Aracılığıyla paylaş


Azure IoT İşlemlerinde veri akışlarını 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 akışı, isteğe bağlı dönüştürmelerle verilerin kaynaktan hedefe aldığı yoldur. Veri akışı özel kaynağı oluşturarak veya Azure IoT Operations Studio portalını kullanarak veri akışını yapılandırabilirsiniz. Veri akışı üç bölümden oluşur: kaynak, dönüştürme ve hedef.

Kaynaktan dönüşüme ve ardından hedefe giden akışı gösteren veri akışının diyagramı.

Kaynak ve hedefi tanımlamak için veri akışı uç noktalarını yapılandırmanız gerekir. Dönüştürme isteğe bağlıdır ve verileri zenginleştirme, verileri filtreleme ve verileri başka bir alana eşleme gibi işlemleri içerebilir.

Önemli

Her veri akışının kaynak veya hedef olarak Azure IoT İşlemleri yerel MQTT aracısı varsayılan uç noktasına sahip olması gerekir.

Veri akışı oluşturmak için Azure IoT İşlemleri'ndeki işlem deneyimini kullanabilirsiniz. İşlem deneyimi, veri akışını yapılandırmak için görsel bir arabirim sağlar. Bicep şablon dosyası kullanarak veri akışı oluşturmak için Bicep'i veya YAML dosyası kullanarak veri akışı oluşturmak için Kubernetes'i de kullanabilirsiniz.

Kaynağı, dönüşümü ve hedefi yapılandırmayı öğrenmek için okumaya devam edin.

Önkoşullar

Varsayılan veri akışı profilini ve uç noktasını kullanarak Azure IoT İşlemleri örneğiniz olur olmaz veri akışlarını dağıtabilirsiniz. Ancak, veri akışını özelleştirmek için veri akışı profillerini ve uç noktalarını yapılandırmak isteyebilirsiniz.

Veri akışı profili

Veri akışlarınız için farklı ölçeklendirme ayarlarına ihtiyacınız yoksa Azure IoT İşlemleri tarafından sağlanan varsayılan veri akışı profilini kullanın. Veri akışı profilini yapılandırmayı öğrenmek için bkz . Veri akışı profillerini yapılandırma.

Veri akışı uç noktaları

Veri akışının kaynağını ve hedefini yapılandırmak için veri akışı uç noktaları gereklidir. Hızlı bir şekilde başlamak için yerel MQTT aracısı için varsayılan veri akışı uç noktasını kullanabilirsiniz. Kafka, Event Hubs veya Azure Data Lake Storage gibi başka veri akışı uç noktaları da oluşturabilirsiniz. Her veri akışı uç noktası türünü yapılandırmayı öğrenmek için bkz . Veri akışı uç noktalarını yapılandırma.

Kullanmaya başlayın

Önkoşullara sahip olduktan sonra veri akışı oluşturmaya başlayabilirsiniz.

İşlem deneyiminde veri akışı oluşturmak için Veri Akışı Veri akışı> oluştur'u seçin. Ardından, veri akışı için kaynak, dönüştürme ve hedefi yapılandırabileceğiniz sayfayı görürsünüz.

Veri akışı oluşturmak için işlem deneyimini kullanan ekran görüntüsü.

Veri akışının işlem türlerini yapılandırmayı öğrenmek için aşağıdaki bölümleri gözden geçirin.

Kaynak

Veri akışı için bir kaynak yapılandırmak için uç nokta başvuruyu ve uç noktanın veri kaynaklarının listesini belirtin. Veri akışının kaynağı olarak aşağıdaki seçeneklerden birini belirleyin.

Varsayılan uç nokta kaynak olarak kullanılmıyorsa hedef olarak kullanılmalıdır. Hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Veri akışları yerel MQTT aracı uç noktasını kullanmalıdır.

1. Seçenek: Varsayılan ileti aracısı uç noktasını kaynak olarak kullanma

  1. Kaynak ayrıntıları'nın altında İleti aracısı'yı seçin.

    kaynak uç nokta olarak ileti aracısı seçmek için işlem deneyimini kullanan ekran görüntüsü.

