Veri akışı graflarına genel bakış

Veri akışı grafikleri, Azure IoT İşlemleri'ne geçerken verileri işlemek için esnek bir yol sağlar. Standart veri akışı sabit zenginleştirme, filtre ve harita dizisini izler. Veri akışı grafiği, dönüşümleri herhangi bir sırada oluşturmanıza, paralel yollara dallanmanıza ve zaman içinde verileri toplamanıza olanak tanır.

Veri akışı grafiği Kubernetes özel kaynağı tarafından DataflowGraph tanımlanır. İçinde, senaryonuzla eşleşen işleme işlem hatları oluşturmak için kaynakları, dönüşümleri ve hedefleri birbirine bağlamış olursunuz.

Önemli

Veri akışı grafikleri şu anda yalnızca MQTT, Kafka ve OpenTelemetry uç noktalarını desteklemektedir. Veri Gölü, Microsoft Fabric OneLake, Azure Veri Gezgini ve Yerel Depolama gibi diğer uç nokta türleri desteklenmez. Daha fazla bilgi için bkz. Bilinen sorunlar.

Veri akışları ile veri akışı grafları karşılaştırması

Azure IoT İşlemleri, işlem hattındaki verileri işlemek için iki yol sağlar:

Kapasite	Veri akışları	Veri akışı grafikleri
Boru hattı şekli	Düzeltildi: zenginleştirme, filtreleme, eşleme	Esnek: herhangi bir sipariş, dallanma, birleştirme
Dönüştürme türleri	Harita, filtre, zenginleştirme	Harita, filtre, dal, birleştirme, pencere, zenginleştirme
Zamana dayalı toplama	Mevcut değil	Kaydırmalı pencereler ile pencere dönüşümleri
Koşullu yönlendirme	Mevcut değil	Dönüştürmeleri dallandır ve birleştir
Uç nokta desteği	Tüm uç nokta türleri	Yalnızca MQTT, Kafka ve OpenTelemetry

Desteklenen uç nokta türlerini kullanan yeni projeler için veri akışı grafiklerini öneririz. Veri akışları tüm senaryolar için tam olarak desteklenmektedir ve tüm uç nokta türlerini destekler.

Kullanılabilir dönüşümler

Her dönüşüm, bir kaynağın içindeki diğer dönüşümlerle birlikte kurallar ve zincirle yapılandırdığınız önceden oluşturulmuş bir DataflowGraph işleme adımıdır.

Dönüşüm	Artifact	Description
Harita	`azureiotoperations/graph-dataflow-map:1.0.0`	Alanları yeniden adlandırın, yeniden yapılandırın, hesaplayıp kopyalayın.
Filtre	`azureiotoperations/graph-dataflow-filter:1.0.0`	Bir koşulla eşleşen iletileri bırakın.
Şube	`azureiotoperations/graph-dataflow-branch:1.0.0`	Her iletiyi, bir koşula bağlı olarak `true` veya `false` yoluna yönlendirin.
Concatenate	`azureiotoperations/graph-dataflow-concatenate:1.0.0`	İki veya daha fazla yolu bir arada birleştirin.
Pencere	`azureiotoperations/graph-dataflow-window:1.0.0`	İletileri bir zaman aralığı boyunca toplayın, ardından bir araya getirin.

Tüm dönüşümler işleçler, işlevler ve alan başvuruları için bir ifade dilini paylaşır. Ayrıca iletileri harita, filtre ve dal dönüşümlerindeki bir durum deposundaki dış verilerle zenginleştirebilirsiniz .

Dönüşümler nasıl oluşur?

Dönüşümler bir DataflowGraph kaynağın içinde sırayla bağlanır: Kaynak > Dönüşümü A > Dönüşümü B > ... > Hedef.

Dallanma dönüşümleri akışı paralel yollara böler ve art arda ekleme dönüşümleri onları geri birleştirir.

İstediğiniz sayıda dönüşümü istediğiniz sırayla zincirleyebilirsiniz. Tek bir haritalama dönüştürmesi olan bir işlem hattı, her yolu filtreleyen, dallayan, her yolu farklı şekilde haritalayan, bir araya getiren ve ardından bir zaman penceresi üzerinden toplayan işlem hattı kadar geçerlidir.

Yapılandırma nasıl çalışır?

