معالجة دفق بدون تعليمات برمجية في Azure Stream Analytics

محرر البرمجة بدون كود يجعل من السهل تطوير وظيفة تحليلات التدفق لمعالجة بيانات البث في الوقت الحقيقي. استخدم خاصية السحب والإفلات دون كتابة أي كود. توفر التجربة لوحة يمكنك الاتصال بمصادر الإدخال لرؤية بيانات البث بسرعة. ثم يمكنك تحويله قبل الكتابة إلى وجهاتك.

باستخدام محرر بدون كود، يمكنك بسهولة:

• تعديل مخططات الإدخال.
• تنفيذ عمليات إعداد البيانات مثل الصلات وعوامل التصفية.
• نهج السيناريوهات المتقدمة مثل تجميعات النوافذ الزمنية (التدوير والقفز ونوافذ الجلسة) للعمليات المجمعة.

بعد إنشاء وظائف Stream Analytics وتشغيلها، يمكنك بسهولة تشغيل أحمال عمل الإنتاج. استخدم المجموعة الصحيحة من المقاييس المضمنة لأغراض المراقبة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. تتم فوترة وظائف Stream Analytics وفقًا لنموذج التسعير عند تشغيلها.

المتطلبات الأساسية

قبل أن تطور وظائف تحليلات التدفق باستخدام محرر بدون كود، تأكد من استيفاء هذه المتطلبات:

• يجب أن تكون مصادر إدخال الدفق وموارد الوجهة المستهدفة لمهمة Stream Analytics متاحة للجمهور ولا يمكن أن تكون في شبكة Azure الظاهرية.
• يجب أن يكون لديك الأذونات المطلوبة للوصول إلى موارد الإدخال والإخراج المتدفقة.
• يجب الاحتفاظ بأذونات لإنشاء موارد Azure Stream Analytics وتعديلها.

إشعار

محرر بدون كود غير متوفر حاليا في منطقة الصين.

مهمة Azure Stream Analytics

تم بناء وظيفة Stream Analytics على ثلاثة مكونات رئيسية: دفق المدخلاتوالتحويلاتوالمخرجات. يمكنك تضمين عدد لا يتريه من المكونات، مثل عدة مدخلات، فروع متوازية مع تحولات متعددة، ومخرجات متعددة. لمزيد من المعلومات، راجع وثائق Azure Stream Analytics.

إشعار

الوظائف وأنواع الإخراج التالية غير متوفرة عند استخدام محرر بدون كود:

• الوظائف المعرفة من قبل المستخدم.
• Query editing in Azure Stream Analytics query page. ومع ذلك، يمكنك عرض الاستعلام الذي يولده محرر بدون كود في صفحة الاستعلام.
• إضافة المدخلات والمخرجات في صفحات الإدخال والإخراج في Azure Stream Analytics. ومع ذلك، يمكنك عرض المدخلات والمخرجات التي يولدها محرر بدون كود في صفحة الإدخال والإخراج.
• أنواع المخرجات التالية غير متوفرة: Azure Function، Azure Data Lake Storage Gen1، PostgreSQL DB، Service Bus queue/topic، Table storage.

للوصول إلى محرر بدون كود لبناء وظيفة تحليلات التدفقات الخاصة بك، استخدم أحد الطرق التالية:

1. من خلال مدخل Azure Stream Analytics (معاينة): إنشاء وظيفة Stream Analytics، ثم حدد محرر بدون تعليمات برمجية في صفحة Get started في صفحة Overview ، أو حدد No-code editor في اللوحة اليسرى.

   

2. من خلال مدخل مراكز أحداث Azure: افتح مثيل مراكز الأحداث. حدد بيانات العملية، ثم حدد أي قالب معرف مسبقا.

   

   يمكن للقوالب المحددة مسبقا أن تساعدك في تطوير وتشغيل مهمة لمعالجة سيناريوهات متنوعة، بما في ذلك:

   • التقاط البيانات من مراكز الأحداث بتنسيق Delta Lake (معاينة)
   • التصفية والاستيعاب إلى Azure Synapse SQL
   • التقاط بيانات مراكز الأحداث بتنسيق Parquet في Azure Data Lake Storage Gen2
   • تجسيد البيانات في Azure Cosmos DB
   • تصفية واستيعاب Azure Data Lake Storage Gen2
   • إثراء البيانات واستيعابها لمركز الأحداث
   • تحويل البيانات وتخزينها إلى قاعدة بيانات Azure SQL
   • التصفية والاستيعاب إلى Azure Data Explorer ‏(Kusto)

تظهر لقطة الشاشة التالية وظيفة Stream Analytics مكتملة. ويسلط الضوء على جميع الأقسام المتاحة لك أثناء التأليف.

