Analitik streaming acara
SAS Event Stream Processing
Analisis data streaming, temukan wawasan tersembunyi dengan AI, dan buat keputusan cerdas secara waktu nyata di lingkungan pilihan Anda.
Rebut peluang dan lihat peringatan yang tersembunyi dalam derasnya data bergerak cepat yang mengalir melalui bisnis Anda.
Gunakan pembelajaran mesin untuk mendapatkan wawasan untuk mengambil tindakan yang tepat.
Data streaming dari operasi, transaksi, sensor, dan perangkat IoT sangat berharga – jika dipahami dengan baik. Pemrosesan aliran peristiwa dari SAS mencakup kualitas dan analitik data streaming – dan berbagai macam SAS dan pembelajaran mesin sumber terbuka serta analitik frekuensi tinggi untuk menghubungkan, menguraikan, membersihkan, dan memahami data streaming – dalam satu solusi. Tidak peduli seberapa cepat data Anda bergerak, berapa banyak data yang Anda miliki, atau berapa banyak sumber data yang Anda ambil, semuanya berada di bawah kendali Anda melalui satu antarmuka intuitif. Anda dapat menentukan pola dan menangani skenario dari semua aspek bisnis Anda, memberi Anda kekuatan untuk tetap gesit dan mengatasi masalah yang muncul.
Buat keputusan big data yang tepat.
Filter, normalkan, kategorikan, agregatkan, standarkan, dan bersihkan big data sebelum Anda menyimpannya – menghemat banyak staf dan sumber daya komputasi dari keharusan membersihkan data lake. Rutinitas kualitas data yang terpasang sebelumnya dan eksekusi pemrosesan teks diterapkan pada data yang bergerak sehingga big data disaring dan siap untuk digunakan.
Skala ekonomis dari edge ke cloud untuk meningkatkan volume data.
Pemrosesan streaming yang lebih cepat, lebih baik, dan lebih tangguh dari edge ke perusahaan untuk hasil yang besar (jutaan acara per detik) berarti waktu respons latensi rendah yang berjalan di lingkungan perangkat keras komoditas pemrosesan grid dalam memori yang terdistribusi. Menganalisis sumber data terstruktur dan tidak terstruktur – termasuk klasifikasi dan identifikasi video, teks, dan gambar – menggunakan analitik lanjutan dengan AI yang disematkan dan kemampuan pembelajaran mesin. Selain itu, SAS Event Stream Manager mengintegrasikan studio dan komponen server SAS Event Stream Processing, menyederhanakan dan mengotomatiskan penyebaran proyek dan analitik SAS Event Stream Processing untuk pengambilan keputusan yang cepat – tanpa gangguan pada layanan.
Fitur Utama
Gunakan pembelajaran mesin dan analitik streaming untuk mengungkap wawasan di edge dan membuat keputusan cerdas secara waktu nyata di cloud.
Dibuat untuk kecepatan
Memungkinkan pemrosesan volume tinggi dari jutaan acara per detik dan waktu respons latensi rendah menggunakan ONNX Runtime yang baru terintegrasi untuk dukungan yang diperluas untuk akselerasi GPU pada platform yang didukung CUDA dan TensorRT.
Serap & gabungkan sumber IoT streaming
Memungkinkan Anda menggunakan sumber IoT saat ini – termasuk streaming cloud atau edge di situs – dan memperluasnya di masa mendatang dengan seperangkat konektor dan adaptor yang terpasang sebelumnya yang luas.
Siap untuk tindakan secara waktu nyata
Memberi Anda kesadaran situasional melalui peringatan, pemberitahuan, dan pembaruan yang dapat disesuaikan sehingga Anda dapat bereaksi dengan tepat terhadap apa yang terjadi atau diperkirakan akan terjadi.
Lingkungan pemodelan yang fleksibel dan terbuka
Menentukan, menguji, dan menyempurnakan model dengan mudah dalam lingkungan kode rendah dengan menggunakan antarmuka visual yang intuitif. Lingkungan pengkodean ramah ilmuwan data termasuk pengembang Python yang sudah dikenal (mis., Notebook Jupyter).
Analitik multifase lengkap
Tanamkan SAS di edge, di fog, dan di cloud, dengan membersihkan dan menganalisis data di setiap fase acara streaming. Model SAS yang mendalam bersifat mudah dibawa untuk streaming dan edge. Mendukung algoritma, misalnya, untuk melakukan deskripsi data vektor dukungan, analisis komponen utama yang kuat, random forest, gradient boosting, dan analisis regresi streaming.
Penyebaran proyek terpadu & manajemen server
SAS Event Stream Manager memungkinkan Anda membuat dan mengelola template penyebaran yang dapat digunakan kembali, dengan mudah menambahkan server ESP penemuan otomatis baru di cloud, memuat dan membongkar proyek ESP, mengalokasikan sumber daya secara dinamis, dan secara otomatis menaikkan dan menurunkan skala untuk elastisitas otomatis dan pemantauan untuk manajemen sumber daya yang lebih baik. Saat server ESP offline atau tidak tersedia, kemampuan coba lagi mendukung penyebaran ulang model saat konektivitas dilanjutkan.
Cloud native
Kompatibel dengan teknologi cloud, termasuk Docker dan Kubernetes, untuk layanan berskala besar, elastis, multitenant, terdistribusi. Memastikan deteksi pola acara yang berkelanjutan, aman, dan stabil melalui failover 1+N cara instan yang ditetapkan, failover asli, pengiriman terjamin tanpa persistensi, dan fungsi toleransi kesalahan lainnya untuk pemrosesan streaming acara yang tangguh dan sangat tersedia.
