إشعار
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تسجيل الدخول أو تغيير الدلائل.
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تغيير الدلائل.
توضح هذه المقالة كيف يمكنك استخدام دون محرر التعليمات البرمجية لإنشاء وظيفة Stream Analytics بسهولة. تقرأ المهمة باستمرار من مراكز الأحداث وتنفذ تجميعات مثل العدد والمجموع والمتوسط. يمكنك تحديد الحقول لتجميعها عبر نافذة وقت ثم تكتب المهمة النتائج بشكل مستمر إلى قاعدة بيانات Azure Cosmos.
المتطلبات الأساسية
- يجب أن تكون موارد مراكز أحداث Azure وقاعدة بيانات Azure Cosmos متاحة للجمهور ولا يمكن أن تكون خلف جدار حماية أو مؤمنة في شبكة Azure الظاهرية.
- يجب إجراء تسلسل للبيانات الموجودة في مراكز الأحداث بتنسيق JSON أو CSV أو Avro.
تطوير مهمة Stream Analytics
استخدم الخطوات التالية لتطوير وظيفة Stream Analytics لتجسيد البيانات في Azure Cosmos DB.
- في مدخل Microsoft Azure، حدد موقع مثيل مراكز الأحداث من Azure وحدده.
- ضمن "Features"، حدد علامة التبويب "Process Data". ثم حدد البدء في البطاقة المسماة Materialize Data في Azure Cosmos DB.
- أدخل اسماً لوقت تشغيل التكامل الخاص بك وحدد "Create".
- حدد نوع التسلسل لبياناتك في نافذة مراكز الأحداث وأسلوب المصادقة الذي ستستخدمه المهمة للاتصال بمراكز الأحداث. وبعد ذلك حدد Connect.
- إذا كان الاتصال ناجحا وكان لديك تدفقات بيانات تتدفق إلى مثيل مراكز الأحداث، فسترى أمرين على الفور:
- الحقول الموجودة في حمولة الإدخال. حدد رمز النقاط الثلاث بجوار حقل بشكل اختياري لإزالة نوع بيانات الحقل أو إعادة تسميته أو تغييره.
- عينة من بيانات الإدخال في الجزء السفلي ضمن "Data preview" التي تُحدّث تلقائياً بشكل دوري. يمكنك تحديد "Pause streaming preview" إذا كنت تفضل الحصول على عرض ثابت لبيانات إدخال العينة.
- الحقول الموجودة في حمولة الإدخال. حدد رمز النقاط الثلاث بجوار حقل بشكل اختياري لإزالة نوع بيانات الحقل أو إعادة تسميته أو تغييره.
- في الخطوة التالية، يمكنك تحديد الحقل والتجميعات التي تريد حسابها، مثل المتوسط والعدد. يمكنك أيضاً تحديد الحقل الذي تريد تجميعه حسب مع نافذة الوقت. ثم يمكنك التحقق من صحة نتائج الخطوة في قسم "Data preview".
- اختر قاعدة بيانات Cosmos DBوالحاوية حيث تريد كتابة النتائج.
- ابدأ مهمة Stream Analytics عن طريق تحديد "Start".
لبدء المهمة، يجب تحديد:- عدد وحدات الدفق (SU) التي تعمل بها المهمة. تمثل وحدات SUs مقدار الحساب والذاكرة المخصصة للمهمة. نوصي بأن تبدأ بثلاثة وتضبط حسب الحاجة.
- تسمح لك معالجة أخطاء بيانات الإخراج بتحديد السلوك الذي تريده عندما يفشل إخراج المهمة إلى وجهتك بسبب أخطاء البيانات. بشكلٍ افتراضي، تعيد مهمتك المحاولة حتى تنجح عملية الكتابة. يمكنك أيضاً اختيار إسقاط أحداث الإخراج.
- بعد تحديد "Start"، تبدأ المهمة في العمل في غضون دقيقتين. اعرض المهمة ضمن قسم "Process Data" في علامة التبويب "Stream Analytics jobs". يمكنك استكشاف مقاييس المهمة وإيقافها وإعادة تشغيلها حسب الحاجة.
اعتبارات عند استخدام ميزة النسخ المتماثل الجغرافي لمراكز الأحداث
أطلقت مراكز الأحداث مؤخرا ميزة النسخ المتماثل الجغرافي في المعاينة العامة. تختلف هذه الميزة عن ميزة التعافي من الكوارث الجغرافية في Azure Event Hubs.
عندما يكون نوع تجاوز الفشل إجباريا وتناسق النسخ المتماثل غير متزامن، لا تضمن وظيفة Stream Analytics الإخراج مرة واحدة بالضبط إلى إخراج مراكز أحداث Azure.
قد تلاحظ Azure Stream Analytics، كمنتج مع مركز أحداث ناتج، تأخير العلامة المائية على المهمة أثناء مدة تجاوز الفشل وأثناء التقييد بواسطة مراكز الأحداث في حالة وصول تأخر النسخ المتماثل بين الأساسي والثانوي إلى الحد الأقصى للتأخر المكون.
قد تلاحظ Azure Stream Analytics، كمستهلك مع مراكز الأحداث كإدخل، تأخير العلامة المائية في المهمة أثناء مدة تجاوز الفشل وقد تتخطى البيانات أو تجد بيانات مكررة بعد اكتمال تجاوز الفشل.
نظرا لهذه المحاذير، نوصي بإعادة تشغيل وظيفة Stream Analytics مع وقت البدء المناسب مباشرة بعد اكتمال تجاوز فشل مراكز الأحداث. أيضا، نظرا لأن ميزة النسخ المتماثل الجغرافي لمراكز الأحداث في المعاينة العامة، لا نوصي باستخدام هذا النمط لمهام Stream Analytics للإنتاج في هذه المرحلة. سيتحسن سلوك Stream Analytics الحالي قبل أن تتوفر ميزة النسخ المتماثل الجغرافي لمراكز الأحداث بشكل عام ويمكن استخدامها في مهام إنتاج Stream Analytics.
الخطوات التالية
الآن أنت تعرف كيفية استخدام Stream Analytics لا يوجد محرر تعليمات برمجية لتطوير مهمة تقرأ من مراكز الأحداث وتحسب التجميعات مثل العد والمتوسطات وكتابتها إلى مورد Azure Cosmos DB.