O Azure Stream Analytics é um dos mais de 200 produtos do ecossistema Azure. Entenda como processar, monitorar, correlacionar, armazenar e obter insights de dados em streaming.
O Azure Stream Analytics permite criar pipelines para grandes fluxos de dados em streaming de diversas fontes, e obter insights a partir de Inteligência Artificial e Machine Learning.
Você sabe o que é streaming de dados? Esse processo está presente no dia a dia de todas as empresas. No entanto, muitas pessoas ainda não sabem o que é e como utilizá-lo a seu favor. Antes de começarmos a falar sobre o Stream Analytics, portanto, é importante entender como o streaming (ou transmissão) de dados funciona.
Streaming de dados trata-se da transmissão contínua de grandes volumes de informações que chegam e mudam a todo instante, vindos de uma ou várias fontes. Geralmente, os dados em streaming são gerados a partir de hardwares, como diferentes tipos de sensores, câmeras de segurança e dispositivos IoT (Internet das Coisas). Mas, também são transmitidos a partir de páginas Web ou logs de sistemas e transações, como das financeiras, por exemplo.
A principal função do streaming de dados é trazer informações sequenciais em tempo real, reorganizadas sucessivamente. Esses fluxos de dados são chamados de “eventos”, e têm como característica a necessidade de monitoramento constante.
Dessa forma, os eventos em tempo real ajudam a obter insights ou tratar qualquer tipo de problema com antecedência e rapidez. É diferente do que acontece no processamento de dados em lote, por exemplo. Isso porque em vez de reunir um volume de informações para depois analisá-las, você já usa os dados momentâneos para prever ou monitorar diversos cenários.
Para entender na prática como ocorre a transmissão de dados em real-time, pense em uma loja que vende aquários marinhos. Os funcionários do estabelecimento precisam monitorar frequentemente o PH da água dos aquários, assim como sua salinidade e temperatura. Para isso, há sensores que medem os dados a cada 1 minuto, pois qualquer alteração mínima no ambiente pode prejudicar todas as vidas daquele habitat.
No entanto, não adianta utilizar apenas sensores. Os dados coletados por eles, na verdade, precisam de um sistema de processamento, capaz de os transformar em informações visuais. Assim, os trabalhadores conseguem interpretá-las facilmente e a qualquer momento, agindo no mesmo instante em que for identificada alguma anomalia nos aquários.
Mas, a situação pode ir além. Imagine que os sensores detectaram que o PH da água de um dos aquários está ficando ácido. Mas, nesse momento, todos os funcionários estão ocupados demais para acompanhar a informação em tempo real. No caso desse tipo de evento, o ideal é que o sistema de processamento dos dados emita um alerta o quanto antes. Assim, é possível chamar a atenção de um dos colaboradores para resolver o problema imediatamente.
Este é apenas um exemplo de como funciona a transmissão e processamento contínuo de grandes volumes de dados. Afinal, há uma infinidade de informações que os sensores podem gerar durante as 24 horas do dia. Se a loja do exemplo não utilizar uma ferramenta como o Azure Stream Analytics, fica humanamente impossível processar, armazenar e monitorar todos os dados voláteis da empresa.
O mesmo fluxo também pode acontecer com:
Em suma, o Azure Stream Analytics é a solução ideal para monitorar todos esses eventos.
O Azure Stream Analytics é uma ferramenta PaaS (Plataforma como Serviço) gerenciada e sem servidor, desenvolvida pela Microsoft. Ele serve para realizar análises de vários fluxos de dados em tempo real. Seja através de fontes como sensores, dados da Web, mídias sociais e outros aplicativos, é possível monitorar constantemente as informações que chegam de forma contínua.
O Stream Analytics é capaz de reconhecer padrões e estabelecer relações entre os dados de entrada, independentemente de sua fonte de origem. Ele apresenta os resultados com baixa latência e maior assertividade, uma vez que funciona com aprendizado de máquina (Machine Learning) integrado.
A Microsoft se posicionou como líder de mercado com o Azure Stream Analytics no The Forrester Wave™: Streaming Analytics, Q2 2021. A pesquisa da Forrester teve como objetivo analisar as melhores ferramentas para processar dados em streaming. Com isso, o produto recebeu a pontuação mais alta em doze categorias diferentes. Entre elas estão o desempenho, sua capacidade de execução, roteiro de solução e adoção do cliente.
