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Verwenden der Abfrageparallelisierung in Azure Stream Analytics

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Dieser Artikel veranschaulicht das Nutzen der Parallelisierung in Azure Stream Analytics. Erfahren Sie, wie Sie Stream Analytics-Aufträge durch Konfigurieren der Eingabe in Partitionen und Optimieren der Analysenabfragedefinition skalieren.

Als Voraussetzung sollten Sie mit dem Konzept der Streamingeinheiten vertraut sein, die unter Verstehen und Anpassen von Streamingeinheiten beschrieben werden.

Welche Teile hat ein Stream Analytics-Auftrag?

Eine Stream Analytics-Auftragsdefinition umfasst mindestens eine Streamingeingabe, eine Abfrage und eine Ausgabe. Bei Eingaben handelt es sich um Eingaben, aus denen der Auftrag den Datenstrom liest. Bei der Abfrage wird die Datenstromeingabe transformiert, und der Auftrag sendet die Auftragsergebnisse an die Ausgabe.

Partitionen in Eingaben und Ausgaben

Durch die Partitionierung können Daten basierend auf einem Partitionsschlüssel in Teilmengen unterteilt werden. Wenn Ihre Eingabe (z. B. Event Hubs) durch einen Schlüssel partitioniert wird, wird empfohlen, den Partitionsschlüssel anzugeben, wenn Sie ihrem Stream Analytics-Auftrag eine Eingabe hinzufügen. Bei der Skalierung eines Stream Analytics-Auftrags werden die Partitionen in der Eingabe und Ausgabe genutzt. Mit einem Stream Analytics-Auftrag können unterschiedliche Partitionen parallel genutzt und beschrieben werden, wodurch sich der Durchsatz erhöht.

Eingaben

Alle Azure Stream Analytics-Streamingeingaben können die Partitionierung nutzen: Event Hubs, IoT Hub, Blob Storage, Data Lake Storage Gen2.

Hinweis

Für Kompatibilitätsgrad 1.2 und höher muss der Partitionsschlüssel als Eingabeeigenschaft festgelegt werden, ohne dass das Schlüsselwort PARTITION BY in der Abfrage erforderlich ist. Für Kompatibilitätsgrad 1.1 und niedriger muss der Partitionsschlüssel stattdessen mit dem Schlüsselwort PARTITION BY in der Abfrage definiert werden.

Ausgaben

Bei der Arbeit mit Stream Analytics können Sie Partitionierung in den Ausgaben nutzen:

  • Azure Data Lake Storage
  • Azure-Funktionen
  • Azure Table
  • Blob Storage (Partitionsschlüssel kann explizit festgelegt werden)
  • Azure Cosmos DB (Partitionsschlüssel muss explizit festgelegt werden)
  • Event Hubs (Partitionsschlüssel muss explizit festgelegt werden)
  • IoT Hub (Der Partitionsschlüssel muss explizit festgelegt werden.)
  • Service Bus
  • SQL und Azure Synapse Analytics mit optionaler Partitionierung: Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Ausgabe an Azure SQL-Datenbank.

Power BI unterstützt keine Partitionierung. Sie können die Eingabe aber dennoch partitionieren, wie in diesem Abschnitt beschrieben.

Weitere Informationen zu den Partitionen finden Sie in den folgenden Artikeln:

Abfrage

Damit ein Auftrag parallel ist, müssen Partitionsschlüssel zwischen allen Eingaben, allen Abfragelogikschritten und allen Ausgaben abgeglichen werden. Die Partitionierung der Abfragelogik wird durch die Schlüssel bestimmt, die für Verknüpfungen und Aggregationen (GROUP BY) verwendet werden. Diese letzte Anforderung kann ignoriert werden, wenn die Abfragelogik nicht schlüsselgebunden ist (Projektion, Filter, referentielle Verknüpfungen...).

  • Wenn eine Eingabe und eine Ausgabe nach WarehouseId partitioniert werden und die Abfragegruppen nach ProductId ohne WarehouseId, ist der Auftrag nicht parallel.
  • Wenn zwei zu verknüpfte Eingaben durch unterschiedliche Partitionsschlüssel (WarehouseId und ProductId) partitioniert werden, ist der Auftrag nicht parallel.
  • Wenn zwei oder mehr unabhängige Datenflüsse in einem einzigen Auftrag enthalten sind und jeder einen eigenen Partitionsschlüssel besitzt, dann ist der Auftrag nicht parallel.

