Szybki start: tworzenie zadania usługi Azure Stream Analytics w usłudze Visual Studio Code

W tym przewodniku Szybki start pokazano, jak utworzyć i uruchomić zadanie usługi Azure Stream Analytics przy użyciu rozszerzenia Azure Stream Analytics Tools dla Visual Studio Code. Przykładowe zadanie odczytuje dane przesyłane strumieniowo z urządzenia Azure IoT Hub. Zdefiniujesz zadanie obliczające średnią temperaturę, gdy wynosi ona ponad 27°, i zapisujące wynikowe zdarzenia wyjściowe w magazynie obiektów blob.

Uwaga

Program Visual Studio i narzędzia Visual Studio Code nie obsługują zadań w regionach Chiny Wschodnie, Chiny Północne, Niemcy Środkowe i Niemcy Północne.

Wymagania wstępne

Poniżej przedstawiono wymagania wstępne dotyczące przewodnika Szybki start:

Instalowanie rozszerzenia Narzędzi usługi Azure Stream Analytics

  1. Otwórz program Visual Studio Code.

  2. W obszarze Rozszerzenia w okienku po lewej stronie wyszukaj usługę Azure Stream Analytics i wybierz pozycję Zainstaluj w rozszerzeniu Azure Stream Analytics Tools .

    Zrzut ekranu przedstawiający stronę Rozszerzenia Visual Studio Code z opcją instalowania rozszerzenia usługi Stream Analytics.

  3. Po zainstalowaniu rozszerzenia sprawdź, czy narzędzia usługi Azure Stream Analytics są widoczne w obszarze Włączone rozszerzenia.

    Zrzut ekranu przedstawiający rozszerzenie usługi Azure Stream Analytics na liście włączonych rozszerzeń.

Aktywowanie rozszerzenia Narzędzi usługi Azure Stream Analytics

  1. Wybierz ikonę platformy Azure na pasku działań Visual Studio Code. W obszarze Stream Analytics na pasku bocznym wybierz pozycję Zaloguj się do platformy Azure.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób logowania się do platformy Azure.

  2. Może być konieczne wybranie subskrypcji jako pokazanej na poniższej ilustracji:

    Zrzut ekranu przedstawiający wybór subskrypcji platformy Azure.

  3. Pozostaw otwarte Visual Studio Code.

    Uwaga

    Jeśli nie wylogujesz się, rozszerzenie Azure Stream Analytics Tools automatycznie zaloguje cię przy następnym wylogowaniu. Jeśli twoje konto ma uwierzytelnianie dwuskładnikowe, zalecamy użycie uwierzytelniania za pomocą telefonu, a nie numeru PIN. Jeśli masz problemy z wyświetlaniem listy zasobów, zwykle pomaga wylogowanie się i ponowne zalogowanie się. Aby się wylogować, wprowadź polecenie Azure: Sign Out.

Przygotowywanie danych wejściowych

Przed zdefiniowaniem zadania usługi Stream Analytics należy przygotować dane, które są później skonfigurowane jako dane wejściowe zadania. Aby przygotować dane wejściowe wymagane przez zadanie, wykonaj następujące kroki:

  1. Zaloguj się w witrynie Azure Portal.

  2. Wybierz pozycję Utwórz zasób>Internet rzeczy>IoT Hub.

    Zrzut ekranu przedstawiający stronę Tworzenie zasobu dla usługi IoT Hub.

  3. W okienku IoT Hub wprowadź następujące informacje:

    Ustawienie Sugerowana wartość Opis
    Subskrypcja <Twoja subskrypcja> Wybierz subskrypcję platformy Azure, której chcesz użyć.
    Grupa zasobów asaquickstart-resourcegroup Wybierz pozycję Utwórz nową i wprowadź nazwę nowej grupy zasobów dla swojego konta.
    Region <Wybierz region, który jest najbliżej Twoich użytkowników> Wybierz lokalizację geograficzną, w której możesz hostować centrum IoT. Użyj lokalizacji znajdującej się najbliżej użytkowników.
    Nazwa centrum IoT Hub MyASAIoTHub Wybierz nazwę centrum IoT.

    Zrzut ekranu przedstawiający stronę IoT Hub do utworzenia.