O Azure Stream Analytics é um dos produtos do ecossistema completo de soluções. Leia também: O que é Azure? Digitalize sua empresa com a nuvem da Microsoft!
No Azure Stream Analytics os dados em streaming entram através da conexão com as fontes de entrada suportadas pelo software. São elas: armazenamento de blob, IOT e Hub de eventos.
As próprias ferramentas do sistema, como Event Hub, IoT Hub e Blob Storage coletam os dados e o processamento é feito diretamente pelo Stream Anaytics. Todo o processo de coleta, transformação e obtenção de resultados é realizado com base em parâmetros que o próprio usuário determina. Para a consulta e criação de pipelines de dados utiliza-se a linguagem SQL, além de códigos personalizados em JavaScript e C#, respectivamente.
Por fim, você pode enviar os resultados obtidos automaticamente para painéis do Power BI ou outros programas e servidores. Mas, também é possível armazená-los em um banco de dados para utilização e/ou insights futuros.
O diferencial de usar uma ferramenta como o Azure Stream Analytics é poder combinar dados de vários fluxos em um único conjunto de resultados.
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Você tem dados de transmissão online que deseja armazenar ou obter insights? O Azure Stream Analytics pode ser o serviço que você está procurando. Essa ferramenta é uma solução perfeita se você quiser um serviço totalmente gerenciado. Nesse caso, você não precisa se preocupar com qualquer configuração de infraestrutura e paga apenas pelo que usar.
Casos de uso do Azure Stream Analytics:
O Azure Stream Analytics pode ser usado se os dados de entrada estiverem em um formato AVRO, JSON ou CSV. A lógica do aplicativo deve ser programada em uma linguagem de consulta, como SQL. Toda a programação no trabalho do Azure Stream Analytics é declarativa e não exige que você seja um especialista em programação.
As alternativas de uso de processamento de fluxo são: Azure Functions, HDInsight com Spark Streaming ou Storm, Apache Spark no Azure Databricks.
Você precisa de uma assinatura do Azure para começar a usar o Azure Stream Analytics. Ela pode ser configurada em alguns minutos por meio do portal do Azure, do PowerShell ou do Visual Studio. Para começar a usar algumas análises em tempo real, será necessário criar um job do Azure Stream Analytics.
O Apache Kafka Streaming Kafka é um produto de código aberto que pode ser executado no Azure por meio do HDInsight. Ele tem uma funcionalidade de streaming em tempo real do Kafka Streaming, mas só funcionará se você aproveitar o Kafka como um hub de eventos (em vez de, por exemplo, hubs de eventos do Azure). Além disso, você é responsável pela configuração e manutenção, visto que é de código aberto.
Já a ferramenta Azure Functions, é um serviço sem servidor PaaS no Azure. Ela permite aos usuários especificarem funções em Python, .net ou Javascript. Também dimensiona automaticamente e garante alta disponibilidade e escalabilidade. Através do uso do Python, você pode aplicar um amplo conjunto de transformações.
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Trabalhar com fluxos de dados contínuos requer uma ferramenta robusta. Ela precisa ter como principal característica o processamento rápido dos dados para obter insights valiosos em tempo real. Isso porque esses tipos de informações são muito sensíveis ao tempo e, consequentemente, mudam a todo instante.
Quem não souber aproveitar as possibilidades que o streaming de dados proporciona, perde grandes oportunidades de negócio no momento certo. Também pode sofrer com o desperdício de recursos internos por deixar de acompanhar de perto informações importantes. Por exemplo, o gerenciamento de uma linha de produção inteira.
Pensando nisso, o Azure Stream Analytics é uma ferramenta relativamente simples de usar, pois conta uma interface do usuário amigável para definição de fluxos de dados. Você não precisa se preocupar com a criação de clusters, rede, segurança e mais detalhes de infraestrutura. Por isso, é um ótimo mecanismo para quem quer começar a praticar análises em tempo real na nuvem.
O Azure Stream Analytics é a solução ideal para quem precisa expandir o potencial dos seus dados. Seja para gerenciar dados de máquinas, identificar o comportamento dos usuários do seu site quando estão em sessões ativas, gerenciar dados financeiros oscilantes, entre outras infinitas possibilidades. O objetivo final é obter insights precisos instantaneamente, e se tornar ainda mais competitivo no mercado.
Visualize os insights de dados do Azure Stream Analytics através de dashboards, e apresente para outras pessoas do negócio: Power BI: Como adotar uma cultura de dados na prática.
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