รายการคุณสมบัติของ SAS Event Stream Processing
การประมวลผลในหน่วยความจำแบบกระจายและปรับให้เหมาะสมซึ่งปรับขนาดได้
การประมวลผลในหน่วยความจำแบบกระจายและปรับให้เหมาะสมซึ่งปรับขนาดได้
- เซิร์ฟเวอร์ SAS Event Stream Processing สำหรับประมวลผลเหตุการณ์นับล้านต่อวินาทีและใช้เวลาตอบสนองต่ำ (มิลลิวินาที, ต่ำกว่ามิลลิวินาที)
- เซิร์ฟเวอร์การวัดในตัวสำหรับตรวจสอบและบันทึกการใช้เหตุการณ์สำหรับแต่ละโครงการ SAS Event Stream Processing หน้าต่างอินพุตและการผลิต เซิร์ฟเวอร์ SAS Event Stream Processing ซึ่งช่วยเร่งการรวบรวมข้อมูลการใช้เหตุการณ์
- ข้อมูลที่เก็บไว้และรวมเก็บไว้ในหน่วยความจำเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
- ความสามารถในการใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมกริดแบบกระจาย, SAS Cloud Analytic Services (CAS) หรือบนผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะและส่วนตัว (รองรับ Azure และ AWS)
- ความเร็วในการประมวลผลสามารถปรับแต่งได้ด้วยขนาดเธรดพูลที่ยืดหยุ่น แคชสโตร์ และอื่นๆ
- มีการย้ายโหนดเมื่อเกิดข้อผิดพลาดในทันทีแบบ 1+N, การย้ายโหนดเมื่อเกิดข้อผิดพลาดแบบเนทีฟ, รับประกันการส่งข้อมูลโดยไม่เก็บรักษา และฟังก์ชันความทนทานต่อการเสียหายอื่นๆ เพื่อให้แน่ใจว่าการประมวลผล Event Stream Processing จะประสบความสำเร็จ
- การเข้าถึงข้อมูลเมตาของเหตุการณ์ทั้งหมดอย่างเต็มรูปแบบและเป็นแบบเปิด
คลาวด์เนทีฟ
คลาวด์เนทีฟ
- สคริปต์การปรับใช้ SAS Event Stream Processing ใหม่ที่ใช้พื้นที่น้อยจะช่วยให้คุณปรับใช้ SAS Event Stream Processing แบบคอนเทนเนอร์สำหรับระบบคลาวด์ได้เร็วขึ้น ง่ายขึ้น และใช้ทรัพยากรน้อยลง แต่เต็มขุมพลังทั้งหมดของ SAS Event Stream Processing
- ปรับขนาดทรัพยากรแบบไดนามิกบนคลาวด์ด้วยเฟรมเวิร์ก Kubernetes Operator ในตัวแบบใหม่ของ SAS Event Stream Processing เพื่อการปรับใช้ การอัปเกรด และความสามารถในการปรับขนาดที่ง่ายขึ้นในระบบคลาวด์ สาธารณะหรือส่วนตัว
- เปิดใช้งานการรวม Microsoft Azure Event Hub สำหรับการนำเข้าเหตุการณ์จาก Azure IoT Event Hub โดยใช้ Kafka หรือการสนับสนุน SDK เนทีฟ การรวม Azure IoT Edge รองรับการรวม Azure IoT Edge Hub ของ SAS Event Stream Processing
- SAS ESP Kubernetes Load Balancer รองรับการกระจายเหตุการณ์อัตโนมัติโดยใช้เทคนิคมัลติคาสต์ แฮช และปัดเศษ พร้อมการกำหนดค่าเวลาปรับใช้อย่างง่ายสำหรับแต่ละโครงการ
- มีตัวเชื่อมต่อ Amazon Web Services Kinesis และ Redshift สำหรับการสตรีมการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล
- เปิดใช้งานการปรับใช้ที่พร้อมสำหรับหลายผู้เช่าที่สามารถรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมของผู้เช่าหลายรายและผู้ใช้หลายคนของคุณ
หน้าต่างโมเดลการเรียนรู้ในสตรีม
หน้าต่างโมเดลการเรียนรู้ในสตรีม