  2. İleti aracısı kaynağı için aşağıdaki ayarları girin:

    Ayar Açıklama
    Veri akışı uç noktası Varsayılan MQTT ileti aracısı uç noktasını kullanmak için varsayılan'ı seçin.
    Konu Konu başlığı, gelen iletiler için abone olunacak şekilde filtreleyin. Bkz . MQTT veya Kafka konularını yapılandırma.
    İleti şeması Gelen iletileri seri durumdan çıkarmak için kullanılacak şema. Bkz . Verileri seri durumdan çıkarmak için şema belirtme.
  3. Uygula’yı seçin.

2. Seçenek: Varlığı kaynak olarak kullanma

Veri akışının kaynağı olarak bir varlığı kullanabilirsiniz. Bir varlığı kaynak olarak kullanmak yalnızca işlem deneyiminde kullanılabilir.

  1. Kaynak ayrıntıları'nın altında Varlık'ı seçin.

  2. Kaynak uç nokta olarak kullanmak istediğiniz varlığı seçin.

  3. Devam Et'i seçin.

    Seçili varlık için veri noktalarının listesi görüntülenir.

    Kaynak uç nokta olarak bir varlığı seçmek için işlem deneyimini kullanan ekran görüntüsü.

  4. Varlığı kaynak uç nokta olarak kullanmak için Uygula'yı seçin.

Kaynak olarak bir varlık kullanılırken, varlık tanımı veri akışının şemasını çıkarsamak için kullanılır. Varlık tanımı, varlığın veri noktalarının şemasını içerir. Daha fazla bilgi edinmek için bkz . Varlık yapılandırmalarını uzaktan yönetme.

Yapılandırıldıktan sonra, varlıktan veriler yerel MQTT aracısı aracılığıyla veri akışına ulaşır. Bu nedenle, kaynak olarak bir varlık kullanıldığında, veri akışı gerçek olarak kaynak olarak yerel MQTT aracısı varsayılan uç noktasını kullanır.

Seçenek 3: Kaynak olarak özel MQTT veya Kafka veri akışı uç noktasını kullanma

Özel bir MQTT veya Kafka veri akışı uç noktası oluşturduysanız (örneğin, Event Grid veya Event Hubs ile kullanmak için), bunu veri akışının kaynağı olarak kullanabilirsiniz. Data Lake veya Fabric OneLake gibi depolama türü uç noktalarının kaynak olarak kullanılamayacağını unutmayın.

  1. Kaynak ayrıntıları'nın altında İleti aracısı'yı seçin.

    Kaynak uç nokta olarak özel bir ileti aracısı seçmek için işlem deneyimini kullanan ekran görüntüsü.

  2. İleti aracısı kaynağı için aşağıdaki ayarları girin:

    Ayar Açıklama
    Veri akışı uç noktası Özel bir MQTT veya Kafka veri akışı uç noktası seçmek için Yeniden Seç düğmesini kullanın. Daha fazla bilgi için bkz . MQTT veri akışı uç noktalarını yapılandırma veya Azure Event Hubs ve Kafka veri akışı uç noktalarını yapılandırma.
    Konu Konu başlığı, gelen iletiler için abone olunacak şekilde filtreleyin. Bkz . MQTT veya Kafka konularını yapılandırma.
    İleti şeması Gelen iletileri seri durumdan çıkarmak için kullanılacak şema. Bkz . Verileri seri durumdan çıkarmak için şema belirtme.
  3. Uygula’yı seçin.

Veri kaynaklarını yapılandırma (MQTT veya Kafka konuları)

Veri akışı uç noktası yapılandırmasını değiştirmenize gerek kalmadan bir kaynakta birden çok MQTT veya Kafka konusu belirtebilirsiniz. Bu esneklik, konular farklılık gösterse bile aynı uç noktanın birden çok veri akışında yeniden kullanılabilmesi anlamına gelir. Daha fazla bilgi için bkz . Veri akışı uç noktalarını yeniden kullanma.

