Zpracování datových proudů bez kódu ve službě Azure Stream Analytics

Editor bez kódu usnadňuje vývoj úlohy Stream Analytics pro zpracování streamovaných dat v reálném čase. Používejte funkce přetažení bez psaní kódu. Prostředí poskytuje plátno, kde se můžete připojit ke vstupním zdrojům a rychle zobrazit streamovaná data. Pak můžete před zápisem do cílových umístění data transformovat.

Pomocí editoru bez kódu můžete snadno:

• Upravte vstupní schémata.
• Proveďte operace přípravy dat, jako jsou spojení a filtry.
• Přistupujte k pokročilým scénářům, jako jsou agregace časových intervalů (posouvání, skákání a relační okna) pro operace seskupování podle.

Po vytvoření a spuštění úloh Stream Analytics můžete snadno zprovoznit produkční úlohy. Pro účely monitorování a řešení potíží použijte správnou sadu předdefinovaných metrik . Úlohy Stream Analytics se účtují podle cenového modelu , když jsou spuštěné.

Požadavky

Před vývojem úloh Stream Analytics pomocí editoru bez kódu se ujistěte, že splňujete tyto požadavky:

• Streamované vstupní a cílové zdroje pro úlohu Stream Analytics musí být veřejně přístupné a nemohou být ve virtuální síti Azure.
• Musíte mít požadovaná oprávnění pro přístup ke vstupním a výstupním prostředkům streamování.
• Abyste mohli vytvářet a upravovat prostředky Azure Stream Analytics, musíte udržovat oprávnění.

Poznámka:

Editor bez kódu není v současné době k dispozici v oblasti Čína.

Úlohy služby Azure Stream Analytics

Úloha Stream Analytics je založená na třech hlavních komponentách: vstupy streamování, transformace a výstupy. Můžete zahrnout libovolný počet komponent, například více vstupů, paralelní větve s více transformacemi a více výstupů. Další informace najdete v dokumentaci ke službě Azure Stream Analytics.

Poznámka:

Pokud používáte editor bez kódu, nejsou k dispozici následující funkce a typy výstupu:

• Uživatelem definované funkce.
• Úpravy dotazů na stránce dotazu Azure Stream Analytics Dotaz vygenerovaný editorem bez kódu můžete ale zobrazit na stránce dotazu.
• Přidávání vstupů a výstupů do Azure Stream Analytics vstupních a výstupních stránek Můžete ale zobrazit vstupy a výstupy vygenerované editorem bez kódu na vstupní a výstupní stránce.
• Následující typy výstupu nejsou k dispozici: Azure Funkce, Azure Data Lake Storage Gen1, Databáze PostgreSQL, Service Bus queue/topic, Table Storage.

Pokud chcete získat přístup k editoru bez kódu pro vytváření úlohy Stream Analytics, použijte jeden z následujících přístupů:

1. Prostřednictvím portálu Azure Stream Analytics (Preview): Vytvořte úlohu Stream Analytics a pak na kartě Začínáme na stránce Přehled vyberte editor bez kódu nebo na levém panelu vyberte Editor bez kódu.

   

2. Prostřednictvím portálu Azure Event Hubs: Otevřete instanci služby Event Hubs. Vyberte Process Data a následně vyberte libovolnou předdefinovanou šablonu.

   

   Předdefinované šablony vám můžou pomoct s vývojem a spuštěním úlohy pro řešení různých scénářů, mezi které patří:

   • Zachycení dat ze služby Event Hubs ve formátu Delta Lake (Preview)
   • Filtrování a nahrávání do Azure Synapse SQL
   • Zachycení dat služby Event Hubs ve formátu Parquet ve službě Azure Data Lake Storage Gen2
   • Materializace dat ve službě Azure Cosmos DB
   • Filtrování a ingestování do Azure Data Lake Storage Gen2
   • Obohacení dat a příjem do Event Hub
   • Transformace a ukládání dat do databáze Azure SQL
   • Filtrování a ingestování do Azure Data Exploreru

Následující snímek obrazovky ukazuje dokončenou úlohu Stream Analytics. Zvýrazní všechny oddíly, které máte k dispozici při psaní.