1. الشريط: على الشريط، تتبع المقاطع ترتيب عملية التحليلات الكلاسيكية: مركز أحداث كإدخال (يعرف أيضا بمصدر البيانات)، والتحويلات (عمليات دفق الاستخراج والتحويل والتحميل)، والمخرجات، وزر لحفظ تقدمك، وزر لبدء المهمة.
2. عرض الرسم التوضيحي: هذا العرض هو تمثيل رسومي لوظيفتك في تحليلات التدفق، من الإدخال إلى العمليات إلى المخرجات.
3. اللوحة الجانبية: اعتمادا على المكون الذي تختاره في عرض المخطط، ترى إعدادات لتعديل الإدخال أو التحويل أو الإخراج.
4. علامات تبويب لمعاينة البيانات وأخطاء التأليف وسجلات وقت التشغيل والمقاييس: لكل تجانب، تعرض لك معاينة البيانات نتائج تلك الخطوة (مباشرة للمدخلات؛ عند الطلب على التحويلات والمخرجات). يلخص هذا القسم أيضًا أي أخطاء تأليف أو تحذيرات قد تكون لديك في وظيفتك عند تطويرها. تحديد كل خطأ أو تحذير يحدد هذا التحويل. كما يوفر مقاييس الوظيفة لك لمراقبة صحة الوظيفة قيد التشغيل.

إدخال البيانات المتدفقة

يدعم محرر بدون تعليمات برمجية دفق إدخال البيانات من ثلاثة أنواع من الموارد:

• مراكز أحداث Azure
• Azure IoT Hub
• Azure Data Lake Storage Gen2

لمزيد من المعلومات حول مدخلات بيانات الدفق، راجع دفق البيانات كمدخل في Stream Analytics.

إشعار

لا يحتوي محرر التعليمات البرمجية في مدخل مراكز أحداث Azure إلا على Event Hub كخيار إدخال.

مراكز أحداث Azure كإدخل دفق

مراكز الأحداث Azure هو نظام أساسي لتدفق البيانات الضخمة وخدمة بث الأحداث. ويمكن أن تتلقى ملايين الأحداث في الثانية ومعالجتها. يمكنك تحويل وتخزين البيانات المرسلة إلى مركز الأحداث من خلال أي مزود تحليلات في الوقت الحقيقي أو محول الدفعات والتخزين.

لتكوين مركز أحداث كمدخل لمهمتك، حدد أيقونة Event Hub . تظهر لوحة في طريقة عرض الرسم التخطيطي، بما في ذلك جزء جانبي لتكوينه واتصاله.

عندما تتصل بمركز الأحداث في محرر بدون كود، أنشئ مجموعة مستهلكين جديدة (وهي الخيار الافتراضي). يساعد هذا النهج في منع مركز الأحداث من الوصول إلى حد القراء المتزامن. لفهم المزيد حول مجموعات المستهلكين وما إذا كان يجب عليك تحديد مجموعة مستهلكين موجودة أو إنشاء مجموعة جديدة، راجع مجموعات المستهلكين.

إذا كان مركز الأحداث الخاص بك في المستوى الأساسي، يمكنك استخدام مجموعة المستهلكين $Default الموجودة فقط. إذا كان مركز الأحداث الخاص بك في مستوى قياسي أو متميز، يمكنك إنشاء مجموعة مستهلكين جديدة.

عند الاتصال بمركز الأحداث، إذا اخترت Managed Identity كوضع المصادقة، يمنح دور مالك البيانات مراكز أحداث Azure للهوية المدارة لوظيفة تحليلات التدفق. لمعرفة المزيد حول الهويات المدارة لمركز أحداث، راجع استخدام الهويات المدارة للوصول إلى مركز أحداث من مهمة Azure Stream Analytics.

تزيل الهويات المدارة قيود أساليب المصادقة المستندة إلى المستخدم. تتضمن هذه القيود الحاجة إلى إعادة المصادقة بسبب تغييرات كلمة المرور أو انتهاء صلاحية الرمز المميز للمستخدم التي تحدث كل 90 يوما.

بعد إعداد تفاصيل مركز الأحداث وتحديد اتصال، يمكنك إضافة الحقول يدويا باستخدام + إضافة حقل إذا كنت تعرف أسماء الحقول. للكشف عن الحقول وأنواع البيانات تلقائيًا استنادًا إلى عينة من الرسائل الواردة، حدد الكشف التلقائي عن الحقول. يتيح لك تحديد رمز الترس تحرير بيانات الاعتماد إذا لزم الأمر.

عندما تكتشف وظائف Stream Analytics الحقول، فإنك تراها في القائمة. يمكنك أيضا رؤية معاينة مباشرة للرسائل الواردة في جدول معاينة البيانات ضمن طريقة عرض الرسم التخطيطي.

تعديل بيانات الإدخال

يمكنك تعديل أسماء الحقول، إزالة الحقول، تغيير نوع البيانات، أو تغيير وقت الحدث (وضع علامة على وقت الحدث: جملة TIMESTAMP BY إذا كان حقل نوع التاريخ) باختيار رمز النقاط الثلاث بجانب كل حقل. يمكنك أيضًا توسيع أي حقول متداخلة من الرسائل الواردة وتحديدها وتحريرها، كما هو موضح في الصورة التالية.

