Bagikan melalui

Mulai Cepat: Membuat pekerjaan Azure Stream Analytics dengan menggunakan portal Microsoft Azure

Dalam mulai cepat ini, Anda membuat pekerjaan Azure Stream Analytics di portal Azure. Anda menentukan pekerjaan Azure Stream Analytics yang membaca data streaming real time dan memfilter pesan dengan suhu lebih besar dari 27. Pekerjaan Azure Stream Analytics membaca data dari IoT Hub, mengubah data, dan menulis data output ke kontainer di penyimpanan blob Azure. Data input yang digunakan dalam panduan mulai cepat ini dihasilkan oleh simulator online Raspberry Pi.

Prasyarat

Jika Anda tidak memiliki langganan Azure, buat akun gratis.

Menyiapkan data input

Sebelum menentukan pekerjaan Azure Stream Analytics, Anda harus menyiapkan data input. Data sensor real-time diserap ke IoT Hub, lalu dikonfigurasi sebagai input pekerjaan. Untuk menyiapkan data input yang diperlukan oleh pekerjaan, selesaikan langkah-langkah berikut:

  1. Masuk ke portal Azure.

  2. Pilih Buat sumber daya. Pada halaman Buat sumber daya, pilih Internet of Things>IoT Hub.

    Cuplikan layar yang menampilkan menu IoT Hub di halaman Buat sumber daya.

  3. Pada halaman IoT Hub, ikuti langkah-langkah berikut:

    1. Untuk Langganan, pilih langganan Azure Anda.
    2. Untuk Grup sumber daya, Pilih grup sumber daya yang ada atau buat yang baru.
    3. Untuk nama hub IoT: Masukkan nama untuk hub IoT Anda.
    4. Untuk Wilayah, pilih wilayah terdekat.
    5. untuk Tingkat, pilih Gratis, jika masih tersedia di langganan Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Harga IoT Hub.
    6. Untuk Batas pesan harian, pertahankan nilai default.
    7. Pilih Berikutnya: Jaringan di bagian bawah halaman.

    Cuplikan layar yang menampilkan halaman IoT Hub untuk pembuatan.

  4. Pilih Tinjau + buat. Tinjau informasi IoT Hub Anda dan pilih Buat. Mungkin perlu waktu beberapa menit untuk membuat IoT Hub. Anda bisa memantau kemajuannya di panel Pemberitahuan.

  5. Setelah sumber daya (hub IoT) dibuat, pilih Buka sumber daya untuk membuka halaman IoT Hub.

  6. Pada halaman IoT Hub, pilih Perangkat di menu sebelah kiri, lalu pilih + Tambahkan perangkat.

    Cuplikan layar yang menampilkan tombol Tambahkan perangkat di halaman Perangkat.

  7. Masukkan ID Perangkat dan pilih Simpan.

    Cuplikan layar yang menampilkan halaman Buat perangkat.

  8. Setelah perangkat dibuat, Anda akan melihat perangkat dari daftar perangkat IoT. Pilih tombol Refresh di halaman jika Anda tidak melihatnya.

    Cuplikan layar yang menampilkan daftar perangkat.

  9. Pilih perangkat Anda dari daftar.

  10. Pada halaman perangkat, pilih tombol salin di samping String Koneksi Utama, dan simpan ke notepad untuk digunakan nanti.

    Cuplikan layar yang menampilkan tombol salin di samping string koneksi perangkat.

Menjalankan simulator IoT

  1. Buka Simulator Online Raspberry Pi Azure IoT.

  2. Ganti tempat penampung di Baris 15 dengan string koneksi perangkat Azure IoT Hub yang Anda simpan di bagian sebelumnya.

  3. Pilih Jalankan. Outputnya harus menunjukkan data sensor dan pesan yang dikirim ke IoT Hub Anda.

    Cuplikan layar yang menampilkan halaman **Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator** dengan sampel kueri.

Membuat penyimpanan blob

  1. Dari sudut kiri atas portal Azure, pilih Buat sumber daya. Pilih Penyimpanan di bawah Kategori di menu sebelah kiri, lalu pilih Akun penyimpanan.

  2. Di panel Buat akun penyimpanan, masukkan nama akun penyimpanan, lokasi, dan grup sumber daya. Pilih lokasi dan grup sumber daya yang sama dengan IoT Hub yang Anda buat. Lalu pilih Tinjau di bagian bawah halaman.