1. Pás karet: Na pásu karet se oddíly řídí pořadím klasického analytického procesu: centrum událostí jako vstup (označované také jako zdroj dat), transformace (operace extrakce streamování, transformace a načtení), výstupy, tlačítko pro uložení průběhu a tlačítko pro spuštění úlohy.
2. Zobrazení diagramu: Toto zobrazení je grafické znázornění úlohy Stream Analytics, od vstupu po operace až po výstupy.
3. Boční podokno: V závislosti na tom, kterou komponentu vyberete v zobrazení diagramu, uvidíte nastavení pro úpravu vstupu, transformace nebo výstupu.
4. Karty pro náhled dat, chyby při vytváření, protokoly modulu runtime a metriky: Pro každý panel náhled dat zobrazuje výsledky pro příslušný krok (aktuální pro vstupy, na vyžádání pro transformace a výstupy). Tato část také shrnuje všechny autorské chyby nebo varování, které můžete mít při vytváření úlohy. Výběrem každé chyby nebo upozornění se vybere příslušná transformace. Poskytuje také metriky úloh pro monitorování stavu spuštěné úlohy.

Streamování vstupu dat

Editor bez kódu podporuje streamování vstupu dat ze tří typů prostředků:

• Azure Event Hubs
• Azure IoT Hub
• Azure Data Lake Storage Gen2

Další informace o vstupech streamovaných dat najdete v tématu Stream data jako vstup do Stream Analytics.

Poznámka:

Editor bez kódu na portálu Azure Event Hubs má jako vstupní možnost pouze Event Hub.

Azure Event Hubs pro streamování jako vstup

Azure Event Hubs je platforma pro streamování velkých objemů dat a služba pro příjem událostí. Dokáže přijímat a zpracovávat miliony událostí za sekundu. Data odesílaná do centra událostí můžete transformovat a ukládat prostřednictvím libovolného poskytovatele analýz v reálném čase nebo adaptéru dávkování a úložiště.

Pokud chcete pro úlohu nakonfigurovat centrum událostí jako vstup, vyberte ikonu centra událostí. V zobrazení diagramu se objeví dlaždice, včetně bočního podokna pro její konfiguraci a připojení.

Když se připojíte k centru událostí v editoru bez kódu, vytvořte novou skupinu příjemců (což je výchozí možnost). Tento přístup pomáhá zabránit tomu, aby centrum událostí dosáhlo limitu souběžných čtenářů. Další informace o skupinách příjemců a o tom, jestli byste měli vybrat existující skupinu příjemců nebo vytvořit novou, najdete v tématu Skupiny příjemců.

Pokud je vaše centrum událostí na úrovni Basic, můžete použít pouze existující skupinu příjemců $Default . Pokud je vaše centrum událostí na úrovni Standard nebo Premium, můžete vytvořit novou skupinu příjemců.

Pokud se připojíte k centru událostí, jako režim ověřování vyberete Managed Identity, udělí se spravované identitě úlohy Stream Analytics role vlastníka dat Azure Event Hubs. Další informace o spravovaných identitách pro centrum událostí najdete v tématu Použití spravovaných identit pro přístup k centru událostí z úlohy Azure Stream Analytics.

Spravované identity eliminují omezení metod ověřování na základě uživatelů. Mezi tato omezení patří nutnost opětovného ověření kvůli změnám hesla nebo vypršení platnosti tokenů uživatele, ke kterým dochází každých 90 dnů.

Jakmile nastavíte podrobnosti centra událostí a vyberete Připojit, můžete pole přidat ručně pomocí + Přidat pole , pokud znáte názvy polí. Pokud chcete místo toho automaticky zjišťovat pole a datové typy na základě vzorku příchozích zpráv, vyberte pole Automatické rozpoznávání. Výběrem symbolu ozubeného kola můžete v případě potřeby upravit přihlašovací údaje.

Když úlohy Stream Analytics zjistí pole, zobrazí se v seznamu. V zobrazení diagramu se také zobrazí náhled příchozích zpráv v tabulce Náhled dat.

Úprava vstupních dat

Můžete upravit názvy polí, odebrat pole, změnit datový typ nebo změnit čas události (Označit jako čas události: KLAUZULE TIMESTAMP BY, pokud pole typu datetime) výběrem symbolu tří tečk vedle každého pole. Můžete také rozbalit, vybrat a upravit všechna vnořená pole z příchozích zpráv, jak je znázorněno na následujícím obrázku.