تلميح

تنطبق هذه العملية أيضا على بيانات الإدخال من Azure IoT Hub و Azure Data Lake Storage Gen2.

أنواع البيانات المتوفرة هي:

• DateTime: حقل التاريخ والوقت بتنسيق ISO.
• عائم: رقم عشري.
• Int: عدد صحيح.
• السجل: كائن متداخل مع سجلات متعددة.
• سلسلة: نص.

Azure IoT Hub كمدخل دفق

Azure IoT Hub هي خدمة مُدارة مستضافة في السحابة تعمل كمركز رسائل مركزي للاتصال بين تطبيق IoT والأجهزة المتصلة به. يمكنك استخدام بيانات أجهزة إنترنت الأشياء المرسلة إلى مركز إنترنت الأشياء كمدخل لوظيفة تحليلات التدفق.

إشعار

يمكنك استخدام إدخال Azure IoT Hub في محرر بدون كود على بوابة Azure Stream Analytics.

لإضافة مركز IoT كإدخال دفق لمهمتك، حدد IoT Hub ضمن Inputs من الشريط. ثم املأ المعلومات المطلوبة في اللوحة اليمنى لتوصيل مركز IoT بوظيفتك. لمعرفة المزيد حول تفاصيل كل حقل، راجع دفق البيانات من IoT Hub إلى وظيفة Stream Analytics.

Azure Data Lake Storage Gen2 كإدخل دفق

Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) هو حل مستودع بيانات المؤسسة المستند إلى السحابة. تم تصميمه لتخزين كميات هائلة من البيانات بأي شكل من الأشكال، ولتسهيل أحمال العمل التحليلية للبيانات الضخمة. يمكن لتحليلات التدفق معالجة البيانات المخزنة في ADLS Gen2 كتدفق بيانات. لمعرفة المزيد عن هذا النوع من المدخلات، راجع بيانات التدفق من ADLS Gen2 إلى وظيفة تحليلات التدفق.

إشعار

يمكنك استخدام إدخال Azure Data Lake Storage Gen2 في محرر بدون كود على بوابة Azure Stream Analytics.

لإضافة ADLS Gen2 كإدخال دفق لمهمتك، حدد ADLS Gen2 ضمن Inputs من الشريط. ثم املأ المعلومات المطلوبة في اللوحة اليمنى لتوصيل ADLS Gen2 بوظيفتك. لمعرفة المزيد عن تفاصيل كل مجال، راجع بيانات التدفق من ADLS Gen2 إلى وظيفة تحليلات التدفق.

مدخلات البيانات المرجعية

البيانات المرجعية ثابتة أو تتغير ببطء بمرور الوقت. عادة، تستخدمه لإثراء التدفقات الواردة وإجراء عمليات البحث في عملك. على سبيل المثال، قد تنضم إلى إدخال دفق البيانات للإشارة إلى البيانات، بقدر ما تقوم بإجراء صلة SQL للبحث عن قيم ثابتة. لمزيد من المعلومات حول مدخلات البيانات المرجعية، راجع استخدام البيانات المرجعية لإجراء عمليات البحث في Stream Analytics.

يدعم محرر بدون تعليمات برمجية الآن مصدري بيانات مرجعيين:

• Azure Data Lake Storage Gen2
• قاعدة بيانات Azure SQL

Azure Data Lake Storage Gen2 كبيانات مرجعية

بيانات النموذج المرجعية كسلسلة من الكتل بترتيب تصاعدي لتركيبة التاريخ والوقت المحددة في اسم الكتلة. يمكنك إضافة كتل إلى نهاية التسلسل فقط باستخدام تاريخ ووقت أكبر من الكتلة الأخيرة التي حددها آخر كتلة في التسلسل. حدد الكتل في تكوين الإدخال.

أولا، ضمن قسم Inputs على الشريط، حدد Reference ADLS Gen2. للاطلاع على تفاصيل حول كل حقل، راجع القسم حول مساحة تخزين Azure Blob في استخدام البيانات المرجعية لإجراء عمليات البحث في Stream Analytics.

ثم قم بتحميل ملف صفيف JSON. النظام يكتشف الحقول. استخدم هذه البيانات المرجعية لإجراء التحويل مع دفق بيانات الإدخال من مراكز الأحداث.

قاعدة بيانات Azure SQL كبيانات مرجعية

يمكنك استخدام قاعدة بيانات Azure SQL كبيانات مرجعية لمهمة Stream Analytics في محرر بدون تعليمات برمجية. لمزيد من المعلومات، راجع القسم حول قاعدة بيانات SQL في استخدام البيانات المرجعية لإجراء عمليات البحث في Stream Analytics.

