Azure Stream Analytics 코드 없는 편집기를 사용하여 Azure SQL 데이터베이스에 데이터 변환 및 저장

이 문서에서는 코드 없는 편집기를 사용하여 Event Hubs 인스턴스(이벤트 허브)에서 데이터를 지속적으로 읽고, 데이터를 변환한 다음, 결과를 Azure SQL 데이터베이스에 쓰는 Stream Analytics 작업을 쉽게 만드는 방법을 설명합니다.

필수 조건

Azure Event Hubs 및 Azure SQL 데이터베이스 리소스는 공개적으로 액세스할 수 있어야 하며 방화벽 뒤에 있거나 Azure Virtual Network에서 보호되면 안 됩니다. Event Hubs의 데이터는 JSON, CSV 또는 Avro 형식으로 직렬화되어야 합니다.

이 문서의 단계를 시도하려면 다음 단계를 수행합니다.

  • 아직 이벤트 허브가 없는 경우 이벤트 허브를 만듭니다. 이벤트 허브에서 데이터를 생성합니다. Event Hubs 인스턴스 페이지의 왼쪽 메뉴에서 데이터 생성(미리 보기)을 선택하고 데이터 세트에 대한 데이터 재고를 선택한 다음 보내기를 선택하여 일부 샘플 데이터를 이벤트 허브로 보냅니다. 이 문서의 단계를 테스트하려면 이 단계가 필요합니다.

    Screenshot showing the Generate data (preview) page of an Event Hubs instance.

  • Azure SQL 데이터베이스 만들기합니다. 다음은 데이터베이스를 만드는 동안 유의해야 할 몇 가지 중요한 사항입니다.

    1. 기본 사항 페이지에서 서버에 대해 새로 만들기를 선택합니다. 그런 다음, SQL Database 서버 만들기 페이지에서 SQL 인증 사용을 선택하고 관리자 사용자 ID 및 암호를 지정합니다.

    2. 네트워킹 페이지에서 다음 단계를 수행합니다.

      1. 공용 엔드포인트를 사용합니다.
      2. Azure 서비스 및 리소스가 이 서버에 액세스할 수 있도록 허용에 대해 를 선택합니다.
      3. 현재 클라이언트 IP 주소 추가에 대해 를 선택합니다.
    3. 추가 설정 페이지에서 기존 데이터 사용에 대해 없음을 선택합니다.

    4. 이 문서에서는 데이터베이스 쿼리리소스 정리 섹션의 단계를 건너뜁니다.

    5. 단계를 테스트하려면 쿼리 편집기(미리 보기)를 사용하여 SQL 데이터베이스에 테이블을 만듭니다.

      create table stocks (
          symbol varchar(4),
          price decimal
      )
      

코드 없는 편집기를 사용하여 Stream Analytics 작업 만들기

이 섹션에서는 코드 없는 편집기를 사용하여 Azure Stream Analytics 작업을 만듭니다. 이 작업은 Event Hubs 인스턴스(이벤트 허브)에서 데이터 스트리밍을 변환하고 결과 데이터를 Azure SQL 데이터베이스에 저장합니다.

  1. Azure Portal에서 이벤트 허브의 Event Hubs 인스턴스 페이지로 이동합니다.

  2. 왼쪽 메뉴에서 기능>데이터 처리를 선택한 다음, 데이터를 SQL 데이터베이스로 변환 및 저장 카드에서 시작을 선택합니다.

    Screenshot showing the Filter and ingest to ADLS Gen2 card where you select Start.

  3. Stream Analytics 작업의 이름을 입력한 다음, 만들기를 선택합니다. 오른쪽에 Event Hubs 창과 함께 Stream Analytics 작업 다이어그램이 표시됩니다.

    Screenshot showing where to enter a job name.

  4. 이벤트 허브 창에서 serialization인증 모드 설정을 검토하고 연결을 선택합니다.

    Screenshot showing the Event Hubs connection configuration.

  5. 연결이 성공적으로 설정되고 Event Hubs 인스턴스에 데이터가 있는 경우 다음 두 가지가 표시됩니다.

    • 입력 데이터에 나타나는 필드입니다. 필드 추가를 선택하거나 필드 옆에 있는 세 개의 점 기호를 선택하여 해당 형식을 제거, 이름 바꾸기 또는 변경할 수 있습니다.

      Screenshot showing the Event Hubs field list where you can remove, rename, or change the field type.

    • 다이어그램 뷰 아래 데이터 미리 보기 테이블에 있는 들어오는 데이터의 라이브 샘플. 주기적으로 자동으로 새로 고쳐집니다. 스트리밍 미리 보기 일시 중지를 선택하여 샘플 입력 데이터의 정적 뷰를 볼 수 있습니다.

