Información sobre las entradas de Azure Stream Analytics
Los trabajos de Azure Stream Analytics se conectan a una o más entradas de datos. Cada entrada define una conexión a un origen de datos existente. Stream Analytics acepta datos procedentes de varios tipos de orígenes de eventos, entre los que se incluyen Event Hubs, IoT Hub y el almacenamiento de blobs. En la consulta SQL de streaming que se escribe para cada trabajo, se hace referencia a las entradas por su nombre. En la consulta, puede combinar varias entradas para fusionar datos o comparar datos de streaming con una búsqueda de datos de referencia y pasar los resultados a las salidas.
Stream Analytics presenta una integración de primera clase con cuatro tipos de recursos como entradas:
Estos orígenes de entrada pueden proceder de la misma suscripción de Azure que el trabajo de Stream Analytics o de otra suscripción.
Puede usar Azure Portal, Azure PowerShell, la API de .NET, la API REST, Visual Studio y Visual Studio Code para crear, editar y probar las salidas de trabajos de Stream Analytics.
Nota
Se recomienda encarecidamente usar herramientas de Stream Analytics para Visual Studio Code para obtener la mejor experiencia de desarrollo local. Existen lagunas conocidas en las herramientas de Stream Analytics para Visual Studio 2019 (versión 2.6.3000.0) y no se mejorarán en el futuro.
Entradas de flujo y de referencia
A medida que los datos se insertan en un origen de datos, el trabajo de Stream Analytics los consume y los procesa en tiempo real. Las entradas están divididas en dos tipos:
- Entradas de secuencia de datos
- Entradas de datos de referencia.
Entrada de flujo de datos
Un flujo de datos es una secuencia ilimitada de eventos a lo largo del tiempo. Los trabajos de Stream Analytics deben incluir, como mínimo, una entrada de flujo de datos. Event Hubs, IoT Hub, Azure Data Lake Storage Gen2 and Blob Storage se admiten como orígenes de entrada de flujo de datos. Event Hubs sirve para recopilar flujos de eventos desde varios dispositivos y servicios. Es posible que estos flujos incluyan fuentes de actividades de redes sociales, información bursátil o datos de sensores. Las instancias de IoT Hub están optimizadas para recopilar datos de dispositivos conectados en escenarios de Internet de las cosas (IoT) Blob Storage se pueden usar como origen de entrada para ingerir datos masivos como una secuencia, como archivos de registro.
Para obtener más información sobre las entradas de streaming, vea Datos de flujo como entrada en Stream Analytics.
Entrada de datos de referencia
Stream Analytics también admite la entrada de datos de referencia. Los datos de referencia son completamente estáticos o cambian lentamente. Se utilizan normalmente para realizar la correlación y las búsquedas. Por ejemplo, es posible combinar datos de la entrada de flujo de datos con datos de los datos de referencia, de la misma forma que ejecutaría una instrucción SQL JOIN para buscar valores estáticos. Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage Gen2, and Azure SQL Database se admiten actualmente como orígenes de entrada para datos de referencia. Los blobs de origen de datos de referencia tienen un tamaño límite de 300 MB, según la complejidad de la consulta y las unidades de streaming asignadas. Para obtener más información, consulte la sección Limitación de tamaño de la documentación de datos de referencia.
Para obtener más información sobre las entradas de datos de referencia, vea Uso de datos de referencia para las búsquedas en Stream Analytics.