لتكوين قاعدة بيانات SQL كإدخال بيانات مرجعية، حدد مرجع قاعدة بيانات SQL ضمن قسم الإدخالات على الشريط. ثم املأ المعلومات لتوصيل قاعدة البيانات المرجعية وحدد الجدول بالأعمدة المطلوبة. يمكنك أيضا إحضار البيانات المرجعية من الجدول عن طريق تحرير استعلام SQL يدويا.

التحويلات

تختلف تحويلات البيانات المتدفقة بطبيعتها عن تحويلات بيانات الدفعات. تحتوي جميع البيانات المتدفقة تقريبا على مكون زمني، مما يؤثر على أي مهام إعداد البيانات المعنية.

لإضافة تحويل بيانات دفق إلى وظيفتك، حدد رمز التحويل ضمن قسم العمليات على الشريط لهذا التحويل. تضاف البلاطة المعنية إلى عرض المخطط. بعد أن تختاره، ترى اللوحة الجانبية لذلك التحويل لتكوينه.

عامل التصفية

استخدم تحويل عامل التصفية لتصفية الأحداث استنادًا إلى قيمة حقل في الإدخال. اعتمادا على نوع البيانات (رقم أو نص)، يحتفظ التحويل بالقيم التي تطابق الشرط المحدد.

إشعار

داخل كل بلاطة، ترى معلومات حول ما يحتاجه التحول ليكون جاهزا. على سبيل المثال، عند إضافة بلاطة جديدة، ترى رسالة "إعداد" مطلوب . إذا كنت تفتقد موصل عقدة، سترى إما رسالة خطأ أو رسالة تحذير .

إدارة الحقول

يسمح لك تحويل إدارة الحقول بإضافة الحقول الواردة من إدخال أو تحويل آخر أو إزالتها أو إعادة تسميتها. الإعدادات في اللوحة الجانبية تعطيك خيار إضافة حقل جديد باختيار إضافة حقل أو إضافة جميع الحقول دفعة واحدة.

يمكنك أيضا إضافة حقل جديد باستخدام الوظائف المدمجة لتجميع البيانات من التيار العلوي. حاليا، الدوال المدمجة المدعومة هي بعض الدوال في دوال السلاسل النصية، دوال التاريخ والزمان، والدوال الرياضية. لمعرفة المزيد حول تعريفات هذه الوظائف، راجع الوظائف المضمنة (Azure Stream Analytics).

تلميح

بعد تكوين لوحة، تمنحك طريقة عرض الرسم التخطيطي لمحة عن الإعدادات داخل اللوحة. على سبيل المثال، في منطقة إدارة الحقول في الصورة السابقة، يمكنك مشاهدة الحقول الثلاثة الأولى التي تتم إدارتها والأسماء الجديدة المعينة لها. يحتوي كل تجانب على معلومات ذات صلة به.

تجميعي

استخدم التحويل المجمع لحساب تجميع (المجموع، الأدنى، الأقصى، أو المتوسط) في كل مرة يحدث فيها حدث جديد على مدى فترة زمنية. تسمح لك هذه العملية أيضًا بتصفية التجميع أو تقسيمه استنادًا إلى أبعاد أخرى في بياناتك. يمكنك تضمين تجميعات واحدة أو أكثر في نفس التحول.

لإضافة تجميع، حدد رمز التحويل. ثم يربط مدخلا، ويختار التجميع، ويضيف أي فلتر أو أبعاد شريحة، ثم يختار الفترة الزمنية التي يتم خلالها حساب التجميع. في هذا المثال، أنت تحسب مجموع قيمة الرسوم حسب الولاية التي جاءت منها السيارة خلال آخر 10 ثوان.

لإضافة تجميع آخر إلى نفس التحويل، حدد إضافة دالة تجميع. ينطبق المرشح أو الشريحة على جميع التجميعات في التحويل.

انضمام

استخدم تحويل الانضمام لدمج الأحداث من إدخالين استنادًا إلى أزواج الحقول التي تحددها. إذا لم تختر زوج حقل، فإن الانضمام يعتمد افتراضيا على الوقت. الافتراضي هو ما يجعل هذا التحويل مختلفًا عن الدفعة واحدة.

كما هو الحال مع الصلات العادية، لديك خيارات لمنطق الصلة:

• الصلة الداخلية: قم بتضمين السجلات فقط من كلا الجدولين حيث يتطابق الزوج. في هذا المثال، هذا هو المكان الذي تطابق فيه لوحة الترخيص كلا الإدخالين.
• الصلة الخارجية اليسرى: قم بتضمين كافة السجلات من الجدول الأيسر (الأول) والسجلات من الثاني التي تطابق زوج الحقول فقط. إذا لم يكن هناك تطابق، فإن الحقول من الإدخال الثاني تكون فارغة.

لتحديد نوع الصلة، حدد رمز النوع المفضل في الجزء الجانبي.

وأخيرا، اختر الفترة التي تريد حساب الانضمام خلالها. في هذا المثال، تبحث الصلة في آخر 10 ثوانٍ. كلما طالت الفترة، قل تكرار الإنتاج، وزادت الموارد المعالجة التي تستخدمها للتحويل.

