퀵스타트: Visual Studio에서 스트림 분석 직무 생성

이 퀵스타트에서는 Visual Studio용 Azure Stream Analytics 도구를 사용해 Stream Analytics 직무를 생성합니다. 예제 작업은 IoT 허브 장치에서 스트리밍 데이터를 읽습니다. 27°를 초과할 때 평균 온도를 계산하는 작업을 정의하고, 그 결과 출력 이벤트를 블롭 저장소의 새 파일에 씁니다.

Prerequisites

시작하기 전에 다음 전제 조건을 반드시 갖추고 있는지 확인하세요.

비고

최상의 로컬 개발 환경을 위해 Visual Studio Code용 Stream Analytics 도구를 사용합니다. Visual Studio 2019(버전 2.6.3000.0)용 Stream Analytics 도구는 알려진 기능 공백이 있으며 추가 개선이 없습니다. Visual Studio 및 Visual Studio Code 도구는 중국 동부, 중국 북부, 독일 중부 및 독일 북부 지역의 작업을 지원하지 않습니다.

  • 활성 구독이 있는 Azure 계정. Azure 구독이 없는 경우 무료 계정을 만드세요.

  • Visual Studio 2019. 엔터프라이즈(얼티밋/프리미엄), 프로페셔널, 커뮤니티 에디션은 작동하지만, 익스프레스 에디션은 작동하지 않습니다.

  • Visual Studio용 Stream Analytics 도구가 설치되어 있습니다.

입력 데이터 준비

스트림 분석 작업을 정의하기 전에, 나중에 작업 입력으로 구성할 데이터를 준비하세요. 입력 데이터를 준비하려면 다음 단계를 수행하세요:

  1. Azure Portal에 로그인합니다.

  2. 리소스 만들기>Internet of Things> IoT Hub를 선택합니다.

  3. IoT Hub 창에서 다음 정보를 입력합니다.

    설정 제안 값 설명
    Subscription <구독> 사용할 Azure 구독을 선택합니다.
    리소스 그룹 asaquickstart-resourcegroup 새로 만들기를 선택하고 계정의 새 리소스 그룹 이름을 입력합니다.
    IoT Hub 이름 MyASAIoTHub IoT 허브의 이름을 선택하세요.
    지역 <사용자와 가장 가까운 지역을 선택하세요> IoT 허브를 호스팅할 수 있는 지리적 위치를 선택하세요. 사용자에게 가장 가까운 위치를 사용합니다.
    계층 무료 이 빠른 시작에서는 구독에서 계속 사용할 수 있는 경우 무료 를 선택합니다. 무료 계층을 사용할 수 없는 경우 사용 가능한 가장 낮은 계층을 선택합니다. 자세한 내용은 IoT Hub 가격 책정을 참조하세요.

    Azure Portal에서 IoT Hub 만들기 마법사를 보여 주는 스크린샷.

  4. Review + create를 선택합니다. IoT 허브 정보를 검토한 후 생성을 선택하세요. IoT 허브를 만드는 데 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 알림 창에서 진행률을 모니터링 합니다 .

  5. 배포가 완료되면, 리소스로 이동 하여 IoT 허브의 IoT 허브 페이지로 이동하세요.

  6. IoT Hub 페이지의 왼쪽 탐색 메뉴에 있는 디바이스 관리에서 디바이스를 선택합니다.

  7. 디바이스 페이지에서 도구 모음에서 + 디바이스 추가를 선택합니다.

    디바이스 추가가 선택된 디바이스 페이지를 보여 주는 스크린샷

  8. 디바이스 만들기 페이지에서 디바이스의 이름을 입력하고 저장을 선택합니다.

    디바이스 만들기 페이지를 보여 주는 스크린샷.

  9. 기기를 만든 후에는 IoT 기기 목록에서 열어보세요. 디바이스가 아직 표시되지 않으면 페이지를 새로 고칩니다.

    만든 디바이스가 있는 디바이스 목록을 보여 주는 스크린샷.

  10. 기본 연결 문자열을 복사하고 메모장에 저장하여 나중에 사용합니다.

Blob Storage 만들기

이 섹션에서는 작업에서 나온 출력 이벤트를 저장할 Azure Storage 계정과 블롭 컨테이너를 생성합니다.

