Veri akışı uç noktalarını yapılandırma

Önemli

Bu sayfa, önizleme aşamasında olan Kubernetes dağıtım bildirimlerini kullanarak Azure IoT İşlemleri bileşenlerini yönetme yönergelerini içerir. Bu özellik çeşitli sınırlamalarla sağlanır ve üretim iş yükleri için kullanılmamalıdır.

Beta veya önizleme aşamasında olan ya da başka bir şekilde henüz genel kullanıma sunulmamış olan Azure özelliklerinde geçerli olan yasal koşullar için bkz. Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları.

Veri akışlarını kullanmaya başlamak için önce veri akışı uç noktaları oluşturun. Veri akışı uç noktası, veri akışının bağlantı noktasıdır. Bir uç noktayı veri akışı için kaynak veya hedef olarak kullanabilirsiniz. Bazı uç nokta türleri hem kaynak hem de hedef olarak kullanılabilirken, diğerleri yalnızca hedeflere yöneliktir. Veri akışı için en az bir kaynak uç nokta ve bir hedef uç nokta gerekir.

Yapılandıracak uç nokta türünü seçmek için aşağıdaki tabloyu kullanın:

Uç nokta türü	Açıklama	Kaynak olarak kullanılabilir	Hedef olarak kullanılabilir
MQTT	Azure IoT Operations ve Event Grid'e yerleşik olan aracı da içeren MQTT aracılarıyla çift yönlü mesajlaşma için.	Evet	Evet
Kafka	Azure Event Hubs da dahil olmak üzere Kafka aracılarıyla çift yönlü mesajlaşma için.	Evet	Evet
Data Lake	Azure Data Lake 2. Nesil depolama hesaplarına veri yüklemek için.	Hayır	Evet
Microsoft Fabric OneLake	Microsoft Fabric OneLake lakehouses'a veri yüklemek için.	Hayır	Evet
Azure Veri Gezgini	Azure Veri Gezgini veritabanlarına veri yüklemek için.	Hayır	Evet
Yerel depolama	Verileri yerel olarak kullanılabilir kalıcı bir birime göndermek için isteğe bağlı olarak Azure Arc tarafından etkinleştirilen Azure Container Storage ile yapılandırılabilir.	Hayır	Evet

Önemli

Depolama uç noktaları, serileştirme için bir şema gerektirir. Microsoft Fabric OneLake, Azure Data Lake Storage, Azure Veri Gezgini veya Yerel Depolama ile veri akışını kullanmak için bir şema başvurusu belirtmeniz gerekir.

Şemayı örnek bir veri dosyasından oluşturmak için Şema Nesil Yardımcısı'nı kullanın.

Veri akışları yerel MQTT aracı uç noktasını kullanmalıdır

Bir veri akışı oluşturduğunuzda, kaynak ve hedef uç noktaları belirtirsiniz. Veri akışı, verileri kaynak uç noktadan hedef uç noktaya taşır. Birden çok veri akışı için aynı uç noktayı kullanabilir ve bir veri akışındaki hem kaynak hem de hedefle aynı uç noktayı kullanabilirsiniz.

Ancak, veri akışında hem kaynak hem de hedef olarak özel uç noktaların kullanılması desteklenmez. Bu kısıtlama, Azure IoT İşlemleri'ndeki yerleşik MQTT aracısının en az bir uç nokta olması gerektiği anlamına gelir. Kaynak, hedef veya her ikisi de olabilir. Veri akışı dağıtım hatalarını önlemek için varsayılan MQTT veri akışı uç noktasını her veri akışı için kaynak veya hedef olarak kullanın.

Özel gereksinim, her veri akışının kaynağı veya hedefi konağı aio-brokerolan bir MQTT uç noktasıyla yapılandırılmış olması gerektiğidir. Bu nedenle, varsayılan uç noktayı kullanmak kesinlikle gerekli değildir ve konak adı aio-broker olduğu sürece yerel MQTT aracısına yönlendiren ek veri akışı uç noktaları oluşturabilirsiniz. Ancak, karışıklık ve yönetilebilirlik sorunlarını önlemek için varsayılan uç nokta önerilen yaklaşımdır.