افتراضيا، يشمل الناتج جميع الحقول من كلا الجدولين. البادئات اليسرى (العقدة الأولى) واليمين (العقدة الثانية) تساعدك على التمييز بين المصدر.

تجميع حسب

استخدم المجموعة حسب التحويل لحساب التجميعات عبر جميع الأحداث ضمن نافذة زمنية معينة. يمكنك التجميع حسب القيم في حقل واحد أو أكثر. إنه مثل التحويل التجميعي ولكنه يوفر المزيد من الخيارات للتجميعات. كما يتضمن خيارات أكثر تعقيدا للنوافذ الزمنية. كما هو الحال مع التجميع، يمكنك إضافة أكثر من تجميع واحد لكل تحويل.

التجميعات المتوفرة في التحويل هي:

• المتوسط
• عدد
• الحد الاقصي
• الحد الادني
• القيمة المئوية (مستمرة و منفصلة)
• الانحراف المعياري
• Sum
• التباين

لتكوين التحويل:

1. حدد تجميعك المفضلة.
2. حدد الحقل الذي تريد التجميع عليه.
3. حدد حقلا اختياريا مجمعا حسب إذا كنت تريد الحصول على الحساب التجميعي عبر بعد أو فئة أخرى. على سبيل المثال: الحالة.
4. حدد الدالة الخاصة بك لنوافذ الوقت.

لإضافة تجميع آخر إلى نفس التحويل، حدد إضافة دالة تجميع. ضع في اعتبارك أن دالة الزبعة حسب الحقل ودالة النافذة تنطبق على جميع التجميعات في التحويل.

يظهر طابع زمني لنهاية النافذة الزمنية كجزء من إخراج التحويل للرجوع إليه. لمزيد من المعلومات حول النوافذ الزمنية التي تدعمها وظائف Stream Analytics، راجع وظائف النوافذ (Azure Stream Analytics).

اتحاد

استخدم تحويل الاتحاد لربط مدخلين أو أكثر. أضف الأحداث التي تحتوي على حقول مشتركة (بنفس الاسم ونوع البيانات) في جدول واحد. الإخراج يستبعد الحقول التي لا تتطابق.

توسيع الصفيف

استخدم تحويل توسيع الصفيف لإنشاء صف جديد لكل قيمة داخل صفيف.

إخراجات الدفق

تدعم تجربة السحب والإفلات بدون تعليمات برمجية حاليا العديد من أحواض الإخراج لتخزين بياناتك المعالجة في الوقت الفعلي.

Azure Data Lake Storage Gen2

Data Lake Storage Gen2 يجعل تخزين Azure الأساس لبناء مستودعات بيانات المؤسسة على Azure. تم تصميمه لخدمة بيتابايت متعددة من المعلومات مع الحفاظ على مئات الجيجابت من معدل النقل. يسمح لك بإدارة كميات هائلة من البيانات بسهولة. يوفر مساحة تخزين Azure Blob حلا فعالا من حيث التكلفة وقابلا للتطوير لتخزين كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة في السحابة.

ضمن قسم Outputs على الشريط، حدد ADLS Gen2 كإخراج لمهمة Stream Analytics. ثم حدد الحاوية حيث تريد إرسال إخراج المهمة. لمزيد من المعلومات حول إخراج Azure Data Lake Gen2 لوظيفة Stream Analytics، راجع مخزن البيانات الثنائية الكبيرة وإخراج Azure Data Lake Gen2 من Azure Stream Analytics.

عند الاتصال ب Azure Data Lake Storage Gen2، إذا اخترت Managed Identity كوضع المصادقة، فإن دور مساهم بيانات Storage Blob يمنح للهوية المدارة لوظيفة تحليلات التدفق. لمعرفة المزيد حول الهويات المدارة ل Azure Data Lake Storage Gen2، راجع استخدام الهويات المدارة لمصادقة مهمة Azure Stream Analytics إلى مساحة تخزين Azure Blob.

تزيل الهويات المدارة قيود أساليب المصادقة المستندة إلى المستخدم. تتضمن هذه القيود الحاجة إلى إعادة المصادقة بسبب تغييرات كلمة المرور أو انتهاء صلاحية الرمز المميز للمستخدم التي تحدث كل 90 يوما.

يتم دعم التسليم مرة واحدة بالضبط (معاينة) في ADLS Gen2 دون إخراج محرر التعليمات البرمجية. يمكنك تمكينه في قسم وضع الكتابة في تكوين ADLS Gen2. لمزيد من المعلومات حول هذه الميزة، راجع تسليم مرة واحدة بالضبط (معاينة) في Azure Data Lake Gen2.

يتم دعم الكتابة إلى جدول Delta Lake (معاينة) في ADLS Gen2 دون إخراج محرر التعليمات البرمجية. يمكنك الوصول إلى هذا الخيار في قسم التسلسل في تكوين ADLS Gen2. لمزيد من المعلومات حول هذه الميزة، راجع الكتابة إلى جدول Delta Lake.

