ÇözümPark'a hoş geldiniz. Oturum Aç | Üye Ol
 
Ana Sayfa Makale Video Forum Resimler Dosyalar Etkinlik Hizmetlerimiz Biz Kimiz

Internet of things IoT

Microsoft Azure Stream Analytics Nedir? Azure IoT Stream Analytics Servisi Nasıl Çalışır?

Makalemiz içerisinde sizlerle Azure IoT Uygulamalarını gerçekleştirdikten sonra, ihtiyaç duyacağınız, verilerin analizi ve gerçek zamanlı verilerin değerlendirmesi için gerekli olan Azure Stream Analytics servisinden bahsedeceğim.

Azure Stream Analytics servisi gerçek zamanlı olarak, cihazların iletişimini, yaşanan olumlu olumsuz tüm hadiseleri log tabanlı kayıt altına almak, gerektiğinde uyarılar yaparak, gerektiğinde sosyal medya araçlarında da kullanılmak üzere bi takım sınıflandırılmış veriler üretebilen bir MS Azure servisidir.

Azure Analytics servisi bizim açımızıdan Azure IoT servislerinde yapılan tüm servis süreçlerini, cihaz yönetimi, gelecek rol model olacak hizmet türleri için birçok tipteki çıktıyı değerlendirebilecek servistir.

Stream Analytics servisinde ne yapabiliriz?

Azure stream analytics servisi yüksek hacimli verilerin akışını, cihazları, cihazların işlemleri, işlem kapasitelerini, cihazlar ve akışlar arasındaki ilişkileri, trend olan iletişimleri vb. aktiviteleri sınıflandırıp öğrenerek, olay müdahale, iyileştirme, kapasite planlama gibi birçok kapsamı düzenleyecek ve raporlayacak olan “Power BI” aracına destekleyici çıktılar hazırlayabiliriz.

Örneklerle açıklamak gerekirse, aşağıdaki çıktıları elde edebilirsiniz;

Kişiselleştirilmiş ve gerçek zamanlı finansal servislerin trend analizlerinde

Verilen işlenmesine bağlı olarak, gerçek zamanlı dolandırıcılık işlemlerinin tespitinde

Veri ve veri servislerinin tanımlanmasında

Fiziksel nesnelerde sensörler ve aktüatörler tarafından üretilen verilerin analiz edilmesinde

İnternet üzerindeki açılan kaynaklarda tıklanma analizinde

Müşteri ilişkileri bilgileri özelinde çalışan uygulamalarda, bu uygulamaların bi takım uyarı ve önlemler gerçekleştirilmesi istenen durumlarda

Stream Analytics Nasıl Çalışır?

Uç cihazlardan alınan verinin, olay günlüğü tutup verileri kısmi olarak sınıflandıran yapılara teslim edilmesinden sonra, analiz edilmesi işlemlerine daha sonra bu çıktıların, makine öğrenimi ile derlenip, verilerin okunabilir, raporlanabilir ve veri tabanları vasıtası ile sınıflandırabilir veriler haline getirilmesi işlem adımlarını aşağıdaki resimde özetlenmiş bir halde bulabilirsiniz.

 

clip_image002

 

Azure IoT Hub, Azure Event Hub üzerinden gelen veriler, Azure blob storage üzerine kısmi işlenmiş verileri iletmekle yükümlüdür.

Stream analytics SQL diline benzer bir çalışma ve filtreleme mantığı ile çalışır. Verilerin iletilmesi, verilerin desenlerinin sağlanması, verilerin bir zaman dilimi içerisine bu aktivitelerin silsile yoluyla işlenmesi kısmını Stream Analytics sağlamaktadır.

Stream Analytics servisi çıktıların analizini aşağıdaki gibi özetler;

Birkaç komutla cihazların değişen özelliklerini yollayabilir

Yapılan uygulamalar ve değişiklikleri monitor ederek, kuyrukta bekleyen verileri ve işlemleri hakkında bilgi verir

Power BI ‘a rapor çıktıları alabilmek için veriler paylaşır

Verileri depolanmak üzere çeşitli tiplerdeki depolama veri tabanları veya depolama alanlarına yollarlar, bunlar SQL Server veritabanı, Azure Blob ve Table Storage’lardır

Tüm bu işlemleri görevler şeklinde izlemek ve sorun anında tespit etmek gibi fonksiyonlarla birlikte takip etmek mümkündür.