Jendela model pembelajaran streaming
Menggunakan jenis jendela yang berbeda – belajar, Skor, Hitung, Pengawas Model, Pembaca Model – untuk tugas yang berbeda (mis., menentukan sumber masukan streaming data, pola minat, dan tindakan keluaran turunan).
Analisis gambar & video
Memproses data video dan gambar, termasuk pra-pemrosesan gambar serta deteksi dan klasifikasi objek, dengan menggabungkan analitik streaming, penyerapan video dan gambar dengan kerangka kerja pembelajaran mesin SAS dan pihak ketiga menggunakan format model ONNX.
sumber daya GitHub
Dapatkan contoh kode SAS, pustaka, dan alat untuk pengembang dan pengguna.
KESUKSESAN PELANGGAN
Lihat Siapa yang Bekerja Lebih Cerdas Dengan SAS
Mengoptimalkan rantai pasokan dengan analitik dan IoT
SAS membantu Georgia-Pacific meningkatkan efisiensi peralatan, mengurangi waktu henti, mengoptimalkan logistik pengiriman, dan memprediksi kegelisahan pelanggan.
Kenali SAS Event Stream Processing
Mitra Unggulan
Wabtec, Intel & SAS
Wabtec, Intel, dan SAS bermitra untuk mengubah data mentah menjadi wawasan bisnis secara waktu nyata dengan transportasi yang terhubung dengan IoT – dan membuka tingkat efisiensi operasional yang baru.
Jelajahi Lebih Lanjut tentang SAS Event Stream Processing dan Lainnya
Untuk menelusuri sumber menurut tipe, pilih opsi di bawah ini.
-
- Pilih Jenis Sumber Daya
- Analyst Report
- Article
- Blog Post
- Book Excerpt
- Case Study
- Customer Story
- E-Book
- Infographic
- Interview
- Partner Brief
- Product Brief
- Research
- Series
- Solution Brief
- Video
- Webinar
- White Paper
- White Paper
- Article Understanding data in motionLearn how to analyze fast-moving data streams on the fly with event stream processing.
- Article Sensing a disturbance in the dataAs IoT data unites with event stream processing (ESP), these combined forces will automatically sense data pattern deviations and trigger immediate response.
- Article Making sense of streaming data in the Internet of ThingsThe Internet of Things has changed our lives forever. Read about how streaming data in IoT works, and why it has caused such a shift in the analytics world.
- Customer Story One airport operator is making every journey personal for passengersiGA Istanbul Airport creates personalized customer journeys using SAS® MarTech solutions
- Customer Story Managing Dutch roads and waterways with intelligenceA modern AI, IoT and analytics platform powered by SAS Viya helps Rijkswaterstaat move from reactive to predictive infrastructure maintenance.
- Customer Story Transforming steelmaking through IoT analyticsSSAB improves production efficiency, product quality and maintenance strategies using sensor data, artificial intelligence and advanced analytics.
- Customer Story World’s largest sports and humanitarian event builds legacy of inclusion with data-driven technologySpecial Olympics World Games Abu Dhabi uses SAS® Analytics and AI solutions to keep athletes safe and fans engaged.
- White Paper Securing Your IoT Solution StackLearn why IoT solutions are so difficult to secure, what's needed to secure each layer of the IoT stack, and how SAS uses software like SAS Event Stream Processing to secure the applications layer.
- Article Streaming data: The ins and outs of this technology buzzwordLearn what streaming data is, why it matters to your business and how it relates to big data, event stream processing, data management and the IoT.
- White Paper Analytics Accelerates Monetization Opportunities for Connected Vehicle and Mobility ServicesLearn how automakers and their partners are using IoT data and analytics to help them reshape business models, seize new sources of revenue and develop inventive ways to better serve customers.
- White Paper Understanding Data Streams in IoTThis paper explains how streaming analytics helps you acquire, understand and use real-time, streaming data to make fact-based, automated decisions – and instantaneously react to new information.
- Article The opportunity of smart grid analyticsWith smart grid analytics, utility companies can control operating costs, improve grid reliability and deliver personalized energy services.
- Article Three C’s of the connected customer in the IoTTo optimize the connected customer experience, Blue Hill Research says organizations should build an IoT model based on three key features.
- White Paper Using Hybrid Cloud Capabilities for True Omnichannel MarketingSeamless, agile customer interactions require a marketing system that can collect data about a customer’s interactions and behavior across all touch points, regardless of underlying technology. Learn how SAS Customer Intelligence 360 lets you use both cloud and on-site channels and data to create an omnichannel marketing solution.
Penawaran Terkait
Lihat produk dan solusi berikut yang terkait dengan SAS Event Stream Processing.
- Drive innovation, efficiencies and results by putting IoT analytics in users' hands – from predictive maintenance at scale to superior process optimization and quality, flood prediction and preparedness, energy cost optimization and beyond.
- Pantau, atur, dan lacak grup besar server SAS Event Stream Processing dengan proses yang dapat diulang, otomatis, dan dapat dilacak.
- Dengan mudah membuat, mengelola, dan mengatur aturan bisnis yang kuat dan didorong secara analitik untuk mendukung pengambilan keputusan dalam skala besar.
- Sederhanakan pembuatan dan manajemen koleksi model Anda dengan antarmuka berbasis web yang dengan mudah mengotomatiskan proses manajemen model.
- Secara visual, eksplorasi semua data, temukan pola baru, dan publikasikan laporan ke web dan perangkat seluler.
- Manfaatkan integrasi data yang lebih cepat, pengembangan model yang efektif, dan pengurangan biaya cloud.