    Cuplikan layar memperlihatkan halaman Buat akun penyimpanan.

  3. Pada halaman Tinjau, tinjau pengaturan Anda, lalu pilih Buat untuk membuat akun.

  4. Setelah sumber daya dibuat, pilih Buka sumber daya untuk membuka halaman Akun penyimpanan.

  5. Pada halaman Akun penyimpanan, pilih Kontainer di menu sebelah kiri, lalu pilih + Kontainer.

    Cuplikan layar yang menampilkan menu Tambahkan kontainer di halaman Kontainer.

  6. Pada halaman Kontainer baru, berikan nama untuk kontainer Anda, seperti container1, dan pilih Buat.

    Cuplikan layar yang menampilkan halaman **Tambahkan kontainer**.

Membuat pekerjaan Azure Stream Analytics

  1. Pada tab terpisah dari jendela browser yang sama atau di jendela browser terpisah, masuk ke portal Microsoft Azure.

  2. Pilih Semua layanan di menu sebelah kiri. Pilih Analitik di bawah Kategori. Arahkan mouse ke atas pekerjaan Analisis Aliran, dan pilih + atau Pilih + Buat di jendela pop-up.

    Cuplikan layar yang memperlihatkan menu pekerjaan Azure Stream Analytics.

  3. Pada halaman Pekerjaan Analisis Aliran baru, ikuti langkah-langkah ini:

    1. Untuk Langganan, pilih langganan Azure Anda.

    2. Untuk Grup sumber daya, pilih sumber daya yang sama dengan yang Anda gunakan sebelumnya dalam mulai cepat ini.

    3. Untuk Nama, masukkan nama untuk pekerjaan. Nama pekerjaan Azure Stream Analytics hanya dapat berisi karakter alfanumerik, tanda hubung, dan garis bawah dan harus berisi 3 hingga 63 karakter.

    4. Untuk Lingkungan Hosting, pastikan bahwa Cloud dipilih. Pekerjaan Azure Stream Analytics dapat disebarkan ke cloud atau edge. Cloud memungkinkan Anda melakukan penyebaran ke cloud Azure dan Edge memungkinkan Anda melakukan penyebaran ke perangkat IoT Edge.

    5. Untuk Unit Stream, pilih 1. Unit streaming mewakili sumber daya komputasi yang diperlukan untuk menjalankan pekerjaan. Untuk mempelajari tentang penskalaan unit streaming, lihat artikel memahami dan menyesuaikan unit streaming.

    6. Pilih Tinjau + buat di bagian bawah halaman.

      Cuplikan layar yang menampilkan halaman **Pekerjaan Analisis Aliran baru**.

  4. Pada halaman Tinjau + buat, tinjau pengaturan, lalu pilih Buat untuk membuat halaman Analisis Aliran.

  5. Pada halaman penyebaran, pilih Buka sumber daya untuk membuka halaman Pekerjaan Analisis Aliran.

Mengonfigurasi input pekerjaan

Di bagian ini, Anda mengonfigurasi input perangkat IoT Hub ke pekerjaan Azure Stream Analytics. Gunakan IoT Hub yang Anda buat di bagian sebelumnya dari mulai cepat.

  1. Pada halaman pekerjaan Analisis Aliran, pilih Input di bawah Topologi pekerjaan di menu sebelah kiri.

  2. Pada halaman Input, pilih

    Cuplikan layar memperlihatkan halaman **Input** dengan menu **Tambahkan input aliran** > **IoT Hub** dipilih.**.

  3. Pada halaman IoT Hub, ikuti langkah-langkah ini:

    1. Untuk Alias input, masukkan IoTHubInput.

    2. Untuk Langganan, pilih langganan yang berisi akun IoT Hub yang Anda buat sebelumnya. Mulai cepat ini mengasumsikan bahwa Anda telah membuat hub IoT dalam langganan yang sama.

    3. Untuk IoT Hub, pilih hub IoT Anda.

    4. Pilih Simpan untuk menyimpan pengaturan input untuk pekerjaan Analisis Aliran.

      Cuplikan layar yang menampilkan halaman Input baru untuk memasukkan informasi input hub IoT.