Nur wenn alle Eingaben, Ausgaben und Abfrageschritte denselben Schlüssel verwenden, ist der Auftrag parallel.

Hochgradig parallele Aufträge

Ein hochgradig paralleler Auftrag stellt das am stärksten skalierbare Szenario in Azure Stream Analytics dar. Er verbindet eine Partition der Eingabe mit einer Instanz der Abfrage und einer Partition der Ausgabe. Für eine solche Parallelität gelten folgende Anforderungen:

  • Wenn Ihre Abfragelogik davon abhängig ist, dass derselbe Schlüssel durch dieselbe Abfrageinstanz verarbeitet wird, müssen Sie sicherstellen, dass die Ereignisse in derselben Partition Ihrer Eingabe aufgenommen werden. Bei Event Hubs oder IoT Hub bedeutet dies, dass für die Ereignisdaten der Wert PartitionKey festgelegt sein muss. Alternativ können Sie partitionierte Absender verwenden. Bei Blob Storage bedeutet dies, dass die Ereignisse an denselben Partitionsordner gesendet werden. Beispiel: Von einer Abfrageinstanz werden Daten anhand von „userID“ aggregiert, wobei die Event Hub-Eingabe mit „userID“ als Partitionsschlüssel partitioniert wurde. Wenn es für Ihre Abfragelogik jedoch nicht erforderlich ist, dass derselbe Schlüssel von derselben Abfrageinstanz verarbeitet wird, können Sie diese Anforderung ignorieren. Ein Beispiel für diese Logik wäre eine einfache Auswahl-, Projekt- oder Filterabfrage.

  • Der nächste Schritt besteht darin, die Abfrage zu partitionieren. Bei Aufträgen mit dem Kompatibilitätsgrad 1,2 oder höher (empfohlen) kann die benutzerdefinierte Spalte in den Eingabeeinstellungen als Partitionsschlüssel angegeben werden. Der Auftrag ist dann automatisch parallel. Für Aufträge mit dem Kompatibilitätsgrad 1,0 oder 1,1 müssen Sie in allen Schritten der Abfrage PARTITION BY PartitionId verwenden. Es sind mehrere Schritte zulässig, aber sie müssen alle durch denselben Schlüssel partitioniert werden.

  • Bei den meisten in Stream Analytics unterstützten Ausgaben können Sie die Vorteile der Partitionierung nutzen. Wenn Sie einen Ausgabetyp verwenden, der keine Partitionierung unterstützt, weist der Auftrag keine hochgradige Parallelität auf. Stellen Sie bei Event Hubs-Ausgaben sicher, dass die Partitionsschlüsselspalte auf denselben Partitionsschlüssel wie den in der Abfrage verwendeten Schlüssel festgelegt ist. Weitere Informationen finden Sie unter Ausgabeabschnitte.

  • Die Anzahl von Eingabepartitionen muss mit der Anzahl von Ausgabepartitionen identisch sein. Die Blob Storage-Ausgabe kann Partitionen unterstützen und erbt das Partitionierungsschema der Upstream-Abfrage. Bei der Angabe eines Partitionsschlüssels für Blob Storage werden Daten pro Eingabepartition partitioniert, daher ist das Ergebnis trotzdem vollständig parallel. Im Folgenden werden Beispiele für Partitionswerte vorgestellt, die einen vollständig parallelen Auftrag ermöglichen:

    • Acht Event Hub-Eingabepartitionen und acht Event Hub-Ausgabepartitionen
    • Acht Event Hub-Eingabepartitionen und Blob Storage-Ausgabe
    • Acht Event Hub-Eingabepartitionen und Blob Storage-Ausgabe, partitioniert nach einem benutzerdefinierten Feld mit beliebiger Kardinalität
    • Acht Blob Storage-Eingabepartitionen und Blob Storage-Ausgabe
    • Acht Blob Storage-Eingabepartitionen und acht Event Hub-Ausgabepartitionen

In den folgenden Abschnitten werden einige Beispielszenarien für hochgradige Parallelität behandelt.