Azure Stream Analytics öne Çıkan özellikleri ve faydaları;

Stream Analytics servisi, kolay, esnek kullanım, ölçeklendirebilir, her tipte iş yapısına uygun ve ekonomik iş modelleri oluşturmak için kullanılabilir. Bu amaçlar için kullanırkende aşağıdaki özellikler sayesinde bu yönünü kuvvetli kılar.

Girdi ve Çıktı Bağlantı yapısı;

Stream Analytics doğrudan, Azure Event hubs, Azure IoT Hub ve Azure Blob storage servislerini beslemek için geçmişe yönelik veriler barındırır ve bu verileri birçok kaynaktan alıp girdi ve çıktı olarak işleyebilir.

Rota Stream Analytics çıktıları ile birden çok kaynağa veri girdileri sağlayabilir, bu girdileri, Azure Storage blobs veya tablolarına, Azure SQL DB ve Azure Cosmos DB üzerine yazabilir.

Analitik veriler halinde sınıflandırılması için ve veri tabanları bağlantısı için Azure Hdinsight kullanılabilir, bu sayede birden çok çıktı ve işlem için görsel veriler elde edebilmek için Power BI beslenecektir.

Kolay Kullanım yapısı;

Dönüşümleri kolay bir şekilde tamamlamak için programlama yapmaya ihtiyaç duyulmadan, Stream Analytics sorgu dili kullanılabilir.

Daha sonra bu çıktıları, kısa veriler, hesaplanmış, veri sınıfına dahil edilmiş yapılarda, veri syntax kontroller, sorgu dillerinde çıktıları kontrol etmek için değiştirilebilir yapılarda kullanmaya imkân tanır.

Genişletilebilir sorgulama dili;

Genişletilebilir yapılarda, sorgu dillerini tanımlamak ve ek fonksiyonlar elde etmek için kullanılabilir. Azure Machine Learning fonksiyonlarını çağırmak, kullanmak diğer dillerin kullanımına nazaran daha büyük avantajlar sağlayacaktır.  Java Script dili ile tanımlama yapabilir, entegre edebilirsiniz. Kompleks hesaplamalar için Stream Analytics sorgu dilini kullanabilirsiniz.

Ölçeklenebilirlik;

Stream Analytics servisi saniyede 1GB ‘a kadar gelen veriyi kontrol edebilecek kadar yeteneklidir. Azure Event Hubs ve Azure IoT Hub ile entegre olarak, saniyeler içerisinde milyonlarca cihazdan, cihaz bağlantı bilgisi, cihaz bilgisi, isim gibi birçok bilgiyi toplayabilir. Belli bölümlendirmeler sayesinde, ölçeklendirme sınırlarını genişletmek mümkündür.

Düşük Maliyet;

Bulut tabanlı Stream Analytics servisini kullandığın kadar öde, vb. modellerle düşük maliyetlerle kullanma şansına sahipsiniz. Kullanılan kaynak miktarı, işlem gören kaynaklar ve hacimlerine kadar birçok detayı planlayarak düşük maliyetlerde hizmet alabilirsiniz.

Kararlı, Hızlı Geri Dönüş yapabilen, Tekrarlabilir;

Bulut üzerinde yönetilebilen servisler, veri kaybı, iş sürekliliği gibi birçok konuda yardıma ihtiyaç duyarlar, herhangi bir sorun veya hata durumunda hızlı geri dönüş kapasitelerine sahip olmalıdırlar, bakımı kolay ve tekrar edilebilirlik konusunda, işlemlerin yeniden başlatılması konusunda kararlı çalışan bir alt yapı dizayn etmek için Stream Analytics özelliklerinden ve çıktılarından faydalanabilir.

Cihaz üzerinden eş zamanlı çıktı alınması, uçtan uca uzman raporların üretilmesi, makine öğrenimi ile entegre edilmesi vb. Birçok özel konuda uçtan uca dizayn için Stream Analytics servisinin Azure IoT mimarisi için katkısı çok büyüktür.

Azure IoT özelinde birçok konunun net anlaşılması, IoT özelinde dizayn yapabilmek için, IoT Hub, IoT Event, IoT Edge, Stream Analytics, Machine Learning, Power BI gibi birçok önemli konu başlığında ilintili konulara değinmelisiniz.

 

Keyifli okumalar...

 

 

             

Yorumlar

 

Bilgehan POYRAZ

Hocam eline sağlık. Aydınlatıyorsun bizi.

Ekim 2, 2017 10:51
 

Gökhan TATAR

Teşekkürler hocam, sektörün duayenlerinden bunları duymak güzel.

Ekim 2, 2017 13:14
Kimliksiz yorumlar seçilemez kılınmış durumdadır.
 

Bu Kategori

Hızlı aktarma