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title: Azure Stream Analytics のプレビュー機能
description: この記事では、現在プレビュー段階にある Azure Stream Analytics の機能を示します。
services: stream-analytics
author: mamccrea
ms.author: mamccrea
ms.reviewer: jasonh
ms.service: stream-analytics
ms.topic: conceptual
ms.date: 01/10/2019
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ms.translationtype: HT
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# <a name="azure-stream-analytics-preview-features"></a>Azure Stream Analytics のプレビュー機能
この記事は、現在プレビュー段階にある Azure Stream Analytics のすべての機能をまとめたものです。 プレビュー機能を運用環境で使用することはお勧めしません。
## <a name="public-previews"></a>パブリック プレビュー
以下の機能はパブリック プレビュー段階です。 これらの機能は現在でも利用できますが、運用環境では使用しないでください。
### <a name="integration-with-azure-machine-learning"></a>Azure Machine Learning との統合
Machine Learning (ML) 関数を使用して Stream Analytics のジョブをスケーリングできます。 Stream Analytics ジョブで ML 関数を使用する方法について詳しくは、「[Azure Machine Learning 関数を使用した Stream Analytics ジョブのスケーリング](stream-analytics-scale-with-machine-learning-functions.md)」をご覧ください。 現実のシナリオについては、「[Azure Stream Analytics と Azure Machine Learning を使用した感情分析の実行](stream-analytics-machine-learning-integration-tutorial.md)」を確認してください。
### <a name="blob-output-partitioning-by-custom-time"></a>カスタム日時による BLOB 出力のパーティション分割
Azure Stream Analytics は、カスタム日時属性に基づいて BLOB ストレージに出力できます。 詳しくは、「[Azure Stream Analytics の BLOB ストレージ出力用のカスタム DateTime パス パターン](stream-analytics-custom-path-patterns-blob-storage-output.md)」をご覧ください。
### <a name="javascript-user-defined-aggregate"></a>JavaScript ユーザー定義集計
Azure Stream Analytics は JavaScript で記述されたユーザー定義集計 (UDA) をサポートしています。これを使用すると複雑なステートフルのビジネス ロジックを実装できます。 UDA の使用方法については、「[Azure Stream Analytics の JavaScript ユーザー定義集計](stream-analytics-javascript-user-defined-aggregates.md)」をご覧ください。 
### <a name="live-data-testing-in-visual-studio"></a>Visual Studio でのライブ データ テスト
Visual Studio Tools for Azure Stream Analytics ではローカル テスト機能が強化され、イベント ハブや IoT ハブなどのクラウド ソースからのライブ イベント ストリームに対してクエリをテストすることができます。 方法については、「[Visual Studio の Azure Stream Analytics ツールを使用してライブ データをローカルにテストする](stream-analytics-live-data-local-testing.md)」をご覧ください。
### <a name="net-user-defined-functions-on-iot-edge"></a>IoT Edge での .NET ユーザー定義関数
.NET Standard のユーザー定義関数を使用すると、ストリーミング パイプラインの一部として .NET Standard のコードを実行できます。 簡単な C# クラスを作成したり、完全なプロジェクトやライブラリをインポートしたりできます。 Visual Studio では完全な作成およびデバッグ エクスペリエンスがサポートされています。 詳しくは、「[Azure Stream Analytics Edge ジョブの .NET Standard ユーザー定義関数の開発](stream-analytics-edge-csharp-udf-methods.md)」をご覧ください。
## <a name="private-previews"></a>プライベート プレビュー
以下の機能は、プライベート プレビュー段階です。 これらのプレビューを使用するには、Azure Stream Analytics のプライベート プレビュー [サインアップ](https://aka.ms/ASApreview1) ページにアクセスしてください。
### <a name="anomaly-detection"></a>異常検出
Azure Stream Analytics では、"*スパイク*" と "*ディップ*" の検出、および双方向、ゆっくりした増加、ゆっくりした減少の傾向の検出のサポートを備えた、新しい機械学習モデルが導入されています。
### <a name="c-custom-deserializer-for-azure-stream-analytics-on-iot-edge"></a>Azure Stream Analytics on IoT Edge 用の C# カスタム デシリアライザー
開発者は、C# でカスタム デシリアライザーを実装して、Azure Stream Analytics で受信したイベントを逆シリアル化できるようになりました。 逆シリアル化できる形式としては、Parquet、Protobuf、XML、または任意のバイナリ形式などがあります。
### <a name="blob-output-partitioning-by-custom-attribute"></a>カスタム属性による BLOB 出力のパーティション分割
クエリの任意の列に基づいて、Azure Stream Analytics の出力を BLOB ストレージにパーティション分割できるようになりました。
### <a name="managed-identities-for-azure-resources-authentication-to-azure-data-lake-storage"></a>Azure Data Lake Storage に対する Azure リソース認証用のマネージド ID
Azure Data Lake Storage Gen1 に書き込みながら、Azure リソース ベースの認証用のマネージド ID でリアルタイム パイプラインを運用化できるようになり、プログラムでジョブを作成できます。 詳しくは、「[Azure Stream Analytics ジョブを認証するマネージド ID を Azure Data Lake Storage Gen1 出力で使用する](stream-analytics-managed-identities-adls.md)」をご覧ください。
## <a name="next-steps"></a>次の手順
* [Azure Stream Analytics での 8 つの新機能](https://azure.microsoft.com/blog/eight-new-features-in-azure-stream-analytics/)
* [Azure Stream Analytics で利用可能になった 4 つの新機能](https://azure.microsoft.com/blog/4-new-features-now-available-in-azure-stream-analytics/)