  4. Wybierz pozycję Dalej: Sieć w dolnej części strony, aby przejść do strony Sieć kreatora tworzenia.

  5. Na stronie Sieć wybierz pozycję Dalej: Zarządzanie w dolnej części strony.

  6. Na stronie Zarządzanie w obszarze Warstwa cenowa i warstwa skalowania wybierz pozycję F1: Warstwa Bezpłatna, jeśli jest ona nadal dostępna w ramach subskrypcji. Jeśli warstwa Bezpłatna jest niedostępna, wybierz najniższą dostępną warstwę cenową. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure IoT Hub cennik.

  7. Wybierz pozycję Przejrzyj i utwórz. Przejrzyj informacje o centrum IoT i wybierz pozycję Utwórz. Proces tworzenia centrum IoT Hub może potrwać kilka minut. Postęp można monitorować w okienku Powiadomienia .

  8. Po pomyślnym utworzeniu wybierz pozycję Przejdź do zasobu, aby przejść do strony IoT Hub centrum IoT.

  9. Na stronie IoT Hub wybierz pozycję Urządzenia w obszarze Zarządzanie urządzeniami w menu po lewej stronie, a następnie wybierz pozycję Dodaj urządzenie, jak pokazano na ilustracji.

    Zrzut ekranu przedstawiający przycisk Dodaj urządzenie na stronie Urządzenia.

  10. W menu nawigacji centrum IoT wybierz pozycję Dodaj w obszarze Urządzenia IoT. Dodaj identyfikator urządzenia i wybierz pozycję Zapisz.

    Zrzut ekranu przedstawiający stronę Dodawanie urządzenia.

  11. Po zapisaniu urządzenia wybierz urządzenie z listy. Jeśli nie zostanie ona wyświetlona na liście, przejdź do innej strony i wróć do strony Urządzenia .

    Zrzut ekranu przedstawiający wybór urządzenia na stronie Urządzenia.

  12. Skopiuj parametry w polu Parametry połączenia (klucz podstawowy) i zapisz je w Notatniku, aby użyć ich później.

    Zrzut ekranu przedstawiający podstawowe parametry połączenia utworzonego urządzenia.

Uruchamianie symulatora IoT

  1. Otwórz symulator Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator w nowej karcie lub nowym oknie przeglądarki.

  2. Zastąp symbol zastępczy w wierszu 15 zapisanymi wcześniej parametrami połączenia urządzenia centrum IoT Hub.

  3. Wybierz pozycję Uruchom. Dane wyjściowe powinny zawierać dane czujnika i komunikaty wysyłane do centrum IoT.

    Zrzut ekranu przedstawiający symulator usługi Azure IoT Online urządzenia Raspberry Pi z danymi wyjściowymi.

Tworzenie magazynu obiektów blob

  1. W lewym górnym rogu Azure Portal wybierz pozycję Utwórz konto>magazynu magazynu.>

    Zrzut ekranu przedstawiający menu Tworzenie konta magazynu.

  2. W okienku Utwórz konto magazynu wprowadź nazwę konta magazynu, lokalizację i grupę zasobów. Wybierz tę samą lokalizację i grupę zasobów co utworzone centrum IoT. Następnie wybierz pozycję Przejrzyj , aby utworzyć konto. Następnie wybierz pozycję Utwórz , aby utworzyć konto magazynu. Po utworzeniu zasobu wybierz pozycję Przejdź do zasobu , aby przejść do strony Konto magazynu .

    Zrzut ekranu przedstawiający stronę Tworzenie konta magazynu.

  3. Na stronie Konto magazynu wybierz pozycję Kontenery w menu po lewej stronie, a następnie wybierz pozycję + Kontener na pasku poleceń.

    Zrzut ekranu przedstawiający stronę Kontenery.

  4. Na stronie Nowy kontener podaj nazwę kontenera, pozostaw wartość Poziom dostępu publicznego jako Prywatny (bez dostępu anonimowego) i wybierz przycisk OK.

    Zrzut ekranu przedstawiający tworzenie strony kontenera obiektów blob.

Tworzenie projektu usługi Stream Analytics

  1. W Visual Studio Code wybierz pozycję Widok ->Paleta poleceń w menu, aby otworzyć paletę poleceń.

    Zrzut ekranu przedstawiający menu Widok —> paleta poleceń.

  2. Następnie wprowadź asa i wybierz pozycję ASA: Utwórz nowy projekt.

    Zrzut ekranu przedstawiający wybór asa: Utwórz nowy projekt na palecie poleceń.

  3. Wprowadź nazwę projektu, taką jak myASAproj, i wybierz folder dla projektu.

    Zrzut ekranu przedstawiający wprowadzanie nazwy projektu ASA.