- อนุญาตให้คุณรวมหน้าต่างประเภทต่างๆ เพื่อระบุแหล่งอินพุตสตรีมข้อมูล รูปแบบที่สนใจ และการดำเนินการเอาต์พุตที่ได้รับ หน้าต่างโมเดลการสตรีมประกอบด้วย:
- ฝึกฝน – พัฒนาโมเดลการวิเคราะห์ขั้นสูงในสตรีมและส่งการอัปเดตโมเดลที่เป็นผลลัพธ์ไปยังหน้าต่างคะแนน
- คะแนน – ใช้โมเดล SAS และโอเพ่นซอร์ส (รูปแบบ Python และ ONNX) ที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วกับเหตุการณ์ปัจจุบันในสตรีมเพื่อสร้างเอาต์พุตคะแนน ตลอดจนสนับสนุนโมเดลการเรียนรู้ที่ใช้ทั้งการฝึกอบรมและการให้คะแนนร่วมกัน
- คำนวณ – ใช้กับโมเดล ASTORE ออฟไลน์ โค้ด Python วิธีการทำให้เป็นมาตรฐานและการแปลงข้อมูล ตลอดจนโมเดลการเรียนรู้ที่รวมการฝึกอบรมและการให้คะแนนเข้าด้วยกัน
- ตัวดูแลโมเดล โดยควบคุมว่าจะปรับใช้โมเดลใด เมื่อใดและที่ไหน (เช่น ไปยังหน้าต่างคะแนน)
- เครื่องอ่านโมเดล – ผสานรวมโมเดล SAS และโอเพ่นซอร์ส (รูปแบบ Python และ ONNX) และเผยแพร่โมเดลไปยังหน้าต่างวิเคราะห์การสตรีมอื่น เช่น หน้าต่างคะแนน
ความสามารถในการบริโภคและเชื่อมต่อข้อมูลการสตรีม
ความสามารถในการบริโภคและเชื่อมต่อข้อมูลการสตรีม
- ชุดตัวเชื่อมต่อข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการเผยแพร่และสมัครรับสตรีมข้อมูลสดทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง รวมถึงวิดีโอ เสียง และรูปภาพ
- ตัวเชื่อมต่อสำเร็จรูปที่สร้างไว้ล่วงหน้าประกอบด้วยการอ่านและเขียน (เช่น เผยแพร่และสมัครสมาชิก):
- ตัวเชื่อมต่ออะแดปเตอร์ช่วยให้จัดการอะแดปเตอร์จากภายในโปรเจ็กต์ SAS Event Stream Processing ได้ง่ายขึ้น ทำให้การประสานอะแดปเตอร์ง่ายขึ้น (คล้ายกับการประสานตัวเชื่อมต่อ)
- Aerospike (ใช้เทคโนโลยีปลั๊กอิน)
- Amazon Web Services: Kinesis และ Redshift
- Apache Camel
- ข้อมูลเสียง
- Axeda
- BACnet
- Cassandra
- Common Event Format (CEF)
- ฐานข้อมูล ODBC: รองรับฐานข้อมูลที่หลากหลาย เช่น IBM DB2, Oracle, IBM Netezza, Sybase ASE และอื่นๆ ดูการสนับสนุนไดรเวอร์ข้อมูลสำหรับรายการทั้งหมด
- Event Stream Processor
- File/socket
- HDAT Reader
- HDFS
- IBM WebSphere MQ
- JMS
- Kafka
- MapR
- Modbus
- MQTT
- Nurego
- OPC-UA
- OPC-DA
- OSIsoft PI Asset Framework
- Project Publish
- QuasarDB
- RabbitMQ
- RADAR (รองรับรูปแบบ Asterix CAT240)
- REST
- SAS Cloud Analytic Services
- ชุดข้อมูล SAS
- API เผยแพร่ / สมัครสมาชิกที่กำหนดเองสามารถเขียนด้วย C หรือ Java
- เซิร์ฟเวอร์วิเคราะห์ SAS LASR
- Solace
- Teradata
- Tervela Data Fabric
- TIBCO Rendezvous
- Timer
- URL
- WebSocket
- ตัวแปลงข้อมูลสำหรับ XML/JSON file socket
- เผยแพร่ไปยัง SAS Event Stream Processing จากรายการต่อไปนี้เท่านั้น:
- BoardReader
- อินเทอร์เฟซ HTTP RESTful
- Log sniffers (Oracle, Greenplum).
