Поделиться через

Модель ресурсов Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics — это полностью управляемое предложение PaaS (платформа как услуга) для потоковой обработки. В этой статье описывается модель ресурсов для Stream Analytics путем введения концепции кластера, задания и компонентов задания Stream Analytics.

Задание Stream Analytics

Задание Stream Analytics — это основная единица Stream Analytics, которая позволяет определять и выполнять логику обработки потока. Задание состоит из трех основных компонентов:

  • Входные данные
  • Выходные данные
  • Query

Входные данные

Задание может иметь один или несколько источников входных данных для непрерывного чтения данных. Это могут быть Центры событий Azure, Центр Интернета вещей Azure или служба хранилища Azure. Stream Analytics также поддерживает чтение статических или медленно изменяющихся входных данных (называемых эталонными данными), которые часто используются для обогащения потоковых данных. Для добавления этих входных данных в ваше задание писать код не нужно.

Выходные данные

Задание может иметь один или несколько назначений выходных данных для непрерывной записи данных. Stream Analytics поддерживает 12 разных приемников выходных данных, включая Базу данных SQL Azure, Azure Data Lake Storage, Azure Cosmos DB, Power BI и др. Для добавления этих выходных данных в ваше задание писать код не нужно.

Query

Вы можете реализовать логику потоковой обработки, написав SQL-запрос в задании. Полная поддержка языка SQL позволяет выполнять такие операции, как анализ сложных данных JSON, фильтрация значений, вычисление агрегатов, выполнение соединений, а также такие более сложные сценарии, как геопространственная аналитика и обнаружение аномалий. Вы также можете расширить возможности языка SQL с помощью определяемых пользователем функций (UDF) JavaScript и определяемых пользователем агрегатов (UDA). Stream Analytics также позволяет вам легко реагировать на поздние и внеочередные события, используя простые конфигурации в параметрах вашего задания. Вы также можете выбрать выполнение запроса на основе времени поступления входного события в источнике входных данных или времени, когда событие было сгенерировано в источнике события.

Выполнение задания

Когда вы разработаете свое задание, настроив входные данные, выходные данные и запрос, вы можете начать свою работу, указав количество единиц потоковой передачи. Запущенное задание переходит в состояние Выполняется, в котором оно будет оставаться до тех пор, пока не будет явно остановлено или не произойдет неустранимый сбой. Когда задание находится в состоянии выполнения, оно непрерывно извлекает данные из источников входных данных и выполняет логику запроса, которая выдает результаты, которые записываются в приемники выходных данных с задержкой в несколько миллисекунд.

После запуска задания служба Stream Analytics позаботится о компиляции запроса и назначит определенный объем вычислений и памяти в зависимости от количества единиц потоковой передачи, настроенных в задании. Вам не нужно беспокоиться о какой-либо базовой инфраструктуре, например для обслуживания кластера или применения исправлений безопасности, так как платформа автоматически позаботится об этом. При выполнении заданий с номером SKU "Стандартный" плата за единицы потоковой передачи взимается только при выполнении задания.

Кластер Stream Analytics

По умолчанию задания Stream Analytics выполняются в многопользовательской среде уровня "Стандартный", которая представляет SKU уровня "Стандартный". Stream Analytics также предоставляет SKU уровня "Выделенный", который позволяет подготовить весь принадлежащий вам кластер Stream Analytics. Это обеспечивает полный контроль над выполнением заданий в кластере. Минимальный размер кластера Stream Analytics составляет 12 единиц потоковой передачи и взимается плата за всю емкость кластера при подготовке. См. дополнительные сведения о преимуществах кластеров Stream Analytics и их использовании.

Diagram that shows Standard multi-tenant environment in Stream Analytics.

Diagram that shows Dedicated environment in Stream Analytics.

Следующие шаги

Узнайте, как управлять Azure Stream Analytics, и ознакомьтесь с другими концепциями:

  • Last updated on