Tip

Tento proces platí také pro vstupní data z Azure IoT Hub a Azure Data Lake Storage Gen2.

Dostupné datové typy jsou:

• DateTime: Pole Datum a čas ve formátu ISO.
• Float: Desetinné číslo.
• Int: Celé číslo.
• Záznam: Vnořený objekt s více záznamy.
• Řetězec: Text.

Azure IoT Hub jako streamovací vstup

Azure IoT Hub je spravovaná služba hostovaná v cloudu, která funguje jako centrum zpráv pro komunikaci mezi aplikací IoT a připojenými zařízeními. Data zařízení IoT odesílaná do ioT Hubu můžete použít jako vstup pro úlohu Stream Analytics.

Poznámka:

Ve službě Azure Stream Analytics na portálu můžete v editoru žádného kódu použít vstup z Azure IoT Hub.

Pokud chcete přidat IoT Hub jako vstup streamování pro vaši úlohu, vyberte IoT Hub v části Vstupy na pásu nástrojů. Potom vyplňte potřebné informace na pravém panelu pro připojení ioT Hubu k úloze. Další informace o podrobnostech jednotlivých polí najdete v tématu Streamování dat ze služby IoT Hub do úlohy Stream Analytics.

Azure Data Lake Storage Gen2 jako vstup pro streamování

Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) je cloudové podnikové řešení Data Lake. Je navržený tak, aby ukládaly obrovské objemy dat v libovolném formátu a usnadnily analytické úlohy s velkými objemy dat. Stream Analytics může zpracovávat data uložená v ADLS Gen2 jako datový proud. Další informace o tomto typu vstupu najdete v tématu Streamování dat z ADLS Gen2 do úlohy Stream Analytics.

Poznámka:

Na portálu Azure Stream Analytics můžete v prostředí editoru bez kódu použít vstup Azure Data Lake Storage Gen2.

Pokud chcete přidat ADLS Gen2 jako vstup pro streamování pro vaši úlohu, vyberte ADLS Gen2 v části Vstupy v pásu karet. Pak vyplňte potřebné informace na pravém panelu pro připojení ADLS Gen2 k úloze. Další informace o podrobnostech jednotlivých polí najdete v tématu Streamování dat z ADLS Gen2 do úlohy Stream Analytics.

Referenční datové výstupy

Referenční data jsou v průběhu času statická nebo se pomalu mění. Obvykle ho použijete k obohacení příchozích datových proudů a vyhledávání ve vaší úloze. Můžete například spojit vstup datového proudu s referenčními daty, podobně jako byste provedli SQL spojení pro vyhledávání statických hodnot. Další informace o vstupech referenčních dat najdete v tématu Použití referenčních dat pro vyhledávání ve Stream Analytics.

Editor bez kódu teď podporuje dva referenční zdroje dat:

• Azure Data Lake Storage Gen2
• Azure SQL Database

Azure Data Lake Storage Gen2 jako referenční data

Referenční data modelu jsou posloupností blobů ve vzestupném pořadí podle data a času specifikovaných v názvu blobu. Objekty blob můžete přidat na konec sekvence pouze tehdy, když použijete datum a čas, které jsou pozdější než ty u posledního objektu blob uvedeného v sekvenci. Definujte blob ve vstupní konfiguraci.

Nejprve v části Vstupy na pásu karet vyberte Reference ADLS Gen2. Pokud chcete zobrazit podrobnosti o jednotlivých polích, přečtěte si část o službě Azure Blob Storage v části Použití referenčních dat pro vyhledávání ve Stream Analytics.

Pak nahrajte soubor pole JSON. Systém rozpozná pole. Pomocí těchto referenčních dat můžete provádět transformaci se streamovanými vstupními daty ze služby Event Hubs.

Azure SQL Database jako referenční data

Azure SQL Database můžete použít jako referenční data pro úlohu Stream Analytics v editoru bez kódu. Další informace najdete v části o službě SQL Database v tématu Použití referenčních dat pro vyhledávání ve službě Stream Analytics.

