Veri akışı profilini yapılandırma

Veri akışı profilleri, veri akışlarını aynı yapılandırmayı paylaşacak şekilde gruplandırmak için kullanılabilir. Farklı veri akışı yapılandırmalarının kümelerini yönetmek için birden çok veri akışı profili oluşturabilirsiniz.

En önemli ayar örnek sayısıdır. Belirli bir veri akışı için örnek sayısı, kümenizde çalışan kopya sayısını belirler. Örneğin, geliştirme ve test için tek bir örneği olan bir veri akışı profiliniz ve üretim için birden çok örneği olan başka bir profiliniz olabilir. Alternatif olarak, düşük aktarım hızına sahip veri akışları için düşük örnek sayısına sahip bir veri akışı profili ve yüksek aktarım hızına sahip veri akışları için de yüksek örnek sayısına sahip bir profil kullanabilirsiniz. Benzer şekilde, hata ayıklama amacıyla farklı tanılama ayarlarına sahip bir veri akışı profili oluşturabilirsiniz.

Çok fazla veri akışını tek bir veri akışı profiliyle ilişkilendirmekten kaçınmanız gerekir. Çok sayıda veri akışınız varsa, veri akışı profili yapılandırma boyutu sınırı olan 70'i aşma riskini azaltmak için birden çok veri akışı profili oluşturun.

Ortam değişkenlerinizi ayarlama

Bu makaledeki Azure CLI örnek, her değeri bir kez ayarlayabilmeniz ve ardından komutları kopyalayıp yapıştırmanız için ortam değişkenlerini kullanır as-is. Eğer hızlı başlangıçta Azure IoT İşlemleri Codespaces ortamını kullanıyorsanız, bu değişkenler zaten sizin için ayarlanmış ve bu adımı atlayabilirsiniz. Aksi takdirde, komutları çalıştırmadan önce shell'inizde aşağıdaki ortam değişkenlerini ayarlayın.

Aşağıdaki betikler en sık kullanılan ortam değişkenlerini ayarlar:

Ortam değişkeni	Description
SUBSCRIPTION_ID	Azure IoT İşlemleri örneğini içeren aboneliğin kimliği.
RESOURCE_GROUP	Azure IoT İşlemleri örneğini içeren kaynak grubunun adı.
AIO_INSTANCE_NAME	Azure IoT İşlemleri örneğinizin adı. Örneklerinizi listelemek için çalıştırın az iot ops list -o table.
CLUSTER_NAME	Azure Arc özellikli Kubernetes kümesinin adı, örneğini barındırıyor.
LOCATION	Yeni kaynaklar için kullanılacak Azure bölgesi, örneğin eastus.

Bash

SUBSCRIPTION_ID=<subscription-id>
RESOURCE_GROUP=<resource-group-name>
AIO_INSTANCE_NAME=<instance-name>
CLUSTER_NAME=<cluster-name>
LOCATION=<region>

PowerShell

$SUBSCRIPTION_ID = "<subscription-id>"
$RESOURCE_GROUP = "<resource-group-name>"
$AIO_INSTANCE_NAME = "<instance-name>"
$CLUSTER_NAME = "<cluster-name>"
$LOCATION = "<region>"

Sadece bu makalenin kullandığı değişkenleri ayarlamanız yeterlidir. Bu makale, seçtiğiniz kaynak adları için ek ortam değişkenleri kullanabilir. Makale, tanıtıldıkları yere nasıl yerleştirileceğini açıklıyor.

Bu makale ayrıca seçtiğiniz değerler için aşağıdaki ortam değişkenlerini kullanır: PROFILE (veri akışı profilinin adı), INSTANCE_COUNT, ve LOG_LEVEL. İlgili komutları çalıştırmadan önce her birini ayarlayın.

Varsayılan veri akışı profili

Azure IoT İşlemleri dağıtıldığında default adlı bir veri akışı profili oluşturulur. Azure IoT İşlemleri'ni kullanmaya başlamak için bu veri akışı profilini kullanabilirsiniz.

