Azure Stream Analytics'te kod içermeyen akış işleme

Kod içermeyen düzenleyici, gerçek zamanlı akış verilerinizi işlemek için bir Stream Analytics işi geliştirmeyi kolaylaştırır. Hiçbir kod yazmadan sürükle ve bırak işlevini kullanın. Bu deneyim, akış verilerinizi hızla görmek için giriş kaynaklarına bağlanabileceğiniz bir tuval sağlar. Ardından hedeflerinize yazmadan önce dönüştürebilirsiniz.

Kod içermeyen düzenleyiciyi kullanarak şunları kolayca yapabilirsiniz:

• Giriş şemalarını değiştirin.
• Birleştirmeler ve filtreler gibi veri hazırlama işlemleri gerçekleştirin.
• Gruplama işlemleri için: zaman penceresi toplama işlemleri (yuvarlanan, zıplayan ve oturum pencereleri) gibi gelişmiş senaryoları ele alın.

Stream Analytics işlerinizi oluşturup çalıştırdıktan sonra üretim iş yüklerini kolayca kullanıma hazır hale getirmeniz gerekir. İzleme ve sorun giderme amacıyla doğru yerleşik ölçüm kümesini kullanın. Stream Analytics işleri, çalışırken fiyatlandırma modeline göre faturalandırılır.

Önkoşullar

Kod içermeyen düzenleyiciyi kullanarak Stream Analytics işlerinizi geliştirmeden önce şu gereksinimleri karşıladığınızdan emin olun:

• Stream Analytics işinin akış giriş kaynakları ve hedef hedef kaynakları genel olarak erişilebilir olmalıdır ve Azure sanal ağında bulunamaz.
• Akış giriş ve çıkış kaynaklarına erişmek için gerekli izinlere sahip olmanız gerekir.
• Azure Stream Analytics kaynaklarını oluşturma ve değiştirme izinlerini korumanız gerekir.

Not

Kod içermeyen düzenleyici şu anda Çin bölgesinde kullanılamıyor.

Azure Stream Analytics işi

Stream Analytics işi üç ana bileşen üzerine kurulmuştur: akış girişleri, dönüştürmeler ve çıkışlar. Birden çok giriş, birden çok dönüştürme içeren paralel dallar ve birden çok çıkış gibi istediğiniz kadar bileşen ekleyebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Stream Analytics belgeleri.

Not

Kod içermeyen düzenleyiciyi kullandığınızda aşağıdaki işlevler ve çıkış türleri kullanılamaz:

• Kullanıcı tanımlı işlevler.
• Azure Stream Analytics sorgu sayfasında sorgu düzenleme. Ancak, kod içermeyen düzenleyici tarafından oluşturulan sorguyu sorgu sayfasında görüntüleyebilirsiniz.
• Azure Stream Analytics giriş ve çıkış sayfalarına giriş ve çıkış ekleme. Ancak, giriş ve çıkış sayfasında kod içermeyen düzenleyici tarafından oluşturulan girişleri ve çıkışları görüntüleyebilirsiniz.
• Aşağıdaki çıkış türleri kullanılamaz: Azure İşlevi, 1. Nesil Azure Data Lake Storage, PostgreSQL DB, Service Bus kuyruğu/konusu, Tablo depolama.

Akış analizi işinizi oluşturmaya yönelik kod içermeyen düzenleyiciye erişmek için aşağıdaki yaklaşımlardan birini kullanın:

1. Azure Stream Analytics portalı (önizleme) aracılığıyla: Stream Analytics işi oluşturun ve ardından Genel Bakış sayfasındaki Başlarken sekmesinde kod içermeyen düzenleyiciyi seçin veya sol panelde Kod düzenleyicisi yok'u seçin.

   

2. Azure Event Hubs portalı aracılığıyla: Event Hubs örneğini açın. Verileri İşle'yi ve ardından önceden tanımlanmış herhangi bir şablonu seçin.

   

   Önceden tanımlanmış şablonlar, aşağıdakiler gibi çeşitli senaryoları ele almak için bir iş geliştirmenize ve çalıştırmanıza yardımcı olabilir:

   • Event Hubs'tan Delta Lake biçiminde veri yakalama (önizleme)
   • Azure Synapse SQL'e filtreleme ve eriştirme
   • Event Hubs verilerinizi Azure Data Lake Storage 2. Nesil Parquet biçiminde yakalama
   • Azure Cosmos DB'de verileri gerçekleştirme
   • Azure Data Lake Storage 2. Nesil için filtreleme ve veri alma
   • Veri zenginleştir ve olay hub'ına aktar
   • Verileri Azure SQL veritabanına dönüştürme ve depolama
   • Azure Veri Gezgini'ne verileri filtrele ve yükle

Aşağıdaki ekran görüntüsünde tamamlanmış bir Stream Analytics işi gösterilmektedir. Siz yazarken kullanabileceğiniz tüm bölümleri vurgular.

1. Şerit: Şeritte bölümler klasik bir analiz işleminin sırasını izler: giriş olarak olay hub'ı (veri kaynağı olarak da bilinir), dönüştürmeler (akış Ayıklama, Dönüştürme ve Yükleme işlemleri), çıkışlar, ilerleme durumunuzu kaydetmek için bir düğme ve işi başlatma düğmesi.
2. Diyagram görünümü: Bu görünüm, girişten işlemlere ve çıkışlara kadar Stream Analytics işinizin grafiksel bir gösterimidir.
3. Yan bölme: Diyagram görünümünde hangi bileşeni seçtiğinize bağlı olarak, giriş, dönüştürme veya çıktıyı değiştirme ayarlarını görürsünüz.
4. Veri önizleme, yazma hataları, çalışma zamanı günlükleri ve ölçümler için sekmeler: Her kutucuk için veri önizlemesi size bu adımın sonuçlarını gösterir (girişler için canlı; dönüşümler ve çıkışlar için isteğe bağlı). Bu bölümde, geliştirme sırasında işinizde olabilecek yazma hataları veya uyarıları da özetlenir. Her hata veya uyarı seçildiğinde bu dönüşüm seçilir. Ayrıca, çalışan işin durumunu izlemeniz için iş ölçümlerini de sağlar.