Pokud chcete službu SQL Database nakonfigurovat jako vstup referenčních dat, vyberte v části Vstupy na pásu karet možnost Referenční databáze SQL Database. Pak vyplňte informace pro připojení referenční databáze a vyberte tabulku s potřebnými sloupci. Referenční data můžete také načíst z tabulky tak, že dotaz SQL upravíte ručně.

Transformace

Transformace streamovaných dat se ze své podstaty liší od dávkových transformací dat. Téměř všechna streamovaná data mají časovou komponentu, která ovlivňuje všechny úlohy přípravy dat.

Pokud chcete do úlohy přidat transformaci streamovaných dat, vyberte symbol transformace v části Operace na pásu karet pro tuto transformaci. Příslušná dlaždice se přidá do zobrazení diagramu. Jakmile ho vyberete, zobrazí se boční podokno pro tuto transformaci, abyste ji nakonfigurovali.

Filtrovat

Pomocí transformace filtru můžete filtrovat události na základě hodnoty pole ve vstupu. V závislosti na datovém typu (číslo nebo text) transformace uchovává hodnoty, které odpovídají vybrané podmínce.

Poznámka:

Uvnitř každé dlaždice uvidíte informace o tom, co dalšího je potřeba pro připravenost transformace. Když například přidáte novou dlaždici, zobrazí se požadovaná zpráva o nastavení . Pokud konektor uzlu chybí, zobrazí se chybová zpráva nebo zpráva s upozorněním .

Správa polí

Transformace Spravovat pole umožňuje přidávat, odebírat nebo přejmenovat pole přicházející ze vstupu nebo jiné transformace. Nastavení v bočním podokně vám umožní přidat nové pole tak, že vyberete Přidat pole nebo přidáte všechna pole najednou.

Můžete také přidat nové pole pomocí integrovaných funkcí k agregaci dat z upstreamu. V současné době jsou integrované funkce podporované v řetězcových funkcích, funkcích data a času a matematických funkcích. Další informace o definicích těchto funkcí najdete v tématu Předdefinované funkce (Azure Stream Analytics).

Tip

Po nakonfigurování dlaždice vám zobrazení diagramu poskytne přehled o nastaveních v rámci dlaždice. Například v oblasti Spravovat pole na předchozím obrázku uvidíte první tři spravovaná pole a nové názvy, které jsou jim přiřazeny. Každá dlaždice obsahuje informace, které jsou pro ni relevantní.

Agregovat

Pomocí agregační transformace můžete vypočítat agregaci (součet, minimum, maximum nebo průměr) při každém výskytu nové události v určitém časovém období. Tato operace také umožňuje filtrovat nebo rozdělit agregaci na základě jiných dimenzí ve vašich datech. Do stejné transformace můžete zahrnout jednu nebo více agregací.

Pokud chcete přidat agregaci, vyberte symbol transformace. Pak připojte vstup, vyberte agregaci, přidejte jakékoli dimenze filtru nebo řezu a vyberte časové období, po které se agregace vypočítá. V tomto příkladu vypočítáte součet hodnoty mýtného podle státu, ze kterého je vozidlo, za posledních 10 sekund.

Pokud chcete do stejné transformace přidat další agregaci, vyberte Přidat agregační funkci. Filtr nebo řez platí pro všechny agregace v transformaci.

Připojit se

Transformace spojení slouží ke kombinování událostí ze dvou vstupů na základě vybraných dvojic polí. Pokud pár polí nevyberete, spojení je automaticky založeno na čase. To je právě výchozí, co tuto transformaci odlišuje od dávkové.

Stejně jako u běžných spojení máte možnosti pro logiku spojení:

• Vnitřní spojení: Zahrňte pouze záznamy z obou tabulek, kde pár odpovídá. V tomto příkladu je to místo, kde licenční značka odpovídá oběma vstupům.
• Levé vnější spojení: Zahrňte všechny záznamy z levé (první) tabulky a pouze záznamy z druhého spojení, které odpovídají dvojici polí. Pokud žádná shoda neexistuje, pole z druhého vstupu jsou prázdná.

Pokud chcete vybrat typ spojení, vyberte symbol upřednostňovaného typu v bočním podokně.

Nakonec vyberte období, ve kterém se má spojení vypočítat. V tomto příkladu se spojení podívá na posledních 10 sekund. Čím delší je doba, tím méně často se výstup provádí, a čím více prostředků zpracování použijete pro transformaci.