Bir veri akışı grafiğindeki her dönüşüm, container kayıt defterinden çekilen önceden oluşturulmuş bir öğeye başvurur. Grafik kaynağının bölümünde kuralları JSON configuration olarak geçirerek dönüşümü yapılandırabilirsiniz.

Azure IoT İşlemlerini dağıttığınızda, default işaret eden mcr.microsoft.com adlı varsayılan bir kayıt defteri uç noktası otomatik olarak oluşturulur. Yerleşik dönüşümler, Microsoft Container Registry'den artifaktları çekmek için bu endpoint'i kullanır. Ek kayıt defteri kurulumu gerekmez.

Aşağıda bir MQTT konusundan sıcaklık verilerini okuyan, Santigrat'ı bir harita dönüşümüyle Fahrenheit'e dönüştüren ve sonucu yayımlayan eksiksiz bir örnek verilmiştir:

Kaynak, dönüşüm ve hedef içeren bir veri akışı grafı örneğini gösteren işlem deneyiminin ekran görüntüsü.

Operasyonlar deneyiminde:

Veri akışı grafiği>Veri akışı grafiği oluşturu seçin.
Varsayılan uç nokta ve konu başlığına sahip bir telemetry/temperature ekleyin.
Harita dönüşümü ekleyin. Giriş temperature, çıkış temperature_fve ifade cToF($1)ile bir kural yapılandırın.
Varsayılan uç nokta ve konu başlığına sahip bir telemetry/converted ekleyin.
Bağlan: kaynak → eşleyin → hedef.
Kaydetseçeneğini seçin.

resource dataflowGraph 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles/dataflowGraphs@2026-03-01' = {
  name: 'temperature-conversion'
  parent: dataflowProfile
  properties: {
    mode: 'Enabled'
    nodes: [
      {
        nodeType: 'Source'
        name: 'sensors'
        sourceSettings: {
          endpointRef: 'default'
          dataSources: [ 'telemetry/temperature' ]
        }
      }
      {
        nodeType: 'Graph'
        name: 'convert'
        graphSettings: {
          registryEndpointRef: 'default'
          artifact: 'azureiotoperations/graph-dataflow-map:1.0.0'
          configuration: [
            {
              key: 'rules'
              value: '{"map":[{"inputs":["temperature"],"output":"temperature_f","expression":"cToF($1)"}]}'
            }
          ]
        }
      }
      {
        nodeType: 'Destination'
        name: 'output'
        destinationSettings: {
          endpointRef: 'default'
          dataDestination: 'telemetry/converted'
        }
      }
    ]
    nodeConnections: [
      { from: { name: 'sensors' }, to: { name: 'convert' } }
      { from: { name: 'convert' }, to: { name: 'output' } }
    ]
  }
}

Önemli

Kubernetes dağıtım bildirimlerinin kullanımı üretim ortamlarında desteklenmez ve yalnızca hata ayıklama ve test için kullanılmalıdır.

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: DataflowGraph
metadata:
  name: temperature-conversion
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  profileRef: default
  nodes:
    - nodeType: Source
      name: sensors
      sourceSettings:
        endpointRef: default
        dataSources:
          - telemetry/temperature

    - nodeType: Graph
      name: convert
      graphSettings:
        registryEndpointRef: default
        artifact: azureiotoperations/graph-dataflow-map:1.0.0
        configuration:
          - key: rules
            value: |
              {
                "map": [
                  {
                    "inputs": ["temperature"],
                    "output": "temperature_f",
                    "expression": "cToF($1)"
                  }
                ]
              }

    - nodeType: Destination
      name: output
      destinationSettings:
        endpointRef: default
        dataDestination: telemetry/converted

  nodeConnections:
    - from: { name: sensors }
      to: { name: convert }
    - from: { name: convert }
      to: { name: output }

İşlem hattı üç öğe tanımlar: bir kaynak, bir dönüşüm (ile nodeType: Graphgösterilir) ve bir hedef. Bağlantılar, aralarındaki verilerin nasıl aktığını açıklar. Dönüştürmenin configuration anahtarı altında kuralları JSON dizesi olarak geçirir.

Aşağıdaki yönergeler makalelerinde örnekler, dönüştürme kurallarının kendilerine odaklanır. Veri akışı grafı oluşturmaya yönelik adım adım kılavuz için bkz. Veri akışı grafı oluşturma.