- Network sniffer
- SYSLOG
- สมัครสมาชิกจาก SAS Event Stream Processing เพื่อ:
- SOAP
- SMTP
- ตัวเชื่อมต่อที่สร้างขึ้นสำหรับแหล่งที่มาของเหตุการณ์ IoT:
- Modbus
- MQTT
- OPC-UA
- OPC-DA
- UVC Camera
- PylonCamera
- Modbus
- OSI PI Historian
- อุปกรณ์เกตเวย์ BACnet
- Kafka
- Cassandra (อะแดปเตอร์เท่านั้น)
- Boar
- dRea
- der
- การรองรับสตรีมข้อมูล:
- Azure IoT Event Hub
- Azure IoT Edge Connector
- การผสานการทำงาน NiFi ของ Hortonworks DataFlow (HDF) โดย SAS และ HDF สามารถจัดการข้อมูลสตรีมมิ่งระดับสูงแก่คุณได้อย่างรวดเร็วฉับไวที่สุด
- การรวมข้อมูลแบบคงที่ โดยผสานข้อมูลแบบคงที่จากฐานข้อมูลหรือไฟล์เพื่อเพิ่มความสมบูรณ์ให้กับข้อมูลสตรีมมิ่งโดยใช้อะแดปเตอร์ฐานข้อมูล ODBC และการสนับสนุนตัวเชื่อมต่อร่วมกับไดรเวอร์ฐานข้อมูล
การวิเคราะห์ในสตรีมที่ปรับเปลี่ยนได้และการจัดการข้อมูล
การวิเคราะห์ในสตรีมที่ปรับเปลี่ยนได้และการจัดการข้อมูล
- การสนับสนุนอัลกอริธึมการสตรีมการเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยให้คุณสร้างหน้าต่างการให้คะแนนและการเรียนรู้สำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้ต่อเนื่องต่างๆ โดยมีการใช้การผสมผสานระหว่างหน้าต่างการฝึกฝนและคะแนนเพื่ออัปเดตโมเดลเป็นระยะ ซึ่งได้แก่:
- การถดถอยเชิงเส้นแบบสตรีมมิ่ง
- สตรีมมิ่งโลจิสติกถดถอย
- รองรับเครื่องเวกเตอร์
- k-means clustering
- ผู้แนะนำ
- t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
- การวิเคราะห์ในสตรีมที่มาพร้อมกับ SAS Event Stream Processing ประกอบด้วย:
- การประมวลผลภาพในตัว (ครอบตัด, ปรับขนาด, หมุน, พลิก)
- การเข้ารหัสวิดีโอ
- ตัวกรองบัตเตอร์เวอร์ธ
- การแปลงข้อมูลของเซปสตรัม
- เปลี่ยนการตรวจจับ
- ตัวกรอง Chebyshev Type I หรือ Type II
- การทำคลัสเตอร์ตามความหนาแน่น (DBSCAN)
- โมเดลส่วนผสมของ Dirichlet Gaussian
- ฟิตติ้งการกระจาย
- สถิติแบบพอดี
- ฮิสโตแกรม
- ตัวกรองคาลมาน
- การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักของเคอร์เนล
- การตรวจสอบความล่าช้า
- ระยะสัมพัทธ์การเคลื่อนที่ (MRR)
- ความหนาแน่นสเปกตรัมของพลังงานพาราเมตริก
- ตัวค้นหายอด
- ความสัมพันธ์แบบแบ่งส่วน
- สตรีมมิ่งความสัมพันธ์ของเพียร์สัน
- ลักษณะการทำงานของตัวรับ (ROC)
- การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักที่แข็งแกร่ง
- ความสัมพันธ์แบบแบ่งส่วน
- ค่านิยมแชปลีย์
- การแปลงฟูเรียร์ระยะสั้น
- การทำงานของสไลซ์
- ตัวค้นหายอดของ Slice
- การเกลี่ยเรียบ
- การให้คะแนนการตรวจสอบความเสถียร
- การคำนวณฟีเจอร์สตรีมมิ่งเสียง (เสียงพูดเป็นข้อความ)
- สรุปการสตรีม (สถิติเดียว / หลายตัวแปร)