MQTT konuları

Kaynak bir MQTT (Event Grid dahil) uç noktası olduğunda, gelen iletilere abone olmak için MQTT konu filtresi kullanabilirsiniz. Konu filtresi, birden çok konuya abone olmak için joker karakterler içerebilir. Örneğin, thermostats/+/telemetry/temperature/# termostatlardan gelen tüm sıcaklık telemetri iletilerine abone olur. MQTT konu filtrelerini yapılandırmak için:

İşlem deneyimi veri akışı Kaynak ayrıntıları bölümünde İleti aracısı'nı seçin, ardından Konu alanını kullanarak gelen iletilere abone olunacak MQTT konu filtresi belirtin.

Not

İşlem deneyiminde yalnızca bir konu filtresi belirtilebilir. Birden çok konu filtresi kullanmak için Bicep veya Kubernetes kullanın.

Paylaşılan abonelikler

Paylaşılan abonelikleri ileti aracısı kaynaklarıyla kullanmak için, paylaşılan abonelik konusunu biçiminde $shared/<GROUP_NAME>/<TOPIC_FILTER>belirtebilirsiniz.

İşlem deneyimi veri akışı Kaynak ayrıntıları bölümünde İleti aracısı'nı seçin ve Konu alanını kullanarakpaylaşılan abonelik grubunu ve konuyu belirtin.

Veri akışı profilindeki örnek sayısı birden büyükse, paylaşılan abonelik ileti aracısı kaynağı kullanan tüm veri akışları için otomatik olarak etkinleştirilir. Bu durumda ön $shared ek eklenir ve paylaşılan abonelik grubu adı otomatik olarak oluşturulur. Örneğin, örnek sayısı 3 olan bir veri akışı profiliniz varsa ve veri akışınız konu başlıkları topic1 ve topic2ile yapılandırılmış kaynak olarak bir ileti aracısı uç noktası kullanıyorsa, bunlar otomatik olarak ve $shared/<GENERATED_GROUP_NAME>/topic2olarak $shared/<GENERATED_GROUP_NAME>/topic1 paylaşılan aboneliklere dönüştürülür.

Yapılandırmanızda adlı $shared/mygroup/topic bir konuyu açıkça oluşturabilirsiniz. Ancak, gerektiğinde ön ek otomatik olarak eklendiğinden $shared konuyu açıkça eklemeniz $shared önerilmez. Veri akışları ayarlı değilse grup adıyla iyileştirmeler yapabilir. Örneğin, $share ayarlanmadı ve veri akışlarının yalnızca konu adı üzerinde çalışması gerekir.

Önemli

Örnek sayısı birden fazla olduğunda paylaşılan abonelik gerektiren veri akışları, paylaşılan abonelikleri desteklemediğinden kaynak olarak Event Grid MQTT aracısını kullanırken önemlidir. Eksik iletileri önlemek için kaynak olarak Event Grid MQTT aracısını kullanırken veri akışı profili örneği sayısını bir olarak ayarlayın. Bu, veri akışının abone olduğu ve buluttan ileti aldığı zamandır.

Kafka konuları

Kaynak bir Kafka (Event Hubs dahil) uç noktası olduğunda, gelen iletiler için abone olunacak tek tek Kafka konularını belirtin. Joker karakterler desteklenmez, bu nedenle her konuyu statik olarak belirtmeniz gerekir.

Not

Event Hubs'ı Kafka uç noktası üzerinden kullanırken, ad alanındaki her olay hub'ı Kafka konusudur. Örneğin, iki olay hub'ı ve humidifiersolan bir Event Hubs ad alanınız varsa, thermostats her olay hub'ına Kafka konusu olarak belirtebilirsiniz.

Kafka konularını yapılandırmak için:

İşlem deneyimi veri akışı Kaynak ayrıntıları bölümünde İleti aracısı'nı seçin, ardından Konu alanını kullanarak gelen iletilere abone olunacak Kafka konu filtresi belirtin.

Not

İşlem deneyiminde yalnızca bir konu filtresi belirtilebilir. Birden çok konu filtresi kullanmak için Bicep veya Kubernetes kullanın.

Kaynak şemayı belirtme

Kaynak olarak MQTT veya Kafka kullanırken, işlem deneyimi portalında veri noktalarının listesini görüntülemek için bir şema belirtebilirsiniz. Gelen iletileri seri durumdan çıkarmak ve doğrulamak için şema kullanmak şu anda desteklenmemektedir.