Azure Synapse Analytics

يمكن لوظائف Azure Stream Analytics إرسال الإخراج إلى جدول تجمع SQL مخصص في Azure Synapse Analytics ويمكنه معالجة معدلات نقل تصل إلى 200 ميغابايت في الثانية. يدعم Stream Analytics التحليلات الأكثر تطلبا في الوقت الحقيقي واحتياجات معالجة بيانات المسار السريع لأحمال العمل مثل إعداد التقارير ولوحة المعلومات.

هام

يجب أن يكون جدول تجمع SQL المخصص موجودًا قبل أن تتمكن من إضافته كإخراج إلى وظيفة Stream Analytics. يجب أن يتطابق مخطط الجدول مع الحقول وأنواعها في إخراج وظيفتك.

ضمن قسم Outputs على الشريط، حدد Synapse كإخراج لمهمة Stream Analytics. ثم حدد جدول تجمع SQL حيث تريد إرسال إخراج المهمة. لمزيد من المعلومات حول إخراج Azure Synapse لوظيفة Stream Analytics، راجع إخراج Azure Synapse Analytics من Azure Stream Analytics.

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB هي خدمة قاعدة بيانات موزعة عالميا توفر مقياسا مرنا لا حدود له في جميع أنحاء العالم. كما يوفر استعلامات غنية وفهرسة تلقائية عبر نماذج البيانات غير المخططة.

ضمن قسم Outputs على الشريط، حدد CosmosDB كإخراج لمهمة Stream Analytics. لمزيد من المعلومات حول إخراج Azure Cosmos DB لوظيفة Stream Analytics، راجع إخراج Azure Cosmos DB من Azure Stream Analytics.

عند الاتصال ب Azure Cosmos DB، إذا اخترت Managed Identity كوضع المصادقة، يمنح دور المساهم للهوية المدارة لوظيفة تحليلات التدفق. لمعرفة المزيد حول الهويات المدارة ل Azure Cosmos DB، راجع استخدام الهويات المدارة للوصول إلى Azure Cosmos DB من مهمة Azure Stream Analytics (معاينة).

يدعم مخرجات Azure Cosmos DB في محرر بدون كود أيضا طريقة المصادقة على الهويات المدارة. توفر هذه الطريقة نفس الفوائد التي تقدمها في مخرجات ADLS Gen2.

قاعدة بيانات Azure SQL

قاعدة بيانات Azure SQL هو محرك قاعدة بيانات منصة خدمة (PaaS) مدار بالكامل يساعدك على إنشاء طبقة تخزين بيانات عالية التوفر وعالية الأداء للتطبيقات والحلول في Azure. باستخدام محرر بدون تعليمات برمجية، يمكنك تكوين وظائف Azure Stream Analytics لكتابة البيانات المعالجة إلى جدول موجود في قاعدة بيانات SQL.

لتكوين قاعدة بيانات Azure SQL كإخراج، حدد قاعدة بيانات SQL ضمن قسم المخرجات على الشريط. ثم أدخل المعلومات اللازمة للاتصال بقاعدة بيانات SQL الخاصة بك واختر الجدول الذي تريد كتابة البيانات عليه.

هام

يجب أن يكون جدول قاعدة بيانات Azure SQL موجودا قبل أن تتمكن من إضافته كإخراج إلى وظيفة Stream Analytics. يجب أن يتطابق مخطط الجدول مع الحقول وأنواعها في إخراج وظيفتك.

لمزيد من المعلومات حول إخراج قاعدة بيانات Azure SQL لمهمة Stream Analytics، راجع إخراج قاعدة بيانات Azure SQL من Azure Stream Analytics.

مراكز الأحداث

مع وصول البيانات في الوقت الحقيقي إلى ASA، يمكن لمحرر بدون كود تحويل البيانات وإثراؤها، ثم إخراجها إلى مركز أحداث آخر. يمكنك اختيار إخراج مراكز الأحداث عند تكوين وظيفة Azure Stream Analytics.

لتكوين Event Hubs كمخرج، اختر Event Hub تحت قسم Outputs على الشريط. ثم أدخل المعلومات اللازمة للاتصال بمركز الأحداث الذي تريد كتابة البيانات عليه.

لمزيد من المعلومات حول إخراج مراكز الأحداث لوظيفة Stream Analytics، راجع إخراج مراكز الأحداث من Azure Stream Analytics.

Azure Data Explorer ‏(Kusto) ‏(Kusto)

Azure Data Explorer ‏(Kusto) هو نظام أساسي لتحليل البيانات الضخمة مدار بالكامل وعالي الأداء يسهل تحليل كميات كبيرة من البيانات. يمكنك أيضا استخدام Azure Data Explorer ‏(Kusto) كمخرج لوظيفتك Azure Stream Analytics باستخدام محرر بدون كود.