- การติดตามพื้นที่ย่อย
- การทดสอบ T
- โทเค็นข้อความ
- การทำเวกเตอร์ข้อความ
- การถอดความข้อความ (คำพูดเป็นข้อความ)
- การกระจาย Weibull ที่เหมาะสม
- อัลกอริธึม Convolution
- การประมวลผลสัญญาณดิจิตอลมิติสูง
- ตัวกรองแฮมเพล
- ICA แบบเรียกซ้ำออนไลน์
- สตรีมมิ่งการตรวจสอบแผนภูมิ KT
- อัลกอริธึมสำหรับการฝึกอบรมออฟไลน์ที่มาพร้อมกับ SAS Event Stream Processing ประกอบด้วย:
- การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักที่แข็งแกร่ง
- เครือข่ายแบบเบย์
- โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก:
- โครงข่ายประสาทเทียม
- โครงข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำ
- เครื่องแยกแฟคเตอร์
- โมเดลเชิงเส้นทั่วไป
- แบบจำลองเชิงเส้นโดยนัยทั่วไป (Generalized additive model)
- การเรียนรู้แบบมัลติทาสก์เชิงเส้นทั่วไป
- โมเดลการถดถอยเชิงเส้นทั่วไป
- ทรีการเพิ่มความชัน
- แรนดอมฟอเรสต์
- ผู้แนะนำ (ข้อเสนอแนะโดยนัยและชัดเจน)
- Regularized Matric Factorization (RMF)
- คำอธิบายข้อมูลเวคเตอร์สนับสนุน
- เครื่องเวคเตอร์สนับสนุน
- Term Frequency-Inverse Document Frequency (TFIDF)
- สถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยหน้าต่างแบบโมดูลาร์ที่ยืดหยุ่นเพื่อกำหนดการสืบค้นต่อเนื่องที่ซับซ้อน:
- อิงจากชุดประเภทหน้าต่างและตัวดำเนินการที่สามารถเปลี่ยนแทนกันได้จำนวนมาก เพื่อตรวจจับรูปแบบ ความสัมพันธ์ การคำนวณ และการรวมแบบไม่จำกัดจำนวน
- รูทีนคุณภาพข้อมูลทั่วไปที่สร้างไว้ล่วงหน้าใช้เพื่อใช้ทำความสะอาดข้อมูล สร้างมาตรฐาน และกรองข้อมูลสตรีมสดก่อนที่จะจัดเก็บ ช่วยลดการประมวลผลดาวน์สตรีม
- รูปแบบที่น่าสนใจอาจเป็นการคำนวณการวิเคราะห์ขั้นสูงเกือบไม่จำกัดด้วยคลัสเตอร์ค่าเฉลี่ย k ในการเรียนรู้ด้วยเครื่องในสตรีม และการให้คะแนนการวิเคราะห์สตรีมแบบสด
- หน้าต่างการสตรีมเหตุการณ์เพื่อแปลงสถานะเหตุการณ์และข้อมูล และจัดการภาพการสตรีมขาเข้า:
- รวมการดำเนินการปรับขนาด หมุน ครอบตัด และพลิกภาพด้วยอัลกอริธึมการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์อันทรงพลังสำหรับกรณีการใช้งานการตรวจจับออบเจกต์และการจำแนกประเภท
- ประเภทหน้าต่างขอบเขตตำแหน่งทำให้คุณสามารถติดตามตำแหน่งของออบเจกต์ที่สัมพันธ์กับเส้นขอบของขอบเขตตำแหน่งได้ แจ้งเตือนเมื่อออบเจกต์เข้าใกล้ เข้าหรือออกจากขอบเขตตำแหน่งที่กำหนดไว้ และติดตามเอนทิตีภายในขอบเขตตำแหน่ง
- สลับ: ให้คุณเปลี่ยนแถวของเหตุการณ์เป็นคอลัมน์ หรือเปลี่ยนคอลัมน์เป็นแถว
- ลบสถานะ: อำนวยความสะดวกในการเปลี่ยนส่วนที่เป็นสถานะของโมเดลไปยังส่วนที่ไม่มีสถานะของโมเดล