Kaynak bir varlıksa, şema varlık tanımından otomatik olarak çıkarılır.

İpucu

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

Bir kaynaktan gelen iletileri seri durumdan çıkarmak için kullanılan şemayı yapılandırmak için:

İşlem deneyimi veri akışı Kaynak ayrıntıları bölümünde İleti aracısı'nı seçin ve şemayı belirtmek için İleti şeması alanını kullanın. Önce bir şema dosyasını karşıya yüklemek için Karşıya Yükle düğmesini kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinmek için bkz . İleti şemalarını anlama.

Daha fazla bilgi edinmek için bkz . İleti şemalarını anlama.

Dönüşüm

Dönüştürme işlemi, verileri hedefe göndermeden önce kaynaktan dönüştürebileceğiniz yerdir. Dönüştürmeler isteğe bağlıdır. Verilerde değişiklik yapmanız gerekmiyorsa, dönüştürme işlemini veri akışı yapılandırmasına eklemeyin. Birden çok dönüşüm, yapılandırmada belirtildiği sıraylan bağımsız olarak aşamalar halinde zincirlenir. Aşamaların sırası her zaman:

  1. Zenginleştirme: Eşleştirecek bir veri kümesi ve koşul verilip kaynak verilere ek veriler ekleyin.
  2. Filtre: Verileri bir koşula göre filtreleyin.
  3. Eşleme, İşlem, Yeniden Adlandırma veya Yeni özellik ekleme: İsteğe bağlı dönüştürmeyle verileri bir alandan diğerine taşıyın.

Bu bölüm, veri akışı dönüşümlerine giriş niteliğindedir. Daha ayrıntılı bilgi için bkz. Veri akışlarını kullanarak verileri eşleme, Veri akışı dönüştürmelerini kullanarak verileri dönüştürme ve Veri akışlarını kullanarak verileri zenginleştirme.

İşlem deneyiminde Veri Akışı>Dönüştürme ekle (isteğe bağlı) öğesini seçin.

Veri akışına dönüşüm eklemek için işlem deneyimini kullanan ekran görüntüsü.

Zenginleştirme: Başvuru verileri ekleme

Verileri zenginleştirmek için öncelikle Azure IoT İşlemleri durum deposuna başvuru veri kümesi ekleyin. Veri kümesi, bir koşula göre kaynak verilere ek veri eklemek için kullanılır. Koşul, kaynak verilerde veri kümesindeki bir alanla eşleşen bir alan olarak belirtilir.

Durum deposu CLI'sini kullanarak örnek verileri durum deposuna yükleyebilirsiniz. Durum deposundaki anahtar adları, veri akışı yapılandırmasındaki bir veri kümesine karşılık gelir.

Şu anda Zenginleştirme aşaması operasyon deneyiminde desteklenmemekte.

Veri kümesinin alanıyla birlikte asset aşağıdakine benzer bir kaydı varsa:

{
  "asset": "thermostat1",
  "location": "room1",
  "manufacturer": "Contoso"
}

Alan eşleştirmesi olan deviceId kaynaktaki veriler, filtre ve eşleme aşamalarında kullanılabilir ve manufacturer alanlarına sahiptirlocation.thermostat1

Koşul söz dizimi hakkında daha fazla bilgi için bkz. Veri akışlarını kullanarak verileri zenginleştirme ve Veri akışlarını kullanarak verileri dönüştürme.

Filtre: Bir koşula göre verileri filtreleme

Bir koşuldaki verileri filtrelemek için aşamayı filter kullanabilirsiniz. Koşul, kaynak verilerde bir değerle eşleşen bir alan olarak belirtilir.

  1. Dönüştür (isteğe bağlı) altında Filtre>Ekle'yi seçin.

    Filtre dönüşümü eklemek için işlem deneyimini kullanan ekran görüntüsü.

  2. Gerekli ayarları girin.

    Ayar Açıklama
    Filtre koşulu Kaynak verilerdeki bir alana göre verileri filtreleme koşulu.
    Açıklama Filtre koşulu için bir açıklama sağlayın.