Einfache Abfrage

  • Eingabe: Ein Event Hub mit acht Partitionen
  • Ausgabe: Ein Event Hub mit acht Partitionen („Partitionsschlüsselspalte“ muss auf PartitionId gesetzt werden)

Abfrage:

    --Using compatibility level 1.2 or above
    SELECT TollBoothId
    FROM Input1
    WHERE TollBoothId > 100
    
    --Using compatibility level 1.0 or 1.1
    SELECT TollBoothId
    FROM Input1 PARTITION BY PartitionId
    WHERE TollBoothId > 100

Diese Abfrage stellt einen einfachen Filter dar. Daher ist keine Partitionierung der Eingabe erforderlich, die an den Event Hub gesendet wird. Beachten Sie, dass Aufträge mit einem niedrigeren Kompatibilitätsgrad als 1.2 die PARTITION BY PartitionId-Klausel enthalten müssen, damit die zweite, weiter oben genannte Anforderung erfüllt ist. Für die Ausgabe muss die Event Hub-Ausgabe im Auftrag so konfiguriert werden, dass der Partitionsschlüssel auf PartitionId festgelegt ist. Eine letzte Prüfung besteht darin, sicherzustellen, dass die Anzahl der Eingabepartitionen mit der Anzahl der Ausgabepartitionen identisch ist.

Abfrage mit einem Gruppierungsschlüssel

  • Eingabe: Event Hub mit acht Partitionen
  • Ausgabe: Blob Storage

Abfrage:

    --Using compatibility level 1.2 or above
    SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
    FROM Input1
    GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId
    
    --Using compatibility level 1.0 or 1.1
    SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
    FROM Input1 Partition By PartitionId
    GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId, PartitionId

Diese Abfrage enthält einen Gruppierungsschlüssel. Aus diesem Grund müssen die gruppierten Ereignisse an dieselbe Event Hubs-Partition gesendet werden. Da in diesem Beispiel nach TollBoothID gruppiert wird, müssen wir sicher sein, dass TollBoothID als Partitionsschlüssel verwendet wird, wenn die Ereignisse an Event Hubs gesendet werden. Anschließend können wir in Azure Stream Analytics PARTITION NACH PartitionId verwenden, um von diesem Partitionsschema zu erben und vollständige Parallelisierung zu aktivieren. Da es sich bei der Ausgabe um Blob Storage handelt, muss laut der vierten Anforderung kein Wert für den Partitionsschlüssel konfiguriert werden.

Beispiel für Szenarien, die nicht* hochgradig parallel sind

Im vorherigen Abschnitt behandelte der Artikel einige hochgradig parallele Szenarien. In diesem Abschnitt werden Szenarien erläutert, in denen nicht alle Anforderungen hinsichtlich hochgradiger Parallelität erfüllt werden.

Ungleiche Anzahl von Partitionen

  • Eingabe: Ein Event Hub mit acht Partitionen
  • Ausgabe: Ein Event Hub mit 32 Partitionen

Wenn die Anzahl der Eingabepartitionen nicht der Anzahl der Ausgabepartitionen entspricht, weist die Topologie unabhängig von der Abfrage keine hochgradige Parallelität auf. Es lässt sich aber trotzdem ein gewisser Grad an Parallelität erzielen.

Abfragen mit nicht partitionierter Ausgabe

  • Eingabe: Ein Event Hub mit acht Partitionen
  • Ausgabe: Power BI

Die Power BI-Ausgabe unterstützt derzeit keine Partitionierung. Daher besteht in diesem Szenario keine hochgradige Parallelität.

Mehrstufige Abfrage mit unterschiedlichen Werten für „Partition by“

  • Eingabe: Event Hub mit acht Partitionen
  • Ausgabe: Event Hub mit acht Partitionen
  • Kompatibilitätsgrad: 1,0 oder 1,1

Abfrage:

    WITH Step1 AS (
    SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId, PartitionId
    FROM Input1 Partition By PartitionId
    GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId, PartitionId
    )

    SELECT SUM(Count) AS Count, TollBoothId
    FROM Step1 Partition By TollBoothId
    GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId

Wie Sie sehen, wird im zweiten Schritt TollBoothId als Partitionierungsschlüssel verwendet. Dieser Schritt entspricht nicht dem ersten Schritt, und deshalb muss eine Umschichtung durchgeführt werden.

