Event streaming analytics
SAS Event Stream Processing
Analice la transmisión de datos, descubra información oculta con IA y tome decisiones inteligentes en tiempo real en el entorno de su elección.
Aproveche las oportunidades y detecte las señales de alerta ocultas en los torrentes de datos de rápido movimiento que fluyen a través de su negocio.
Utilice el machine learning para obtener información para tomar la acción correcta.
La transmisión de datos de operaciones, transacciones, sensores y dispositivos IoT es valiosa, cuando se entiende bien. El procesamiento de flujo de eventos de SAS incluye calidad y analítica de datos de transmisión, y una amplia gama de SAS y machine learning de código abierto y análisis de alta frecuencia para conectar, descifrar, limpiar y comprender datos de transmisión, en una sola solución. No importa qué tan rápido se muevan sus datos, cuántos datos tenga o de cuántas fuentes de datos esté extrayendo, todo está bajo su control a través de una interfaz única e intuitiva. Puede definir patrones y abordar escenarios de todos los aspectos de su negocio, lo que le brinda el poder de mantenerse ágil y abordar los problemas a medida que surjan.
Tome decisiones acertadas sobre big data.
Filtre, normalice, categorice, agregue, estandarice y limpie los grandes datos antes de almacenarlos, lo que evita que el personal y los recursos informáticos importantes tengan que limpiar los lagos de datos. Las rutinas de calidad de datos preconstruidas y la ejecución de procesamiento de texto se aplican a los datos en movimiento para que los grandes datos se filtren y estén listos para el consumo.
Escale económicamente del perímetro a la nube para volúmenes de datos crecientes.
Procesamiento de flujo más rápido, mejor y más potente desde el borde hasta la empresa para un rendimiento de alto volumen (millones de eventos por segundo) significa tiempos de respuesta de baja latencia que se ejecutan en entornos de hardware de productos básicos de procesamiento de red en memoria distribuidos. Analice fuentes de datos estructurados y no estructurados, incluida la clasificación e identificación de video, texto e imágenes, utilizando analítica avanzada con inteligencia artificial integrada y capacidades de machine learning. Además, SAS Event Stream Manager integra los componentes de estudio y servidor de SAS Event Stream Processing, lo que simplifica y automatiza la implementación de proyectos y analítica de SAS Event Stream Processing para una rápida toma de decisiones, sin interrupción del servicio.
Características principales
Utilice el machine learning y el streaming analytics para descubrir insights en el perímetro y tomar decisiones inteligentes en tiempo real en la nube.
Construido para la velocidad
Permite el procesamiento de alto volumen de millones de eventos por segundo y tiempos de respuesta de baja latencia mediante el tiempo de ejecución de ONNX recién integrado para una mayor compatibilidad con la aceleración de GPU en plataformas compatibles con CUDA y TensorRT.
Ingesta y consolida fuentes de IoT de transmisión
Le permite consumir las fuentes de IoT de hoy, incluidas las transmisiones en el sitio en la nube o en el borde, y ampliarlas en el futuro con un amplio conjunto de conectores y adaptadores preconstruidos.
Listo para la acción en tiempo real
Le brinda conocimiento de la situación a través de alertas, notificaciones y actualizaciones personalizables para que pueda reaccionar adecuadamente a lo que sucede o se prevé que suceda.
Entorno de modelado abierto y flexible
Defina, pruebe y perfeccione fácilmente los modelos en un entorno de código bajo mediante una interfaz visual intuitiva. Los entornos de codificación amigables para los científicos de datos incluyen un desarrollador Python familiar (por ejemplo, el cuaderno Jupyter).
Analítica multifásica completa
Integre SAS en el borde, en la niebla y en la nube, limpiando y analizando datos en cada fase del evento de transmisión. Los modelos de SAS en profundidad son portátiles para la corriente y el perímetro. Admite algoritmos, por ejemplo, para realizar la descripción de datos de vectores de soporte, análisis sólido de componentes principales, bosque aleatorio, aumento de gradiente y análisis de regresión de transmisión.
Implementación de proyectos y administración de servidores unificados
SAS Event Stream Manager le permite construir y administrar plantillas de implementación reutilizables, agregar fácilmente nuevos servidores ESP de detección automática en la nube, cargar y descargar proyectos ESP, asignar recursos dinámicamente y escalar automáticamente hacia arriba y hacia abajo para obtener elasticidad y monitoreo automatizados para una mejor administración de recursos. Cuando los servidores ESP están fuera de línea o no están disponibles, las capacidades de reintento admiten la re implementación de modelos cuando se reanuda la conectividad.
Nube nativa
Compatible con tecnologías en la nube, incluidos Docker y Kubernetes, para servicios distribuidos, multiinquilino, elásticos y a gran escala. Garantiza la detección continua, segura y estable de patrones de eventos a través de conmutación por error patentada e instantánea de 1+N vías, conmutación por error nativa, entrega garantizada sin persistencia y otras funciones de tolerancia a fallas para un procesamiento de flujo de eventos resistente y de alta disponibilidad.
Ventanas del modelo de aprendizaje in-stream
Utiliza diferentes tipos de ventanas (entrenar, puntuar, calcular, supervisor de modelos, lector de modelos) para diferentes tareas (p. ej., especificar fuentes de entrada de flujo de datos, patrones de interés y acciones de salida derivadas).
Análisis de imágenes y videos
Procese datos de video e imágenes fijas, incluido el preprocesamiento de imágenes y la detección y clasificación de objetos, mediante la combinación de análisis de transmisión, ingesta de video e imágenes con SAS y marcos de aprendizaje automático de terceros utilizando formatos de modelo ONNX.
Recursos de GitHub
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