SAS® EVENT STREAM PROCESSING

ストリーミング・データを分析し、隠された洞察をAIで導き出し、適切な行動/アクションを自動的に取ることができます。

SAS® PACKS THE MOST ANALYTICS PUNCH

“SAS Event Stream Processing (ESP) stands out as the platform with the most built-in analytics for machine learning and other advanced analytics, as well as a mature edge analytics capability for IoT applications.”

高速に移動するデータの「大激流」に潜むチャンスやレッドフラッグ(赤信号)を速やかに特定し、適切に対応

機械学習を活用して、適切な行動/アクションを取るための洞察を瞬時に獲得

業務、トランザクション、センサー、IoTデバイスなどから生じるストリーミング・データには多大な価値が潜んでいますが、それを引き出すためには十分な理解が不可欠です。SAS Event Stream Processingでは、ストリーミング・データのデータ品質機能とアナリティクス機能、さらには、ストリーミング・データを接続/解読/クレンジング/理解するためのSASおよびオープンソースの幅広い機械学習や高頻度アナリティクスの機能が、1つのソリューションに統合されています。データの流れる速度がどれほど速くても、あるいはデータ量や処理対象のデータソース数がどれほど大きくても、直感的に操作できるGUIインターフェイスで、全ての処理を効率的に実行できます。ビジネスのあらゆる側面についてパターンの定義やシナリオの適用が行えるため、俊敏性を失うことなく、問題の発生と同時にその対策を講じることが可能になります。

ビッグデータに基づく盤石な意思決定を実現

フィルタリング、正規化、分類、集約、標準化、クレンジングなどを適用した上でストリーミング型のビッグデータを保管できるため、データレイクのクレンジング作業から多大な人員とコンピューティング・リソースを解放することができます。流れているデータに直接、構築済みのデータ品質管理ルーチンやテキスト処理を適用できるため、フィルタリング済みのビッグデータをその場ですぐに利用することができます。

データ量の増大に応じたエッジから全社レベルへの規模拡張もリーズナブルなコストで可能

エッジから全社レベルまでの規模を問わず、低レイテンシーかつ大量のスループット(毎秒数百万件のイベント)を実現するSASのパワフルなストリーム処理機能を、汎用ハードウェアで構成したインメモリ方式の分散グリッド処理環境で実行することができるため、優れたスケーラビリティを低コストで享受できます。機械学習や人工知能(AI)をはじめとする高度なアナリティクス手法を用いて、多様な構造化/非構造化データを分析すること(映像/テキスト/画像の分類・識別を含む)が可能です。

KEY FEATURES

高い頻度で生成され続ける大量のストリーミング・データを直接、流れている状態のままで(蓄積する前に)分析できるため、有意義なデータに基づいて瞬時に行動/アクションを取り、それ以外のデータは無視することができます。

Built for speed

Enables high-volume processing of millions of events per second and low-latency response times using newly integrated ONNX Runtime for expanded support for GPU acceleration on CUDA and TensorRT supported platforms.

Ingests & consolidates streaming IoT sources

Lets you consume today's IoT sources – including cloud or edge on-site streams – and extend in the future with an extensive suite of prebuilt connectors and adapters.

Ready for real-time action 

Provides you with situational awareness via customizable alerts, notifications and updates so you can react appropriately to what's happening or predicted to happen.

Flexible, open modeling environment

Easily define, test and refine models in a low code environment using an intuitive visual interface. Data scientist-friendly coding environments include familiar Python developer (e.g., Jupyter notebook).

Complete multiphase analytics

Embed SAS at the edge, in the fog and in the cloud, cleansing and analyzing data at each streaming event phase. In-depth SAS models are portable to the stream and the edge. Supports algorithms, for example, to perform support vector data description, robust principal component analysis, random forest, gradient boosting and streaming regression analysis.

Unified project deployment & server management

SAS Event Stream Manager lets you construct and manage reusable deployment templates, easily add new auto-discover ESP servers in cloud, load and unload ESP projects, dynamically allocate resources, and automatically scale up and down for automated elasticity and monitoring for better resource management. When ESP servers are offline or unavailable, retry capabilities support redeploying models when connectivity resumes.

Cloud native

Compatible with cloud technologies, including Docker and Kubernetes, for large-scale, elastic, multitenant, distributed services. Ensures continuous, secure and stable event pattern detection through patented, instantaneous 1+N way failover, native failover, guaranteed delivery without persistence and other fault-tolerance functions for resilient, highly available event stream processing.

In-stream learning model windows

Uses different window types – Train, Score, Calculate, Model Supervisor, Model Reader – for different tasks (e.g., specifying data stream input sources, patterns of interest and derived output actions).

Image & video analytics

Process video and still image data, including image pre-processing and object detection and classification, by combining streaming analytics, video and image ingestion with SAS and third-party machine learning frameworks using ONNX model formats.

GitHub resources

Get SAS code examples, libraries and tools for developers and users.

SOLUTION BRIEF

Analyze streaming data from edge to enterprise to make intelligent decisions in real time

Learn more about how SAS Event Stream Processing helps you make real-time, intelligent decisions.

PRODUCT BRIEF

SAS Event Stream Processing for Edge Computing

Discover how to create new analytics-driven and AI-empowered intelligence at the smarter and more autonomous edge.

PRODUCT BRIEF

SAS Event Stream Manager

Find out how you can take control of your SAS Event Stream Processing environment by simplifying and automating deployments across servers and projects.

CUSTOMER SUCCESS

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注目のパートナー

Cisco と SAS

CiscoとSASは、お客様がアナリティクス・アーキテクチャをモダナイズできるようご支援するために複数の戦略的領域で提携しています。Cisco Unified Computing System™(UCS)上でSASのアナリティクスを実行すると、高速に(高頻度で)配信され続ける情報をリアルタイムで統合することができます。SASのアプリケーションとCiscoのテクノロジーとの融合のPoCからは、「信頼性の高いスケーラビリティ、データセンター・コストの削減、効率の改善により、従業員が戦略的なビジネス・イニシアチブに集中できるようになる」といった利点が明らかになっています。

クラウド・プロバイダー

実験的なものからミッションクリティカルなものまで、あらゆるアナリティクスの課題を、クラウドでの迅速な意思決定で克服しましょう。SAS Viyaの最新版は、以下のクラウド・プロバイダーで利用可能です。

SAS Cloud

SAS Viyaの最新バージョンはMicrosoft Azure上で自然に動作しますので、SASクラウドにより分析プラットフォーム全体が管理し、最適なパフォーマンスと価値が実現できます。

Azure

Microsoft社は当社の戦略パートナーであり、推奨クラウド・プロバイダーでもあります。SASとMicrosoftは、深いレベルの統合とロードマップの共有により、クラウドにおけるAIとアナリティクスの未来の形成を推し進めています。

AWS

クラウド・ネイティブとなるように設計されているSAS Viyaは、数百万のAWSユーザーが利用しているのと同じ各種クラウドサービスを活用できることに関してテストおよび承認されています。

GCP

イノベーションとオープンソース・クラウド原則にコミットしているSAS Viyaは、Google CloudにネイティブのAIと高度なアナリティクスをもたらします。

Red Hat OpenShift

近日登場予定です。Red HatとSASは、データセンター内かクラウド上か、あるいはその併用かを問わず、アナリティクスの導入展開と利用をより容易に行えるようにします。

RESOURCES

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