      Screenshot showing sample data under Data Preview.

  6. 그룹화 기준 타일을 선택하여 데이터를 집계합니다. 그룹화 기준 구성 패널에서 시간 범위와 함께 그룹화 기준으로 사용할 필드를 지정할 수 있습니다.

    다음 예제에서는 가격기호의 평균이 사용됩니다.

    Screenshot that shows the group by operator configuration.

  7. 데이터 미리 보기 섹션에서 단계 결과의 유효성을 검사할 수 있습니다.

    Screenshot that shows the data preview for the group by operator.

  8. 필드 관리 타일을 선택합니다. 필드 관리 구성 패널에서 필드 추가 - >가져온 스키마 - > 필드를 선택하여 출력할 필드를 선택합니다.

    모든 필드를 추가하려면 모든 필드 추가를 선택합니다. 필드를 추가하는 동안 출력에 다른 이름을 지정할 수 있습니다. 예를 들면, AVG_ValueValue로 입력합니다. 선택 항목을 저장하면 데이터 미리 보기 창에 데이터가 표시됩니다.

    다음 예제에서는 기호AVG_Value를 선택했습니다. 기호기호에 매핑되고 AVG_Value가격에 매핑됩니다.

    Screenshot that shows the manage field operator configuration.

  9. SQL 타일을 선택합니다. SQL Database 구성 패널에서 필요한 매개 변수를 입력하고 연결합니다. 테이블을 자동으로 선택하려면 기존 테이블 로드를 선택합니다. 다음 예제에서는 [dbo].[stocks]가 선택되었습니다. 그런 다음, 연결을 선택합니다.

    참고 항목

    쓰도록 선택하는 테이블의 스키마는 데이터 미리 보기에서 생성하는 필드 수, 해당 형식과 정확히 일치해야 합니다.

    Screenshot that shows the sql database output configuration.

  10. 데이터 미리 보기 창에 SQL 데이터베이스에서 수집되는 데이터 미리 보기가 표시됩니다.

    Screenshot showing the Get static preview/Refresh static preview option.

  11. 저장을 선택한 다음, Stream Analytics 작업 시작을 선택합니다.

    Screenshot showing the Save and Start options.

  12. 작업을 시작하려면 다음을 지정합니다.

    • 작업 실행에 사용되는 SU(스트리밍 단위) 수. SU는 작업에 할당된 컴퓨팅 및 메모리의 양을 나타냅니다. 세 개로 시작한 다음, 필요에 따라 조정하는 것이 좋습니다.

    • 출력 데이터 오류 처리 – 데이터 오류로 인해 대상에 대한 작업 출력이 실패할 때 원하는 동작을 지정할 수 있습니다. 기본적으로 작업은 쓰기 작업이 성공할 때까지 다시 시도합니다. 해당 출력 이벤트를 삭제하도록 선택할 수도 있습니다.

      Screenshot showing the Start Stream Analytics job options where you can change the output time, set the number of streaming units, and select the Output data error handling options.

  13. 시작을 선택한 후 작업은 2분 내에 실행을 시작합니다. 아래쪽 창에 메트릭 패널이 열려 있습니다. 이 패널이 업데이트되는 데는 시간이 약간 걸립니다. 패널의 오른쪽 위 모서리에서 새로 고침을 선택하여 차트를 새로 고칩니다. 웹 브라우저의 별도의 탭 또는 창에서 다음 단계를 진행합니다.

    Screenshot that shows the job metrics after it's started.

    Stream Analytics 작업 탭의 데이터 처리 섹션 아래에서 작업을 볼 수 있습니다. 메트릭 열기를 선택하여 필요에 따라 모니터링하거나 메트릭을 중지했다 다시 시작합니다.

    Screenshot of the Stream Analytics jobs tab where you view the running jobs status.

  14. 별도의 브라우저 창 또는 탭에서 포털의 이벤트 허브로 이동하여 필수 구성 요소에서 수행한 것과 마찬가지로 샘플 스톡 데이터를 다시 보냅니다. Event Hubs 인스턴스 페이지의 왼쪽 메뉴에서 데이터 생성(미리 보기)을 선택하고 데이터 세트에 대한 데이터 재고를 선택한 다음 보내기를 선택하여 일부 샘플 데이터를 이벤트 허브로 보냅니다. 메트릭 패널이 업데이트된 것을 확인하는 데 몇 분 정도 걸립니다.

  15. Azure SQL 데이터베이스에 삽입된 레코드가 표시됩니다.

    Screenshot that shows contents of the stocks table in the database.

다음 단계

Azure Stream Analytics 및 직접 만든 작업을 모니터링하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.