{"id":19298,"date":"2019-09-06T21:25:00","date_gmt":"2019-09-07T00:25:00","guid":{"rendered":"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/?p=19298"},"modified":"2023-05-18T09:55:12","modified_gmt":"2023-05-18T12:55:12","slug":"azure-stream-analytics-para-negocios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/niteolearning.com\/blog\/azure-stream-analytics-para-negocios\/","title":{"rendered":"Saiba o que \u00e9 Azure Stream Analytics e explore streaming de dados em tempo real"},"content":{"rendered":"\n<p><em><em>O Azure Stream Analytics permite criar pipelines para grandes fluxos de dados em streaming de diversas fontes, e obter insights a partir de Intelig\u00eancia Artificial e Machine Learning.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Voc\u00ea sabe <strong>o que \u00e9 streaming de dados<\/strong>? Esse processo est\u00e1 presente no dia a dia de todas as empresas. No entanto, muitas pessoas ainda n\u00e3o sabem o que \u00e9 e como utiliz\u00e1-lo a seu favor. Antes de come\u00e7armos a falar sobre o Stream Analytics, portanto, \u00e9 importante entender como o streaming (ou transmiss\u00e3o) de dados funciona.<\/p>\n\n\n\n<p>Streaming de dados trata-se da <strong>transmiss\u00e3o cont\u00ednua de grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es que chegam e mudam<\/strong> a todo instante, vindos de uma ou v\u00e1rias fontes. Geralmente, os dados em streaming s\u00e3o gerados a partir de hardwares, como diferentes tipos de sensores, c\u00e2meras de seguran\u00e7a e dispositivos IoT (Internet das Coisas). Mas, tamb\u00e9m s\u00e3o transmitidos a partir de p\u00e1ginas Web ou logs de sistemas e transa\u00e7\u00f5es, como das financeiras, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n<p>A principal fun\u00e7\u00e3o do streaming de dados \u00e9 <strong>trazer informa\u00e7\u00f5es sequenciais em tempo real, reorganizadas sucessivamente<\/strong>. Esses fluxos de dados s\u00e3o chamados de \u201c<strong>eventos<\/strong>\u201d, e t\u00eam como caracter\u00edstica a necessidade de monitoramento constante. <\/p>\n\n\n\n<p>Dessa forma, os eventos em tempo real ajudam a obter insights ou tratar qualquer tipo de problema com <strong>anteced\u00eancia e rapidez<\/strong>. \u00c9 diferente do que acontece no processamento de dados em lote, por exemplo. Isso porque em vez de reunir um volume de informa\u00e7\u00f5es para depois analis\u00e1-las, voc\u00ea j\u00e1 usa os dados moment\u00e2neos para <strong>prever ou monitorar diversos cen\u00e1rios<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-exemplificando-um-streaming-de-dados\">Exemplificando um streaming de dados<\/h2>\n\n\n\n<p>Para entender na pr\u00e1tica como ocorre a transmiss\u00e3o de dados em real-time, pense em uma loja que vende aqu\u00e1rios marinhos. Os funcion\u00e1rios do estabelecimento precisam <strong>monitorar frequentemente<\/strong> o PH da \u00e1gua dos aqu\u00e1rios, assim como sua salinidade e temperatura. Para isso, h\u00e1 sensores que medem os dados a cada 1 minuto, pois qualquer altera\u00e7\u00e3o m\u00ednima no ambiente pode prejudicar todas as vidas daquele habitat.<\/p>\n\n\n\n<p>No entanto, n\u00e3o adianta utilizar apenas sensores. <strong>Os dados coletados por eles, na verdade, precisam de um sistema de processamento<\/strong>, capaz de os transformar em informa\u00e7\u00f5es visuais. Assim, os trabalhadores conseguem interpret\u00e1-las facilmente e a qualquer momento, agindo no mesmo instante em que for identificada alguma anomalia nos aqu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n<p>Mas, a situa\u00e7\u00e3o pode ir al\u00e9m. Imagine que os sensores detectaram que o PH da \u00e1gua de um dos aqu\u00e1rios est\u00e1 ficando \u00e1cido. Mas, nesse momento, todos os funcion\u00e1rios est\u00e3o ocupados demais para acompanhar a informa\u00e7\u00e3o em tempo real. No caso desse tipo de evento, o ideal \u00e9 que o sistema de processamento dos dados <strong>emita um alerta o quanto antes<\/strong>. Assim, \u00e9 poss\u00edvel chamar a aten\u00e7\u00e3o de um dos colaboradores para resolver o problema imediatamente.