Portal

1. Varsayılan veri akışı profilini görüntülemek için Azure portalında IoT İşlemleri örneğine gidin.

2. Sol bölmede Bileşenler'in altında Veri akışı profilleri'ni seçin.

3. Varsayılan veri akışı profilini seçin.

   

Azure CLI

Varsayılan veri akışı profilini görüntülemek için az iot ops dataflow profile show komutunu kullanın:

az iot ops dataflow profile show --resource-group $RESOURCE_GROUP --instance $AIO_INSTANCE_NAME --name default

İşte varsayılan veri akışı profilini görüntülemek için örnek bir komut:

az iot ops dataflow profile show --resource-group myResourceGroup --instance myAioInstance --name default

Biceps

param aioInstanceName string = '<AIO_INSTANCE_NAME>'
param customLocationName string = '<CUSTOM_LOCATION_NAME>'

// Pointer to the Azure IoT Operations instance
resource aioInstance 'Microsoft.IoTOperations/instances@2026-03-01' existing = {
  name: aioInstanceName
}

// Pointer to your custom location where Azure IoT Operations is deployed
resource customLocation 'Microsoft.ExtendedLocation/customLocations@2021-08-31-preview' existing = {
  name: customLocationName
}

// Pointer to the default data flow profile
resource defaultDataflowProfile 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles@2026-03-01' = {
  parent: aioInstance
  name: 'default'
  extendedLocation: {
    name: customLocation.id
    type: 'CustomLocation'
  }
  properties: {
    instanceCount: 1
  }
}

Kubernetes (yalnızca hata ayıklama)

Önemli

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

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: DataflowProfile
metadata:
  name: default
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  instanceCount: 1

Ek aktarım hızına veya yedekliliğe ihtiyacınız yoksa, veri akışlarınız için varsayılan veri akışı profilini kullanabilirsiniz. Örnek sayısını veya diğer ayarları ayarlamanız gerekiyorsa yeni bir veri akışı profili oluşturabilirsiniz.

Yeni veri akışı profili oluşturma

Yeni bir veri akışı profili oluşturmak için profilin adını ve örnek sayısını belirtin.

Önemli

Veri profili adı uzunluğu 1 ile 39 karakter arasında olmalıdır.

Portal

1. Azure portalında IoT İşlemleri örneğine gidin.

2. Sol bölmede Bileşenler'in altında Veri akışı profilleri'ni seçin.

3. Yeni bir veri akışı profili oluşturmak için + Veri akışı profili'ni seçin.

4. Veri akışı profili oluştur bölmesinde, veri akışı profili için bir ad girin ve örnek sayısını ayarlayın. Tanılama ayarları gibi diğer ayarları da ayarlayabilirsiniz.

   

Azure CLI

Yeni bir veri akışı profili oluşturmak için az iot ops dataflow profile create komutunu kullanın:

az iot ops dataflow profile create --resource-group $RESOURCE_GROUP --instance $AIO_INSTANCE_NAME --name $PROFILE

Aşağıda adlı my-dataflow-profileyeni bir veri akışı profili oluşturmak için örnek bir komut verilmişti:

az iot ops dataflow profile create --resource-group myResourceGroup --instance myAioInstance --name my-dataflow-profile

Biceps

resource dataflowProfile 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles@2026-03-01' = {
  parent: aioInstance
  name: '<NAME>'
  properties: {
    instanceCount: <COUNT>
  }
}

Kubernetes (yalnızca hata ayıklama)

Önemli

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

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: DataflowProfile
metadata:
  name: '<NAME>'
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  instanceCount: <COUNT>

Ölçeklendirme

Veri akışlarını çalıştıran örnek sayısını ayarlamak için veri akışı profilini ölçeklendikleyebilirsiniz. Belirli bir veri akışı için örnek sayısı, kümenizde çalışan kopya sayısıdır. Örnek sayısını artırmak, verileri işlemek için birden çok istemci oluşturarak veri akışlarının aktarım hızını artırabilir. Veri akışlarını istemci başına hız sınırları olan bulut hizmetleriyle kullanırken, örnek sayısını artırmak hız sınırları içinde kalmanıza yardımcı olabilir.