لتكوين Azure Data Explorer ‏(Kusto) كمخرج، اختر Azure Data Explorer ‏(Kusto) تحت قسم Outputs على الشريط. ثم أدخل المعلومات المطلوبة للاتصال بقاعدة بيانات Azure Data Explorer ‏(Kusto) وحدد الجدول الذي تريد كتابة البيانات عليه.

هام

يجب أن يكون الجدول موجودا في قاعدة البيانات المحددة ويجب أن يتطابق مخطط الجدول تماما مع الحقول وأنواعها في إخراج وظيفتك.

لمزيد من المعلومات حول إخراج Azure Data Explorer ‏(Kusto) لوظيفة Stream Analytics، راجع إخراج Azure Data Explorer ‏(Kusto) من Azure Stream Analytics (معاينة).

Power BI

يوفر Power BI تجربة تصور شاملة لنتيجة تحليل البيانات. باستخدام مخرجات Power BI إلى Stream Analytics، تكتب بيانات التدفق المعالجة إلى مجموعة بيانات بث Power BI، ثم يمكنك استخدامها لبناء لوحة تحكم Power BI شبه الفورية.

لتكوين Power BI كمخرج، اختر Power BI تحت قسم Outputs على الشريط. ثم أدخل المعلومات المطلوبة للاتصال بمساحة Power BI الخاصة بك وقدم أسماء مجموعة البيانات والجدول المتدفقين التي تريد كتابة البيانات عليها. لمعرفة المزيد حول تفاصيل كل حقل، راجع إخراج Power BI من Azure Stream Analytics.

معاينة البيانات وأخطاء التأليف وسجلات وقت التشغيل والمقاييس

توفر تجربة السحب والإفلات بدون تعليمات برمجية أدوات لمساعدتك في تأليف واستكشاف الأخطاء وإصلاحها وتقييم أداء البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية للتحليلات الخاصة بك لتدفق البيانات.

معاينة البيانات المباشرة للمدخلات

عندما تتصل بمصدر إدخال، مثل مركز الأحداث، وتختار مربعه في عرض المخطط (تبويب معاينة البيانات )، ترى معاينة مباشرة للبيانات الواردة إذا كانت جميع الشروط التالية صحيحة:

• يتم دفع البيانات.
• تم تكوين الإدخال بشكل صحيح.
• تمت إضافة الحقول.

كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية، إذا كنت تريد رؤية شيء معين أو التنقل لأسفل فيه، يمكنك إيقاف المعاينة مؤقتًا (1). أو يمكنك بدء تشغيله مرة أخرى إذا انتهيت.

يمكنك أيضًا رؤية تفاصيل سجل معين، خلية في الجدول، عن طريق تحديده ثم تحديد إظهار/إخفاء التفاصيل (2). تظهر لقطة الشاشة طريقة العرض التفصيلية لكائن متداخل في سجل.

معاينة ثابتة للتحويلات والمخرجات

بعد إضافة أي خطوات وإعدادها في طريقة عرض الرسم التخطيطي، يمكنك اختبار سلوكها عن طريق تحديد الحصول على معاينة ثابتة.

عند اختيار الزر، تقوم وظيفة تحليلات التدفق بتقييم جميع التحويلات والمخرجات للتأكد من أنها مضبوطة بشكل صحيح. ثم يعرض Stream Analytics النتائج في معاينة البيانات الثابتة، كما هو موضح في الصورة التالية.

يمكنك تحديث المعاينة عن طريق تحديد تحديث المعاينة الثابتة (1). عند تحديث المعاينة، تأخذ مهمة Stream Analytics بيانات جديدة من الإدخال وتقيم جميع التحويلات. ثم يرسل الإخراج مرة أخرى مع أي تحديثات قد تكون قمت بتنفيذها. يتوفر أيضًا خيار إظهار/إخفاء التفاصيل (2).

أخطاء في التأليف

إذا كان لديك أي أخطاء تأليف أو تحذيرات، فإن تبويب أخطاء التأليف يعرضها، كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية. تتضمن القائمة تفاصيل حول الخطأ أو التحذير ونوع البطاقة (الإدخال أو التحويل أو الإخراج) ومستوى الخطأ ووصف الخطأ أو التحذير.

سجلات وقت التشغيل

تظهر سجلات وقت التشغيل على مستوى التحذير أو الخطأ أو المعلومات عند تشغيل مهمة. تكون هذه السجلات مفيدة عندما تريد تحرير مخطط مهمة Stream Analytics أو تكوينه لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها. قم بتفعيل سجلات التشخيص وإرسالها إلى مساحة العمل Log Analytics في Settings للحصول على مزيد من الرؤى حول المهام التي تعمل بها لتصحيح الأخطاء.

في مثال لقطة الشاشة التالي، يقوم المستخدم بتكوين مخرجات قاعدة بيانات SQL باستخدام مخطط جدول لا يتطابق مع حقول مخرجات المهمة.

