التشغيل السريع: إنشاء وظيفة Azure Stream Analytics باستخدام Visual Studio Code

في هذا التشغيل السريع، يمكنك إنشاء وتشغيل وإرسال مهمة Azure Stream Analytics (ASA) باستخدام ملحق ASA Tools ل Visual Studio Code في جهازك المحلي. تتعلم كيفية إنشاء وظيفة ASA تقرأ بيانات الدفق في الوقت الحقيقي من IoT Hub وتصفية الأحداث بدرجة حرارة أكبر من 27 درجة. يتم إرسال نتائج الإخراج إلى ملف في تخزين كائن ثنائي كبير الحجم. يتم إنشاء بيانات الإدخال المستخدمة في هذه البداية السريعة بواسطة جهاز محاكاة Raspberry Pi عبر الإنترنت.

إشعار

لا تدعم أدوات Visual Studio Code الوظائف في مناطق شرق الصين وشمال الصين وألمانيا الوسطى وألمانيا الشمالية.

المتطلبات الأساسية

• اشتراك Azure. إذا لم يكن لديك اشتراك Azure، فأنشئ حسابًا مجانًا.
• تعليمة Visual Studio البرمجية.

تثبيت ملحق أدوات Azure Stream Analytics

1. افتح Visual Studio Code (VS Code).

2. من Extensions في الجزء الأيمن، ابحث عن stream analytics وحدد Install على ملحق Azure Stream Analytics Tools .

   

3. بعد تثبيته، حدد أيقونة Azure على شريط النشاط وسجل الدخول إلى Azure.

   

4. بمجرد تسجيل الدخول، يمكنك مشاهدة الاشتراكات ضمن حساب Azure الخاص بك.

إشعار

سيقوم ملحق ASA Tools بتسجيل دخولك تلقائيا في كل مرة تفتح فيها VS Code. إذا كان حسابك يحتوي على مصادقة ثنائية، نوصي باستخدام مصادقة الهاتف بدلا من استخدام رمز PIN. لتسجيل الخروج من حساب Azure الخاص بك، اضغط Ctrl + Shift + P وأدخل Azure: Sign Out.

تشغيل محاكي IoT

1. افتح Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator .

2. استبدل العنصر النائب في السطر 15 بسلسلة اتصال جهاز Azure IoT Hub المحفوظة في القسم السابق.

3. حدد تشغيل. يجب أن يُظهر الإخراج بيانات المستشعر والرسائل المُرسلة إلى مركز loT الخاص بك.

   

   هام

   حدد إعادة تعيين بعد بضع دقائق لإعادة تعيين سلسلة الاتصال.

إنشاء مخزن "كائنات ثنائية كبيرة"

1. من الزاوية العلوية اليمنى من مدخل Microsoft Azure، حدد Create a resource>>

   

2. في جزء "Create storage account"، أدخل اسم حساب التخزين والموقع ومجموعة الموارد. اختر نفس الموقع ومجموعة الموارد الخاصين بمركز IoT الذي أنشأته. ثم حدد Review and Create لإنشاء حساب التخزين.

   

3. في صفحة "حساب التخزين"، حدد "الحاويات" في القائمة اليسرى، ثم حدد "+ حاوية" في شريط الأوامر.

   

4. من صفحة "حاوية جديدة"، أدخل "اسماً" للحاوية، واترك "مستوى الوصول العام" على "خاص (دون وصول مجهول)"، وحدد "موافق".

   

قم بإنشاء مشروع Stream Analytics

1. في Visual Studio Code، اضغط على Ctrl+Shift+P وأدخل ASA: Create New Project.

   

2. أدخل اسم المشروع، مثل myASAproj، وحدد مجلدا لمشروعك.

   

3. تتم إضافة مشروع ASA إلى مساحة العمل الخاصة بك. وهو يتكون من ثلاثة مجلدات: الإدخالات والمخرجات والوظائف. يحتوي أيضا على البرنامج النصي للاستعلام (*.asaql) وملف JobConfig.json وملف تكوين asaproj.json .

   

   يحتوي ملف asaproj.json على المدخلات والمخرجات وإعدادات تكوين الوظيفة لإرسال مهمة Stream Analytics إلى Azure.

