
Análise do fluxo de eventos
SAS Processamento do fluxo de eventos
Analise dados de streaming, descubra insights ocultos com IA e tome decisões inteligentes e em tempo real no ambiente de sua escolha.
Aproveite as oportunidades e identifique sinais de alerta ocultos em torrentes de dados velozes que fluem pela sua empresa.
Use o machine learning para obter insights para tomar a ação correta.
A transmissão de dados de operações, transações, sensores e dispositivos IoT é valiosa - quando é bem compreendida. O processamento de fluxo de eventos do SAS inclui análise e qualidade de dados de streaming – e uma vasta gama de SAS e aprendizado de máquina de código aberto e análise de alta frequência para conectar, decifrar, limpar e compreender dados de streaming – em uma solução. Não importa a rapidez com que seus dados se movem, a quantidade de dados que você tem, ou quantas fontes de dados você está extraindo, tudo está sob seu controle através de uma interface única e intuitiva. Você pode definir padrões e abordar cenários de todos os aspectos de seu negócio, dando a você o poder de permanecer ágil e lidar com as questões à medida que elas surgem.
Tome grandes decisões de dados.
Filtre, normalize, classifique, agregue, padronize e limpe grandes dados antes de armazená-los - poupando recursos da equipe e computacionais significativos de ter que limpar os data lakes. Rotinas de qualidade de dados pré-construídas e execução de processamento de texto são aplicadas a dados em movimento para que o big data seja filtrado e esteja pronto para consumo.
Escale economicamente da borda para a nuvem para aumentar os volumes de dados.
Processamento de fluxo mais rápido, melhor e mais poderoso da borda à empresa para alto volume de transferência (milhões de eventos por segundo) significa tempos de resposta de baixa latência executados em ambientes de hardware de commodities de processamento de grade em memória distribuído. Analise fontes de dados estruturadas e não estruturadas - incluindo classificação e identificação por vídeo, texto e imagem - usando análise avançada com IA embutida e capacidades de machine learning. Além disso, SAS Event Stream Manager integra o estúdio SAS Event Stream Processing e os componentes do servidor, simplificando e automatizando a implantação de projetos e análises SAS Event Stream Processing para tomada de decisão rápida – sem interrupção do serviço..
Principais recursos
Use o machine learning e o streaming analytics para descobrir insights na borda e tomar decisões inteligentes e em tempo real na nuvem.
Construído para a velocidade
Permite o processamento de alto volume de milhões de eventos por segundo e tempos de resposta de baixa latência usando o novo tempo de execução ONNX integrado para suporte expandido para aceleração da GPU em plataformas suportadas por CUDA e TensorRT.
Ingere & consolida fontes IoT de streaming
Permite que você consuma as fontes IoT de hoje - incluindo nuvens ou correntes de borda no local - e se estenda no futuro com um extenso conjunto de conectores e adaptadores pré-construídos.
Pronto para a ação em tempo real
Fornece a você uma consciência situacional através de alertas, notificações e atualizações personalizáveis para que você possa reagir adequadamente ao que está acontecendo ou previsto para acontecer.
Ambiente de modelagem flexível e aberto
Defina, teste e refine facilmente modelos em um ambiente low-code usando uma interface visual intuitiva. Os ambientes de codificação amigáveis aos cientistas de dados incluem o conhecido desenvolvedor Python (por exemplo, Jupyter notebook).
Análise multifásica completa
Incorpore o SAS na borda, na névoa e na nuvem, limpando e analisando dados em cada fase do evento de streaming. Os modelos SAS em profundidade são portáteis para o fluxo e a borda. Oferece suporte a algoritmos, por exemplo, para executar a descrição de dados do vetor de suporte, análise robusta de componentes principais, floresta aleatória, aumento de gradiente e análise de regressão de streaming.
Implantação unificada do projeto & gerenciamento do servidor
O SAS Event Stream Manager permite construir e gerenciar modelos de implantação reutilizáveis, adicionar facilmente novos servidores ESP auto-descobertos na nuvem, carregar e descarregar projetos ESP, alocar recursos dinamicamente e escalar automaticamente para cima e para baixo para elasticidade automatizada e monitoramento para melhor gerenciamento de recursos. Quando os servidores ESP estão offline ou indisponíveis, os recursos de tentativas de reentrada suportam a redistribuição de modelos quando a conectividade é retomada.
Nativo da nuvem
Compatível com tecnologias de nuvem, incluindo Docker e Kubernetes, para serviços distribuídos em larga escala, elásticos, multitenant. Garante detecção contínua, segura e estável de padrões de eventos por meio de failover patenteado e instantâneo de 1+N vias, failover nativo, entrega garantida sem persistência e outras funções de tolerância a falhas para processamento de fluxo de eventos resiliente e altamente disponível.
Janelas de modelo de aprendizagem in-stream
Utiliza diferentes tipos de janelas - Train, Score, Calculate, Model Supervisor, Model Reader - para diferentes tarefas (por exemplo, especificando fontes de entrada de fluxo de dados, padrões de interesse e ações de saída derivadas).
Análise de imagem & vídeo
Processe dados de vídeo e imagem estática, incluindo pré-processamento de imagem e detecção e classificação de objetos, combinando análise de streaming, ingestão de vídeo e imagem com SAS e estruturas de aprendizado de máquina de terceiros usando formatos de modelo ONNX.
Recursos do GitHub
Obtenha exemplos de códigos SAS, bibliotecas e ferramentas para desenvolvedores e usuários.
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