Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Azure Stream Analytics Kümesi, karmaşık ve zorlu akış senaryoları için tek kiracılı bir dağıtım sunar. Stream Analytics kümeleri tam ölçekte saniyede 400 MB'tan fazla işlemi gerçek zamanlı olarak yapabilir. Ayrılmış kümelerde çalışan Stream Analytics işleri Standart teklifteki tüm özellikleri kullanabilir ve giriş ve çıkışlarınıza özel bağlantı bağlantısı desteği içerebilir.
Stream Analytics kümeleri, kümenize ayrılan CPU ve bellek kaynaklarının miktarını temsil eden Akış Birimleri (SU) tarafından faturalandırılır. Akış Birimi, Standart ve Özel tekliflerde aynıdır. Azure Stream Analytics iki akış birimi yapısını destekler: SU V1 (kullanım dışı bırakılacak) ve SU V2 (önerilen) Daha fazla.
Portalda bir küme oluşturduğunuzda, varsayılan olarak Ayrılmış V2 kümesi oluşturursunuz. Ayrılmış V2 kümeleri 12 ile 66 SU V2'yi destekler ve 12'lik artışlarla (12, 24, 48...) ölçeklendirilebilir. Ayrılmış V1 kümeleri, özgün Azure Stream Analytics çözümüdür ve desteklenmeye devam eder; kullanım için en az 36 SU gerektirir.
Aşağıdaki grafikte V1 ve V2 akış birimleri için temel alınan işlem gücü gösterilmektedir:
Ayrılmış küme teklifleri ve fiyatlandırma hakkında daha fazla bilgi için Azure Stream Analytics Fiyatlandırma Sayfası'nı ziyaret edin.
Uyarı
SU V2 kapasitesiyle oluşturulan ayrılmış kümeler yalnızca SU V2 ile işleri destekleyebilir. Ayrılmış bir kümede hem V1 hem de V2 SU'larını çalıştıramazsınız. Karma ve eşleşme, kapasite komplikasyonları nedeniyle desteklenmez.
Stream Analytics kümesi, kuruluşunuz için akış platformu görevi görebilir ve çeşitli kullanım örnekleri üzerinde çalışan farklı ekipler tarafından paylaşılabilir.
Uyarı
Azure Stream Analytics ayrıca sanal ağ tümleştirmeyi de destekler. Sanal ağ tümleştirmesi, sanal ağınıza ayrılmış Azure Stream Analytics örnekleri dağıtılarak gerçekleştirilen ağ yalıtımına izin verir. Sanal ağ işleri için en az altı SU V2 gereklidir . Daha fazla bilgi edinin.
Stream Analytics kümeleri nedir?
Stream Analytics kümeleri, çok kiracılı bir ortamda çalışan Stream Analytics işlerini destekleyen altyapıyı kullanır. Tek kiracılı ayrılmış küme aşağıdaki özellikleri sunar:
Diğer kiracılardan herhangi bir gürültü olmadan, yalnızca bir kiracıya özel barındırma. Kaynaklarınız tam anlamıyla izole edilir ve trafikte ani artış olduğunda daha iyi performans gösterir.
Zaman içinde akış kullanımı arttıkça kümenizi 12 ile 66 SU V2 arasında ölçeklendirin.
Stream Analytics işlerinizin özel uç noktaları kullanarak diğer kaynaklara güvenli bir şekilde bağlanmasına olanak tanıyan sanal ağ desteği.
Herhangi bir bölgede C# kullanıcı tanımlı işlevler ve özel seri durumdan çıkarıcılar yazabilme.
Sıfır bakım maliyeti, böylece çabanızı gerçek zamanlı analiz çözümleri oluşturmaya odaklayabilirsiniz.
Nasıl Başlanır
Azure portalı üzerinden Stream Analytics kümesi oluşturabilirsiniz. Eklemeyle ilgili sorularınız veya yardıma ihtiyacınız varsa Stream Analytics ekibine başvurabilirsiniz.
