Azure Steaming Analytics

Azure Stream Analytics

-> 원본에서 빠르게 대량의 스트리밍 데이터를 분석 및 처리 하도록 설계된 이벤트 처리 엔진

 

특징

1. 기기, 센서, 클릭스트림, 소셜 미디어 피드, 어플리케이션 등 다양한 입력 소스에서 추출한 정보에서 패턴과 관계를 확인할 수 있다.

2.이러한 패턴은 경고 생성, report 툴에 정보 제공 또는 나중에 사용하기 위해 변환된 데이터 저장과 같은 작업을 트리거하고 워크플로우를 시작하는 데 사용 됨

3. Stream Analytics는 또한 Azure IoT Edge 런타임에 제공되어 IoT 기기에서 데이터를 처리할 수 있다.

 

작동 방식

1. 입력, 쿼리 및 출력으로 구성

2.  Azure Event Hubs, Azure IoT Hub 또는 Azure Blob Storage에서 데이터를 수집

3. SQL  기반으로 하는 쿼리는 일정 기간 동안 스트리밍 데이터를 쉽게 필터링, 정렬, 집계 및 조인하는 데 사용

4.  JavaScript 및 C# UDF(사용자 정의 기능)를 사용해  SQL 언어를 확장

* 예를 들면 

• Azure Functions, Service Bus 항목 또는 큐와 같은 서비스에 데이터를 보내 통신을 트리거하거나 워크플로 다운스트림을 사용자 지정합니다.
• 실시간 대시보드를 위해 Power BI 대시보드로 데이터를 전송합니다.
• 기록 데이터를 기반으로 하여 기계 학습 모델을 학습시키거나 일괄 처리 분석을 수행할 수 있도록 데이터를 다른 Azure 스토리지 서비스(예: Azure Data Lake, Azure Synapse Analytics 등)에 저장합니다.
• Stream Analytics는 작업 출력을 Azure Blob Storage, Azure SQL Database, Azure Data Lake Store 및 Azure CosmosDB와 같은 많은 스토리지 시스템으로 라우팅할 수 있습니다. Azure HDInsight를 사용하여 저장된 출력에 대해 일괄 처리 분석을 실행하거나, 사용을 위해 Event Hubs 또는 실시간 시각화를 위해 Power BI와 같은 다른 서비스로 출력을 보낼 수 있습니다.
• Azure Stream Analytics는 Azure에서 완벽하게 관리되는 서버가 없는(PaaS) 제품

데이터를 Stream Analytics에 보내고, 스토리지 또는 프레젠테이션과 같은 다른 작업을 위해 분석하고 보내는 방법을 보여 줍니다.

아키텍쳐

Ex) Iot Hub - SA - Blob - ML