Streaming de dados no SQL do Azure no Edge
Importante
O SQL do Azure no Edge encerrou o suporte à plataforma ARM64.
O Azure SQL Edge fornece uma implementação nativa de recursos de streaming de dados chamada streaming Transact-SQL (T-SQL). Ele fornece streaming de dados em tempo real, análise e processamento de eventos para analisar e processar grandes volumes de dados de transmissão rápida de várias fontes simultaneamente. O streaming de T-SQL foi criado com o mesmo mecanismo de streaming de alto desempenho usado pelo Azure Stream Analytics no Microsoft Azure. O recurso dá suporte a um conjunto semelhante de recursos oferecidos pelo Azure Stream Analytics em execução na borda.
Assim como o Stream Analytics, o T-SQL Streaming reconhece padrões e relacionamentos em informações extraídas de várias fontes de entrada de IoT, incluindo dispositivos, sensores e aplicativos. Você pode usar esses padrões para disparar ações e iniciar fluxos de trabalho. Por exemplo, você pode criar alertas, alimentar informações a uma solução de relatório ou visualização ou armazenar os dados para uso posterior.
O streaming de T-SQL pode ajudar a:
- Analisar streams de telemetria em tempo real de dispositivos IoT.
- Usar dados em tempo real gerados de veículos autônomos sem motorista.
- Use o monitoramento remoto e a manutenção preditiva de ativos industriais ou de fabricação de alto valor.
- Usar a detecção de anomalias e reconhecimento de padrão das leituras do sensor de IoT em um farm de agricultura ou de energia.
Como funciona o Streaming de T-SQL?
O streaming T-SQL funciona exatamente da mesma maneira que o Azure Stream Analytics. Por exemplo, ele usa o conceito de trabalhos de streaming para o processamento de streaming de dados em tempo real.
Um trabalho do Stream Analytics consiste em:
Entrada de fluxo: isso define as conexões com uma fonte de dados da qual ler o fluxo de dados. No momento, o SQL do Azure no Edge suporta os seguintes tipos de entrada de fluxo:
- Hub do Edge
- Kafka (No momento, o suporte para entradas Kafka só está disponível nas versões Intel/AMD64 do SQL do Azure no Edge).
Saída de fluxo: isso define as conexões com uma fonte de dados na qual gravar o fluxo de dados. No momento, o SQL do Azure no Edge suporta os seguintes tipos de saída de fluxo:
- Hub do Edge
- SQL (a saída SQL pode ser um banco de dados local dentro da instância do SQL do Azure no Edge ou um SQL Server remoto ou um Banco de dados SQL do Azure).
Consulta de fluxo: isso define a transformação, as agregações, o filtro, a classificação e as junções a serem aplicadas ao fluxo de entrada antes de ser gravado na saída do fluxo. A consulta de fluxo baseia-se na mesma linguagem de consulta usada pelo Stream Analytics. Para obter mais informações, veja a Linguagem de consulta do Stream Analytics.
Importante
Ao contrário do Stream Analytics, o streaming de T-SQL no momento não oferece suporte ao uso de dados de referência para pesquisas nem ao uso de UDF e UDA no trabalho de stream.
Observação
O streaming de T-SQL só suporta um subconjunto da área de superfície da linguagem suportado pelo Stream Analytics. Para obter mais informações, veja a Linguagem de consulta do Stream Analytics.
Limitações
As seguintes limitações e restrições aplicam-se ao streaming de T-SQL.
- Só um trabalho de streaming pode estar ativo em um momento específico. Os trabalhos que já estão em execução devem ser interrompidos antes do início de outro trabalho.
- Cada execução de trabalho de streaming é de thread único. Se o trabalho de streaming contiver várias consultas, cada uma será avaliada em ordem de série.
- Quando você interromper um trabalho de streaming no SQL do Azure no Edge, poderá haver algum atraso antes que o próximo trabalho de streaming possa ser iniciado. Esse atraso é introduzido porque o processo de streaming subjacente precisa ser interrompido em resposta à solicitação de interrupção do trabalho e, em seguida, reiniciado em resposta à solicitação de trabalho inicial.
- Streaming T-SQL até 32 partições para um fluxo Kafka. Tentativas de configurar uma contagem de partição mais alta resulta em um erro.