Azure Stream Analytics について(基本編、特徴)

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昨今、ビッグデータやIoTなどの単語をよく耳にします。

今までただ貯めていただけのデータを活用したり、複数のデータを掛けあわせて予測を行うなど多くの企業がこういった分野について興味関心をもっています。
MicrosoftAzureでもMachineLearningなどこういった分野に特化したサービスはあります。

今回ご紹介するAzure Stream AnalyticsもIoT向けサービスの一つです。

Azure Stream Analyticsは一言でいうとリアルタイムストリーム処理サービスです。
2014年10月にPublicPreviewが開始されたばかりのサービスでストリーミングデータをほぼリアルタイムに分析及び処理をします。
同じAzure上のサービス、BLOBストレージやEvent Hubsからデータを入力し、SQLライクなStream Analyticsの独自のクエリ言語でデータの処理をします。
そのデータを再度BLOBやEvent Hubsに出力したり、SQL Databaseに保存することが可能です。

大きな特徴として下記があります。

・容易に活用できる
クラウドなので簡単にサービスを利用でき、いつでもやめることができます。
またAzureのマネージドサービスなので任意にリソースコントロールがで可能です。
つまりハードウェアの購入やソフトウェアのインストールは不要です。

・スケーラブル
Stream Analytics は、最大 1 GB/秒の高いイベント スループットを処理できます。
さらに将来的な話ではありますが、Stream Analytics は、イベントの取り込み率、処理の複雑さ、および予測される待機時間に基づいて自動的にスケールし、適切にカスタマイズできるようになる予定です。

・信頼性のある、素早いリカバリ
Stream Analytics は、データ損失を発生させず、ノード障害が生じた場合でも組み込みの回復とチェックポイントの機能を通じて迅速な復旧をします。

Stream Analytics は、内部に状態を保持できる特性を通じて、繰り返し可能な処理結果を提供できるので、イベントをアーカイブしておき、後で処理に再適用して同じ結果を取得することが可能です。

次回はStream Analyticsの活用法について調べてみましょう。

次回もお楽しみに!!

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