はじめに
今日、接続されたアプリケーション、モノのインターネット (IoT) デバイスおよびセンサー、その他のさまざまなソースによって、大量のリアルタイム データが生成されています。 ストリーミング データ ソースの激増により、多くの組織にとって、ほぼリアルタイムで、これらのデータを使用して、情報に基づいた意思決定を下すことが業務上欠かせなくなっています。
次に、ストリーミング データ ワークロードの代表的な例を挙げます。
- オンライン ストアでは、消費者が Web サイトを閲覧するときにおすすめの商品を紹介するために、リアルタイムのクリックストリーム データを分析します。
- 製造施設では、価値の高い資産をリモートで監視するために、IoT センサーからのテレメトリ データを利用します。
- POS システムからのクレジット カード取引をリアルタイムで綿密に調査し、不正行為の可能性を検出して防止します。
Azure Stream Analytics には、クラウドベースのストリーム処理エンジンが用意されており、さまざまなソースからのデータのリアルタイム ストリームをフィルター処理、集計、または処理するために使用することができます。 その後、この処理の結果を使用して、サービスまたはアプリケーションによる自動化された活動のトリガー、視覚エフェクトのリアルタイムでの生成、エンタープライズ分析ソリューションへのストリーミング データの統合を行うことができます。
このモジュールでは、Azure Stream Analytics の使用を開始し、それを使ってイベント データのストリームを処理する方法について説明します。