- เครื่องมือติดตามออบเจกต์หลายชิ้น (MOT): ช่วยให้คุณสามารถติดตามวัตถุหลายชิ้น (MOT) ได้แบบเรียลไทม์
- การฝึกอบรม: การฝึกอบรมโมเดลเกี่ยวกับข้อมูลในอดีต (สำหรับการพัฒนาโมเดลที่แม่นยำ) ช่วยเสริมการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับข้อมูลที่ไม่มีการเคลื่อนไหว
- กำหนดและปรับแต่งการแจ้งเตือนด้วย SMS อีเมล และการแจ้งเตือนอื่นๆ โดยเป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์โมเดลสตรีมเหตุการณ์
- หน้าต่าง Lua: อนุญาตให้เรียกใช้ฟังก์ชัน Lua เพื่อเปิดใช้งานการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ความเร็วสูง การแปลงข้อมูล และการจัดการสตริง XML/JSON
- หน้าต่าง StateDB: หน้าต่าง StateDB ช่วยให้คุณสามารถใช้ฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูงที่ปรับใช้ภายนอกเพื่อจัดเก็บและบำรุงรักษาสถานะที่จำเป็นสำหรับการรวมและการรวม
- การสนับสนุนโมเดลการวิเคราะห์ประกอบด้วย:
- SAS ASTORE
- DATAStep2
- DATAStep
- รูปแบบ ONNX จาก SAS หรือเฟรมเวิร์กภายนอก (เช่น TensorFlow, PyTorch)
- โค้ด Python
- โค้ด C
- ฝังได้บนเกตเวย์ อุปกรณ์เอดจ์ แท่งประมวลผล และแอปพลิเคชัน C++ ใดๆ ที่มีอยู่ (พร้อมการประมวลผลเธรดพูลโดยเฉพาะ)
สภาพแวดล้อมด้านเวลาสำหรับออกแบบซึ่งพึ่งพาโค้ดน้อย
สภาพแวดล้อมด้านเวลาสำหรับออกแบบซึ่งพึ่งพาโค้ดน้อย
- มีสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่แสดงผลผ่านภาพที่ใช้โค้ดน้อยหรือสภาพแวดล้อมการพัฒนา Jupyter Lab Python ที่เป็นมิตรกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยมีตัวเลือกแบบเปิดและใช้งานง่ายสำหรับการออกแบบ การทดสอบ การกำหนดเวอร์ชัน และการเผยแพร่โครงการสตรีมมิ่ง ESP
- โมเดลการวิเคราะห์สามารถผสานรวมได้อย่างง่ายดายโดยใช้ SAS Model Manager การจัดการโมเดลให้การรวมที่รวดเร็วขึ้นโดยอัตโนมัติและการตรวจสอบโมเดลการวิเคราะห์
- เรียกดูที่เก็บโมเดล Model Manager เพื่อค้นหาและผสานรวมการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อฝังในโครงการ SAS Event Stream Processing ได้อย่างง่ายดาย
- กรองและค้นหาโมเดลการวิเคราะห์จำนวนมากได้อย่างรวดเร็วเพื่อการเข้าถึงที่รวดเร็ว
- การยืนยันตัวตนด้วย SAS Logon เพื่อการเข้าถึงของผู้ใช้ที่ง่ายและเป็นเอกภาพ
- ใช้ Viya Postgres ดั้งเดิมเป็นที่เก็บข้อมูลถาวรที่มีการจัดการสำหรับพื้นที่จัดเก็บโครงการ ESP
- เปิดใช้งานหลายผู้เช่าโดยใช้เฟรมเวิร์กตัวดำเนินการ Kubernetes ใหม่และคอนเทนเนอร์ Docker ที่จัดส่งสำหรับเซิร์ฟเวอร์ ESP ในระบบคลาวด์
- โหมดการทดสอบที่ได้รับการปรับปรุง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่สำคัญที่สุด
- การสร้างพ็อดเซิร์ฟเวอร์ ESP อัตโนมัติและการแยกย่อยเพื่อการใช้ทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุด
- อัปเดต UI เพื่อการตอบสนองที่เร็วขึ้นและการเลือกหน้าต่างเอาต์พุตแบบกำหนดเอง
- เข้าถึงบันทึกเซิร์ฟเวอร์ ESP สำหรับการดีบักแบบง่าย
- เรียกใช้โปรเจ็กต์นอกโหมดทดสอบเพื่อทำการทดสอบระยะยาว
- ปรับปรุงการใช้งานและประสบการณ์ผู้ใช้:
- ดูและอัปเดตคุณสมบัติของ Kubernetes ESP Server จาก ESP Studio UI
- ปรับปรุงเค้าโครงแอปพลิเคชันเพื่อให้การทดสอบและออกแบบง่ายขึ้น
- การตรวจสอบนิพจน์แบบรวม แบบอินไลน์ แบบล่วงหน้าภายในหน้าต่าง Compute, Join, Filter และ Aggregation สำหรับการตรวจสอบนิพจน์ทันที
- การตั้งค่าหน่วยความจำ อินสแตนซ์ และ CPU ที่กำหนดค่าได้สำหรับโหมดทดสอบเซิร์ฟเวอร์ระบบคลาวด์ ESP
- การปรับปรุงไดอะแกรมและเลย์เอาต์สำหรับมุมมองที่ใช้งานง่ายยิ่งขึ้น
- หน้าการจัดการเซิร์ฟเวอร์ทดสอบใหม่สำหรับการกำหนดเซิร์ฟเวอร์แบบง่าย
- แผงสกีมาเอาต์พุตที่ได้รับการปรับปรุงพร้อมการเลือกหน้าต่างสำหรับเค้าโครงผลการทดสอบที่กำหนดเอง
- การตรวจสอบความถูกต้องขั้นสูงของไวยากรณ์และคุณสมบัติของโครงการ ESP
- เครื่องมือแก้ไขนิพจน์ที่ใช้งานง่าย
- โปรแกรมแก้ไขที่ใช้งานง่ายสำหรับการเขียนและตรวจสอบนิพจน์
- พิมพ์การเติมข้อความอัตโนมัติล่วงหน้าสำหรับทั้งฟังก์ชันและข้อมูลสกีมา
- มีฟังก์ชั่นและโอเปอเรเตอร์ที่รองรับ ESP ทั้งหมด
- การผสานการทำงานกับ SAS Event Stream Manager
- รองรับการควบคุมเวอร์ชันโครงการรวมถึงการเลือกเวอร์ชันหลักและรอง
- การอัปเดตเวอร์ชันรองใน SAS Event Stream Manager ถูกส่งกลับไปยัง SAS Event Stream Processing Studio
- โครงการที่เผยแพร่ปรากฏใน SAS Event Stream Manager โดยอัตโนมัติ
การดำเนินงานและการตรวจสอบของ ESP
การดำเนินงานและการตรวจสอบของ ESP
- สร้างและจัดการแผนการปรับใช้ที่ทำซ้ำได้ด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย สำหรับโครงการที่ดำเนินการบนเซิร์ฟเวอร์ SAS Event Stream Processing ที่เอดจ์หรือบนคลาวด์
- สร้างการปรับใช้อย่างรวดเร็วเพื่อตรวจสอบคอลเล็กชันของเซิร์ฟเวอร์และทำให้การจัดการง่ายขึ้น
- ระบุข้อผิดพลาดในการปรับใช้และลองดำเนินการใหม่เฉพาะบนเซิร์ฟเวอร์ที่ต้องการความสนใจ
- สร้างรายการที่กรองแล้วของเซิร์ฟเวอร์ SAS Event Stream Processing เพื่อใช้การดำเนินการปรับใช้
- สร้างสคริปต์การปรับใช้ที่ทำซ้ำได้สำหรับการทำงานอัตโนมัติที่รวดเร็วและการแจ้งเตือนจากผู้ใช้ ทำให้การดำเนินงานโครงการ SAS Event Stream Processing ง่ายขึ้น
- ตรวจสอบเหตุการณ์ที่ใช้กับเซิร์ฟเวอร์วัดแสงที่แสดงเพื่อระบุรูปแบบการใช้งานเหตุการณ์ต่อใบอนุญาตและโฮสต์
- เพิ่มเซิร์ฟเวอร์ SAS Event Stream Processing ใหม่ได้อย่างง่ายดายเพื่อการตรวจสอบที่ดีขึ้นในการปรับใช้เอดจ์