  4. Nowy projekt zostanie dodany do obszaru roboczego. Projekt usługi Stream Analytics składa się z trzech folderów: dane wejściowe, dane wyjściowe i funkcje. Ma również skrypt zapytania (*.asaql), plik JobConfig.json i plik konfiguracji asaproj.json . Może być konieczne wybranie przycisku Eksplorator w menu po lewej stronie Visual Studio Code, aby wyświetlić eksploratora.

    Plik konfiguracji asaproj.json zawiera dane wejściowe, dane wyjściowe i plik konfiguracji zadania potrzebne do przesłania zadania usługi Stream Analytics na platformę Azure.

    Zrzut ekranu przedstawiający pliki projektu usługi Stream Analytics w Visual Studio Code.

    Uwaga

    Podczas dodawania danych wejściowych i wyjściowych z palety poleceń odpowiednie ścieżki są automatycznie dodawane do pliku asaproj.json . Jeśli bezpośrednio dodasz lub usuniesz dane wejściowe lub wyjściowe na dysku, musisz ręcznie dodać je lub usunąć z pliku asaproj.json. Możesz umieścić dane wejściowe i wyjściowe w jednym miejscu, a następnie odwołać się do nich w różnych zadaniach, określając ścieżki w każdym pliku asaproj.json .

Definiowanie zapytania przekształcenia

  1. Otwórz plik myASAproj.asaql z folderu projektu.

  2. Dodaj następujące zapytanie:

    SELECT *
    INTO Output
    FROM Input
    WHERE Temperature > 27
    

    Zrzut ekranu przedstawiający zapytanie przekształcenia.

Definiowanie danych wejściowych na żywo

  1. Kliknij prawym przyciskiem myszy folder Inputs w projekcie usługi Stream Analytics. Następnie wybierz pozycję ASA: Dodaj dane wejściowe z menu kontekstowego.

    Zrzut ekranu przedstawiający menu ASA: Dodaj dane wejściowe w Visual Studio Code.

    Możesz też wybrać klawisze Ctrl+Shift+P (lub menu Widok ->Paleta poleceń ), aby otworzyć paletę poleceń i wprowadzić asa: Dodaj dane wejściowe.

    Zrzut ekranu przedstawiający asa: Dodaj dane wejściowe w palecie poleceń Visual Studio Code.

  2. Wybierz IoT Hub dla typu danych wejściowych.

    Zrzut ekranu przedstawiający wybór centrum IoT Hub w palecie poleceń programu VS Code.

  3. Jeśli dane wejściowe zostały dodane z palety poleceń, wybierz skrypt zapytania usługi Stream Analytics, który będzie używać danych wejściowych. Powinna zostać automatycznie wypełniona ścieżką pliku do pliku myASAproj.asaql.

    Zrzut ekranu przedstawiający wybór skryptu usługi Stream Analytics w palecie poleceń programu VS Code.

  4. Wybierz pozycję Wybierz z poziomu subskrypcji platformy Azure z menu rozwijanego, a następnie naciśnij klawisz ENTER.

    Zrzut ekranu przedstawiający wybór subskrypcji platformy Azure na palecie poleceń programu VS Code.

  5. Zmodyfikuj nowo wygenerowany plik IoTHub1.json przy użyciu następujących wartości. Zachowaj wartości domyślne dla pól, które nie zostały wymienione tutaj.

    Ustawienie Sugerowana wartość Opis
    Nazwa Dane wejściowe Wprowadź nazwę, aby zidentyfikować dane wejściowe zadania.
    IotHubNamespace MyASAIoTHub Wybierz lub wprowadź nazwę centrum IoT. Nazwy centrum IoT są wykrywane automatycznie, jeśli są tworzone w tej samej subskrypcji.
    SharedAccessPolicyName iothubowner

    Możesz użyć funkcji CodeLens, aby ułatwić wprowadzanie ciągu, wybieranie z listy rozwijanej lub zmienianie tekstu bezpośrednio w pliku. Poniższy zrzut ekranu przedstawia przykład Select from your Subscriptions (Wybierz z subskrypcji ). Poświadczenia są automatycznie wyświetlane i zapisywane w lokalnym menedżerze poświadczeń.

    Zrzut ekranu przedstawiający uruchamianie funkcji CodeLens w programie VS Code.

    Po wybraniu subskrypcji wybierz centrum IoT Hub , jeśli masz wiele centrów w tej subskrypcji.

    Zrzut ekranu przedstawiający wybór centrum IoT w programie VS Code.