    Filtre koşulu alanına@, açılan listeden veri noktaları seçmek için Ctrl + Boşluk yazın veya seçin.

    veya @$metadata.topicbiçimini @$metadata.user_properties.<property> kullanarak MQTT meta veri özelliklerini girebilirsiniz. biçimini @$metadata.<header>kullanarak $metadata üst bilgileri de girebilirsiniz. Söz $metadata dizimi yalnızca ileti üst bilgisinin parçası olan MQTT özellikleri için gereklidir. Daha fazla bilgi için bkz . alan başvuruları.

    Koşul, kaynak verilerdeki alanları kullanabilir. Örneğin, sıcaklık alanına göre 20'den küçük veya buna eşit verileri filtrelemek için gibi @temperature > 20 bir filtre koşulu kullanabilirsiniz.

  3. Uygula’yı seçin.

Eşleme: Verileri bir alandan diğerine taşıma

İsteğe bağlı dönüştürme ile verileri başka bir alana eşlemek için işlemi kullanabilirsiniz map . Dönüştürme, kaynak verilerdeki alanları kullanan bir formül olarak belirtilir.

İşlem deneyiminde eşleme şu anda İşlem, Yeniden Adlandırma ve Yeni özellik dönüşümleri kullanılarak desteklenmektedir.

İşlem

Kaynak verilere formül uygulamak için İşlem dönüşümünü kullanabilirsiniz. Bu işlem, kaynak verilere formül uygulamak ve sonuç alanını depolamak için kullanılır.

  1. Dönüştür (isteğe bağlı) altında İşlem>Ekle'yi seçin.

    İşlem dönüşümü eklemek için işlem deneyimini kullanan ekran görüntüsü.

  2. Gerekli ayarları girin.

    Ayar Açıklama
    Formül seçme Açılan listeden var olan bir formülü seçin veya özel'i seçerek formülü el ile girin.
    Çıktı Sonuç için çıktı görünen adını belirtin.
    Formül Kaynak verilere uygulanacak formülü girin.
    Açıklama Dönüştürme için bir açıklama sağlayın.
    Bilinen son değer İsteğe bağlı olarak, geçerli değer kullanılamıyorsa bilinen son değeri kullanın.

    Formül alanına formül girebilir veya düzenleyebilirsiniz. Formül, kaynak verilerdeki alanları kullanabilir. Açılan listeden veri noktaları seçmek için Ctrl + Boşluk tuşlarını girin @ veya seçin.

    veya @$metadata.topicbiçimini @$metadata.user_properties.<property> kullanarak MQTT meta veri özelliklerini girebilirsiniz. biçimini @$metadata.<header>kullanarak $metadata üst bilgileri de girebilirsiniz. Söz $metadata dizimi yalnızca ileti üst bilgisinin parçası olan MQTT özellikleri için gereklidir. Daha fazla bilgi için bkz . alan başvuruları.

    Formül, kaynak verilerdeki alanları kullanabilir. Örneğin, sıcaklığı Santigrat'a dönüştürmek ve çıkış alanında depolamak için kaynak verilerdeki temperatureCelsius alanı kullanabilirsiniztemperature.

  3. Uygula’yı seçin.

Yeniden Adlandır

Yeniden Adlandır dönüşümünü kullanarak bir veri noktasını yeniden adlandırabilirsiniz . Bu işlem, kaynak verilerdeki bir veri noktasını yeni bir adla yeniden adlandırmak için kullanılır. Yeni ad, veri akışının sonraki aşamalarında kullanılabilir.

  1. Dönüştür (isteğe bağlı) altında Ekle'yi Yeniden Adlandır'ı>seçin.

    Veri noktasını yeniden adlandırmak için işlem deneyiminin kullanıldığı ekran görüntüsü.

  2. Gerekli ayarları girin.

    Ayar Açıklama
    Datapoint Açılan listeden bir veri noktası seçin veya $metadata üst bilgisi girin.
    Yeni veri noktası adı Veri noktası için yeni adı girin.
    Açıklama Dönüştürme için bir açıklama sağlayın.