Výstup ve výchozím nastavení zahrnuje všechna pole z obou tabulek. Předpony vlevo (první uzel) a vpravo (druhý uzel) pomáhají odlišit zdroj.

Seskupit podle

Pomocí transformace Seskupit můžete vypočítat agregace napříč všemi událostmi v určitém časovém intervalu. Můžete seskupit podle hodnot v jednom nebo více polích. Je to jako agregační transformace, ale poskytuje více možností pro agregace. Obsahuje také složitější možnosti časových oken. Podobně jako agregace můžete přidat více než jednu agregaci na transformaci.

Agregace dostupné v transformaci jsou:

• Průměr
• Počet
• Maximum
• Minimální
• Percentil (souvislý a diskrétní)
• Směrodatná odchylka
• Součet
• Odchylka

Pro konfiguraci transformace:

1. Vyberte upřednostňovanou agregaci.
2. Vyberte pole, podle kterého chcete agregovat.
3. Pokud chcete získat agregovaný výpočet nad jinou dimenzí nebo kategorií, vyberte volitelné pole seskupit podle. Příklad: Stát.
4. Vyberte funkci pro časová okna.

Pokud chcete do stejné transformace přidat další agregaci, vyberte Přidat agregační funkci. Mějte na paměti, že pole Seskupit podle a funkce okna platí pro všechny agregace v transformaci.

Časové razítko pro konec časového intervalu se zobrazí jako součást výstupu transformace pro referenci. Další informace o časových oknech, která podporují úlohy Stream Analytics, najdete v tématu Funkce pro vytváření oken (Azure Stream Analytics).

Sjednocení

Transformace Unie slouží k propojení dvou nebo více vstupů. Přidejte do jedné tabulky události, které mají sdílená pole (se stejným názvem a datovým typem). Výstup vyloučí pole, která se neshodují.

Rozšířit pole

Pomocí transformace Rozbalit pole vytvořte nový řádek pro každou hodnotu v rámci pole.

Výstupy streamování

Prostředí pro přetahování bez kódu v současné době podporuje několik výstupních jímek pro ukládání zpracovaných dat v reálném čase.

Azure Data Lake Storage Gen2

Data Lake Storage Gen2 představuje Azure Storage základ pro vytváření podnikových datových jezer v Azure. Je navrženo tak, aby sloužilo několika petabajtům informací při zachování propustnosti stovek gigabitů. Umožňuje snadno spravovat obrovské objemy dat. Azure Blob Storage nabízí nákladově efektivní a škálovatelné řešení pro ukládání velkých objemů nestrukturovaných dat v cloudu.

V části Výstupy na pásu karet vyberte jako výstup úlohy Stream Analytics ADLS Gen2. Pak vyberte kontejner, do kterého chcete odeslat výstup úlohy. Další informace o výstupu Azure Data Lake Gen2 pro úlohu Stream Analytics najdete v tématu Výstup služby Blob Storage a Azure Data Lake Gen2 ze služby Azure Stream Analytics.

Pokud se připojujete k Azure Data Lake Storage Gen2 a jako režim ověřování vyberete Managed Identity, pak je roli Storage Blob Data Contributor udělena spravované identitě pro úlohu Stream Analytics. Další informace o spravovaných identitách pro Azure Data Lake Storage Gen2 najdete v tématu Použití spravovaných identit k ověření úlohy Azure Stream Analytics ve službě Azure Blob Storage.

Spravované identity eliminují omezení metod ověřování na základě uživatelů. Mezi tato omezení patří nutnost opětovného ověření kvůli změnám hesla nebo vypršení platnosti tokenů uživatele, ke kterým dochází každých 90 dnů.

Doručení přesně jednou (Preview) je podporováno v ADLS Gen2 jako výstup bez editoru kódu. Můžete ho povolit v části Režim zápisu v konfiguraci ADLS Gen2. Další informace o této funkci najdete v tématu Přesně jedno doručení (Preview) v Azure Data Lake Gen2.

Zápis do tabulky Delta Lake (Preview) je v ADLS Gen2 podporován bez potřeby výstupu editoru kódu. K této možnosti se dostanete v části Serializace v konfiguraci ADLS Gen2. Další informace o této funkci najdete v tématu Zápis do tabulky Delta Lake.

