Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Кластер Azure Stream Analytics предлагает однотенантное развертывание для сложных и требовательных сценариев потоковой передачи. В полном масштабе кластеры Stream Analytics могут обрабатывать более 400 МБ в секунду в режиме реального времени. Задания Stream Analytics, выполняемые в выделенных кластерах, могут использовать все функции стандартного набора и включают поддержку подключения к входным и выходным данным через приватное соединение.
Счета за кластеры Stream Analytics выставляются единицами потоковой передачи (SUS), которые представляют объем ресурсов ЦП и памяти, выделенных кластеру. Единица потоковой передачи является одинаковой как в стандартных, так и в выделенных предложениях, а Azure Stream Analytics поддерживает две структуры единиц потоковой передачи: SU V1 (будет устаревать) и SU V2 (рекомендуется) узнать больше.
При создании кластера на портале по умолчанию создается кластер Выделенной версии 2. Выделенные кластеры версии 2 поддерживают от 12 до 66 единиц SU V2 и могут масштабироваться с шагом 12 (12, 24, 48...). Выделенные кластеры версии 1 — это исходное предложение ASA и по-прежнему поддерживаются; для них требуется не менее 36 единиц SU.
Базовая вычислительная мощность для единиц потоковой передачи V1 и V2 выглядит следующим образом:
Дополнительные сведения о выделенных кластерах, их предложениях и ценах см. на странице цен Azure Stream Analytics.
Примечание.
Задания в выделенном кластере, созданном с емкостью SU V2, могут поддерживать только задания с SU V2. Это означает, что в выделенном кластере нельзя запускать как V1, так и V2 SU. Перемешивание и комбинирование не поддерживается из-за сложностей с мощностью.
Кластер Stream Analytics может служить платформой потоковой передачи для организации и может совместно использоваться различными командами, работающими над различными вариантами использования.
Примечание.
Azure Stream Analytics также поддерживает интеграцию виртуальной сети. Интеграция с виртуальной сетью разрешает сетевую изоляцию, которая выполняется путем развертывания выделенных экземпляров Azure Stream Analytics в виртуальной сети. Для VNET заданий требуется не менее 6 SU V2s, узнать больше.
Что такое кластеры Stream Analytics
Кластеры Stream Analytics основаны на том же ядре, на котором работают задания Stream Analytics, выполняемые в среде с несколькими клиентами. Одноарендный выделенный кластер имеет следующие характеристики:
Одноарендное размещение без воздействия других арендаторов. Ваши ресурсы действительно "изолированы" и работают лучше, когда происходит всплеск трафика.
Масштабируйте кластер в диапазоне от 12 до 66 SU V2, так как использование потоковой передачи увеличивается со временем.
Поддержка виртуальной сети, которая позволяет заданиям Stream Analytics безопасно подключаться к другим ресурсам с помощью частных конечных точек.
Возможность создавать определяемые пользователем функции C# и пользовательские десериализаторы в любом регионе.
Нулевая стоимость обслуживания позволяет сосредоточить усилия на создании решений аналитики в режиме реального времени.
Как приступить к работе
Вы можете создать кластер Stream Analytics через портал Azure. Если у вас есть какие-либо вопросы или нужна помощь по подключению, вы можете обратиться к команде Stream Analytics.
Часто задаваемые вопросы
Как выбрать между кластером Stream Analytics и заданием Stream Analytics?
Самый простой способ приступить к работе — создать и разработать задание Stream Analytics, чтобы ознакомиться со службой и узнать, как он может соответствовать вашим требованиям аналитики.
Задания Stream Analytics сами по себе не поддерживают виртуальные сети. Если входные или выходные данные защищены за брандмауэром или виртуальной сетью Azure, у вас есть следующие два варианта:
Если локальный компьютер имеет доступ к входным и выходным ресурсам, защищенным виртуальной сетью (например, Центрами событий Azure или Базой данных SQL Azure), вы можете установить средства Azure Stream Analytics для Visual Studio на локальном компьютере. Вы можете разрабатывать и тестировать задания Stream Analytics локально на вашем устройстве без каких-либо затрат. После того как вы будете готовы использовать Stream Analytics в архитектуре, вы можете создать кластер Stream Analytics, настроить частные конечные точки и выполнить задания в большом масштабе.
Кластер Stream Analytics можно создать, настроить кластер с частными конечными точками, необходимыми для конвейера, и запустить задания Stream Analytics в кластере.
Какую производительность можно ожидать?
SU одинаков для стандартных и выделенных услуг. Одно задание, использующее полный кластер SU 36, может достичь приблизительно 36 МБ/секунды с задержкой миллисекунда. Точное число зависит от формата событий и типа аналитики. Так как он выделен, кластер Stream Analytics предлагает более надежные гарантии производительности. Все задания, выполняемые в кластере, принадлежат только вам.
Можно ли масштабировать кластер?
Да. Вы можете легко настроить емкость кластера, позволяя увеличивать или уменьшать масштаб по мере необходимости для удовлетворения изменяющегося спроса.
Могу ли я запускать мои существующие задания на этих новых кластерах, которые я создал?
Да. Вы можете связать существующие задания с созданным кластером Stream Analytics и запустить его как обычно. Вам не нужно повторно создавать существующие задания Stream Analytics с нуля.
Сколько будет стоить мне эти кластеры?
Плата за кластеры Stream Analytics взимается на основе выбранного объема SU. Выставление счетов за кластеры осуществляется почасово, и дополнительная плата за выполнение каждого задания в этих кластерах не взимается. См. страницу цен на службы Private Link для обновлений выставления счетов за частный конечный узел.
Какие входные данные и выходные данные можно приватно подключить к кластеру Stream Analytics?
Stream Analytics поддерживает различные типы входных и выходных данных. Вы можете создавать частные конечные точки в кластере, которые позволяют заданиям получать доступ к входным и выходным ресурсам. В настоящее время база данных SQL Azure, Azure Cosmos DB, служба хранилища Azure, Azure Data Lake Storage 2-го поколения, Центры событий Azure, Центры Интернета вещей Azure, функции Azure и служебная шина Azure поддерживают службы, для которых можно создавать управляемые частные конечные точки.
Дальнейшие действия
Теперь у вас есть общие сведения о кластере Azure Stream Analytics. Затем можно создать кластер и запустить задание Stream Analytics: