IoT Edge 上の Azure Stream Analytics

2018年4月13日 [Azure Stream Analytics on IoT Edge]粗訳

Azure IoT EdgeのAzure Stream Analyticsは、開発者がIoTデバイスの近くでほぼリアルタイムの分析インテリジェンスを展開できるようにし、デバイスが生成したデータの価値を最大限に引き出すことを可能にします。低遅延、弾力性、帯域幅の効率的な使用、コンプライアンスが必要なお客様向けに設計されています。

企業は現在、産業用操作に近い制御ロジックを導入し、クラウド内で行われている大規模なデータ分析を補完することができます。

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Azure SQL Data Warehouseのポータル機能強化

2018年4月12日 [Enhanced portal capabilities for Azure SQL Data Warehouse]粗訳

Azure SQL Data Warehouse では、次の一連のポータル機能が有効になり、データウェアハウスの監視、管理、統合をサポートします。

  • ファイアウォール接続、CPU、IO、DWU制限、DWUパーセンテージ、および使用されたDWUによる成功/失敗/ブロックなどのメトリックには、Azure Monitor(英語)を使用してデータウェアハウスを監視できます。
  • データウェアハウスを一時停止する前に、キャンセルされるアクティブな実行中のクエリの数を表示できます。
  • Azure Analysis Services(英語) Webデザイナは、データウェアハウスのタスクパネル内ですぐに起動できます。

詳細については、blog announcement(英語)を参照してください。

Azure Stream Analyticsにおけるサブストリームのサポート

2018年4月12日 [Substream support in Azure Stream Analytics]粗訳

IoT、コネクテッドカーおよび自動車のテレマティクス、スマートエレベータなどのAzure Stream Analyticsを使用して、さまざまなストリーミングアプリケーションを構築することができます。この作業では、異なるアセットやソースに属するイベントからタイムラインをマージすることなく、すべてのアセットまたはソースからのテレメトリストリームの処理をすべて同じジョブで処理する必要があります。その理由は、そのクロックが同期していない可能性があるからです。

Stream Analyticsでのサブストリームのサポートにより、お客様は単純な言語構成でテレメトリストリームを処理できます。新しいキーワードOVERは、この目的のためにTIMESTAMP BY節を拡張します。

詳細については、TIMESTAMP BY documentation(英語)を参照してください。

Azure Stream Analytics の CI / CD

2018年4月12日 [CI/CD in Azure Stream Analytics]粗訳

できるだけ早く改善とコードの更新を促進しながら、生産コードの安定性を管理する必要性は、開発チームが継続的な統合と継続的な配送(CI / CD)プロセスを構築するために多くの時間を費やすことを意味します。これらのチームをより良く支援するため、Visual Studio の Azure Stream Analytics ツールの使用でCI / CDのネイティブサポートが含まれるようになりました。

顧客は、新しくリリースされたNuGetパッケージを使用して、Stream Analytics Visual Studioプロジェクトを使用して自動ビルドを実行し、スクリプトをテストし、それらを展開できます。この機能により、開発環境やその他の自動プロセスでStream AnalyticsジョブのCI / CDパイプラインを簡単に設定できます。

Azure Stream Analytics の JavaScript ユーザ定義集計

2018年4月12日 [JavaScript user-defined aggregates in Azure Stream Analytics]粗訳

JavaScriptユーザー定義関数のリリース後、Azure Stream AnalyticsはJavaScriptユーザー定義集約(UDA)をサポートするようになりました。 UDAを使用すると、時間加重平均、累積密度、配列累積など、独自のステートフルな計算を実行できます。

Azure Stream Analytics からAzure Functions への出力

2018年4月12日 [Egress to Azure Functions from Azure Stream Analytics]粗訳

Azure Functionsは、Azureのサーバレスコンピューティングサービスです。インフラストラクチャーを明示的にプロビジョニングまたは管理することなく、ユーザーが必要なときにコードを実行できるようにします。Azureまたはサードパーティのサービスで発生したイベントによってトリガされるコードを実装できます。

Azure Functions がトリガーに応答するこの機能は、Azure Stream Analytics の出力対象になります。

Stream Analytics の異常検出

2018年4月12日 [Anomaly detection in Stream Analytics]粗訳

ビルトイン機械学習ベースの演算子ANOMALYDETECTIONは、アプリケーションやデバイスのデータをリアルタイムで監視し、予想されるパターンに適合しないイベントや観測を簡単に検出するための支援が必要なAzure Stream Analyticsのお客様を支援するように設計されています。

機械学習の複雑さは、機械学習モデルに対する単一のSQL関数呼び出しによって単純化されています。基本的な汎用機械学習モデルは抽象化され、入力ストリームに合わせて時間の経過とともに継続的に学習します。

この機能は、時系列データの数値化を目的としています。これは、異常、肯定的な傾向、および負の傾向を検出するのに役立ちます。

Azure Stream Analytics での異常検出(英語)で詳細を見つけることができます。

新しい地域で Stream Analytics が利用可能になりました。

2018年4月12日 [Stream Analytics available in new regions]粗訳

Azure Stream Analyticsは、英国西部、カナダ中央部、カナダ東部の3つの地域で利用できます。今回の発表で、Stream Analyticsは世界中の26のAzure地域で利用可能になりました。

地方価格に関する詳細は、Azure Stream Analytics の価格(英語)ウェブページをご覧ください。

パブリックプレビュー:Stream Analytics とAzure Monitor の統合

2018年4月12日 [Public preview: Integration of Stream Analytics with Azure Monitor]粗訳

セルフサービスのトラブルシューティング環境を改善するために、Azure Stream Analytics と Azure Monitor の統合(英語)はプレビュー中です。この統合により、紛失したデータ、遅れたデータ、または不正なデータに対処する体系的な方法が提供され、不良データに起因するエラーを効率的に調査する仕組みが実現します。

エラーの原因となるデータにすぐにアクセスすることで、問題を迅速に解決できます。データにエラーが発生した場合のジョブの動作を制御し、AzureストレージまたはAzureイベントハブで関連するイベントデータと操作メタデータ(たとえば、発生時間とカウント)を保持することができます。このデータは診断とオフラインのトラブルシューティングに使用できます。

また、Azure Log Analyticsの可視化と分析機能を使用して、Azure Storageにルーティングされたデータを分析することもできます。