<\/p>\n\n\n\n<p>Este \u00e9 apenas um exemplo de <strong>como funciona a transmiss\u00e3o e processamento cont\u00ednuo<\/strong> de grandes volumes de dados. Afinal, h\u00e1 uma infinidade de informa\u00e7\u00f5es que os sensores podem gerar durante as 24 horas do dia. Se a loja do exemplo n\u00e3o utilizar uma ferramenta como o Azure Stream Analytics, fica <strong>humanamente imposs\u00edvel<\/strong> processar, armazenar e monitorar todos os dados vol\u00e1teis da empresa.<\/p>\n\n\n\n<p>O mesmo fluxo tamb\u00e9m pode acontecer com:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>sensores de vigil\u00e2ncia;<\/li>\n\n\n\n<li>m\u00e1quinas agr\u00edcolas ou de manufatura;<\/li>\n\n\n\n<li>carros aut\u00f4nomos;<\/li>\n\n\n\n<li>caches de p\u00e1ginas Web;<\/li>\n\n\n\n<li>dados oscilantes do mercado financeiro;<\/li>\n\n\n\n<li>gest\u00e3o de ativos e frotas, e muito mais.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Em suma, o Azure Stream Analytics \u00e9 a solu\u00e7\u00e3o ideal para monitorar todos esses eventos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-o-que-e-o-azure-stream-analytics\">O que \u00e9 o Azure Stream Analytics?<\/h2>\n\n\n\n<p>O Azure Stream Analytics \u00e9 uma ferramenta PaaS (Plataforma como Servi\u00e7o) <strong>gerenciada e sem servidor<\/strong>, desenvolvida pela Microsoft. Ele serve para <strong>realizar an\u00e1lises <\/strong>de v\u00e1rios fluxos de dados <strong>em tempo real<\/strong>. Seja atrav\u00e9s de fontes como sensores, dados da Web, m\u00eddias sociais e outros aplicativos, \u00e9 poss\u00edvel monitorar constantemente as informa\u00e7\u00f5es que chegam de forma cont\u00ednua.<\/p>\n\n\n\n<p>O Stream Analytics \u00e9 capaz de reconhecer padr\u00f5es e estabelecer rela\u00e7\u00f5es entre os dados de entrada, independentemente de sua fonte de origem. Ele apresenta os resultados com baixa lat\u00eancia e maior assertividade, uma vez que funciona com aprendizado de m\u00e1quina (Machine Learning) integrado.<\/p>\n\n\n\n<p>A Microsoft <strong>se posicionou como <a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-gb\/blog\/microsoft-named-a-leader-in-the-forrester-wave-streaming-analytics-q2-2021\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">l\u00edder de mercado com o Azure Stream Analytics<\/a><\/strong>&nbsp;no <a href=\"https:\/\/www.forrester.com\/report\/the-forrester-wave-streaming-analytics-q2-2021\/RES161547\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">The Forrester Wave\u2122: Streaming Analytics, Q2 2021<\/a>. A pesquisa da Forrester teve como objetivo analisar as melhores ferramentas para processar dados em streaming. Com isso, o produto recebeu a pontua\u00e7\u00e3o mais alta em doze categorias diferentes. Entre elas est\u00e3o o desempenho, sua capacidade de execu\u00e7\u00e3o, roteiro de solu\u00e7\u00e3o e ado\u00e7\u00e3o do cliente.<\/p>\n\n\n\n<p><em>O Azure Stream Analytics \u00e9 um dos produtos do ecossistema completo de solu\u00e7\u00f5es. Leia tamb\u00e9m: <a href=\"\/blog\/o-que-e-azure-digitalize-a-empresa-com-a-nuvem-microsoft\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">O que \u00e9 Azure? Digitalize sua empresa com a nuvem da Microsoft!