    Ważne

    Upewnij się, że nazwa danych wejściowych to Dane wejściowe zgodnie z oczekiwaniami zapytania.

Podgląd danych wejściowych

Wybierz pozycję Podgląd danych w pliku IoTHub1.json z górnego wiersza. Niektóre dane wejściowe zostaną pobrane z centrum IoT i wyświetlone w oknie podglądu. Ten proces może zająć trochę czasu.

Zrzut ekranu przedstawiający podgląd danych wejściowych w centrum IoT.

Definiowanie danych wyjściowych

  1. Wybierz klawisze Ctrl+Shift+P , aby otworzyć paletę poleceń. Następnie wprowadź wartość ASA: Dodaj dane wyjściowe.

  2. Wybierz pozycję Data Lake Storage Gen2/Blob Storage dla typu ujścia.

  3. Wybierz skrypt zapytania usługi Stream Analytics, który będzie używać tych danych wejściowych.

  4. Wprowadź nazwę pliku wyjściowego jako BlobStorage.

  5. Zmodyfikuj obiekt BlobStorage przy użyciu następujących wartości. Zachowaj wartości domyślne dla pól, które nie zostały wymienione tutaj. Użyj funkcji CodeLens , aby ułatwić wybranie subskrypcji platformy Azure i nazwy konta magazynu z listy rozwijanej lub ręczne wprowadzanie wartości.

    Ustawienie Sugerowana wartość Opis
    Nazwa Dane wyjściowe Wprowadź nazwę, aby zidentyfikować dane wyjściowe zadania.
    Konto magazynu <Nazwa konta magazynu> Wybierz lub wprowadź nazwę konta magazynu. Nazwy kont magazynu są wykrywane automatycznie, jeśli są tworzone w tej samej subskrypcji.
    Kontener container1 Wybierz istniejący kontener utworzony na koncie magazynu.
    Wzorzec ścieżki output Wprowadź nazwę ścieżki pliku, który ma zostać utworzony w kontenerze.

    Zrzut ekranu przedstawiający konfigurację danych wyjściowych zadania usługi Stream Analytics.

    Ważne

    Upewnij się, że nazwa danych wyjściowych to Output (Dane wyjściowe), ponieważ zapytanie go oczekuje.

Kompilowanie skryptu

Kompilacja skryptu sprawdza składnię i generuje szablony usługi Azure Resource Manager na potrzeby automatycznego wdrażania. Istnieją dwa sposoby wyzwalania kompilacji skryptów:

  • Wybierz skrypt z obszaru roboczego, a następnie skompiluj go z palety poleceń.

    Zrzut ekranu przedstawiający opcję kompilacji skryptu z palety poleceń.

  • Kliknij prawym przyciskiem myszy skrypt i wybierz pozycję ASA: Kompiluj skrypt.

    Zrzut ekranu przedstawiający opcję kompilacji skryptu z eksploratora usługi Stream Analytics w programie VS Code.

Po kompilacji można zobaczyć wyniki w oknie Dane wyjściowe . Dwa wygenerowane szablony usługi Azure Resource Manager można znaleźć w podfolderze Deploy (Wdrażanie podfolderu) w folderze projektu. Te dwa pliki są używane do automatycznego wdrażania.

Zrzut ekranu przedstawiający wygenerowane szablony wdrożenia w folderze projektu.

Przesyłanie zadania usługi Stream Analytics na platformę Azure

  1. W oknie edytora skryptów skryptu zapytania wybierz pozycję Prześlij na platformę Azure.

Zrzut ekranu przedstawiający przycisk przesyłania zadania w celu przesłania zadania usługi Stream Analytics na platformę Azure. 2. Wybierz swoją subskrypcję z listy podręcznej. 3. Wybierz zadanie. Następnie wybierz pozycję Utwórz nowe zadanie. 4. Wprowadź nazwę zadania myASAjob. Następnie postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wybrać grupę zasobów i lokalizację. 5. Wybierz pozycję Publikuj na platformie Azure. Dzienniki można znaleźć w oknie danych wyjściowych. 6. Po utworzeniu zadania można go zobaczyć w Eksploratorze usługi Stream Analytics. Zobacz obraz w następnej sekcji.

Uruchamianie zadania usługi Stream Analytics i sprawdzanie danych wyjściowych

  1. Otwórz Eksploratora usługi Stream Analytics w Visual Studio Code i znajdź zadanie myASAJob.

  2. Wybierz pozycję Start na stronie Widok chmury (OR) prawym przyciskiem myszy nazwę zadania w Eksploratorze usługi Stream Analytics, a następnie wybierz polecenie Start z menu kontekstowego.