Aşağıdaki tabloda desteklenen senaryolar gösterilmektedir:

Senaryo	Desteklenir
Kaynak olarak varsayılan uç nokta	Evet
Hedef olarak varsayılan uç nokta	Evet
Kaynak olarak özel uç nokta	Evet, hedef varsayılan uç noktaysa veya konağı olan bir MQTT uç noktasıysa aio-broker
Hedef olarak özel uç nokta	Evet, kaynak varsayılan uç noktaysa veya konağı olan bir MQTT uç noktasıysa aio-broker
Kaynak ve hedef olarak özel uç nokta	Hayır, bunlardan biri aio-broker konağı ile bir MQTT uç noktası olmadığı sürece

Uç noktaları yeniden kullanma

Her veri akışı uç noktasını, verilerin nereden gelmesi veya nereye gitmesi gerektiğini ( host değer), uç noktayla kimlik doğrulaması yapmayı ve TLS yapılandırması veya toplu işlem tercihi gibi diğer ayarları içeren bir yapılandırma ayarları paketi olarak düşünün. Bu nedenle yalnızca bir kez oluşturmanız gerekir ve ardından bu ayarların aynı olacağı birden çok veri akışında yeniden kullanabilirsiniz.

Uç noktaların yeniden kullanılmasını kolaylaştırmak için MQTT veya Kafka konu filtresi uç nokta yapılandırmasının bir parçası değildir. Bunun yerine, veri akışı yapılandırmasında konu filtresini belirtirsiniz. Bu, farklı konu filtreleri kullanan birden çok veri akışı için aynı uç noktayı kullanabileceğiniz anlamına gelir.

Örneğin, varsayılan MQTT aracısı veri akışı uç noktasını kullanabilirsiniz. Bunu farklı konu filtreleri olan hem kaynak hem de hedef için kullanabilirsiniz:

İşlem deneyimi

Biceps

resource dataflow 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles/dataflows@2024-11-01' = {
  parent: <DEFAULT_PROFILE_RESOURCE>
  name: 'broker-to-broker'
  extendedLocation: {
    name: <CUSTOM_LOCATION_RESOURCE>.id
    type: 'CustomLocation'
  }
  properties: {
    mode: 'Enabled'
    operations: [
      {
        operationType: 'Source'
        sourceSettings: {
          endpointRef: 'default'
          dataSources: [
            'example/topic/1'
          ]
        }
      }
      {
        operationType: 'Destination'
        destinationSettings: {
          endpointRef: 'default'
          dataDestination: 'example/topic/2'
        }
      }
    ]
  }
}

Kubernetes (önizleme)

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: Dataflow
metadata:
  name: broker-to-broker
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  profileRef: default
  operations:
    - operationType: Source
      sourceSettings:
        endpointRef: default
        dataSources:
        - example/topic/1
    - operationType: Destination
      destinationSettings:
        endpointRef: default
        dataDestination: example/topic/2

Benzer şekilde, diğer uç noktalar ve konular için aynı MQTT uç noktasını kullanan birden çok veri akışı oluşturabilirsiniz. Örneğin, Event Hubs uç noktasına veri gönderen bir veri akışı için aynı MQTT uç noktasını kullanabilirsiniz.

İşlem deneyimi

Biceps

resource dataflow 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles/dataflows@2024-11-01' = {
  parent: <DEFAULT_PROFILE_RESOURCE>
  name: 'broker-to-eh'
  extendedLocation: {
    name: <CUSTOM_LOCATION_RESOURCE>.id
    type: 'CustomLocation'
  }
  properties: {
    mode: 'Enabled'
    operations: [
      {
        operationType: 'Source'
        sourceSettings: {
          endpointRef: 'default'
          dataSources: [
            'example/topic/3'
          ]
        }
      }
      {
        operationType: 'Destination'
        destinationSettings: {
          // The endpoint needs to be created before you can reference it here
          endpointRef: 'example-event-hub-endpoint'
          dataDestination: 'example/topic/4'
        }
      }
    ]
  }
}

Kubernetes (önizleme)

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: Dataflow
metadata:
  name: broker-to-eh
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  profileRef: default
  operations:
    - operationType: Source
      sourceSettings:
        endpointRef: default
        dataSources:
        - example/topic/3
    - operationType: Destination
      destinationSettings:
        # The endpoint needs to be created before you can reference it here
        endpointRef: example-event-hub-endpoint
        dataDestination: example/topic/4

MQTT örneğine benzer şekilde, farklı konular için aynı Kafka uç noktasını veya farklı tablolar için aynı Data Lake uç noktasını kullanan birden çok veri akışı oluşturabilirsiniz.

Sonraki adımlar

Veri akışı uç noktası oluşturma:

• MQTT veya Event Grid
• Kafka veya Olay Merkezleri
• Data Lake
• Microsoft Fabric OneLake
• Yerel depolama