<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-funcionam-os-fluxos-de-dados-continuos-no-stream-analytics\">Como funcionam os fluxos de dados cont\u00ednuos no Stream Analytics?<\/h2>\n\n\n\n<p>No Azure Stream Analytics os dados em streaming entram atrav\u00e9s da conex\u00e3o com as fontes de entrada suportadas pelo software. S\u00e3o elas: armazenamento de blob, IOT e Hub de eventos.<\/p>\n\n\n\n<p>As pr\u00f3prias ferramentas do sistema, como Event Hub, IoT Hub e Blob Storage coletam os dados e o processamento \u00e9 feito diretamente pelo Stream Anaytics. Todo o processo de coleta, transforma\u00e7\u00e3o e obten\u00e7\u00e3o de resultados \u00e9 realizado <strong>com base em par\u00e2metros que o pr\u00f3prio usu\u00e1rio determina<\/strong>. Para a consulta e cria\u00e7\u00e3o de pipelines de dados utiliza-se a linguagem SQL, al\u00e9m de c\u00f3digos personalizados em JavaScript e C#, respectivamente.<\/p>\n\n\n\n<p>Por fim, voc\u00ea pode enviar os resultados obtidos automaticamente para pain\u00e9is do Power BI ou outros programas e servidores. Mas, tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel armazen\u00e1-los em um banco de dados para utiliza\u00e7\u00e3o e\/ou insights futuros.<\/p>\n\n\n\n<p>O diferencial de usar uma ferramenta como o Azure Stream Analytics \u00e9 poder <strong>combinar dados<\/strong> de v\u00e1rios fluxos em um \u00fanico conjunto de resultados.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Reaproveite outros fluxos de dados: <a href=\"\/blog\/dataflows-power-bi-para-otimizar-dados\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Dataflows Power BI: a novidade que vai otimizar seus dados!<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-quando-usar-o-azure-stream-analytics\">Quando usar o Azure Stream Analytics?<\/h2>\n\n\n\n<p>Voc\u00ea tem dados de transmiss\u00e3o online que deseja armazenar ou obter insights? O Azure Stream Analytics pode ser o servi\u00e7o que voc\u00ea est\u00e1 procurando. Essa ferramenta \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o perfeita se voc\u00ea quiser um servi\u00e7o totalmente gerenciado. Nesse caso, voc\u00ea n\u00e3o precisa se preocupar com qualquer configura\u00e7\u00e3o de infraestrutura e <strong>paga apenas pelo que <\/strong>usar.<\/p>\n\n\n\n<p>Casos de uso do Azure Stream Analytics:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Pain\u00e9is em tempo real com o Power BI (monitoramento).<\/li>\n\n\n\n<li>Armazenar dados de streaming e disponibiliz\u00e1-lo a outros servi\u00e7os de nuvem para an\u00e1lise, registro em log, relat\u00f3rios, entre outros.<\/li>\n\n\n\n<li>Transformar e analisar dados em tempo real.<\/li>\n\n\n\n<li>Acionar fluxos de trabalho em determinadas condi\u00e7\u00f5es (por exemplo, executar fun\u00e7\u00f5es do Azure do trabalho do Stream Analytics).<\/li>\n\n\n\n<li>Enviar alertas.<\/li>\n\n\n\n<li>Tomar decis\u00f5es em tempo real.<\/li>\n\n\n\n<li>Machine Learning (por exemplo, an\u00e1lise de risco, manuten\u00e7\u00e3o preditiva, detec\u00e7\u00e3o de fraudes, prever tend\u00eancias etc.), embora para an\u00e1lises mais avan\u00e7adas tenha o uso limitado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>O <strong>Azure Stream Analytics<\/strong> pode ser usado se os dados de entrada estiverem em um formato AVRO, JSON ou CSV. A l\u00f3gica do aplicativo deve ser programada em uma linguagem de consulta, como SQL. Toda a programa\u00e7\u00e3o no trabalho do Azure Stream Analytics \u00e9 declarativa e <strong>n\u00e3o exige que voc\u00ea seja um especialista em programa\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>As alternativas de uso de processamento de fluxo s\u00e3o: Azure Functions, HDInsight com Spark Streaming ou Storm, Apache Spark no Azure Databricks.