Mehrstufige Abfrage mit unterschiedlichen Werten für „Partition by“

  • Eingabe: Event Hub mit acht Partitionen („Partitionsschlüsselspalte“ nicht festgelegt, Standardwert: „PartitionId“)
  • Ausgabe: Event Hub mit acht Partitionen („Partitionsschlüsselspalte“ muss auf „TollBoothId“ gesetzt werden)
  • Kompatibilitätsstufe – 1.2 oder höher

Abfrage:

    WITH Step1 AS (
    SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
    FROM Input1
    GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId
    )

    SELECT SUM(Count) AS Count, TollBoothId
    FROM Step1
    GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId

Kompatibilitätsgrad 1,2 oder höher ermöglicht standardmäßig die parallele Abfrageausführung. Beispielsweise wird die Abfrage aus dem vorherigen Abschnitt so lange partitioniert, wie die Spalte „TollBoothId“ als Eingabepartitionsschlüssel festgelegt ist. Die Klausel „PARTITION BY PartitionId“ ist nicht erforderlich.

Berechnen der maximal möglichen Streaming-Einheiten für einen Auftrag

Die Gesamtzahl der von einem Stream Analytics-Auftrag verwendbaren Streaming-Einheiten hängt von der Anzahl an Schritten in der für den Auftrag definierten Abfrage und der Anzahl an Partitionen für die einzelnen Schritte ab.

Schritte einer Abfrage

Eine Abfrage kann einen oder mehrere Schritte umfassen. Jeder Schritt besteht aus einer Unterabfrage, die mit dem Schlüsselwort WITH definiert wird. Die Abfrage, die sich außerhalb des Schlüsselworts WITH befindet (nur eine Abfrage), wird ebenfalls als Schritt gezählt, beispielsweise die SELECT-Anweisung in der folgenden Abfrage:

Abfrage:

    WITH Step1 AS (
        SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
        FROM Input1 Partition By PartitionId
        GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId, PartitionId
    )
    SELECT SUM(Count) AS Count, TollBoothId
    FROM Step1
    GROUP BY TumblingWindow(minute,3), TollBoothId

Die Abfrage umfasst zwei Schritte.

Hinweis

Diese Abfrage wird später im vorliegenden Artikel ausführlicher erläutert.

Partitionieren eines Schritts

Für die Partitionierung eines Schrittes gelten die folgenden Voraussetzungen:

  • Die Eingabequelle muss partitioniert sein.
  • Die SELECT -Anweisung der Abfrage muss aus einer partitionierten Eingabequelle lesen.
  • Die Abfrage innerhalb des Schritts muss das Schlüsselwort Partition by aufweisen.

Wenn eine Abfrage partitioniert ist, werden die Eingabeereignisse verarbeitet und in separaten Partitionsgruppen aggregiert, und für jede einzelne Gruppe werden Ausgabeereignisse generiert. Wenn Sie ein kombiniertes Aggregat bevorzugen, müssen Sie einen zweiten, nicht partitionierten Schritt zum Aggregieren erstellen.

Berechnen der maximal möglichen Streaming-Einheiten für einen Auftrag

Alle nicht partitionierten Schritte zusammen können bis zu einer Streamingeinheit (SU V2s) für einen Stream Analytics-Auftrag skalieren. Darüber hinaus können Sie in einem partitionierten Schritt für jede Partition ein SU V2 hinzufügen. In der folgenden Tabelle finden Sie einige Beispiele.

Abfrage Max. Anzahl von SUs für den Auftrag
  • Die Abfrage umfasst einen Schritt.
  • Der Schritt ist nicht partitioniert.
 1 SU V2
  • Der Eingabedatenstrom ist in 16 Partitionen unterteilt.
  • Die Abfrage umfasst einen Schritt.
  • Der Schritt ist partitioniert.
 16 SU V2 (1 * 16 Partitionen)
  • Die Abfrage umfasst zwei Schritte.
  • Keiner der Schritte ist partitioniert.
 1 SU V2
  • Der Eingabedatenstrom ist in 3 partitioniert.
  • Die Abfrage umfasst zwei Schritte. Der Eingabeschritt ist partitioniert, der zweite jedoch nicht.
  • Die SELECT-Anweisung liest aus der partitionierten Eingabe.
 4 SU V2s (3 für partitionierte Schritte + 1 für nicht partitionierte Schritte)

Beispiele für eine Skalierung

Mit der folgenden Abfrage wird die Anzahl der Fahrzeuge berechnet, die in einem Zeitraum von drei Minuten eine Mautstation mit drei Mautstellen passieren. Diese Abfrage kann auf eine SU V2 hochskaliert werden.

    SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
    FROM Input1
    GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId, PartitionId

Um weitere SUs für die Abfrage zu verwenden, müssen sowohl der Eingabedatenstrom als auch die Abfrage partitioniert werden. Da die Datenstrompartition auf 3 festgelegt ist, kann die folgende modifizierte Abfrage auf bis zu 3 SU V2s skaliert werden:

    SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
    FROM Input1 Partition By PartitionId
    GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId, PartitionId

Wenn eine Abfrage partitioniert ist, werden die Eingabeereignisse verarbeitet und in separaten Partitionsgruppen aggregiert. Zudem werden für die einzelnen Gruppen Ausgabeereignisse generiert. Die Partitionierung kann zu unerwarteten Ergebnissen führen, wenn das Feld GROUP BY nicht den Partitionsschlüssel im Eingabedatenstrom enthält. Beispielsweise enthält das Feld TollBoothId in der vorherigen Abfrage nicht den Partitionsschlüssel von Input1. Das Ergebnis: Die Daten aus der Mautstation 1 können auf mehrere Partitionen verteilt werden.

Alle Partitionen von Input1 werden separat von Stream Analytics verarbeitet. Folglich werden im selben rollierenden Fenster mehrere Einträge von der Anzahl der Autos für dieselbe Mautstation erstellt. Falls der Eingabepartitionsschlüssel nicht geändert werden kann, kann dieses Problem durch Hinzufügen eines nicht partitionierten Schritts zum partitionsübergreifenden Sammeln von Werten behoben werden, wie im folgenden Beispiel gezeigt wird:

    WITH Step1 AS (
        SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
        FROM Input1 Partition By PartitionId
        GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId, PartitionId
    )

    SELECT SUM(Count) AS Count, TollBoothId
    FROM Step1
    GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId

Diese Abfrage kann auf 4 SU V2s skaliert werden.

Hinweis

Wenn Sie zwei Datenströme verknüpfen, stellen Sie sicher, dass die Datenströme anhand des Partitionsschlüssels der Spalte partitioniert werden, in der Sie die Verknüpfungen vornehmen. Stellen Sie außerdem sicher, dass in beiden Datenströmen dieselbe Anzahl von Partitionen vorliegt.

Erzielen eines bedarfsorientierten höheren Durchsatzes

Ein hochgradig paralleler Auftrag ist notwendig, aber nicht ausreichend, um bei Bedarf einen höheren Durchsatz aufrechtzuerhalten. Jedes Speichersystem und seine entsprechende Stream Analytics-Ausgabe enthält Variationen dabei, wie der beste Schreibdurchsatz zu erzielen ist. Wie bei jedem bedarfsorientierten Szenario gibt es einige Herausforderungen, die durch Einsatz der richtigen Konfigurationen bewältigt werden können. In diesem Abschnitt werden Konfigurationen für einige gängige Ausgaben erläutert und Beispiele für die Aufrechterhaltung der Datenerfassungsraten von 1.000, 5.000 und 10.000 Ereignissen pro Sekunde gezeigt.

Die folgenden Beobachtungen verwenden einen Stream Analytics-Auftrag mit zustandsloser (Pass-Through) Abfrage, eine einfache JavaScript-UDF, die in Event Hubs, Azure SQL oder Azure Cosmos DB schreibt.

Event Hubs

Datenerfassungsrate (Ereignisse pro Sekunde) Streaming-Einheiten Ausgaberessourcen
1.000 1/3 2 TU
5.000 1 6 TU
10.000 2 10 TU

Die Event Hubs-Lösung lässt sich hinsichtlich der Streamingeinheiten (SU) und des Durchsatzes linear skalieren, was sie zur effizientesten und leistungsstärksten Methode zum Analysieren und Streamen von Daten aus Stream Analytics macht. Aufträge können auf bis zu 66 SU V2s skaliert werden, was ungefähr der Verarbeitung von bis zu 400 MB/s bzw. 38 Billionen Ereignissen pro Tag entspricht.

