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。

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