Cloud Stream Service (CS)

Cloud Stream Service

Descripción

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Descripción

Ventajas

Facilidad de uso

Implemente la lógica del negocio mediante el uso de instrucciones de StreamSQL. Solo es necesario realizar análisis de datos de streaming sin tener que gestionar clústeres ni aprender habilidades de programación.

Implemente la lógica del negocio mediante el uso de instrucciones de StreamSQL. Solo es necesario realizar análisis de datos de streaming sin tener que gestionar clústeres ni aprender habilidades de programación.
Soporte de clústeres exclusivos

Ejecute sus trabajos en un clúster compartido o exclusivo. Los clústeres exclusivos están aislados físicamente de los clústeres compartidos y de los clústeres de otros tenants. También puede gestionar la cuota de clústeres exclusivos.

Ejecute sus trabajos en un clúster compartido o exclusivo. Los clústeres exclusivos están aislados físicamente de los clústeres compartidos y de los clústeres de otros tenants. También puede gestionar la cuota de clústeres exclusivos.

Pago por uso

Pague solo por lo que utilice. Cuando no hay trabajos en ejecución, no se generan cargos.

Pague solo por lo que utilice. Cuando no hay trabajos en ejecución, no se generan cargos.
Alto throughput y baja latencia

CS utiliza el modelo de flujo de datos de Apache Flink, un marco de trabajo de cómputo en tiempo real. Se utilizan recursos de cómputo de alto rendimiento para consumir datos de los clústeres Kafka, DMS Kafka y MRS Kafka MRS que se hayan creado. Una sola SPU procesa entre 1,000 y 50,000 mensajes por segundo.

CS utiliza el modelo de flujo de datos de Apache Flink, un marco de trabajo de cómputo en tiempo real. Se utilizan recursos de cómputo de alto rendimiento para consumir datos de los clústeres Kafka, DMS Kafka y MRS Kafka MRS que se hayan creado. Una sola SPU procesa entre 1,000 y 50,000 mensajes por segundo.

Análisis de flujos en tiempo real

El análisis de flujos en tiempo real ofrece facilidad de uso, baja latencia y alto throughput. Se puede efectuar por medio de StreamSQL y trabajos definidos por el usuario.

Ventajas

Fácil de usar

CS admite la edición de instrucciones de StreamSQL en línea y proporciona numerosas funciones de SQL para cumplir con los requerimientos de servicio complejos.
Completamente gestionado

CS gestiona completamente los clústeres de cómputo para que el cliente pueda centrarse en el análisis de flujos.
Pago por uso

Los recursos de SPU especificados durante la creación de trabajos se cobran por duración (en unidades de segundo).

Servicios relacionados

OBS

IoT

Los dispositivos IoT o de borde cargan datos a DIS. CS lee los datos de DIS, los analiza (lo que incluye la detección de fallas y la generación de alertas de contadores), y hace que el resultado del análisis sea persistente o envía notificaciones de alarmas en tiempo real.

Ventajas

Numerosas funciones SQL de IoT

Proporciona funciones comunes de IoT, como las funciones de detección de áreas, guiñadas y distancias.
Alto throughput y baja latencia

CS hace uso de Apache Flink para desarrollar un marco de trabajo de cómputo en tiempo real completo.
Aislamiento seguro

CS aísla a los tenants entre sí para garantizar la seguridad de los datos.

Servicios relacionados

OBS

Características básicas

Funciones de StreamSQL

Se utiliza SQL para expresar la lógica del negocio y se admiten funciones de agregación, como WINDOW y JOIN.

Se utiliza SQL para expresar la lógica del negocio y se admiten funciones de agregación, como WINDOW y JOIN.
Alto throughput y baja latencia

CS admite el mecanismo de contrapresión, y ofrece alto rendimiento y latencia a nivel de milisegundos.

CS admite el mecanismo de contrapresión, y ofrece alto rendimiento y latencia a nivel de milisegundos.

Seguridad robusta

Los mecanismos de protección de seguridad para los tenants garantizan la seguridad de las operaciones.

Los mecanismos de protección de seguridad para los tenants garantizan la seguridad de las operaciones.
Cómputo en tiempo real distribuido

El cómputo mediante clústeres de gran escala y el escalamiento automático de los clústeres reducen el costo de forma significativa.

El cómputo mediante clústeres de gran escala y el escalamiento automático de los clústeres reducen el costo de forma significativa.

Funciones

20/MAR/2018

Se admiten funciones de análisis de ubicación geográfica

30/MAY/2018

Se admite CEP

30/SEP/2018

Se admite la visualización de datos de flujos receptores

15/NOV/2018

Se admite la operación JOIN entre datos de streaming y datos de tablas

5/MAR/2018

Se admiten clústeres anuales/mensuales

Características avanzadas

StreamingML

Adopta múltiples métodos de aprendizaje automático de streaming para analizar y predecir datos en tiempo real. Solo se necesita compilar instrucciones SQL para invocar funciones de estadísticas de datos, detección de anomalías, creación de clústeres en tiempo real y análisis de series temporales.

Adopta múltiples métodos de aprendizaje automático de streaming para analizar y predecir datos en tiempo real. Solo se necesita compilar instrucciones SQL para invocar funciones de estadísticas de datos, detección de anomalías, creación de clústeres en tiempo real y análisis de series temporales.
Análisis de ubicación geográfica

Ofrece funciones de análisis de ubicación geográfica para analizar datos geoespaciales en tiempo real, lo que permite detectar guiñadas y colocar geovallas utilizando instrucciones SQL.

Ofrece funciones de análisis de ubicación geográfica para analizar datos geoespaciales en tiempo real, lo que permite detectar guiñadas y colocar geovallas utilizando instrucciones SQL.

Búsqueda de patrones

Ofrece la búsqueda de coincidencias y la detección de patrones basados en Match Recognize para ayudar al personal del negocio a detectar anomalías basada en reglas de eventos complejas. Puede aplicar esta función en diversos escenarios, como la detección de fraudes, la detección de comportamientos anormales de vehículos y la detección de estados de funcionamiento anormal de dispositivos industriales.

Ofrece la búsqueda de coincidencias y la detección de patrones basados en Match Recognize para ayudar al personal del negocio a detectar anomalías basada en reglas de eventos complejas. Puede aplicar esta función en diversos escenarios, como la detección de fraudes, la detección de comportamientos anormales de vehículos y la detección de estados de funcionamiento anormal de dispositivos industriales.
Visualización

Funciona con distintos tipos de gráficos para mostrar los datos de salida de los trabajos en tiempo real. Puede utilizar directamente API Gateway para acceder a datos de trabajos, así como personalizar los datos que se visualizarán.

Funciona con distintos tipos de gráficos para mostrar los datos de salida de los trabajos en tiempo real. Puede utilizar directamente API Gateway para acceder a datos de trabajos, así como personalizar los datos que se visualizarán.

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