Démarrage rapide : Créer une tâche Azure Stream Analytics avec Bicep
Dans ce guide de démarrage rapide, vous utilisez Bicep pour créer une tâche Azure Stream Analytics. Une fois la tâche créée, vous vérifierez le déploiement.
Bicep est un langage spécifique à un domaine (DSL) qui utilise la syntaxe déclarative pour déployer des ressources Azure. Il fournit une syntaxe concise, une cohérence des types fiable et une prise en charge de la réutilisation du code. Bicep offre la meilleure expérience de création pour vos solutions d’infrastructure en tant que code dans Azure.
Prérequis
Pour suivre cet article, vous devez disposer d’un abonnement Azure. Créez-en un gratuitement.
Examiner le fichier Bicep
Le fichier Bicep utilisé dans ce guide de démarrage rapide est tiré des modèles de démarrage rapide Azure.
@description('Location for the resources.')
param location string = resourceGroup().location
@description('Stream Analytics Job Name, can contain alphanumeric characters and hypen and must be 3-63 characters long')
@minLength(3)
@maxLength(63)
param streamAnalyticsJobName string
@description('You can choose the number of Streaming Units, ranging from 3, 7, 10, 20, 30, in multiples of 10, and continuing up to 660.')
@minValue(3)
@maxValue(660)
param numberOfStreamingUnits int
resource streamingJob 'Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs@2021-10-01-preview' = {
name: streamAnalyticsJobName
location: location
properties: {
sku: {
name: 'StandardV2'
}
outputErrorPolicy: 'Stop'
eventsOutOfOrderPolicy: 'Adjust'
eventsOutOfOrderMaxDelayInSeconds: 0
eventsLateArrivalMaxDelayInSeconds: 5
dataLocale: 'en-US'
transformation: {
name: 'Transformation'
properties: {
streamingUnits: numberOfStreamingUnits
query: 'SELECT\r\n *\r\nINTO\r\n [YourOutputAlias]\r\nFROM\r\n [YourInputAlias]'
}
}
}
}
output location string = location
output name string = streamingJob.name
output resourceGroupName string = resourceGroup().name
output resourceId string = streamingJob.id
La ressource Azure définie dans le fichier Bicep est Microsoft.StreamAnalytics/StreamingJobs : créer une tâche Azure Stream Analytics.
Déployer le fichier Bicep
Enregistrez le fichier Bicep en tant que main.bicep sur votre ordinateur local.
Déployez le fichier Bicep à l’aide d’Azure CLI ou d’Azure PowerShell.
az group create --name exampleRG --location eastus az deployment group create --resource-group exampleRG --template-file main.bicep --parameters streamAnalyticsJobName =<job-name> numberOfStreamingUnits=<int>Vous devez fournir des valeurs pour les paramètres suivants :
- streamAnalyticsJobName : remplacez <nom_tâche> par le nom de la tâche Stream Analytics. Le nom peut contenir des caractères alphanumériques et des traits d'union. Il doit avoir entre 3 et 63 caractères.
- numberOfStreamingUnits : remplacez <int> par le nombre d’unités de streaming. Les valeurs autorisées sont 1, 3, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, et 48.
Notes
Une fois le déploiement terminé, un message doit s’afficher pour indiquer que le déploiement a réussi.
Vérifier les ressources déployées
Vous pouvez soit utiliser le portail Azure pour vérifier la tâche Azure Stream Analytics, soit utiliser le script Azure CLI ou Azure PowerShell ci-dessous pour lister la ressource.
Azure CLI
Utilisez le portail Azure, Azure CLI ou Azure PowerShell pour répertorier les ressources déployées dans le groupe de ressources.
az resource list --resource-group exampleRG
Nettoyer les ressources
Si vous prévoyez de suivre les tutoriels suivants, il peut être utile de conserver ces ressources. Si vous n’en avez plus besoin, supprimez le groupe de ressources. La tâche Azure Stream Analytics sera également supprimée. Pour supprimer le groupe de ressources avec Azure CLI ou Azure PowerShell :
az group delete --name exampleRG
Étapes suivantes
Dans le cadre de ce guide de démarrage rapide, vous avez créé une tâche Azure Stream Analytics en utilisant Bicep et vous avez vérifié le déploiement. Pour savoir comment créer vos propres fichiers Bicep à l’aide de Visual Studio Code, passez à l’article suivant :