- การตรวจสอบเซิร์ฟเวอร์คลัสเตอร์ ESP รองรับสภาพแวดล้อมแบบคลัสเตอร์และหลายผู้เช่าในระบบคลาวด์
- การตรวจสอบเซิร์ฟเวอร์ ESP
- การจัดการและการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ ESP แบบไดนามิกเพื่อรองรับพ็อดและคอนเทนเนอร์ Kubernetes แบบคลัสเตอร์
- จัดการการสร้างและรื้อเซิร์ฟเวอร์ ESP โดยอัตโนมัติผ่านเฟรมเวิร์กตัวดำเนินการ ESP Kubernetes
- การตรวจสอบรวมถึงการตรวจสอบฮาร์ทบีทของ ESP การรายงานสถานะเซิร์ฟเวอร์ ESP และสถิติประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์ ESP
- การผสานการทำงานของ Prometheus สำหรับการตรวจสอบเซิร์ฟเวอร์ ESP ของ SAS
- ดูประวัติการใช้ทรัพยากรภายในคลัสเตอร์เมื่อเวลาผ่านไป
- ระบุปัญหาทรัพยากรตั้งแต่เนิ่นๆ ด้วยการสำรวจสถิติของพ็อด ซึ่งทั้งหมดนี้มีให้ใน UI ที่ชัดเจนและติดตามได้ง่าย
- ดูข้อมูลบันทึกสำหรับทั้งพ็อด ESP ที่กำลังทำงานอยู่และทำงานอยู่ก่อนหน้านี้
- ปรับปรุงการใช้งานและประสบการณ์ผู้ใช้
- ความสามารถในการค้นหาและกรองสำหรับการปรับใช้โครงการ SAS Event Stream Processing ไปยังระบบคลาวด์อย่างรวดเร็ว
- ตัวบ่งชี้ปัญหาที่เห็นได้ชัดขึ้นเมื่อดำเนินโครงการในการผลิต
- UI ที่ตอบสนองมากขึ้นเพื่อการอัปเดตที่เร็วขึ้น
- การจัดการการปรับใช้ที่ได้รับการปรับปรุงด้วยการแจ้งเตือนจาก SAS Model Manager สำหรับโมเดลแชมป์เปี้ยนใหม่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันกับทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- การรายงานการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อเน้นหน่วยความจำคลัสเตอร์และการใช้งาน CPU
- การควบคุมการปรับใช้เพื่อการปฏิบัติการที่คล่องตัวและการปรับใช้ที่รวดเร็ว
- โหลดและเริ่มโครงการโดยไม่ต้องใช้เทมเพลตด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียวจาก UI
- หยุดและยกเลิกการโหลดโครงการโดยไม่ต้องใช้เทมเพลตด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียวจาก UI
- การผสานรวมกับ SAS Event Stream Processing Studio
- โครงการที่เผยแพร่ปรากฏใน SAS Event Stream Manager โดยอัตโนมัติพร้อมตำแหน่งไฟล์ที่ใช้ร่วมกัน
การใช้งานที่ขยายและการสนับสนุนโอเพ่นซอร์ส
การใช้งานที่ขยายและการสนับสนุนโอเพ่นซอร์ส
- ปรับใช้ SAS Event Stream Processing ที่เอดจ์สำหรับแอปพลิเคชัน IoT:
- SAS Event Stream Processing for Edge Computing มีขนาดดิสก์ที่เล็กลงและกำหนดค่าได้สำหรับการปรับใช้ที่ง่ายขึ้นไปยังอุปกรณ์เอดจ์ที่เล็กกว่า
- รองรับการปรับใช้คอนเทนเนอร์ Docker สำหรับ SAS Event Stream Processing for Edge Computing สำหรับการปรับใช้มาตรฐาน
- อินเทอร์เฟซการพัฒนา SAS Event Stream Processing Python:
- เร่งเวลาในการพัฒนาด้วยอินเทอร์เฟซ Python ที่คุ้นเคย เปิดและยืดหยุ่นสำหรับการพัฒนา เผยแพร่ ทดสอบ และสตรีมกิจกรรมผ่านโครงการ SAS Event Stream Processing
- Python เผยแพร่/สมัครสมาชิก API – เผยแพร่เหตุการณ์และสมัคร SAS Event Stream Processing โดยใช้ Python
ใช้ SAS และภาษาโอเพ่นซอร์ส
ใช้ SAS และภาษาโอเพ่นซอร์ส
- SAS Event Stream Processing สำหรับ SAS Viya® และ CAS – นำโมเดล SAS Data Mining และ Machine Learning ไปใช้กับ SAS Event Stream Processing สำหรับการวิเคราะห์การสตรีม
- รองรับการดำเนินการ Python ในสตรีมภายในโปรเจ็กต์ SAS Event Stream Processing การดำเนินการในหน่วยความจำแบบเนทีฟของ Python โดยใช้เทคโนโลยีบริการวิเคราะห์ไมโครที่ได้รับการจดสิทธิบัตร
- รองรับการอนุมานโมเดล ONNX เนทีฟบนแพลตฟอร์ม GPU สำหรับเอดจ์ (บนอุปกรณ์) และคลาวด์ (Docker)
- ภาษาการเขียนโปรแกรม SAS ที่รองรับ ได้แก่ SAS DATAStep2 และ SAS DATAStep
- รองรับสตรีม MapR โดยอะแดปเตอร์ Kafka ได้รับการรับรองให้ทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มข้อมูลแบบหลอมรวม MapR สำหรับการเผยแพร่และสมัครสมาชิก
- รองรับ Python เผยแพร่/สมัครสมาชิก API เพื่อเผยแพร่และสมัครสมาชิกเซิร์ฟเวอร์ SAS Event Stream Processing เพื่อแทรกเหตุการณ์ไปยัง SAS Event Stream Processing และรับฟังข้อมูลเชิงลึกจาก SAS Event Stream Processing
การตรวจสอบสตรีมเหตุการณ์ด้วยภาพ
การตรวจสอบสตรีมเหตุการณ์ด้วยภาพ
- การสนับสนุนการแสดงภาพข้อมูลการสตรีมและข้อมูลเชิงลึกของโครงการ SAS Event Stream Processing รวมถึง:
- รักษาความปลอดภัยให้การเข้าถึงด้วยระบบสนับสนุนการเข้าสู่ระบบสำหรับการเข้าถึงที่ได้รับอนุญาตสู่แอปพลิเคชัน SAS Event Stream Processing Streamviewer
- Streamviewer รองรับกราฟ SAS ในแดชบอร์ดการสตรีมแบบเรียลไทม์
- ส่วนประกอบของ Streamviewer รองรับการฝังภายในแอปพลิเคชันเพื่อส่งมอบข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ของ Streamviewer
- รองรับ WebSocket สำหรับการเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ SAS Event Stream Processing ที่เชื่อถือได้และรวดเร็ว
- แดชบอร์ดที่ผู้ใช้กำหนดค่าได้สำหรับการทดสอบกิจกรรมการสตรีมแบบกำหนดเอง
- กรองและค้นหากิจกรรมสตรีมแบบสดแบบอินเทอร์แอคทีฟเพื่อตรวจสอบพฤติกรรมเฉพาะขององค์ประกอบต่างๆ
- ตอบสนองเร็วขึ้นด้วยการสนับสนุนซ็อกเก็ตเว็บใหม่เพื่อตรวจสอบเหตุการณ์จากเซิร์ฟเวอร์ SAS Event Stream Processing
- เปรียบเทียบกิจกรรมในอดีตกับการประมวลผลปัจจุบันโดยใช้การแสดงผลผ่านกราฟ
- ตรวจสอบรายละเอียดการประมวลผลสตรีมโดยสมัครรับข้อมูลเหตุการณ์ที่น่าสนใจ