    Zrzut ekranu przedstawiający przycisk Uruchom zadanie na stronie Widok chmury.

  3. Zwróć uwagę, że stan zadania został zmieniony na Uruchomiono. Kliknij prawym przyciskiem myszy nazwę zadania i wybierz polecenie Otwórz widok zadania w portalu , aby wyświetlić metryki zdarzeń wejściowych i wyjściowych. Ta akcja może potrwać kilka minut.

  4. Aby wyświetlić wyniki, otwórz magazyn obiektów blob w rozszerzeniu Visual Studio Code lub w Azure Portal.

    Zrzut ekranu przedstawiający plik wyjściowy w kontenerze obiektów blob.

    Pobierz i otwórz plik, aby wyświetlić dane wyjściowe.

    {"messageId":11,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":28.165519323167562,"humidity":76.875393581654379,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.1015921Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:52:57.6250000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:52:57.6290000Z"}}
    {"messageId":14,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":29.014941877871451,"humidity":64.93477299527828,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.2421545Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:53:03.6100000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:53:03.6140000Z"}}
    {"messageId":17,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":28.032846241745975,"humidity":66.146114343897338,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.2421545Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:53:19.5960000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:53:19.5830000Z"}}
    {"messageId":18,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":30.176185593576143,"humidity":72.697359909427419,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.2421545Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:53:21.6120000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:53:21.6140000Z"}}
    {"messageId":20,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":27.851894248213021,"humidity":71.610229530268214,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.2421545Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:53:25.6270000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:53:25.6140000Z"}}
    {"messageId":21,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":27.718624694772238,"humidity":66.540445035685153,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:53:58.2421545Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:53:48.0820000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:53:48.0830000Z"}}
    {"messageId":22,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":27.7849054424326,"humidity":74.300662748167085,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:54:09.3393532Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:54:09.2390000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:54:09.2400000Z"}}
    {"messageId":28,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":30.839892925680324,"humidity":76.237611741451786,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:54:47.8053253Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:54:47.6180000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:54:47.6150000Z"}}
    {"messageId":29,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":30.561040300759053,"humidity":78.3845172058103,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:54:49.8070489Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:54:49.6030000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:54:49.5990000Z"}}
    {"messageId":31,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":28.163585438418679,"humidity":60.0511571297096,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:55:25.1528729Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:55:24.9050000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:55:24.9120000Z"}}
    {"messageId":32,"deviceId":"Raspberry Pi Web Client","temperature":31.00503387156985,"humidity":78.68821066044552,"EventProcessedUtcTime":"2022-09-01T22:55:43.2652127Z","PartitionId":3,"EventEnqueuedUtcTime":"2022-09-01T22:55:43.0480000Z","IoTHub":{"MessageId":null,"CorrelationId":null,"ConnectionDeviceId":"MyASAIoTDevice","ConnectionDeviceGenerationId":"637976642928634103","EnqueuedTime":"2022-09-01T22:55:43.0520000Z"}}
    

Czyszczenie zasobów

Gdy grupa zasobów, zadanie przesyłania strumieniowego i wszystkie pokrewne zasoby nie będą już potrzebne, usuń je. Usunięcie zadania pozwala uniknąć naliczania opłat za jednostki przesyłania strumieniowego używane przez zadanie.

Jeśli planujesz użyć zadania w przyszłości, możesz go zatrzymać i uruchomić ponownie później. Jeśli nie zamierzasz ponownie używać tego zadania, wykonaj następujące kroki, aby usunąć wszystkie zasoby utworzone w tym przewodniku Szybki start:

  1. W menu po lewej stronie w Azure Portal wybierz pozycję Grupy zasobów, a następnie wybierz nazwę utworzonego zasobu.

  2. Na stronie grupy zasobów wybierz pozycję Usuń. Wprowadź nazwę zasobu do usunięcia w polu tekstowym, a następnie wybierz pozycję Usuń.

Następne kroki

W tym przewodniku Szybki start wdrożono proste zadanie usługi Stream Analytics przy użyciu Visual Studio Code. Zadania usługi Stream Analytics można również wdrożyć przy użyciu Azure Portal, programu PowerShell i programu Visual Studio.

Aby dowiedzieć się więcej o narzędziach Azure Stream Analytics Tools for Visual Studio Code, przejdź do następujących artykułów: