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, önizleme aşamasında olan veya henüz genel kullanıma sunulmamış Azure özellikleri için geçerli olan yasal koşullar için Bkz. Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları .
Azure IoT İşlemleri'nde Microsoft Fabric OneLake'e veri göndermek için bir veri akışı uç noktası yapılandırabilirsiniz. Bu yapılandırma, hedef uç noktayı, kimlik doğrulama yöntemini, tabloyu ve diğer ayarları belirtmenize olanak tanır.
Önkoşullar
Yönetilen kimliğe izin atama
Microsoft Fabric OneLake için bir veri akışı uç noktası yapılandırmak için kullanıcı tarafından atanan veya sistem tarafından atanan yönetilen kimliği kullanmanızı öneririz. Bu yaklaşım güvenlidir ve kimlik bilgilerini el ile yönetme gereksinimini ortadan kaldırır.
Microsoft Fabric OneLake oluşturulduktan sonra, Azure IoT İşlemleri yönetilen kimliğine Fabric lakehouse'a yazma izni veren bir rol atamanız gerekir.
Sistem tarafından atanan yönetilen kimliği kullanıyorsanız, Azure portalında Azure IoT İşlemleri örneğinize gidin ve Genel Bakış'ı seçin.
Azure IoT Operations Arc uzantısından sonra listelenen uzantının adını kopyalayın. Örneğin , azure-iot-operations-xxxx7. Sistem tarafından atanan yönetilen kimliğiniz, Azure IoT Operations Arc uzantısının aynı adı kullanılarak bulunabilir.
Oluşturduğunuz Microsoft Fabric çalışma alanına gidin, Erişimi> yönet+ Kişi veya grup ekle'yi seçin.
-
Bulut bağlantıları için ayarladığınız kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik veya sistem tarafından atanan yönetilen kimliğinizin adını arayın. Örneğin , azure-iot-operations-xxxx7.
- Rol olarak Katkıda Bulunan'ı ve ardından Ekle'yi seçin. Bu, yönetilen kimliğe Fabric lakehouse'a yazmak için gerekli izinleri verir. Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Microsoft Fabric'teki çalışma alanlarındaki roller.
Microsoft Fabric OneLake için veri akışı uç noktası oluşturma
İşlem deneyiminde Veri akışı uç noktaları sekmesini seçin.
Yeni veri akışı uç noktası oluştur'un altında Microsoft Fabric OneLake>Yeni'yi seçin.
Uç nokta için aşağıdaki ayarları girin:
| Ayar |
Açıklama |
| Sunucu |
Microsoft Fabric OneLake uç noktasının biçimindeki onelake.dfs.fabric.microsoft.comkonak adı. |
| Lakehouse adı |
Verilerin depolanması gereken göl evi adı. |
| Çalışma alanı adı |
Göl eviyle ilişkili çalışma alanının adı. |
| OneLake yol türü |
OneLake'de kullanılan yol türü.
Dosyalar veya Tablolar'ı seçin. |
| Kimlik doğrulama yöntemi |
Kimlik doğrulaması için kullanılan yöntem.
Sistem tarafından atanan yönetilen kimlik'i veya Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik'i seçin. |
| Müşteri Kimliği |
Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliğin istemci kimliği.
Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik kullanılıyorsa gereklidir. |
| Kiracı kimliği |
Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliğin kiracı kimliği.
Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik kullanılıyorsa gereklidir. |
Uç noktayı sağlamak için Uygula'yı seçin.
Oluşturma veya değiştirme
Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktasını oluşturmak veya değiştirmek için az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake komutunu kullanın.
az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --workspace <WorkspaceName> --lakehouse <LakehouseName> --path-type <PathType>
--workspace parametresi, Microsoft Fabric çalışma alanının adıdır.
--lakehouse, çalışma alanı içindeki Microsoft Fabric lakehouse'un adıdır.
--path-type parametresi, ya da Tables veya Files olabilecek OneLake yol türünü belirtir.
Aşağıda adlı fabric-endpointbir Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktası oluşturmak veya değiştirmek için örnek bir komut verilmiştir:
az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake --resource-group myResourceGroup --instance myAioInstance --name fabric-endpoint --workspace myWorkspace --lakehouse myLakehouse --path-type Tables
Oluşturma veya değiştirme
Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktasını oluşturmak veya değiştirmek için az iot ops dataflow endpoint apply komutunu kullanın.
az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --config-file <ConfigFilePathAndName>
--config-file parametresi, kaynak özelliklerini içeren bir JSON yapılandırma dosyasının yolu ve dosya adıdır.
Bu örnekte, kullanıcının giriş dizininde depolanan aşağıdaki içeriğe sahip adlı fabric-endpoint.json bir yapılandırma dosyası varsayın:
{
"endpointType": "FabricOneLake",
"fabricOneLakeSettings": {
"authentication": {
"method": "SystemAssignedManagedIdentity",
"systemAssignedManagedIdentitySettings": {}
},
"batching": {
"latencySeconds": 60,
"maxMessages": 100000
},
"host": "https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com",
"oneLakePathType": "Tables",
"names": {
"workspaceName": "<WorkspaceName>",
"lakehouseName": "<LakehouseName>"
}
}
}
Aşağıda adlı fabric-endpointyeni bir Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktası oluşturmaya yönelik örnek bir komut verilmiştir:
az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group myResourceGroupName --instance myAioInstanceName --name fabric-endpoint --config-file ~/fabric-endpoint.json
Aşağıdaki içeriğe sahip bir Bicep .bicep dosyası oluşturun.
param aioInstanceName string = '<AIO_INSTANCE_NAME>'
param customLocationName string = '<CUSTOM_LOCATION_NAME>'
param endpointName string = '<ENDPOINT_NAME>'
param workspaceName string = '<WORKSPACE_NAME>'
param lakehouseName string = '<LAKEHOUSE_NAME>'
resource aioInstance 'Microsoft.IoTOperations/instances@2024-11-01' existing = {
name: aioInstanceName
}
resource customLocation 'Microsoft.ExtendedLocation/customLocations@2021-08-31-preview' existing = {
name: customLocationName
}
resource oneLakeEndpoint 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowEndpoints@2024-11-01' = {
parent: aioInstance
name: endpointName
extendedLocation: {
name: customLocation.id
type: 'CustomLocation'
}
properties: {
endpointType: 'FabricOneLake'
fabricOneLakeSettings: {
// The default Fabric OneLake host URL in most cases
host: 'https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com'
authentication: {
// See available authentication methods section for method types
// method: <METHOD_TYPE>
}
oneLakePathType: 'Tables'
names: {
workspaceName: workspaceName
lakehouseName: lakehouseName
}
}
}
}
Ardından Azure CLI aracılığıyla dağıtın.
az deployment group create --resource-group <RESOURCE_GROUP> --template-file <FILE>.bicep
Aşağıdaki içeriğe sahip bir Kubernetes bildirim .yaml dosyası oluşturun.
apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: DataflowEndpoint
metadata:
name: <ENDPOINT_NAME>
namespace: azure-iot-operations
spec:
endpointType: FabricOneLake
fabricOneLakeSettings:
# The default Fabric OneLake host URL in most cases
host: https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com
authentication:
# See available authentication methods section for method types
# method: <METHOD_TYPE>
oneLakePathType: Tables
names:
workspaceName: <WORKSPACE_NAME>
lakehouseName: <LAKEHOUSE_NAME>
Ardından bildirim dosyasını Kubernetes kümesine uygulayın.
kubectl apply -f <FILE>.yaml
OneLake yol türü
Ayarı, oneLakePathType OneLake yolunda kullanılacak yol türünü belirler. Varsayılan değer, Tablesen yaygın kullanım örnekleri için önerilen yol türüdür. Yol Tables türü, OneLake lakehouse'ta verileri depolamak için kullanılan bir tablodur. Ayrıca, OneLake lakehouse'ta verileri depolamak için kullanılan bir dosya olan olarak Filesda ayarlanabilir. Yol Files türü, verileri yol türü tarafından desteklenmeyen bir dosya biçiminde depolamak Tables istediğinizde kullanışlıdır.
OneLake yol türü, veri akışı uç noktasının Temel sekmesinde ayarlanır.
az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake komutunu kullanırsanız, --path-type parametresi Tables veya Files olabilecek OneLake yol türünü belirtir.
az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --workspace <WorkspaceName> --lakehouse <LakehouseName> --path-type <PathType>
az iot ops dataflow endpoint apply komutunu kullanırsanız, oneLakePathType özniteliği JSON yapılandırma dosyasında ayarlanır.
{
"endpointType": "FabricOneLake",
"fabricOneLakeSettings": {
"oneLakePathType": "Tables"
}
}
fabricOneLakeSettings: {
oneLakePathType: 'Tables' // Or 'Files'
}
fabricOneLakeSettings:
oneLakePathType: Tables # Or Files
Kullanılabilir kimlik doğrulama yöntemleri
Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktaları için aşağıdaki kimlik doğrulama yöntemleri kullanılabilir.
Sistem tarafından atanan yönetilen kimlik
Veri akışı uç noktasını yapılandırmadan önce, Azure IoT İşlemleri yönetilen kimliğine Fabric lakehouse'a yazma izni veren bir rol atayın:
- Azure portalında Azure IoT İşlemleri örneğinize gidin ve Genel Bakış'ı seçin.
-
Azure IoT Operations Arc uzantısından sonra listelenen uzantının adını kopyalayın. Örneğin , azure-iot-operations-xxxx7.
- Microsoft Fabric çalışma alanına gidin, Erişimi> yönet+ Kişi veya grup ekle'yi seçin.
- Sistem tarafından atanan yönetilen kimliğinizin adını arayın. Örneğin , azure-iot-operations-xxxx7.
- Uygun bir rol seçin ve ardından Ekle'yi seçin.
Ardından, sistem tarafından atanan yönetilen kimlik ayarlarıyla veri akışı uç noktasını yapılandırın.
İşlem deneyimi veri akışı uç noktası ayarları sayfasında Temel sekmesini ve ardındanSistem tarafından atanan yönetilen kimlik> seçin.
Oluşturma veya değiştirme
Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktasını oluşturmak veya değiştirmek için az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake komutunu kullanın.
az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake --auth-type SystemAssignedManagedIdentity --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --workspace <WorkspaceName> --lakehouse <LakehouseName> --path-type <PathType>
--workspace parametresi, Microsoft Fabric çalışma alanının adıdır.
--lakehouse, çalışma alanı içindeki Microsoft Fabric lakehouse'un adıdır.
--path-type parametresi, ya da Tables veya Files olabilecek OneLake yol türünü belirtir.
Aşağıda adlı fabric-endpointbir Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktası oluşturmak veya değiştirmek için örnek bir komut verilmiştir:
az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake --resource-group myResourceGroup --instance myAioInstance --name fabric-endpoint --workspace myWorkspace --lakehouse myLakehouse --path-type Tables
Oluşturma veya değiştirme
Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktasını oluşturmak veya değiştirmek için az iot ops dataflow endpoint apply komutunu kullanın.
az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --config-file <ConfigFilePathAndName>
--config-file parametresi, kaynak özelliklerini içeren bir JSON yapılandırma dosyasının yolu ve dosya adıdır.
Bu örnekte, kullanıcının giriş dizininde depolanan aşağıdaki içeriğe sahip adlı fabric-endpoint.json bir yapılandırma dosyası varsayın:
{
"endpointType": "FabricOneLake",
"fabricOneLakeSettings": {
"authentication": {
"method": "SystemAssignedManagedIdentity",
"systemAssignedManagedIdentitySettings": {}
},
"batching": {
"latencySeconds": 60,
"maxMessages": 100000
},
"host": "https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com",
"oneLakePathType": "Tables",
"names": {
"workspaceName": "<WorkspaceName>",
"lakehouseName": "<LakehouseName>"
}
}
}
Aşağıda adlı fabric-endpointyeni bir Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktası oluşturmaya yönelik örnek bir komut verilmiştir:
az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group myResourceGroupName --instance myAioInstanceName --name fabric-endpoint --config-file ~/fabric-endpoint.json
fabricOneLakeSettings: {
authentication: {
method: 'SystemAssignedManagedIdentity'
systemAssignedManagedIdentitySettings: {}
}
}
fabricOneLakeSettings:
authentication:
method: SystemAssignedManagedIdentity
systemAssignedManagedIdentitySettings:
{}
Sistem tarafından atanan yönetilen kimlik hedef kitlesini geçersiz kılmanız gerekiyorsa, ayarı belirtebilirsiniz audience .
Çoğu durumda hizmet hedef kitlesi belirtmeniz gerekmez. Hedef kitle belirtilmemesi, varsayılan hedef kitlenin depolama hesabınız kapsamında olduğu bir yönetilen kimlik oluşturur.
Oluşturma veya değiştirme
Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktasını oluşturmak veya değiştirmek için az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake komutunu kullanın.
az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake --auth-type SystemAssignedManagedIdentity fabric-onelake --audience https://<account>.onelake.dfs.fabric.microsoft.com --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --workspace <WorkspaceName> --lakehouse <LakehouseName> --path-type <PathType>
parametresi, --audience sistem tarafından atanan yönetilen kimliğin hedef kitlesini belirtir. Varsayılan hedef kitle şeklindedir https://<account>.onelake.dfs.fabric.microsoft.com.
Aşağıda adlı fabric-endpointbir Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktası oluşturmak veya değiştirmek için örnek bir komut verilmiştir:
az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake --auth-type SystemAssignedManagedIdentity --audience https://account.onelake.dfs.fabric.microsoft.com --resource-group myResourceGroup --instance myAioInstance --name fabric-endpoint --workspace myWorkspace --lakehouse myLakehouse --path-type Tables
Oluşturma veya değiştirme
Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktasını oluşturmak veya değiştirmek için az iot ops dataflow endpoint apply komutunu kullanın.
az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --config-file <ConfigFilePathAndName>
--config-file parametresi, kaynak özelliklerini içeren bir JSON yapılandırma dosyasının yolu ve dosya adıdır.
Bu örnekte, kullanıcının giriş dizininde depolanan aşağıdaki içeriğe sahip adlı fabric-endpoint.json bir yapılandırma dosyası varsayın:
{
"endpointType": "FabricOneLake",
"fabricOneLakeSettings": {
"authentication": {
"method": "SystemAssignedManagedIdentity",
"systemAssignedManagedIdentitySettings": {
"audience": "https://<account>.onelake.dfs.fabric.microsoft.com"
}
},
"batching": {
"latencySeconds": 60,
"maxMessages": 100000
},
"host": "https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com",
"oneLakePathType": "Tables",
"names": {
"workspaceName": "<WorkspaceName>",
"lakehouseName": "<LakehouseName>"
}
}
}
Aşağıda adlı fabric-endpointyeni bir Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktası oluşturmaya yönelik örnek bir komut verilmiştir:
az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group myResourceGroupName --instance myAioInstanceName --name fabric-endpoint --config-file ~/fabric-endpoint.json
fabricOneLakeSettings: {
authentication: {
method: 'SystemAssignedManagedIdentity'
systemAssignedManagedIdentitySettings: {
audience: 'https://<ACCOUNT>.onelake.dfs.fabric.microsoft.com'
}
}
}
fabricOneLakeSettings:
authentication:
method: SystemAssignedManagedIdentity
systemAssignedManagedIdentitySettings:
audience: https://<ACCOUNT>.onelake.dfs.fabric.microsoft.com
Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik
Kimlik doğrulaması için kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliği kullanmak için önce güvenli ayarların etkinleştirildiği Azure IoT İşlemleri'ni dağıtmanız gerekir. Ardından bulut bağlantıları için kullanıcı tarafından atanan bir yönetilen kimlik ayarlamanız gerekir. Daha fazla bilgi edinmek için bkz . Azure IoT İşlemleri dağıtımında güvenli ayarları etkinleştirme.
Veri akışı uç noktasını yapılandırmadan önce, kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliğe Fabric lakehouse'a yazma izni veren bir rol atayın.
- Microsoft Fabric çalışma alanına gidin, Erişimi> yönet+ Kişi veya grup ekle'yi seçin.
- Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliğinizin adını arayın.
- Uygun bir rol seçin ve ardından Ekle'yi seçin.
Ardından, veri akışı uç noktasını kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik ayarlarıyla yapılandırın.
İşlem deneyimi veri akışı uç noktası ayarları sayfasında Temel sekmesini seçin, ardından Kimlik doğrulama yöntemi> seçeneğini ve Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik seçeneğini seçin.
Uygun alanlara kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik istemci kimliğini ve kiracı kimliğini girin.
Oluşturma veya değiştirme
Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktasını oluşturmak veya kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlikle değiştirmek için az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake komutunu kullanın.
az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake --auth-type UserAssignedManagedIdentity --client-id <ClientId> --tenant-id <TenantId> --scope <Scope> --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --workspace <WorkspaceName> --lakehouse <LakehouseName> --path-type <PathType>
--auth-type parametresi, bu durumda kimlik UserAssignedManagedIdentity doğrulama yöntemini belirtir.
--client-id, --tenant-idve --scope parametreleri sırasıyla kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik istemci kimliğini, kiracı kimliğini ve kapsamı belirtir.
Aşağıda adlı fabric-endpointbir Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktası oluşturmak veya değiştirmek için örnek bir komut verilmiştir:
Örnek komut:
az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake --auth-type UserAssignedManagedIdentity --client-id ClientId --tenant-id TenantId --scope https://storage.azure.com/.default --resource-group myResourceGroup --instance myAioInstance --name fabric-endpoint --workspace myWorkspace --lakehouse myLakehouse --path-type Tables
Oluşturma veya değiştirme
Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlikle bir Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktası oluşturmak veya değiştirmek için az iot ops dataflow endpoint apply komutunu kullanın.
az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --config-file <ConfigFilePathAndName>
--config-file parametresi, kaynak özelliklerini içeren bir JSON yapılandırma dosyasının yolu ve dosya adıdır.
Örnek fabric-endpoint.json:
{
"endpointType": "FabricOneLake",
"fabricOneLakeSettings": {
"authentication": {
"method": "UserAssignedManagedIdentity",
"userAssignedManagedIdentitySettings": {
"clientId": "<ClientId>",
"scope": "<Scope>",
"tenantId": "<TenantId>"
}
},
"batching": {
"latencySeconds": 60,
"maxMessages": 100000
},
"host": "https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com",
"oneLakePathType": "Tables",
"names": {
"workspaceName": "<WorkspaceName>",
"lakehouseName": "<LakehouseName>"
}
}
}
Örnek komut:
az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group myResourceGroupName --instance myAioInstanceName --name fabric-endpoint --config-file ~/fabric-endpoint.json
fabricOneLakeSettings: {
authentication: {
method: 'UserAssignedManagedIdentity'
userAssignedManagedIdentitySettings: {
clientId: '<ID>'
tenantId: '<ID>'
// Optional, defaults to 'https://storage.azure.com/.default'
// scope: 'https://<SCOPE_URL>'
}
}
}
Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliği kullanmak için kimlik doğrulama yöntemini belirtin UserAssignedManagedIdentity ve yönetilen kimliğin clientId ve tenantId değerini sağlayın.
fabricOneLakeSettings:
authentication:
method: UserAssignedManagedIdentity
userAssignedManagedIdentitySettings:
clientId: <ID>
tenantId: <ID>
# Optional, defaults to 'https://storage.azure.com/.default'
# scope: https://<SCOPE_URL>
Burada kapsam isteğe bağlıdır ve varsayılan olarak olur https://storage.azure.com/.default. Varsayılan kapsamı geçersiz kılmanız gerekiyorsa, Bicep veya Kubernetes kullanarak ayarı belirtin scope .
Gelişmiş ayarlar
Doku OneLake uç noktası için toplu işlem gecikme süresi ve ileti sayısı gibi gelişmiş ayarlar ayarlayabilirsiniz. Bu ayarları veri akışı uç noktası Gelişmiş portal sekmesinde veya veri akışı uç noktası özel kaynağında ayarlayabilirsiniz.
İşlem grubu oluşturma
İletilerin batching hedefe gönderilmeden önce en fazla ileti sayısını ve en yüksek gecikme süresini yapılandırmak için ayarları kullanın. Bu ayar, ağ bant genişliği için iyileştirme yapmak ve hedefe yönelik istek sayısını azaltmak istediğinizde kullanışlıdır.
| Alan |
Açıklama |
Gerekli |
latencySeconds |
İletileri hedefe göndermeden önce bekilecek saniye sayısı üst sınırı. Varsayılan değer 60 saniyedir. |
Hayır |
maxMessages |
Hedefe gönderilecek en fazla ileti sayısı. Varsayılan değer 100000 iletidir. |
Hayır |
Örneğin, en fazla ileti sayısını 1000 ve en fazla gecikme süresini 100 saniye olarak yapılandırmak için aşağıdaki ayarları kullanın:
İşlem deneyiminde, veri akışı uç noktası için Gelişmiş sekmesini seçin.
Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktası gelişmiş ayarlarını oluşturmak veya değiştirmek için az iot ops dataflow endpoint apply komutunu kullanın.
az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --config-file <ConfigFilePathAndName>
--config-file parametresi, kaynak özelliklerini içeren bir JSON yapılandırma dosyasının yolu ve dosya adıdır.
Bu örnekte, kullanıcının giriş dizininde depolanan aşağıdaki içeriğe sahip adlı fabric-endpoint.json bir yapılandırma dosyası varsayın:
{
"endpointType": "FabricOneLake",
"fabricOneLakeSettings": {
"authentication": {
"method": "SystemAssignedManagedIdentity",
"systemAssignedManagedIdentitySettings": {}
},
"batching": {
"latencySeconds": 100,
"maxMessages": 1000
},
"host": "https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com",
"oneLakePathType": "Tables",
"names": {
"workspaceName": "<WorkspaceName>",
"lakehouseName": "<LakehouseName>"
}
}
}
Aşağıda adlı fabric-endpointyeni bir Microsoft Fabric OneLake veri akışı uç noktası oluşturmaya yönelik örnek bir komut verilmiştir:
az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group myResourceGroupName --instance myAioInstanceName --name fabric-endpoint --config-file ~/fabric-endpoint.json
fabricOneLakeSettings: {
batching: {
latencySeconds: 100
maxMessages: 1000
}
}
fabricOneLakeSettings:
batching:
latencySeconds: 100
maxMessages: 1000
Sonraki adımlar
Veri akışları hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Veri akışı oluşturma.