SAS^® EVENT STREAM PROCESSING

高速処理のための設計

毎秒数百万件という大量のイベントを低レイテンシーのレスポンスタイムで処理できるように設計されているため、他のESP（イベントストリーム処理）エンジンを圧倒するパフォーマンスを発揮します。

複数のストリーミングIoTソースを集約統合

構築済みの豊富なコネクタとアダプタにより、今日のIoTソース（構造化データ・ストリームと非構造化データ・ストリームの両方）をすぐに利用でき、将来に向けた拡張性も確保できます。

リアルタイムの対応行動を支援

カスタマイズ可能なアラート／通知／更新が正確な状況認識をもたらすため、進行中の事象や今後起こると予測される事象に適切に反応することができます。

柔軟かつオープンなモデリング環境

直感的なビジュアル・インターフェイスにより、モデルを容易に定義／テスト／改良できるため、専門のプログラマーを確保する必要はありません。このインターフェイスからコーディング環境にアクセスすることも可能です。Python開発者向けインターフェイスは、使い慣れたインターフェイス（例：Jupyter notebook）を用いたデザイン作業をサポートしています。

包括的な多段階のアナリティクス

SASをエッジやフォグ、データストアに組み込むことで、どのストリーミング・イベント・フェーズでもデータのクレンジングや分析を実行できます。SASの詳細なモデルはストリームやエッジへの可搬性が高く、サポート・ベクター・データ・ディスクリプション（SVDD）、ロバスト主成分分析、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ストリーミング回帰分析などのアルゴリズムをサポートしています。

イメージおよびビデオ・アナリティクス

ストリーミング・アナリティクスと映像／画像取り込み機能を、パワフルなニューラル・ネットワークと組み合わせることで、動画データや静止画データを処理できます。画像の前処理や物体の検出／分類などが可能です。

クラウド対応

BOSH Cloud Foundryをはじめとする各種クラウド・テクノロジーと互換性があり、大規模な分散型サービスに対応します。この環境では、特許取得済みの「1+N」構成のフェールオーバー、保持なしでの保証型配信、イベントストリーム・モデルのメタデータへのフルアクセス、ライブ・ストリーム・クエリ、ストリーミング・モデルの動的更新といった機能により、継続性・安全性・安定性に優れたイベントパターン検出が確保されます。

インストリーム学習モデル・ウィンドウ

様々なタスク（例：データ・ストリームの入力ソース、関心対象のパターン、派生出力アクションの指定）のために、様々なウィンドウ・タイプ（Train、Score、Calculate、Model Supervisor、Model Reader）を使用できます。

プロジェクトとサーバーの一元管理

SAS Event Stream Managerを使用すると、再利用可能な展開テンプレートの作成と管理、新しいESPサーバーの簡単な追加、ESPプロジェクトのロード／アンロードが行えるほか、自動モニタリングのためのESPエージェント・テクノロジーを用いて新しいサーバーを自動的に発見することも可能です。ESPサーバーがオフラインの場合や利用できない場合には、 リトライ機能が、接続回復時のモデル再展開をサポートします。