  1. Azure Portal의 왼쪽 위 모서리에서 리소스 만들기>스토리지>스토리지 계정을 차례로 선택합니다.

  2. 스토리지 계정 만들기 창에서 스토리지 계정 이름, 위치 및 리소스 그룹을 입력합니다. 만든 IoT Hub와 동일한 위치 및 리소스 그룹을 선택합니다. 그런 다음 검토 + 만들기 를 선택하여 계정을 만듭니다.

    Azure Portal의 스토리지 계정 만들기 페이지를 보여 주는 스크린샷.

  3. 스토리지 계정을 만든 후에는 개요 창에서 Blob 서비스 타일을 선택하세요.

    Blob 서비스가 선택된 Storage 계정 개요 페이지를 보여 주는 스크린샷.

  4. Blob 서비스 페이지에서 도구 모음에서 + 컨테이너를 선택합니다.

  5. 새 컨테이너 페이지에서 컨테이너의 이름(예: container1)을 입력합니다. 공용 액세스 수준을프라이빗(익명 액세스 없음)으로 두고 만들기를 선택합니다.

    새 컨테이너 페이지를 보여 주는 스크린샷

Stream Analytics 프로젝트 만들기

Visual Studio에서 스트림 분석 프로젝트를 만들어 작업의 입력, 출력, 쿼리를 정의하세요.

  1. Visual Studio를 시작합니다.

  2. 파일>새 프로젝트를 선택합니다.

  3. 템플릿 목록에서 Stream Analytics를 선택한 후 Azure Stream Analytics Application을 선택하세요.

  4. 프로젝트 이름, 위치, 솔루션 이름을 입력한 후 생성을 선택하세요.

    스트림 분석 프로젝트 생성 대화상자를 보여주는 스크린샷입니다.

  5. Azure Stream Analytics 프로젝트의 요소들을 주목해 보세요.

    Visual Studio의 샘플 Stream Analytics 애플리케이션 프로젝트에 대한 솔루션 탐색기 창을 보여 주는 스크린샷

필요한 구독 선택

Visual Studio를 생성한 리소스가 포함된 Azure 구독에 연결하세요.

  1. Visual Studio의 보기 메뉴에서 서버 탐색기를 선택합니다.
  2. Azure를 선택하고 누르거나 우클릭한 후, Microsoft Azure 구독에 연결하기를 선택한 후 Azure 계정으로 로그인하세요.

입력 정의

작업 입력을 IoT 허브에서 스트리밍 데이터를 읽도록 설정하세요.

  1. 솔루션 탐색기에서 Inputs 노드를 펼치고 Input.json열면 됩니다.

  2. Stream Analytics 입력 구성을 다음 값으로 채웁니다.

    설정 제안 값 설명
    입력 별칭 Input 작업 입력을 식별할 이름을 입력하세요.
    원본 유형 데이터 스트림 적절한 입력 원본인 데이터 스트림 또는 참조 데이터를 선택합니다.
    출처 IoT Hub 적절한 입력 원본을 선택합니다.
    Resource 현재 계정에서 데이터 원본 선택 데이터를 수동으로 입력하거나 기존 계정을 선택하도록 선택합니다.
    Subscription <구독> 생성한 IoT 허브가 포함된 Azure 구독을 선택하세요.
    IoT Hub MyASAIoTHub IoT 허브 이름을 선택하거나 입력하세요. IoT 허브 이름은 같은 구독에서 생성하면 자동으로 나타납니다.

  3. 다른 옵션을 기본값으로 두고 저장 을 선택하여 설정을 저장합니다.

    Stream Analytics 입력 구성 페이지를 보여 주는 스크린샷.

출력 정의

작업 출력을 블롭 저장소 컨테이너에 기록하도록 설정하세요.

  1. 솔루션 탐색기에서 출력 노드를 확장하고 Output.json열어

  2. Stream Analytics 출력 구성을 다음 값으로 채웁니다.

    설정 제안 값 설명
    출력 별칭 출력 작업 출력물을 식별하기 위해 이름을 입력하세요.
    싱크대 Data Lake Storage Gen 2/Blob Storage 적절한 싱크를 선택합니다.
    Resource 수동으로 데이터 원본 설정 제공 데이터를 수동으로 입력하거나 기존 계정을 선택하도록 선택합니다.
    Subscription <구독> 만든 스토리지 계정이 있는 Azure 구독을 선택합니다. 스토리지 계정은 동일하거나 다른 구독에 있을 수 있습니다. 이 예시는 같은 구독 내에서 저장 계정을 만들었다고 가정합니다.
    스토리지 계정 빠른 시작 저장소 스토리지 계정의 이름을 선택하거나 입력합니다. 같은 구독에서 저장 계정 이름을 만들면 자동으로 표시됩니다.
    컨테이너 컨테이너1 스토리지 계정에서 만든 기존 컨테이너를 선택합니다.
    경로 패턴 output 컨테이너 내에서 생성할 파일 경로 이름을 입력하세요.