Ölçeklendirme, hata durumunda yedeklilik sağlayarak veri akışlarının dayanıklılığını da artırabilir.

Önemli

Durum bilgisi tutan dönüşümler, her bir örnekte ayrı durum bilgisi tutar. Örnek sayısı birden fazla olduğunda, paylaşılan abonelikler gelen mesajları örnekler arasında dağıtır ve örnekler birbirleriyle durumu paylaşmaz. Bu nedenle bir pencere dönüşümü, her örnekteki mesajların yalnızca bir alt kümesini toplar ve 1 örnek sayısı kullanmalıdır. Bir daraltma dönüşümü, her bir örnekte yapılandırılan hızı bağımsız olarak uygular. Daraltma hız sınırının grafikteki tüm iletiler genelinde uygulanması gerektiğinde örnek sayısını 1 olarak kullanın.

Veri akışı profilini el ile ölçeklendirmek için çalıştırmak istediğiniz örnek sayısını belirtin. Örneğin, örnek sayısını 3 olarak ayarlamak için:

Portal

1. Azure portalında IoT İşlemleri örneğine gidin.

2. Sol bölmede Bileşenler'in altında Veri akışı profilleri'ni seçin.

3. Yapılandırmak istediğiniz veri akışı profilini seçin.

4. Örnek sayısını ayarlamak için kaydırıcıyı kullanın.

   

Azure CLI

Bir veri akışı profilinin örnek sayısını güncellemek için az iot ops dataflow profile update komutunu kullanın:

az iot ops dataflow profile update --resource-group $RESOURCE_GROUP --instance $AIO_INSTANCE_NAME --name $PROFILE --profile-instances $INSTANCE_COUNT

Veri akışı profili için örnek sayısını üç olarak ayarlamaya yönelik örnek bir komut aşağıda verilmişti my-dataflow-profile:

az iot ops dataflow profile update --resource-group myResourceGroup --instance myAioInstance --name my-dataflow-profile --profile-instances 3

Biceps

properties: {
  instanceCount: 3
}

Kubernetes (yalnızca hata ayıklama)

Önemli

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

spec:
  instanceCount: 3

Tanılama ayarları

Veri akışı profili için, günlük düzeyi gibi diğer tanılama ayarlarını yapılandırabilirsiniz.

Çoğu durumda varsayılan ayarlar yeterlidir. Ancak, hata ayıklama için log seviyesini veya diğer ayarları geçersiz kılabilirsiniz.

Bu tanılama ayarlarını yapılandırmayı öğrenmek için bkz . ProfileDiagnostics.

Portal

1. Azure portalında IoT İşlemleri örneğine gidin.

2. Bileşenler'in altında Veri akışı profilleri'ni seçin.

3. Yapılandırmak istediğiniz veri akışı profilini seçin.

   

Azure CLI

Az IoT ops dataflow profile update komutunu kullanarak bir veri akışı profilinin tanı ayarlarını güncelleyin:

az iot ops dataflow profile update --resource-group $RESOURCE_GROUP --instance $AIO_INSTANCE_NAME --name $PROFILE --log-level $LOG_LEVEL

İşte veri akışı profili debug için günlük düzeyini my-dataflow-profile olarak ayarlayan örnek bir komut:

az iot ops dataflow profile update --resource-group myResourceGroup --instance myAioInstance --name my-dataflow-profile --log-level debug

Biceps

resource dataflowProfile 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles@2026-03-01' = {
  parent: aioInstance
  name: '<NAME>'
  properties: {
    instanceCount: 1
    diagnostics: {
      {
        logs: {
          level: 'debug'
        }
      }
    }
  }
}

Kubernetes (yalnızca hata ayıklama)

Önemli

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

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: DataflowProfile
metadata:
  name: '<NAME>'
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  instanceCount: 1
  diagnostics:
    logs:
      level: debug

Sonraki adımlar

Veri akışları hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Veri akışı oluşturma.