Mengonfigurasi output pekerjaan

  1. Sekarang, pilih Output di bagian Topologi pekerjaan di menu sebelah kiri.

  2. Pada halaman Output, pilih .

    Cuplikan layar memperlihatkan halaman **Output** dengan opsi **Tambahkan** -> **Penyimpanan blob** dipilih pada menu.

  3. Pada halaman Output baru untuk Penyimpanan Blob/ADLS Gen2, ikuti langkah-langkah ini:

    1. Untuk Alias output, masukkan BlobOutput.

    2. Untuk Langganan, pilih langganan yang berisi akun penyimpanan Azure yang Anda buat sebelumnya. Mulai cepat ini mengasumsikan bahwa Anda telah membuat Akun penyimpanan di langganan yang sama.

    3. Untuk Akun penyimpanan, pilih Akun penyimpanan Anda.

    4. Untuk Kontainer, pilih kontainer blob Anda jika belum dipilih.

    5. Untuk Mode autentikasi, pilih String koneksi.

    6. Pilih Simpan di bagian bawah halaman untuk menyimpan pengaturan output.

      Cuplikan layar yang menampilkan halaman **Output baru** untuk memasukkan informasi input akun penyimpanan Azure.

Tentukan kueri transformasi

  1. Sekarang, pilih Kueri di bawah Topologi pekerjaan di menu sebelah kiri.

  2. Masukkan kueri berikut ke jendela kueri. Dalam contoh ini, kueri membaca data dari IoT Hub dan menyalinnya ke file baru di blob.

    SELECT *
INTO BlobOutput
FROM IoTHubInput
WHERE Temperature > 27

  3. Pilih Simpan kueri pada bar alat.

    Cuplikan layar yang menampilkan halaman **Kueri** dengan sampel kueri.

Memulai pekerjaan Stream Analytics dan memeriksa output

  1. Kembali ke halaman gambaran umum pekerjaan di portal Azure, dan pilih Mulai pekerjaan.

    Cuplikan layar yang menampilkan halaman **Gambaran umum** dengan tombol **Mulai** yang dipilih.

  2. Pada halaman Mulai pekerjaan, konfirmasikan bahwa Sekarang dipilih untuk Waktu mulai output pekerjaan, lalu pilih Mulai di bagian bawah halaman.

    Cuplikan layar yang menampilkan halaman **Mulai pekerjaan**.

  3. Setelah beberapa menit, di portal, temukan akun penyimpanan & kontainer yang telah Anda konfigurasi sebagai output untuk pekerjaan tersebut. Anda sekarang dapat melihat file output dalam kontainer. Butuh beberapa menit untuk memulai pekerjaan pertama kalinya, setelah dimulai, pekerjaan akan terus berjalan saat data diterima.

    Cuplikan layar yang menampilkan halaman **Kontainer** dengan sampel file output.

  4. Pilih file, lalu di halaman Blob, pilih Edit untuk melihat konten dalam file.

    Cuplikan layar yang menampilkan sampel file output.

Membersihkan sumber daya

Jika tidak lagi diperlukan, hapus grup sumber daya, pekerjaan Azure Stream Analytics, dan semua sumber daya terkait. Menghapus pekerjaan menghindari tagihan unit streaming yang digunakan oleh pekerjaan. Jika Anda ingin menggunakan pekerjaan di masa depan, Anda dapat menghentikannya dan memulainya kembali nanti ketika Anda membutuhkannya. Jika Anda ingin berhenti menggunakan pekerjaan ini, hapus semua sumber daya yang dibuat dalam mulai cepat ini dengan menggunakan langkah-langkah berikut:

  1. Dari menu sebelah kiri di portal Azure, pilih Grup sumber daya kemudian pilih nama sumber daya yang Anda buat.
  2. Pada halaman grup sumber daya, pilih Hapus, ketik nama sumber daya untuk dihapus dalam kotak teks, kemudian pilih Hapus.
  3. Pada aplikasi Simulator Online Raspberry Pi Azure IoT, pilih Reset di samping Jalankan di panel bawah di sebelah kanan.

Langkah selanjutnya

Untuk mempelajari cara mengonfigurasi sumber input lain dan melakukan deteksi real time, lanjutkan ke artikel berikut:

Deteksi penipuan real time menggunakan Azure Stream Analytics

  • Last updated on