المقاييس

إذا كانت المهمة قيد التشغيل، يمكنك مراقبة صحة وظيفتك في علامة التبويب Metrics. المقاييس الأربعة المعروضة بشكل افتراضي هي تأخير العلامة المائية وأحداث الإدخال وأحداث الإدخال المتراكمة وأحداث الإخراج. استخدم هذه المقاييس لفهم ما إذا كانت الأحداث تتدفق داخل وخارج المهمة دون أي تراكم في المدخلات.

يمكنك تحديد المزيد من المقاييس من القائمة. لفهم جميع المقاييس بالتفصيل، راجع مقاييس وظيفة Azure Stream Analytics.

بدء وظيفة Stream Analytics

يمكنك حفظ المهمة في أي وقت أثناء إنشائها. بعد تكوين مدخلات الدفق والتحويلات ومخرجات الدفق للوظيفة، يمكنك بدء المهمة.

إشعار

على الرغم من أن محرر بدون تعليمات برمجية على مدخل Azure Stream Analytics قيد المعاينة، فإن خدمة Azure Stream Analytics متاحة بشكل عام.

يمكنك تكوين هذه الخيارات:

• وقت بدء المخرجات: عند بدء مهمة، اختر وقتا لبدء المهمة في إنتاج المخرجات.
  • الآن: هذا الخيار يجعل نقطة بداية تدفق حدث الإخراج نفسها كما عند بدء المهمة.
  • مخصص: اختر نقطة البداية للمخرجات.
  • عند الإيقاف الأخير: يتوفر هذا الخيار عند بدء المهمة مسبقا ولكن تم إيقافها يدويا أو فشل. عند اختيار هذا الخيار، يتم استخدام آخر وقت إخراج لإعادة تشغيل المهمة، وبالتالي لا تفقد البيانات.
• وحدات الدفق: تمثل وحدات الدفق (SUs) مقدار الحوسبة والذاكرة المعينة للوظيفة أثناء تشغيلها. إذا لم تكن متأكدا من عدد وحدات SU التي تختارها، ابدأ بثلاثة وعدلها حسب الحاجة.
• معالجة أخطاء بيانات الإخراج: تنطبق نهج معالجة أخطاء بيانات الإخراج فقط عندما لا يتوافق حدث الإخراج الذي تنتجه مهمة Stream Analytics مع مخطط المتلقي الهدف. قم بتكوين السياسة باختيار إعادة المحاولة أو الإسقاط. للحصول على مزيدٍ من المعلومات، راجع نهج خطأ إخراج Azure Stream Analytics.
• البدء: يبدأ هذا الزر مهمة Stream Analytics.

قائمة مهام Stream Analytics في مدخل مراكز أحداث Azure

لمشاهدة قائمة بجميع مهام Stream Analytics التي قمت بإنشائها باستخدام تجربة السحب والإفلات بدون تعليمات برمجية في مدخل مراكز أحداث Azure، حدد >.

إليكم عناصر تبويب وظائف تحليلات التدفق :

• تصفيت: فلتر القائمة حسب اسم الوظيفة.
• تحديث: حاليا، لا تقوم القائمة بتحديث نفسها تلقائيا. استخدم الزر تحديث لتحديث القائمة والاطلاع على أحدث حالة.
• اسم الوظيفة: الاسم في هذه المنطقة هو الذي تقدمه في الخطوة الأولى لخلق الوظائف. لا يمكنك تحريره. حدد اسم الوظيفة لفتح المهمة في تجربة السحب والإفلات بدون تعليمات برمجية، حيث يمكنك إيقاف المهمة وتحريرها وبدء تشغيلها مرة أخرى.
• الحالة: تعرض هذه المنطقة حالة المهمة. حدد تحديث أعلى القائمة للاطلاع على أحدث حالة.
• وحدات البث: تظهر هذه المنطقة عدد وحدات البث التي تختارها عند بدء المهمة.
• علامة المياه: توفر هذه المنطقة مؤشرا على الحيوية للبيانات التي تنتجها المهمة. يتم بالفعل حساب جميع الأحداث قبل الطابع الزمني.
• مراقبة الوظيفة: حدد Open metrics لمشاهدة المقاييس المتعلقة بوظيفة Stream Analytics هذه. لمزيد من المعلومات حول المقاييس التي يمكنك استخدامها لمراقبة وظيفة Stream Analytics، راجع مقاييس وظيفة Azure Stream Analytics.
• العمليات: بدء المهمة أو إيقافها أو حذفها.

الخطوات التالية

تعرف على كيفية استخدام محرر بدون تعليمات برمجية لمعالجة السيناريوهات الشائعة باستخدام قوالب معرفة مسبقا:

• مقدمة إلى Azure Stream Analytics
• مراقبة وظيفة Stream Analytics باستخدام مدخل Microsoft Azure
• فهم المدخلات لـ Azure Stream Analytics
• المخرجات من Azure Stream Analytics