Azure Synapse Analytics

Úlohy Azure Stream Analytics můžou odesílat výstup do vyhrazené tabulky fondu SQL ve službě Azure Synapse Analytics a zpracovávat rychlost propustnosti až 200 MB za sekundu. Stream Analytics podporuje i nejnáročnější požadavky na analýzu dat v reálném čase a zpracování dat pro okamžité reakce při úlohách, jako je vytváření sestav a řídicí panely.

Důležité

Než ji budete moct přidat jako výstup do úlohy Stream Analytics, musí existovat vyhrazená tabulka fondu SQL. Schéma tabulky musí odpovídat polím a jejich typům ve výstupu vaší úlohy.

V části Výstupy na pásu karet vyberte Synapse jako výstup pro úlohu Stream Analytics. Pak vyberte tabulku fondu SQL, do které chcete odeslat výstup úlohy. Další informace o výstupu Azure Synapse pro úlohu Stream Analytics najdete v tématu Výstup Azure Synapse Analytics z Azure Stream Analytics.

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB je globálně distribuovaná databázová služba, která nabízí neomezené elastické škálování po celém světě. Nabízí také bohaté dotazy a automatické indexování datových modelů, které jsou nezávislé na schématu.

V části Výstupy na pásu karet vyberte CosmosDB jako výstup pro úlohu Stream Analytics. Další informace o výstupu služby Azure Cosmos DB pro úlohu Stream Analytics najdete v tématu Výstup služby Azure Cosmos DB ze služby Azure Stream Analytics.

Pokud se připojíte k Azure Cosmos DB, jako režim ověřování vyberete Managed Identity, udělí se role Přispěvatel spravované identitě pro úlohu Stream Analytics. Další informace o spravovaných identitách pro službu Azure Cosmos DB najdete v tématu Použití spravovaných identit pro přístup ke službě Azure Cosmos DB z úlohy Azure Stream Analytics (Preview).

Výstup Azure Cosmos DB v editoru bez kódu podporuje také metodu ověřování spravovaných identit. Tato metoda poskytuje stejné výhody jako ve výstupu ADLS Gen2.

Azure SQL Database

Azure SQL Database je plně spravovaný databázový stroj PaaS (Platforma jako služba), který vám pomůže vytvořit vysoce dostupnou a vysoce výkonnou vrstvu úložiště dat pro aplikace a řešení v Azure. Pomocí editoru bez kódu můžete nakonfigurovat úlohy Azure Stream Analytics pro zápis zpracovaných dat do existující tabulky ve službě SQL Database.

Pokud chcete službu Azure SQL Database nakonfigurovat jako výstup, vyberte SQL Database v Výstupy na panelu. Potom zadejte informace potřebné pro připojení k databázi SQL a vyberte tabulku, do které chcete zapisovat data.

Důležité

Než ji budete moct přidat jako výstup do úlohy Stream Analytics, musí existovat tabulka Azure SQL Database. Schéma tabulky musí odpovídat polím a jejich typům ve výstupu vaší úlohy.

Další informace o výstupu služby Azure SQL Database pro úlohu Stream Analytics najdete v tématu Výstup služby Azure SQL Database z Azure Stream Analytics.

Centra událostí

Díky datům přicházejícím do ASA v reálném čase může editor bez kódu transformovat a rozšířit data a pak je vypíše do jiného centra událostí. Výstup služby Event Hubs můžete zvolit při konfiguraci úlohy Azure Stream Analytics.

Pokud chcete službu Event Hubs nakonfigurovat jako výstup, vyberte centrum událostí v části Výstupy na pásu karet. Pak zadejte informace potřebné pro připojení k centru událostí, do kterého chcete zapisovat data.

Další informace o výstupu služby Event Hubs pro úlohu Stream Analytics najdete v tématu Výstup služby Event Hubs z Azure Stream Analytics.

Azure Data Explorer

Azure Data Explorer je plně spravovaná vysoce výkonná analytická platforma pro velké objemy dat, která usnadňuje analýzu velkých objemů dat. Pomocí editoru bez kódu můžete také použít Azure Data Explorer jako výstup pro úlohu Azure Stream Analytics.