    Açılan listeden veri noktaları seçmek için Ctrl + Boşluk tuşlarını girin @ veya seçin.

    veya @$metadata.topicbiçimini @$metadata.user_properties.<property> kullanarak MQTT meta veri özelliklerini girebilirsiniz. biçimini @$metadata.<header>kullanarak $metadata üst bilgileri de girebilirsiniz. Söz $metadata dizimi yalnızca ileti üst bilgisinin parçası olan MQTT özellikleri için gereklidir. Daha fazla bilgi için bkz . alan başvuruları.

  3. Uygula’yı seçin.

Yeni özellik

Yeni özellik dönüşümünü kullanarak kaynak verilere yeni bir özellik ekleyebilirsiniz. Bu işlem, kaynak verilere yeni bir özellik eklemek için kullanılır. Yeni özellik, veri akışının sonraki aşamalarında kullanılabilir.

  1. Dönüştür (isteğe bağlı) altında Yeni özellik>Ekle'yi seçin.

    Yeni özellik eklemek için işlem deneyimini kullanan ekran görüntüsü.

  2. Gerekli ayarları girin.

    Ayar Açıklama
    Özellik anahtarı Yeni özelliğin anahtarını girin.
    Özellik değeri Yeni özelliğin değerini girin.
    Açıklama Yeni özellik için bir açıklama sağlayın.
  3. Uygula’yı seçin.

Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Veri akışlarını kullanarak verileri eşleme ve Veri akışlarını kullanarak verileri dönüştürme.

Verileri şemaya göre seri hale getirme

Verileri hedefe göndermeden önce seri hale getirmek istiyorsanız, bir şema ve serileştirme biçimi belirtmeniz gerekir. Aksi takdirde, veriler JSON'da türleri çıkarılmış şekilde serileştirilir. Microsoft Fabric veya Azure Data Lake gibi depolama uç noktaları, veri tutarlılığını sağlamak için bir şema gerektirir. Desteklenen serileştirme biçimleri Parquet ve Delta'dır.

İpucu

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

İşlem deneyimi için, veri akışı uç noktası ayrıntılarında şema ve serileştirme biçimini belirtirsiniz. Serileştirme biçimlerini destekleyen uç noktalar Microsoft Fabric OneLake, Azure Data Lake Storage 2. Nesil, Azure Veri Gezgini ve yerel depolamadır. Örneğin, verileri Delta biçiminde seri hale getirmek için şema kayıt defterine bir şema yüklemeniz ve veri akışı hedef uç noktası yapılandırmasında buna başvurmanız gerekir.

Veri akışı hedef uç noktası serileştirmesini ayarlamak için işlem deneyiminin kullanıldığı ekran görüntüsü.

Şema kayıt defteri hakkında daha fazla bilgi için bkz . İleti şemalarını anlama.

Hedef

Veri akışı için bir hedef yapılandırmak için uç nokta başvuru ve veri hedefini belirtin. Uç nokta için veri hedeflerinin listesini belirtebilirsiniz.

Yerel MQTT aracısı dışındaki bir hedefe veri göndermek için bir veri akışı uç noktası oluşturun. Nasıl yapılacağını öğrenmek için bkz . Veri akışı uç noktalarını yapılandırma. Hedef yerel MQTT aracısı değilse, kaynak olarak kullanılmalıdır. Hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Veri akışları yerel MQTT aracı uç noktasını kullanmalıdır.

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.

  1. Hedef olarak kullanılacak veri akışı uç noktasını seçin.

    Event Hubs hedef uç noktasını seçmek için işlem deneyiminin kullanıldığı ekran görüntüsü.

    Depolama uç noktaları, serileştirme için bir şema gerektirir. Microsoft Fabric OneLake, Azure Data Lake Storage, Azure Veri Gezgini veya Yerel Depolama hedef uç noktasını seçerseniz bir şema başvurusu belirtmeniz gerekir. Örneğin, verileri Delta biçiminde bir Microsoft Fabric uç noktasına seri hale getirmek için şema kayıt defterine bir şema yüklemeniz ve veri akışı hedef uç noktası yapılandırmasında buna başvurmanız gerekir.

    Çıkış şemasını ve serileştirme biçimini seçmek için işlem deneyimini kullanan ekran görüntüsü.

