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微软正式发布Azure Stream Analytics与Power BI集成功能

| 作者 Kent Weare 关注 9 他的粉丝 ,译者 谢丽 关注 9 他的粉丝 发布于 2016年5月13日. 估计阅读时间: 3 分钟 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。

2016年4月21日,星期四,微软正式发布了Azure Stream Analytics与Power BI集成功能。客户可以使用此功能分析动态数据流,实时了解经营业绩。

Azure Stream Analytics是一项全托管的Azure服务,能够实时处理动态流数据。为了使用Azure Stream Analytics,开发人员定义输入,比如Azure Event Hubs、 Blob Storage和Azure IoT Hubs(预览版)。然后,定义输出,比如Azure Service Bus Topics、Azure Service Bus Queues、Azure Event Hubs、Azure SQL、Azure Document DB、Azure Blob Storage和Power BI。定义好输入和输出后,开发人员就可以针对输出编写类似SQL的查询,结果数据集会发送到预定义的输出。

Azure Stream Analytics还提供了窗口功能,允许开发人员定义在一个特定时间范围内执行的查询。然后,在那个特定窗口内的数据会被聚合。比如在一个IoT场景中,有一个电表,每秒读取一个数值。你可能不希望把每秒读取的数值都发布出来,因为那对下游系统而言数据量太大。使用一个窗口,比如15分钟的窗口,电力供应商就可以每15分钟计算电表读数的平均值,然后将聚合好的数据发布到下游系统。使用这种方法将极大地减少下游应用程序需要使用的数据集的整体规模。

与Power BI的集成之前处于预览阶段,借助这项功能,客户可以将实时数据发布到Power BI,由它以可视化的方式呈现,然后客户就可以在Web浏览器或移动设备上查看。

微软项目经理Ryan CrawCour描述了客户以前如何实现提供业务洞察力的需求:“按照惯例,如果你希望构建一个能够分析数据并在仪表板上展示分析结果的系统,那么你需要首先摄取数据、处理数据、将数据存储在某个地方的数据库中,然后编写一个自定义的应用程序,不断地轮询这个数据库,填入你必须自己构建的客户仪表板。这样做当然可以,但当我们要处理一卡车将要变质的鱼时,你会希望每秒钟都获得这种信息,而不是每分钟,而且又不必处理涉及到的复杂性。”

Crawcour解释了为什么需要一个新模型:“数据无处不在。每天,数据生成的速度都越来越快,而且数据源日益增多,我们将这些数据转换成业务洞察力以缩短响应时间的压力越来越大。”

借助Azure Stream Analytics和Power BI集成这一新增功能,客户可以实时查看运输过程中鱼的温度。如果温度突然发生可能妨碍销售的变化,那么操作信息会被推送到Power BI,它上面的绩效指标和实时仪表板可以提供即时洞察力。

查看英文原文Azure Stream Analytics Publishing to Power BI Reaches General Availability

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