Pokud chcete nakonfigurovat Azure Data Explorer jako výstup, vyberte Azure Data Explorer v části Outputs na pásu karet. Potom zadejte požadované informace pro připojení k databázi Azure Data Explorer a zadejte tabulku, do které chcete zapisovat data.

Důležité

Tabulka musí existovat ve vybrané databázi a schéma tabulky musí přesně odpovídat polím a jejich typům ve výstupu úlohy.

Další informace o výstupu Azure Data Exploreru pro úlohu Stream Analytics najdete v tématu Výstup Azure Data Exploreru ze služby Azure Stream Analytics (Preview).

Power BI

Power BI nabízí komplexní prostředí pro vizualizaci výsledků analýzy dat. Pomocí výstupu Power BI ve spojení se Stream Analytics se zpracovaná streamovaná data zapisují do streaming datové sady Power BI, a pak je můžete použít k vytvoření řídicího panelu Power BI, který pracuje téměř v reálném čase.

Pokud chcete nakonfigurovat Power BI jako výstup, vyberte Power BI v části Outputs na pásu karet. Potom zadejte požadované informace pro připojení k pracovnímu prostoru Power BI a zadejte názvy streamované datové sady a tabulky, do které chcete zapisovat data. Další informace o podrobnostech jednotlivých polí najdete ve výstupu Power BI z Azure Stream Analytics.

Náhled dat, chyby vytváření, protokoly modulu runtime a metriky

Zkušenost s bezkódovým "drag & drop" poskytuje nástroje, které vám pomohou vytvořit, řešit potíže a vyhodnocovat výkon datového kanálu pro streamovaná data.

Náhled aktuálních dat pro vstupy

Když se připojíte ke vstupnímu zdroji, jako je centrum událostí, a vyberete jeho dlaždici v zobrazení diagramu (karta Náhled dat ), zobrazí se dynamický náhled příchozích dat, pokud jsou splněné všechny následující podmínky:

• Data se odesílají.
• Vstup je správně nakonfigurovaný.
• Pole se přidávají.

Jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky, pokud chcete zobrazit nebo přejít k podrobnostem o něčem konkrétním, můžete náhled pozastavit (1). Nebo ho můžete spustit znovu, pokud jste hotovi.

Podrobnosti o konkrétním záznamu, buňce v tabulce můžete zobrazit také tak, že je vyberete a pak vyberete Zobrazit nebo skrýt podrobnosti (2). Snímek obrazovky ukazuje podrobné zobrazení vnořeného objektu v záznamu.

Statický náhled pro transformace a výstupy

Po přidání a nastavení všech kroků v zobrazení diagramu můžete jejich chování otestovat výběrem možnosti Získat statický náhled.

Když tlačítko vyberete, úloha Stream Analytics vyhodnotí všechny transformace a výstupy, aby se ujistila, že jsou správně nakonfigurované. Stream Analytics pak zobrazí výsledky ve statickém náhledu dat, jak je znázorněno na následujícím obrázku.

Náhled můžete aktualizovat výběrem možnosti Aktualizovat statickou verzi Preview (1). Když aktualizujete verzi Preview, úloha Stream Analytics přebírá nová data ze vstupu a vyhodnocuje všechny transformace. Pak znovu odešle výstup se všemi aktualizacemi, které jste mohli provést. K dispozici je také možnost Zobrazit nebo skrýt podrobnosti (2).

Chyby autorské

Pokud máte nějaké chyby nebo upozornění pro vytváření, zobrazí se na kartě Chyby vytváření seznam, jak je znázorněno na následujícím snímku obrazovky. Seznam obsahuje podrobnosti o chybě nebo upozornění, typu karty (vstup, transformace nebo výstup), úroveň chyby a popis chyby nebo upozornění.

Protokoly modulu runtime

Protokoly modulu runtime se při spuštění úlohy zobrazí na úrovni upozornění, chyby nebo informací. Tyto protokoly jsou užitečné, když chcete upravit topologii úlohy Stream Analytics nebo konfiguraci pro řešení potíží. Zapněte diagnostické protokoly a odešlete je do pracovního prostoru Log Analytics v Settings, abyste získali další přehled o spuštěných úlohách pro účely ladění.

V následujícím příkladu snímku obrazovky uživatel nakonfiguruje výstup služby SQL Database se schématem tabulky, které neodpovídá polím výstupu úlohy.