Yerleşik dönüşümler ile WASM dönüşümleri karşılaştırması

Veri akışı grafikleri iki tür dönüşümü destekler:

Yerleşik dönüşümler Microsoft tarafından önceden oluşturulmuş (harita, filtre, dal, birleştirme, pencere). Bunları kurallarla yapılandırabilirsiniz. Kodlama gerekmez.
WASM dönüşümleri , geliştiricilerin derleyip dağıttığı özel WebAssembly modülleridir. Yerleşik dönüşümlerin kapsamadığını belirten bir mantığa ihtiyacınız olduğunda bunları kullanın.

Her iki dönüşüm türü de aynı DataflowGraph kaynak içinde çalışır ve tek bir işlem hattında karıştırılabilir. Özel dönüşümleri oluşturma ve dağıtma hakkında bilgi için bkz. Veri akışı grafiklerinde WASM dönüşümlerini kullanma.

Hata yönetimi

Bir dönüşüm bir iletiyi işlerken bir hatayla karşılaştığında (örneğin, eksik bir alan veya geçersiz bir ifade), ileti bırakılır ve bir hata günlüğe kaydedilir. İşlem hattı sonraki iletileri işlemeye devam eder.

İşleme hatalarının yaygın nedenleri:

Bir kuralın inputs içinde başvuruda bulunılan alan iletide yok.
Filtre veya dal ifadesi boole olmayan bir değer döndürür.
İfade uyumsuz bir veri türüne başvurur (örneğin, aritmetik olarak JSON nesnesi kullanma).
Zenginleştirme için kullanılan bir durum deposuna ulaşılamıyor.

İşleme hatalarını izlemek için veri akışı grafiğinin pod günlüklerini denetleyin veya ölçüm uç noktalarını kullanın. Daha fazla bilgi için bkz . Gözlemlenebilirliği ve izlemeyi yapılandırma.

Durum bilgisi olan grafikler için ölçeklendirme sınırlaması

Pencere gibi durum bilgisi olan dönüşümler içeren veri akışı graflarının 1veri akışı profili örneği sayısıyla çalıştırılması gerekir. Örnek sayısı birden fazla olduğunda, gelen iletiler paylaşılan abonelikler aracılığıyla örnekler arasında dağıtılır. Her örnek kendi toplama durumunu koruduğundan ve örnekler birbirleriyle durum iletişiminde bulunmadığından, her örnek iletilerin yalnızca bir bölümünü görür. Bu, ortalamalar, toplamlar ve sayımlar gibi toplama sonuçlarının eksik veriler üzerinden hesaplanmasını sağlar.

Durum bilgisi olmayan veri akışı grafikleri (yalnızca eşleme, filtre, dal ve concat dönüşümlerini kullananlar), aktarım hızını artırmak için daha yüksek örnek sayılarını güvenle kullanabilir.

Performans kılavuzu

İşlem hattındaki her dönüşüm işlem yükü ekler. Şu yönergeleri göz önünde bulundurun:

Daha fazla kuralla daha az dönüşüm tercih edin. Aynı yapı üzerinde çalışan birçok dönüştürme kuralınız varsa, bunları her kural için ayrı dönüşümler oluşturmak yerine tek bir harita dönüşümüne yerleştirin.
Mantık ayrı olduğunda birden çok dönüşüm kullanın. Farklı işleme adımları temelden farklı olduğunda ayrı dönüştürmeler anlamlı olur (filtreleme ve eşleme ile toplama karşılaştırması).
İlgili kuralları bir arada tutun. Tek bir eşleme dönüşümü, alan yeniden adlandırma, yeniden yapılandırma, hesaplanan alanlar ve meta veri dönüştürme işlemlerini tek seferde işleyebilir.

Sonraki Adımlar

Veri akışları ile veri akışı grafları karşılaştırması
Veri akışı grafı oluşturma
Harita ile verileri dönüştürme
Verileri filtreleme ve yönlendirme
Zaman içinde verileri toplama
Dış verilerle zenginleştirme
İfadeler Referansı
İletileri farklı konulara yönlendirme
İfadeler Referansı
Veri akışı grafiklerinde WASM dönüşümlerini kullanma

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Last updated on 2026-06-19