  3. 다른 옵션을 기본값으로 두고 저장 을 선택하여 설정을 저장합니다.

    Stream Analytics 출력 구성 페이지를 보여 주는 스크린샷.

변환 쿼리 정의

스트리밍 데이터를 필터링하고 결과를 출력으로 보내는 쿼리를 정의하세요.

  1. Visual Studio의 솔루션 탐색기에서 Script.asaql을 엽니다.

  2. 다음 쿼리를 추가합니다.

    SELECT *
INTO Output
FROM Input
WHERE Temperature > 27

Azure에 Stream Analytics 쿼리 제출

스트림 분석 작업을 생성하려면 쿼리를 Azure에 제출하세요.

  1. 쿼리 편집기에서 스크립트 편집기에서 Azure에 제출을 선택합니다.

  2. 작업 제출 창에서 새 Azure Stream Analytics 작업 만들기를 선택합니다.

  3. 작업 이름을 입력합니다.

  4. Azure 구독을 선택합니다.

  5. 리소스 그룹을 선택합니다.

  6. 클러스터의 기본값을 유지 합니다.

  7. 퀵스타트 시작 시 사용한 위치를 선택하세요.

  8. 제출을 선택합니다.

    작업 제출 대화 상자를 보여 주는 스크린샷

IoT 시뮬레이터 실행

라즈베리 파이 시뮬레이터를 실행해 샘플 센서 데이터를 IoT 허브로 전송하세요.

  1. 새 브라우저 탭 또는 창에서 Raspberry Pi Azure IoT Online 시뮬레이터 를 엽니다.

  2. 줄 15의 자리 표시자를 이전 섹션에서 저장한 Azure IoT Hub 디바이스 연결 문자열로 바꿉니다.

  3. 실행을 선택합니다. 출력에는 IoT 허브로 전송된 센서 데이터와 메시지가 나타날 것입니다.

    Raspberry Pi Azure IoT Online 시뮬레이터를 보여 주는 스크린샷

Stream Analytics 작업 시작 및 출력 확인

작업을 시작하고 입력 이벤트를 처리하고 출력이 블롭 저장소에 쓰인지 확인하세요.

  1. 작업을 생성하면 작업 뷰가 자동으로 열립니다. 초록색 화살표 버튼을 선택해 작업을 시작하세요.

    Visual Studio에서 Stream Analytics 작업을 시작하는 시작 단추를 보여 주는 스크린샷

  2. 작업 출력 시작 모드를 JobStartTime으로 변경하고 시작을 선택합니다.

    Stream Analytics 작업 구성 시작 대화 상자를 보여 주는 스크린샷.

  3. 작업 상태가 실행 중으로 바뀌고, 입력 및 출력 이벤트가 나타납니다. 이 변경은 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 도구 모음에서 새로 고침 단추를 선택하여 메트릭을 새로 고칩니다.

    작업 상태를 실행 중으로 표시하고 작업에 대한 메트릭을 보여 주는 스크린샷

  4. 결과를 보려면, 보기 메뉴에서 Cloud Explorer를 선택한 후 리소스 그룹 내 스토리지 계정으로 가세요. Blob Containers 아래에서 container1을 열고 출력 파일 경로를 확인하세요.

    컨테이너1 블롭 컨테이너에서 출력 결과를 보여주는 스크린샷입니다.

자원을 정리하세요

더 이상 필요하지 않으면 리소스 그룹, 스트리밍 작업, 그리고 관련 리소스를 모두 삭제하세요. 작업을 삭제하면 그 작업이 소비하는 스트리밍 유닛에 대한 청구가 중단됩니다. 앞으로 이 일을 사용할 계획이라면, 필요할 때 중단하고 나중에 다시 시작하세요. 이 작업을 다시 사용할 계획이 없다면, 다음 단계를 따라 이 퀵스타트가 만든 모든 리소스를 삭제하세요:

  1. Azure 포털의 왼쪽 메뉴에서 리소스 그룹을 선택한 후, 생성한 리소스 이름을 선택하세요.
  2. 리소스 그룹 페이지에서 삭제를 선택하고 텍스트 상자에 삭제할 리소스의 이름을 입력한 다음 삭제를 선택합니다.

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