  2. Hedefi yapılandırmak için Devam Et'i seçin.

  3. Verilerin göndereceği konu veya tablo da dahil olmak üzere hedef için gerekli ayarları girin. Daha fazla bilgi için bkz. Veri hedefini yapılandırma (konu, kapsayıcı veya tablo).

Veri hedefini yapılandırma (konu, kapsayıcı veya tablo)

Veri kaynaklarına benzer şekilde, veri hedefi de veri akışı uç noktalarını birden çok veri akışı arasında yeniden kullanılabilir durumda tutmak için kullanılan bir kavramdır. Temelde, veri akışı uç noktası yapılandırmasındaki alt dizini temsil eder. Örneğin, veri akışı uç noktası bir depolama uç noktasıysa, veri hedefi depolama hesabındaki tablodur. Veri akışı uç noktası bir Kafka uç noktasıysa, veri hedefi Kafka konusudur.

Uç nokta türü Veri hedefi anlamı Açıklama
MQTT (veya Event Grid) Konu Verilerin gönderildiği MQTT konusu. Yalnızca statik konular desteklenir, joker karakter yoktur.
Kafka (veya Event Hubs) Konu Verilerin gönderildiği Kafka konusu. Yalnızca statik konular desteklenir, joker karakter yoktur. Uç nokta bir Event Hubs ad alanıysa, veri hedefi ad alanındaki tek olay hub'ıdır.
Azure Data Lake Storage Kapsayıcı Depolama hesabındaki kapsayıcı. Masa değil.
Microsoft Fabric OneLake Tablo veya Klasör Uç nokta için yapılandırılmış yol türüne karşılık gelir.
Azure Veri Gezgini Tablo Azure Veri Gezgini veritabanındaki tablo.
Yerel Depolama Klasör Yerel depolama kalıcı birimi bağlamadaki klasör veya dizin adı. Azure Arc Cloud Alma Edge Birimleri tarafından etkinleştirilen Azure Container Storage kullanılırken, bunun oluşturduğunuz altvolum parametresiyle eşleşmesi spec.path gerekir.

Veri hedefini yapılandırmak için:

İşlem deneyimi kullanılırken, veri hedefi alanı uç nokta türüne göre otomatik olarak yorumlanır. Örneğin, veri akışı uç noktası bir depolama uç noktasıysa, hedef ayrıntılar sayfası kapsayıcı adını girmenizi ister. Veri akışı uç noktası bir MQTT uç noktasıysa, hedef ayrıntılar sayfası konuyu girmenizi ister, vb.

Kullanıcıdan uç nokta türüne göre bir MQTT konusu girmesini isteyen işlem deneyimini gösteren ekran görüntüsü.

Örnek

Aşağıdaki örnek, kaynak ve hedef için MQTT uç noktasını kullanan bir veri akışı yapılandırmasıdır. Kaynak, MQTT konu başlığındaki azure-iot-operations/data/thermostatverileri filtreler. Dönüşüm, sıcaklığı Fahrenheit'e dönüştürür ve sıcaklığın nemle çarpıldığı verilerin 100000'den az olduğu verileri filtreler. Hedef, verileri MQTT konusuna factorygönderir.

Kaynak uç nokta, dönüşümler ve hedef uç nokta ile işlem deneyimi veri akışı örneğini gösteren ekran görüntüsü.

Veri akışı yapılandırmalarına daha fazla örnek görmek için bkz . Azure REST API - Veri akışı ve hızlı başlangıç Bicep.

Veri akışının çalıştığını doğrulama

Öğretici: Veri akışının çalıştığını doğrulamak için Azure Event Grid'e çift yönlü MQTT köprüsünü izleyin.

Veri akışı yapılandırmasını dışarı aktarma

Veri akışı yapılandırmasını dışarı aktarmak için işlem deneyimini veya Veri Akışı özel kaynağını dışarı aktararak kullanabilirsiniz.

Dışarı aktarmak istediğiniz veri akışını seçin ve araç çubuğundan Dışarı Aktar'ı seçin.

Veri akışını dışarı aktarmak için işlem deneyiminin kullanıldığı ekran görüntüsü.

Uygun veri akışı yapılandırması

Veri akışının beklendiği gibi çalıştığından emin olmak için aşağıdakileri doğrulayın:

Sonraki adımlar