Azure SQL

Datenerfassungsrate (Ereignisse pro Sekunde) Streaming-Einheiten Ausgaberessourcen
1.000 2/3 S3
5.000 3 P4
10.000 6 P6

Azure SQL unterstützt paralleles Schreiben, auch Partitionierungsvererbung genannt, was aber nicht standardmäßig aktiviert ist. Allerdings ist das Aktivieren der Partitionierungsvererbung zusammen mit einer vollständig parallelen Abfrage möglicherweise nicht ausreichend, um höhere Durchsätze zu erreichen. Die Schreibdurchsätze von SQL sind signifikant von Ihrer Datenbankkonfiguration und dem Tabellenschema abhängig. Der Artikel SQL-Ausgabeleistung enthält weitere Details zu den Parametern, mit denen sich Ihr Schreibdurchsatz maximieren lässt. Wie im Artikel Azure Stream Analytics-Ausgabe in Azure SQL-Datenbank erwähnt, lässt sich diese Lösung nicht als vollständig parallele Pipeline linear über 8 Partitionen hinaus skalieren, und sie erfordert möglicherweise vor der SQL-Ausgabe eine Neupartitionierung (siehe unter INTO). Premium-SKUs sind erforderlich, um hohe E/A-Raten zusammen mit dem Mehraufwand durch Protokollsicherungen, die alle paar Minuten erfolgen, aufrechtzuerhalten.

Azure Cosmos DB

Datenerfassungsrate (Ereignisse pro Sekunde) Streaming-Einheiten Ausgaberessourcen
1.000 2/3 20 K RU
5.000 4 60 K RU
10.000 8 120 K RU

Die Azure Cosmos DB-Ausgabe von Stream Analytics wurde so aktualisiert, dass unterhalb des Kompatibilitätsgrad 1.2 native Integration verwendet wird. Kompatibilitätsgrad 1.2 ermöglicht einen wesentlich höheren Durchsatz und verringert den RU-Verbrauch im Vergleich zu 1.1, bei dem es sich um den Standardkompatibilitätsgrad für neue Aufträge handelt. Die Lösung verwendet unter „/deviceId“ partitionierte Azure Cosmos DB-Container, und der Rest der Lösung ist identisch konfiguriert.

Alle Azure-Beispiele zum Streaming im großen Stil verwenden eine Event Hubs-Instanz als Eingabe, die von Last simulierenden Testclients Eingaben erhält. Jedes Eingabeereignis ist ein 1-KB-JSON-Dokument, das problemlos konfigurierte Datenerfassungsraten in Durchsatzraten (1 MB/s, 5 MB/s und 10 MB/s) umsetzt. Ereignisse simulieren ein IoT-Gerät, das die folgenden JSON-Daten (in einer Kurzform) für bis zu 1,000 Geräte sendet:

{
    "eventId": "b81d241f-5187-40b0-ab2a-940faf9757c0",
    "complexData": {
        "moreData0": 51.3068118685458,
        "moreData22": 45.34076957651598
    },
    "value": 49.02278128887753,
    "deviceId": "contoso://device-id-1554",
    "type": "CO2",
    "createdAt": "2019-05-16T17:16:40.000003Z"
}

Hinweis

Die Konfigurationen können sich aufgrund der verschiedenen Komponenten in der Lösung ändern. Um eine genauere Schätzung zu erhalten, passen Sie die Beispiele an Ihr Szenario an.

Identifizieren von Engpässen

Verwenden Sie den Bereich „Metriken“ in ihrem Azure Stream Analytics-Auftrag, um Engpässe in Ihrer Pipeline zu identifizieren. Überprüfen Sie Eingabe-/Ausgabeereignisse hinsichtlich des Durchsatzes sowie "Wasserzeichenverzögerung" oder Ereignisse im Rückstand, um festzustellen, ob der Auftrag mit der Eingangsrate Schritt halten kann. Suchen Sie bei Event Hubs-Metriken nach Gedrosselte Anforderungen, und passen Sie die Schwellenwerteinheiten entsprechend an. Überprüfen Sie für Azure Cosmos DB-Metriken Max. genutzte RU/Sek. pro Partitionsschlüsselbereich unter „Durchsatz“, um sicherzustellen, dass Ihre Partitionsschlüsselbereiche gleichmäßig genutzt werden. Überwachen Sie für Azure SQL-DB Protokoll-E/A und CPU.

Hier erhalten Sie Hilfe

Weitere Unterstützung finden Sie auf der Frageseite von Microsoft Q&A (Fragen und Antworten) zu Azure Stream Analytics.

Nächste Schritte