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Como come\u00e7ar a usar o Azure Stream Analytics?<\/h2>\n\n\n\n<p>Voc\u00ea precisa de uma<strong> assinatura do Azure para <\/strong>come\u00e7ar 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 come\u00e7ar a usar algumas <strong>an\u00e1lises em tempo real<\/strong>, ser\u00e1 necess\u00e1rio criar um job do Azure Stream Analytics.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Como o job do Azure Stream Analytics \u00e9 definido<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Fonte de entrada de dados de streaming.<\/li>\n\n\n\n<li>Consulta em uma linguagem semelhante a SQL para transformar dados.<\/li>\n\n\n\n<li>Porta de sa\u00edda para os resultados das transforma\u00e7\u00f5es de dados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Principais caracter\u00edsticas dos trabalhos realizados<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Voc\u00ea pode combinar dados de v\u00e1rios fluxos.<\/li>\n\n\n\n<li>Pode usar consultas declarativas baseadas em SQL para transforma\u00e7\u00f5es de dados.<\/li>\n\n\n\n<li>\u00c9 poss\u00edvel transmitir os dados para pain\u00e9is em tempo real com o Power BI.<\/li>\n\n\n\n<li>Voc\u00ea pode fazer integra\u00e7\u00e3o com o Hub IoT do Azure.<\/li>\n\n\n\n<li>Voc\u00ea s\u00f3 paga por unidades de streaming usadas.<\/li>\n\n\n\n<li>Voc\u00ea n\u00e3o precisa lidar com a infraestrutura.<\/li>\n\n\n\n<li>Voc\u00ea se beneficiar\u00e1 automaticamente escrevendo parti\u00e7\u00f5es diferentes em paralelo (aumento da taxa de transfer\u00eancia).<\/li>\n\n\n\n<li>Seus trabalhos podem ser monitorados visualmente.<\/li>\n\n\n\n<li>Voc\u00ea tem recursos de recupera\u00e7\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n<li>Voc\u00ea pode executar opera\u00e7\u00f5es em dados em janelas temporais como Tumbling, Hopping, Sliding e janelas de sess\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n<li>Voc\u00ea tem fun\u00e7\u00f5es geoespaciais integradas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Limita\u00e7\u00f5es da ferramenta<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ele s\u00f3 suporta SQL (voc\u00ea est\u00e1 limitado a SQL).<\/li>\n\n\n\n<li>Seus dados de entrada precisam ser Avro, JSON ou CSV.<\/li>\n\n\n\n<li>Voc\u00ea s\u00f3 pode usar o armazenamento de blob para adicionar dados est\u00e1ticos.<\/li>\n\n\n\n<li>Voc\u00ea s\u00f3 pode se integrar com os servi\u00e7os do Azure.<\/li>\n\n\n\n<li>Voc\u00ea n\u00e3o pode se beneficiar da Associa\u00e7\u00e3o de dados de refer\u00eancia din\u00e2mica de suporte.<\/li>\n\n\n\n<li>N\u00e3o h\u00e1 dimensionamento autom\u00e1tico (pool-el\u00e1stico no portal do Azure).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Alternativas para o Stream Analytics<\/h2>\n\n\n\n<p>O <strong>Apache Kafka Streaming Kafka<\/strong> \u00e9 um produto de c\u00f3digo aberto que pode ser executado no Azure por meio do HDInsight. Ele tem uma funcionalidade de <strong>streaming em tempo real<\/strong> do Kafka Streaming, mas s\u00f3 funcionar\u00e1 se voc\u00ea aproveitar o Kafka como um hub de eventos (em vez de, por exemplo, hubs de eventos do Azure).