Dokumentace ke službě Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics je plně spravovaná analytická služba v reálném čase navržená tak, aby vám pomohla analyzovat a zpracovávat rychlé přesuny datových proudů, které je možné použít k získání přehledů, vytváření sestav nebo aktivaci upozornění a akcí. Naučte se používat službu Azure Stream Analytics s pomocí našich rychlých průvodců, kurzů a ukázek.

Informace o službě Azure Stream Analytics

Přehled

• Co je Azure Stream Analytics?
• Vzory řešení služby Azure Stream Analytics

Rychlé zprovoznění

• Vytvoření úlohy s využitím webu Azure Portal

Kurz

• Zachycení dat služby Event Hubs ve formátu parquet
• Zápis do tabulky Delta v Data Lake Storage Gen2
• Vytváření řídicích panelů Power BI v reálném čase bez editoru kódu
• Analýza podvodných dat volání a vizualizace výsledků

Koncepce

• Volba technologie analýzy streamování
• Volba vývojářského nástroje pro vaše úlohy

Připojení úlohy ke zdroji dat

Přehled

• Další informace o typech vstupu

Koncepce

• Streamování vstupních dat
• Připojení referenčních dat pro vyhledávání

Praktický průvodce

• Použití referenčních dat z SQL Database
• Řešení potíží se vstupními připojeními
• Zpracování událostí z Event Hubs pomocí Apache Kafka
• Zpracování dat z Azure Event Hubs

Odesílání dat do výstupní jímky

Přehled

• Další informace o typech výstupu

Koncepce

• Výstup do služby Azure Cosmos DB
• Výstup do Azure SQL Database
• Vlastní particionace výstupu objektů blob
• Zásady zpracování chyb výstupu

Praktický průvodce

• Řešení potíží s výstupními připojeními

Sledujte a řešte potíže s úlohou

Praktický průvodce

• Monitorování a správa úloh pomocí webu Azure Portal
• Monitorování a správa úloh ze sady Visual Studio
• Analýza výkonu úlohy pomocí metrik a dimenzí úloh
• Místní ladění dotazů pomocí diagramu úloh v editoru Visual Studio Code
• Řešení potíží pomocí protokolů prostředků
• Ladění s využitím diagramu úloh
• Řešení chyb dat

Přezkoumání časových konceptů

Koncepce

• Běžné vzory dotazů
• Principy zpracování času v Stream Analytics
• Interní kontrolní bod a opětovné přehrání

Transformace dat s využitím dotazů Stream Analytics

Koncepce

• Seznámení s funkcemi pro práci s okny
• Seznámení s geoprostorovými funkcemi
• Parsování dat JSON a Avro

Praktický průvodce

• Řešení potíží s logikou dotazování
• Psaní uživatelsky definovaných agregací v JavaScriptu
• Vývoj uživatelsky definovaných funkcí v .NET pro úlohy IoT Edge

Kurz

• Spuštění uživatelem definované funkce v JavaScriptu
• Spuštění uživatelsky definované funkce v C# pro úlohu Stream Analytics Edge

Analýzy s využitím strojového učení

Praktický průvodce

• Využití strojového učení ke zjištění anomálií
• Analýza mínění pomocí nástroje Machine Learning Studio (classic)
• Škálování úloh pomocí funkcí Machine Learning Studia (Classic)

Vytváření a správa úloh pomocí vývojářských nástrojů

Praktický průvodce

• Zkoumání úloh s využitím editoru Visual Studio Code
• Testovací dotazy s ukázkovými daty v editoru Visual Studio Code
• Instalace nástrojů pro Visual Studio
• Testovací dotazy s ukázkovými daty v sadě Visual Studio
• Testování dotazů s živými daty ve Visual Studio
• Zobrazení úloh v sadě Visual Studio
• Vytvořte úlohu IoT Edge v sadě Visual Studio

video

• Vytváření, správa a testování pomocí Visual Studio Code

Vyzkoušení řešení a kurzů Stream Analytics

Kurz

• Zjišťování možných podvodů v reálném čase
• Aktivace funkce Azure

Praktický průvodce

• Sestavování řešení s využitím geofencingu a geoprostorové agregace
• Spouštění úloh ve službě IoT Edge
• Vytvoření řešení analýzy mínění
• Sestavení řešení IoT
• Simulace obchodování s vysokou frekvencí
• Upozornění na základě upravitelných prahových hodnot pravidel

Nasazování úloh Stream Analytics

Praktický průvodce

• Nastavení kanálu CI/CD s využitím editoru Visual Studio Code
• Nastavení CI/CD řetězce pomocí sady Visual Studio
• Použití rozhraní REST API k nastavení CI/CD pro úlohy IoT Edge

Škálování úloh Stream Analytics

Praktický průvodce

• škálovat pomocí streamovacích jednotek
• Škálování s využitím paralelizace dotazů
• Škálování úloh pro zvýšení propustnosti
• Optimalizace zpracování pomocí nového dělení