   إشعار

   عند إضافة مدخلات ومخرجات من لوحة الأوامر، تتم إضافة المسارات المقابلة إلى asaproj.json تلقائيا. إذا قمت بإضافة أو إزالة المدخلات أو المخرجات على القرص مباشرة، فستحتاج إلى إضافتها أو إزالتها يدويا من asaproj.json. يمكنك اختيار وضع المدخلات والمخرجات في مكان واحد ثم الرجوع إليها في مهام مختلفة عن طريق تحديد المسارات في كل ملف asaproj.json .

حدد استعلام التحويل

1. افتح ملف myASAproj.asaql وأضف الاستعلام التالي:

   SELECT *
   INTO Output
   FROM Input
   WHERE Temperature > 27
   

   

تكوين إدخال المهمة

1. انقر بزر الماوس الأيمن فوق مجلد Inputs في مشروع Stream Analytics. ثم حدد ASA: إضافة إدخال من قائمة السياق.

   

   أو اضغط على Ctrl+Shift+P لفتح لوحة الأوامر وأدخل ASA: إضافة إدخال.

2. اختر IoT Hub لنوع الإدخال.

   

3. اختر تحديد من اشتراكات Azure من القائمة المنسدلة، ثم اضغط على ENTER.

4. أدخل إدخالا للاسم، ثم اضغط على ENTER.

5. ضمن مجلد Inputs ، سترى إنشاء ملف IoTHub1.json .

6. في ملف JSON، تأكد من تحديد Input Name.

7. في محرر JSON Input.json، اختر تحديد من اشتراكاتك، ثم حدد اشتراك Azure الذي يحتوي على مركز IoT.

   

8. في محرر JSON، اختر Select an IoT Hub، ثم حدد مركز IoT الذي أنشأته.

   

9. بشكل افتراضي، SharedAccessPolicyName يجب تعيين إلى iothubowner. إذا لم يكن الأمر كما هو، فاختر تحديد ارتباط اسم نهج الوصول المشترك، ثم حدد iothubowner من القائمة المنسدلة.

10. SharedAccessPolicyKey يجب تعيين القيمة تلقائيا.

11. حدد معاينة البيانات لمعرفة ما إذا تم تكوين بيانات الإدخال بنجاح لمهمتك. سوف يجلب عينة من مركز IoT الخاص بك ويظهر في نافذة المعاينة.

    

تكوين إخراج المهمة

1. انقر بزر الماوس الأيمن فوق Outputs في المستكشف، وحدد ASA: Add Output.
2. اختر Data Lake Storage Gen2/Blob Storage لنوع المتلقي في القائمة المنسدلة.
3. اختر تحديد من اشتراكات Azure
4. أدخل Output لاسم الاسم المستعار واضغط على ENTER. يتم استخدام اسم الإخراج هذا ل عبارة INTO في الاستعلام.
5. في محرر JSON Output.json، اختر تحديد من اشتراكاتك، ثم حدد اشتراك Azure الذي يحتوي على حساب Azure Storage
6. إذا كنت بحاجة إلى تغيير حساب التخزين الذي يتم ملؤه تلقائيا، فاختر تحديد حساب تخزين، ثم حدد حساب Azure Storage الخاص بك. يتم اكتشاف أسماء حسابات التخزين تلقائيًا إذا تم إنشاؤها في نفس الاشتراك.
7. إذا كنت بحاجة إلى تغيير اسم الحاوية، فاختر Select a container، وحدد حاوية blob التي أنشأتها.

تحويل البرنامج النصي برمجيا وإرساله إلى Azure

يقوم التحويل البرمجي للبرنامج النصي بالتحقق من بناء الجملة، ويقوم بإنشاء قوالب Azure Resource Manager للنشر التلقائي.

1. انقر بزر الماوس الأيمن فوق ملف البرنامج النصي في نافذة المستكشف، وأشر إلى ASA: Compile Script، ثم حدد ASA: ARM Template V2 (recommended).

   

2. بعد التحويل البرمجي، سترى مجلد Deploy ضمن المشروع الخاص بك مع قالبي Azure Resource Manager. يتم استخدام هذين الملفين للنشر التلقائي.

   

3. حدد إرسال إلى Azure في محرر الاستعلام.

   

4. في نافذة إرسال ، اتبع الخطوات التالية:

   1. حدد اشتراك Azure الخاص بك.

   2. حدد مجموعة موارد Azure.