Sık sorulan sorular
Stream Analytics kümesiyle Stream Analytics işi arasında nasıl seçim yapabilirim?
Kullanmaya başlamanın en kolay yolu, hizmete alışmak ve analiz gereksinimlerinizi nasıl karşılayabildiğini görmek için bir Stream Analytics işi oluşturup geliştirmektir.
Stream Analytics işleri tek başına sanal ağları desteklemez. Girişlerinizin veya çıkışlarınızın güvenliği bir güvenlik duvarının veya Azure Sanal Ağın arkasındaysa, aşağıdaki iki seçeneğiniz vardır:
Yerel makinenizin sanal ağ (örneğin, Azure Event Hubs veya Azure SQL Veritabanı) tarafından güvenliği sağlanan giriş ve çıkış kaynaklarına erişimi varsa, yerel makinenizde Visual Studio için Azure Stream Analytics araçlarını
yükleyebilirsiniz. Stream Analytics işlerini cihazınızda herhangi bir maliyet olmadan yerel olarak geliştirebilir ve test edebilirsiniz. Mimarinizde Stream Analytics'i kullanmaya hazır olduğunuzda bir Stream Analytics kümesi oluşturabilir, özel uç noktaları yapılandırabilir ve işlerinizi uygun ölçekte çalıştırabilirsiniz. Stream Analytics kümesi oluşturabilir, kümeyi işlem hattınız için gereken özel uç noktalarla yapılandırabilir ve Stream Analytics işlerinizi kümede çalıştırabilirsiniz.
Hangi performansı bekleyebilirsiniz?
SU, Standart ve Özel tekliflerde aynıdır. Tam 36 SU kümesi kullanan tek bir iş, milisaniyelik gecikme süresiyle yaklaşık 36 MB/saniye aktarım hızı elde edebilir. Tam sayı, olayların biçimine ve analiz türüne bağlıdır. Ayrılmış olduğundan Stream Analytics kümesi daha güvenilir performans garantileri sunar. Kümenizde çalışmakta olan tüm işler yalnızca size aittir.
Kümemi ölçeklendirebilir miyim?
Evet. Değişen talebinizi karşılamak için gerektiği gibi ölçeği artırabilir veya azaltabilirsiniz, bunun için kümenizin kapasitesini kolayca yapılandırabilirsiniz.
Oluşturduğum bu yeni kümelerde mevcut işlerimi çalıştırabilir miyim?
Evet. Mevcut işlerinizi yeni oluşturduğunuz Stream Analytics kümenize bağlayabilir ve her zamanki gibi çalıştırabilirsiniz. Mevcut Stream Analytics işlerinizi sıfırdan yeniden oluşturmanız gerekmez.
Bu kümelerin maliyeti ne kadardır?
Stream Analytics kümeleriniz için seçilen SU kapasitesine göre ödeme gerçekleştirirsiniz. Kümeler için saatlik ödeme gerçekleştirirsiniz ve bu kümelerde çalışan iş başına ek ücret uygulanmaz. Özel uç nokta faturalama güncelleştirmeleri için Özel Bağlantı Service fiyatlandırma sayfasına bakın.
Stream Analytics kümemden hangi giriş ve çıkışlara özel olarak bağlanabilirim?
Stream Analytics çeşitli giriş ve çıkış türlerini destekler. Kümenizde işlerin giriş ve çıkış kaynaklarına erişmesine izin veren özel uç noktalar oluşturabilirsiniz . Şu anda Azure SQL Veritabanı, Azure Cosmos DB, Azure Depolama, Azure Data Lake Storage 2. Nesil, Azure Event Hubs, Azure IoT Hubs, Azure İşlev ve Azure Service Bus, yönetilen özel uç noktalar oluşturabileceğiniz desteklenen hizmetlerdir.
Sonraki adımlar
Artık Azure Stream Analytics kümesine genel bir bakışa sahipsiniz. Ardından kümenizi oluşturabilir ve Stream Analytics işinizi çalıştırabilirsiniz: