SAS® 事件流处理

分析流传输数据,使用人工智能发现隐藏的洞察,并在自己所选环境中实时做出智能决策。

使用机器学习和流传输分析发现边缘的洞察,并在云中实时做出明智能决策。

为速度而生

专为每秒数百万个事件的高容量处理和低延迟响应时间而设计。性能优于其他 ESP 引擎。

接收并整合流传输物联网源

丰富的预构建连接器和适配器可让您使用当今的物联网资源(包括结构化和非结构化数据流)并在未来进行扩展。

准备采取实时操作

可定制警报、通知和更新提供态势感知,以便您对正在发生或预计将发生的事情做出适当响应。

开放、灵活的建模环境

直观的可视化界面便于定义、测试和模型优化 - 不需要专业编程人员。通过界面访问编码环境。Python 开发人员界面支持使用熟悉的界面(例如,Jupyter 笔记本)进行设计。

完整的多阶段分析

在边缘、混沌和云端嵌入 SAS,并在每个流传输事件阶段清理和分析数据。深度 SAS 模型可移植到流和边缘。支持用于执行向量数据描述、稳健主成分分析、随机森林、梯度增加和流传输回归分析等的算法。

图像和视频分析

通过结合流分析、视频和图像摄取与强大的神经网络来处理视频和静止图像数据,包括图像预处理和对象检测与分类。

云就绪

与云技术(包括 Docker、Kubernetes 和 BOSH cloud Foundry)兼容,用于大规模分布式服务。通过专利瞬时 1+N 路故障转移、本地故障转移、无持久性的保证交付和其他容错功能,确保连续、安全和稳定的事件模式检测,以实现具有弹性和高可度用的事件流处理。

流式学习模型窗口

使用不同的窗口类型(训练、评分、计算、模型管理器、模型阅读器)执行不同的任务(例如,指定数据流输入源、重要模式和派生的输出操作)。

统一的项目部署和服务器管理

使用 SAS 事件流管理构建和管理可重用部署模板,轻松添加新的 ESP 服务器,加载和卸载 ESP 项目,以及使用 ESP 代理技术自动发现新服务器以进行自动监视。当 ESP 服务器脱机或不可用时,重试功能支持在连接恢复时重新部署模型。

抓住机会并发现隐藏在业务海量快速移动数据中的危险信号。

使用机器学习获得采用正确操作所需的洞察。

充分理解来自操作、交易、传感器和物联网设备的流传输数据非常重要。SAS 事件流处理包括在单一解决方案中提供流传输数据质量和分析,大量 SAS 和开源机器学习以及用于连接、解密、清理和理解流传输数据的高频分析。无论您的数据移动有多快、拥有多少数据或从中提取多少个数据源,都可通过直观的界面来控制。您可从业务的各个方面定义模式和处理场景,从而能够保持敏捷并在问题出现时加以处理。

做出合理的大数据决策。

在存储大数据之前,对其进行过滤、正规化、分类、聚合、标准化和清理,从而节省清理数据湖所需的大量人员和计算资源。将预构建的数据质量例程和文本处理执行用于动态数据,以便过滤大数据并为使用做好准备。

经济高效地从边缘扩展到企业,以获得不断增长的数据量。

从边缘到企业的更快、更好、更强大的流处理可实现高容量吞吐量(每秒数百万个事件),这意味着分布式内存网格处理商品硬件环境中可实现低延迟响应时间。使用具有嵌入式人工智能和机器学习功能的高级分析,分析结构化和非结构化数据源(包括视频、文本、图像分类和识别)。此外, SAS® 事件流管理 集成 SAS 事件流处理工作室和服务器组件,可简化并自动化 SAS 事件流处理项目的部署和分析,以实现快速决策,而不会中断服务。

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特色合作伙伴

Cisco 与 SAS

Cisco 和 SAS 在多个战略领域开展合作,以帮助客户现代化其分析架构。在 Cisco Unified Computing System (UCS) 上运行的 SAS® 分析实时集成高速信息传递。使用 Cisco 技术对 SAS 应用程序的概念进行验证带来的好处包括可靠的可扩展性、降低数据中心成本以及提高效率,使员工专注于实施战略性业务计划。

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