Metriky

Pokud úloha běží, můžete sledovat její stav na kartě Metriky. Čtyři metriky zobrazené ve výchozím nastavení jsou zpoždění vodotisku, vstupní události, nevyřízené vstupní události a výstupní události. Tyto metriky vám pomohou pochopit, zda události plynule přicházejí a odcházejí z úlohy bez nevyřízeného vstupu.

V seznamu můžete vybrat další metriky. Podrobné vysvětlení všech metrik najdete v části metriky úloh Azure Stream Analytics.

Spuštění úlohy Stream Analytics

Úlohu můžete při vytváření kdykoli uložit. Jakmile pro úlohu nakonfigurujete vstupy streamování, transformace a výstupy streamování, můžete úlohu spustit.

Poznámka:

Editor bez kódu na portálu Azure Stream Analytics je sice ve verzi Preview, ale služba Azure Stream Analytics je obecně dostupná.

Můžete nakonfigurovat tyto možnosti:

• Čas spuštění výstupu: Při spuštění úlohy vyberte čas, po který má úloha začít vytvářet výstup.
  • Teď: Tato možnost nastaví výchozí bod výstupního datového proudu událostí jako při spuštění úlohy.
  • Vlastní: Zvolte výchozí bod výstupu.
  • Při posledním zastavení: Tato možnost je dostupná, když byla úloha dříve spuštěna, ale byla zastavena ručně nebo selhala. Když zvolíte tuto možnost, použije se k restartování úlohy čas posledního výstupu, takže se neztratí žádná data.
• Jednotky streamování: Jednotky streamování (SU) představují množství výpočetních prostředků a paměti přiřazených k úloze, zatímco běží. Pokud si nejste jistí, kolik jednotek SU zvolit, začněte třemi a podle potřeby upravte.
• Zpracování chyb výstupních dat: Zásady zpracování chyb výstupních dat platí pouze v případě, že výstupní událost vytvořená úlohou Stream Analytics neodpovídá schématu cílové jímky. Nakonfigurujte zásadu tak, že zvolíte Opakovat nebo Odebrat. Další informace najdete v tématu Zásady chyb výstupu služby Azure Stream Analytics.
• Start: Toto tlačítko spustí úlohu Stream Analytics.

Seznam úloh Stream Analytics na portálu Azure Event Hubs

Pokud chcete zobrazit seznam všech úloh Stream Analytics, které jste vytvořili pomocí bezkódového přetahování v portálu Azure Event Hubs, vyberte Procesovat data>.

Tady jsou prvky karty úlohy Stream Analytics :

• Filtr: Filtrujte seznam podle názvu úlohy.
• Aktualizace: V současné době se seznam automaticky neaktualizuje. Pomocí tlačítka Aktualizovat aktualizujte seznam a podívejte se na nejnovější stav.
• Název úlohy: Název v této oblasti je název, který zadáte v prvním kroku vytvoření úlohy. Nemůžete ho upravovat. Výběrem názvu úlohy otevřete úlohu v prostředí pro přetažení bez kódu, kde můžete úlohu zastavit, upravit a spustit znovu.
• Stav: Tato oblast zobrazuje stav úlohy. Pokud chcete zobrazit nejnovější stav, vyberte Aktualizovat v horní části seznamu.
• Jednotky streamování: Tato oblast zobrazuje počet jednotek streamování, které vyberete při spuštění úlohy.
• Výstupní vodoznak: Tato oblast poskytuje indikátor aktuálnosti dat, která úloha vytváří. Všechny události před časovým razítkem už byly vypočítány.
• Monitorování úloh: Výběrem možnosti Otevřít metriky zobrazíte metriky související s touto úlohou Stream Analytics. Další informace o metrikách, které můžete použít k monitorování úlohy Stream Analytics, najdete v tématu Metriky úloh Azure Stream Analytics.
• Operace: Spusťte, zastavte nebo odstraňte úlohu.

Další kroky

Naučte se používat editor bez kódu k řešení běžných scénářů pomocí předdefinovaných šablon:

• Úvod do Azure Stream Analytics
• Monitorování úlohy Stream Analytics pomocí webu Azure Portal
• Vysvětlení vstupů pro Azure Stream Analytics
• Výstupy z Azure Stream Analytics