   3. حدد المنطقة التي تريد إنشاء وظيفة Stream Analytics فيها.

   4. ثم حدد Submit.

      

5. حدد نشر إلى Azure وأكمل. انتظر حتى تفتح علامة تبويب جديدة Cloud Job View تعرض حالة وظيفتك.

   

بدء وظيفة Stream Analytics، والتحقق من الإخراج

1. في علامة التبويب Cloud Job View ، حدد Start لتشغيل وظيفتك في السحابة.

   

2. في نافذة Start streaming job ، حدد OK. قد تستغرق هذه العملية بضع دقائق حتى تكتمل.

3. إذا بدأت مهمتك بنجاح، يتم تغيير حالة الوظيفة إلى قيد التشغيل. يمكنك مشاهدة رسم تخطيطي منطقي يوضح كيفية تشغيل وظيفة ASA.

   

4. لعرض نتائج الإخراج، يمكنك فتح تخزين الكائن الثنائي كبير الحجم في ملحق Visual Studio Code أو في مدخل Microsoft Azure.

   

   نزّل الملف وافتحه لمشاهدة الإخراج.

   {"messageId":11,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":28.165519323167562,"humidity":76.875393581654379,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.1015921Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:52:57.6250000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:52:57.6290000Z"}}
   {"messageId":14,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":29.014941877871451,"humidity":64.93477299527828,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.2421545Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:53:03.6100000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:53:03.6140000Z"}}
   {"messageId":17,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":28.032846241745975,"humidity":66.146114343897338,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.2421545Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:53:19.5960000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:53:19.5830000Z"}}
   {"messageId":18,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":30.176185593576143,"humidity":72.697359909427419,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.2421545Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:53:21.6120000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:53:21.6140000Z"}}
   {"messageId":20,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":27.851894248213021,"humidity":71.610229530268214,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.2421545Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:53:25.6270000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:53:25.6140000Z"}}
   {"messageId":21,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":27.718624694772238,"humidity":66.540445035685153,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.2421545Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:53:48.0820000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:53:48.0830000Z"}}
   {"messageId":22,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":27.7849054424326,"humidity":74.300662748167085,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:54:09.3393532Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:54:09.2390000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:54:09.2400000Z"}}
   {"messageId":28,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":30.839892925680324,"humidity":76.237611741451786,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:54:47.8053253Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:54:47.6180000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:54:47.6150000Z"}}
   {"messageId":29,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":30.561040300759053,"humidity":78.3845172058103,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:54:49.8070489Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:54:49.6030000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:54:49.5990000Z"}}
   {"messageId":31,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":28.163585438418679,"humidity":60.0511571297096,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:55:25.1528729Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:55:24.9050000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:55:24.9120000Z"}}
   {"messageId":32,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":31.00503387156985,"humidity":78.68821066044552,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:55:43.2652127Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:55:43.0480000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:55:43.0520000Z"}}
   

تنظيف الموارد

احذف مجموعة الموارد ووظيفة Stream Analytics وجميع الموارد ذات الصلة عندما لا تحتاج لهم. يؤدي حذف الوظيفة إلى تجنب فوترة الوحدات المتدفقة التي تستهلكها الوظيفة. إذا كنت تخطط لاستخدام المهمة في المستقبل، فيمكنك إيقافها وإعادة تشغيلها لاحقاً عند الحاجة. إذا كنت لا تنوي الاستمرار في استخدام هذه الوظيفة، فاحذف جميع الموارد التي أنشأتها في هذا التشغيل السريع باستخدام الخطوات التالية:

1. من القائمة اليسرى في مدخل Microsoft Azure، حدد Resource groups ثم حدد اسم المورد الذي قمت بإنشائه.

2. في صفحة مجموعة الموارد الخاصة بك، حدد حذف. أدخل اسم المورد المراد حذفه في مربع النص، ثم حدد حذف.

الخطوات التالية

لمعرفة المزيد حول ملحق ASA Tools ل Visual Studio Code، تابع إلى المقالات التالية:

• اختبار استعلامات Stream Analytics محليا باستخدام نموذج البيانات باستخدام Visual Studio Code

• اختبار وظائف Azure Stream Analytics محليا مقابل الإدخال المباشر باستخدام Visual Studio Code

• استخدام Visual Studio Code لعرض وظائف Azure Stream Analytics

• إعداد البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية CI/CD باستخدام حزمة npm