&nbsp;Al\u00e9m disso, voc\u00ea \u00e9 respons\u00e1vel pela <strong>configura\u00e7\u00e3o e manuten\u00e7\u00e3o, visto que \u00e9 de c\u00f3digo aberto<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>J\u00e1 a ferramenta Azure Functions, \u00e9 um servi\u00e7o sem servidor PaaS no Azure. Ela permite aos usu\u00e1rios especificarem <strong>fun\u00e7\u00f5es em Python<\/strong>, .net ou Javascript. Tamb\u00e9m dimensiona automaticamente e garante <strong>alta disponibilidade e escalabilidade<\/strong>. Atrav\u00e9s do uso do Python, voc\u00ea pode aplicar um amplo conjunto de transforma\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Leia tamb\u00e9m: <a href=\"\/blog\/python-para-negocios\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Por que aprender Python: o c\u00f3digo f\u00e1cil e popular do mercado<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Seja competitivo com transmiss\u00e3o e an\u00e1lise de dados em tempo real<\/h2>\n\n\n\n<p>Trabalhar com fluxos de dados cont\u00ednuos requer uma <strong>ferramenta robusta<\/strong>. Ela precisa ter como principal caracter\u00edstica o processamento r\u00e1pido dos dados para obter insights valiosos em tempo real. Isso porque esses tipos de informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o muito sens\u00edveis ao tempo e, consequentemente, mudam a todo instante.<\/p>\n\n\n\n<p>Quem n\u00e3o souber aproveitar as possibilidades que o streaming de dados proporciona, perde grandes oportunidades de neg\u00f3cio no momento certo. Tamb\u00e9m pode sofrer com o desperd\u00edcio de recursos internos por deixar de acompanhar de perto informa\u00e7\u00f5es importantes. Por exemplo, <strong>o gerenciamento de uma linha de produ\u00e7\u00e3o inteira<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Pensando nisso, o Azure Stream Analytics \u00e9 uma <strong>ferramenta relativamente simples de usar<\/strong>, pois conta uma interface do usu\u00e1rio amig\u00e1vel para defini\u00e7\u00e3o de fluxos de dados. Voc\u00ea n\u00e3o precisa se preocupar com a cria\u00e7\u00e3o de clusters, rede, seguran\u00e7a e mais detalhes de infraestrutura. Por isso, \u00e9 um \u00f3timo mecanismo para quem quer come\u00e7ar a praticar <strong>an\u00e1lises em tempo real na nuvem<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>O Azure Stream Analytics \u00e9 a solu\u00e7\u00e3o ideal para quem precisa<strong> expandir o potencial dos seus dados<\/strong>. Seja para gerenciar dados de m\u00e1quinas, identificar o comportamento dos usu\u00e1rios do seu site quando est\u00e3o em sess\u00f5es ativas, gerenciar dados financeiros oscilantes, entre outras infinitas possibilidades. O objetivo final \u00e9 obter insights precisos instantaneamente, e se tornar ainda mais competitivo no mercado.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Visualize os insights de dados do Azure Stream Analytics atrav\u00e9s de dashboards, e apresente para outras pessoas do neg\u00f3cio: <a href=\"\/blog\/cultura-de-dados-com-power-bi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Power BI: Como adotar uma cultura de dados na pr\u00e1tica<\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O Azure Stream Analytics \u00e9 um dos mais de 200 produtos do ecossistema Azure. Entenda como processar, monitorar, correlacionar, armazenar e obter insights de dados em streaming.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":18820,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[34,31],"tags":[],"class_list":["post-19298","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-azure","category-inteligencia-artificial"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v23.5 (Yoast SEO v27.4) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Conhe\u00e7a o Azure Stream Analytics e simplifique fluxos de dados<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Saiba como o Azure Stream Analytics te ajuda a processar streaming de dados em tempo real a partir de sensores, dispositivos IoT e mais!\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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