込む Azure Blob Storage または Azure Data Lake Storage Gen2 を作成できます。 Stream Analytics ジョブの入力には、Azure Blob Storage や SQL Database に保存された静的、または変更頻度の低い参照データを含めることもでき、これらをストリーミング データと結合してルックアップ処理を実行できます。 Stream Analytics 入力の詳細については、「Stream Analytics に入力としてデータをストリーム配信する」を参照してください。
Stream Analytics ジョブから、Azure Blob storage、Azure SQL Database、Azure Data Lake Store、Azure Cosmos DB などのさまざまなストレージ システムに出力をルーティングできます。 また、Azure Synapse Analytics または HDInsight を使用してストリーム出力に対してバッチ分析を実行したり、Event Hubs などの別のサービスに出力を送信して使用したり、Power BI をリアルタイムで視覚化したりすることもできます。 Stream Analytics 出力の一覧については、「 Stream Analytics からの出力について」を参照してください。
Stream Analytics のコードなしのエディターでは、コードを記述しなくても、ドラッグ アンド ドロップ機能を使用して Stream Analytics ジョブを簡単に開発できるコードなしのエクスペリエンスが提供されます。 これにより、Stream Analytics ジョブ開発のエクスペリエンスがさらに簡素化されます。 コードなしのエディターの詳細については、 Stream Analytics でのコードなしのストリーム処理に関するページを参照してください。
プログラマの生産性
Stream Analytics では、強力なテンポラル制約で拡張された SQL クエリ言語を使用して、動いているデータを分析します。 Azure portal を使用すると Stream Analytics ジョブを作成できます。 次のような開発者ツールを使用してもジョブを作成できます:
- Visual Studio Code
- Visual Studio
- Azure CLI
- Azure PowerShell
- 二頭筋
- Azure Resource Manager テンプレート
- Terraform:
開発者ツールによって、変換クエリをオフラインで開発したり、CI/CD パイプラインを使用して Azure にジョブを送ったりすることができます。
Stream Analytics クエリ言語には、ストリーミング データを分析するための豊富な関数が用意されているため、Complex Event Processing (CEP) を実行できます。 このクエリ言語では、シンプルなデータ操作、集計および分析関数、地理空間機能、パターン マッチング、異常検出がサポートされています。 ポータルまたは開発ツールを使用してクエリを編集し、ライブ ストリームから抽出されたサンプル データを使用してテストできます。
クエリ言語の機能は、別の関数を定義したり呼び出したりすることで拡張することができます。 Azure Machine Learning で関数呼び出しを定義して Azure Machine Learning ソリューションを利用し、JavaScript または C# のユーザー定義関数 (UDF) またはユーザー定義集計を統合して、Stream Analytics クエリの一部として複雑な計算を実行できます。
クラウドまたはインテリジェント エッジ上で実行
Stream Analytics は、クラウドで実行したり、大規模な分析を行ったり、IoT Edge または Azure Stack で実行して待機時間を超える分析を行ったりすることができます。 Stream Analytics では、クラウドとエッジの両方で同じツールとクエリ言語が使用されるため、開発者はストリーム処理用の真のハイブリッド アーキテクチャを構築できます。
低い総保有コスト
クラウド サービスである Stream Analytics は、コストに最適化されています。 前払いコストは発生しません。使用する ストリーミング ユニットに対してのみ料金が発生します。 コミットメントやクラスターのプロビジョニングは必要ないため、ビジネス ニーズに基づいて、ジョブをスケールアップまたはスケールダウンできます。
Stream Analytics は世界中の複数のリージョンで利用でき、信頼性、セキュリティ、コンプライアンスの要件をサポートすることで、ミッション クリティカルなワークロードを実行するように設計されています。
[信頼性]
Stream Analytics では、イベント処理が 1 回だけ保証され、少なくとも 1 回のイベント配信が保証されるため、イベントは失われることはありません。 イベント配信の保証に関する説明に従って、選択した出力で 1 回だけ処理が保証されます。
Stream Analytics には、イベントの配信が失敗した場合の復旧機能が組み込まれています。 Stream Analytics にはまた、ジョブの状態を保持するための組み込みのチェックポイントも用意されており、反復可能な結果が提供されます。
可用性 ゾーンが有効なリージョンの Stream Analytics では、信頼性を高める目的で、追加の構成やコストなしでジョブ リソースが複数のゾーンに自動的に分散されます。 このゾーン冗長デプロイにより、可用性ゾーン全体が使用できなくなった場合でもストリーミング ジョブの処理が続行され、ゾーン レベルのインフラストラクチャ障害に対する保護が提供されます。
Stream Analytics が可用性ゾーンとマルチリージョンディザスター リカバリー オプションをサポートする方法の詳細については、 Stream Analytics の信頼性に関するページを参照してください。
Stream Analytics は、マネージド サービスとして、分レベルの細分性で 99.9% の可用性のイベント処理が保証されます。
セキュリティ
セキュリティの面では、Stream Analytics では、すべての送受信通信が暗号化され、トランスポート層セキュリティ (TLS) 1.2 がサポートされます。 組み込みのチェックポイントも暗号化されます。 Stream Analytics では、すべての処理はメモリ内で実行されるため、受信データが格納されることはありません。 Stream Analytics クラスターでジョブを実行している場合、Stream Analytics は Azure Virtual Networks もサポートします。
パフォーマンス
Stream Analytics は、1 秒間に何百万というイベントを処理できるため、きわめて短い待ち時間で結果を配信することができます。 これにより、ワークロードに合わせてスケールアウトすることができます。 Stream Analytics は、パーティション分割によってより高いパフォーマンスをサポートしているため、複雑なクエリを並列化し、複数のストリーミング ノードで実行できます。 Stream Analytics は、Microsoft Research と共同で開発された高パフォーマンスのメモリ内ストリーミング分析エンジン である Trill 上に構築されています。
次のステップ
無料の Azure サブスクリプションを使用して Stream Analytics を試す。
これで、Stream Analytics の概要が表示されます。 次に、Stream Analytics の最初のジョブを作成し、詳しく調べることができます。