Stream Analytics:カスタムの日付と時刻の形式による Blob ストレージへの出力分割

2018年9月26日 [Stream Analytics: Output partitioning to Blob storage by custom date and time formats]粗訳

Azure Stream Analytics ユーザーは、カスタムの日付と時刻形式に基づいて Azure Blob ストレージへの出力を分割できるようになりました。

この機能は、特にダッシュボードやレポート作成などのシナリオで BLOB 出力をきめ細かく制御できるため、ダウンストリームのデータ処理ワークフローを大幅に改善します。また、Azure HDInsight や Azure Databricks などのサービスで利用された場合でも、Hive でサポートされているダウンストリームフォーマットやポリシーとのより強力なアライメントが可能になります。

 

 

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Stream Analytics:パラレル SQL 書き込み操作

2018年9月26日 [Stream Analytics: Parallel SQL write operations]粗訳

Azure Stream Analytics は、Azure SQL Database とAzure SQL Data Warehouseへの高性能で効率的な書き込み操作をサポートし、以前よりも4〜5倍のスループットを実現します。完全な並列トポロジを実現するために、Stream Analytics は SQL 書き込みをシリアル操作からパラレル操作に移行すると同時に、バッチサイズのカスタマイズも可能にします。

 

 

Stream Analytics:Azure IoT Edgeの C# UDFによるクエリ 拡張

2018年9月26日 [Stream Analytics: Query extensibility with C# UDF on Azure IoT Edge]粗訳

Azure IoT Edge 用の Azure Stream Analytics モジュールを作成する開発者は、カスタムC#関数を作成し、ユーザー定義関数(UDF)を使用してクエリ内でそれらを呼び出すことができるようになりました。これにより、複雑な数学計算、ML.NET を使用したカスタム機械学習モデルのインポート、カスタムデータ代入ロジックのプログラミングなどのシナリオが可能になります。

 

 

 

Stream Analytics:Visual Studio でのライブデータテスト

2018年9月26日 [Stream Analytics: Live data testing in Visual Studio]粗訳

Azure Stream Analytics 用の Visual Studio ツールは、Azure Event Hubs や IoT Hub などのクラウドソースからのライブデータやイベントストリームに対してクエリをテストするのに役立つローカルテスト機能をさらに強化します。これにより、開発者はジョブを停止して再起動せずにクエリをテストできるので、効率的です。

 

 

Stream Analytics:ユーザー定義のカスタム再分割カウント

2018年9月26日 [Stream Analytics: User-defined custom repartition count]粗訳

Azure Stream Analytics では、パーティション分割を実行するときに、ストリームのパーティション数を任意で指定できます。これにより、パーティションキーをアップストリーム制約に変更できない場合、または出力用に固定数のパーティションがある場合や、より大きな処理負荷にスケールアウトするために分割された処理が必要な場合に、パフォーマンスのチューニングを向上させることができます。

 

プレビュー:Azure Stream Analytics on IoT Edge の C# UDF

2018年9月24日 [C# UDF for Azure Stream Analytics on IoT Edge now in preview]粗訳

IoT EdgeのAzure Stream Analyticsに対するC# ユーザー定義関数(UDF)のサポートがプレビューで利用可能になりました。

C# UDFを使用すると、独自の関数を使用してAzure Stream Analytics SQL 言語を拡張し、既存のコードを再利用したり、カスタムロジックを実装して複雑な文字列を操作したり、複雑なロジックで数学関数を実行することができます。 Azure Stream Analytics 用の Visual Studio ツールを使用すると、オフラインであってもローカルでジョブを定義してテストし、Azure ストリームアナリティクスジョブを Azure に公開することができます。わずか数クリックで IoTハブを使用して、数千の IoT デバイスに簡単に Azure Stream Analytics ジョブを展開できます。

詳細は IoT Edge におけるタイムラインマネジメントとコーディング(英語)を参照してください。

 

 

Azure Stream Analyticsを搭載したPower BI Embedded ダッシュボード

2018年7月9日 [Power BI Embedded dashboards with Azure Stream Analytics]粗訳

Azure Stream AnalyticsでPower BIを使用すると、Power BI Embeddedダッシュボードのユーザーは、毎日使用するアプリケーションのコンテキスト内でストリーミングデータからの洞察を視覚化できます。 Power BI Embeddedを使用すると、ユーザーは組織のWebアプリケーションの中にリアルタイムのダッシュボードを埋め込むこともできます。

既存のStream AnalyticsジョブをPower BI Embeddedと連携させるための変更は必要ありません。 Azure Stream AnalyticsとPower BIでダイナミックストリーミングダッシュボードを構築および埋め込む方法の詳細については、チュートリアル(英語)を参照してください。機能の詳細については、ブログポスト(英語)を参照してください。