Akış verileri girişi

Kod içermeyen düzenleyici, üç tür kaynaktan veri akışı girişini destekler:

• Azure Event Hubs
• Azure IoT Hub
• Azure Data Lake Storage İkinci Nesil

Akış veri girişleri hakkında daha fazla bilgi için bkz: Veri akışını Stream Analytics'e giriş olarak kullanma.

Not

Azure Event Hubs portalındaki kod içermeyen düzenleyicide giriş seçeneği olarak yalnızca Event Hub bulunur.

Akış girişi olarak Azure Event Hubs

Azure Event Hubs, büyük veri akışı platformu ve olay alımı hizmetidir. Saniyede milyonlarca olayı alabilir ve işleyebilir. Herhangi bir gerçek zamanlı analiz sağlayıcısı veya toplu işlem ve depolama bağdaştırıcısı aracılığıyla bir olay hub'ına gönderilen verileri dönüştürebilir ve depolayabilirsiniz.

Bir olay hub'ını işinizin girişi olarak yapılandırmak için Olay Hub'ı simgesini seçin. Diyagram görünümünde, yapılandırma ve bağlantı için bir yan bölme içeren bir kutucuk görüntülenir.

Kod içermeyen düzenleyicide olay hub'ınıza bağlandığınızda yeni bir tüketici grubu oluşturun (varsayılan seçenek budur). Bu yaklaşım, olay hub'sının eşzamanlı okuyucu sınırına ulaşmasını önlemeye yardımcı olur. Tüketici grupları hakkında daha fazla bilgi edinmek ve mevcut bir tüketici grubunu seçmeniz mi yoksa yeni bir grup mu oluşturmanız gerektiğini öğrenmek için bkz . Tüketici grupları.

Olay hub'ınız Temel katmandaysa, yalnızca mevcut $Default tüketici grubunu kullanabilirsiniz. Olay hub'ınız Standart veya Premium katmandaysa yeni bir tüketici grubu oluşturabilirsiniz.

Olay hub'ına bağlandığınızda, kimlik doğrulama modu olarak Yönetilen Kimlik seçerseniz, Stream Analytics işinin yönetilen kimliğine Azure Event Hubs Veri Sahibi rolü verilir. Olay hub'ına yönelik yönetilen kimlikler hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz Azure Stream Analytics işinden olay hub'ına erişmek için yönetilen kimlikleri kullanma.

Yönetilen kimlikler, kullanıcı tabanlı kimlik doğrulama yöntemlerinin sınırlamalarını ortadan kaldırır. Bu sınırlamalar, parola değişiklikleri veya 90 günde bir gerçekleşen kullanıcı belirteci süre sonu nedeniyle yeniden kimlik doğrulaması gereksinimini içerir.

Olay hub'ınızın ayrıntılarını ayarladıktan ve Bağlan'ı seçtikten sonra, alan adlarını biliyorsanız + Alan ekle'yi kullanarak alanları el ile ekleyebilirsiniz. Bunun yerine, gelen iletilerin bir örneğine göre alanları ve veri türlerini otomatik olarak algılamak için Alanları otomatik olarak algıla'yı seçin. Dişli simgesinin seçilmesi, gerekirse kimlik bilgilerini düzenlemenizi sağlar.

Stream Analytics işleri alanları algıladığında, bunları listede görürsünüz. Ayrıca, diyagram görünümünün altındaki Veri Önizleme tablosunda gelen iletilerin canlı önizlemesini görürsünüz.

Giriş verilerini değiştirme

Her alanın yanındaki üç nokta simgesini seçerek alan adlarını düzenleyebilir, alanları kaldırabilir, veri türünü değiştirebilir veya olay saatini değiştirebilirsiniz (Olay saati olarak işaretle: tarih saat türü alanıysa TIMESTAMP BY yan tümcesi). Ayrıca, aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi, gelen iletilerden iç içe alanları genişletebilir, seçebilir ve düzenleyebilirsiniz.

İpucu

Bu işlem, Azure IoT Hub ve Azure Data Lake Storage 2. Nesil giriş verileri için de geçerlidir.

Kullanılabilir veri türleri şunlardır:

• DateTime: ISO biçiminde tarih ve saat alanı.
• Float: Ondalık sayı.
• Int: Tamsayı sayısı.
• Kayıt: Birden çok kayıt içeren iç içe nesne.
• Dize: Metin.

Akış girişi olarak Azure IoT Hub

Azure IoT Hub, bulutta barındırılan ve IoT uygulaması ile ekli cihazları arasındaki iletişim için merkezi bir ileti hub'ı işlevi gören yönetilen bir hizmettir. Stream Analytics işi için giriş olarak IoT hub'ına gönderilen IoT cihaz verilerini kullanabilirsiniz.

Not

Azure Stream Analytics portalında kod içermeyen düzenleyicide Azure IoT Hub girişi kullanabilirsiniz.

İşinize akış girişi olarak bir IoT hub'ı eklemek için şeritteki Girişler'in altında IoT Hub'ı seçin. Ardından, IoT hub'ını işinize bağlamak için doğru panelde gerekli bilgileri doldurun. Her alanın ayrıntıları hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . IoT Hub'dan Stream Analytics'e veri akışı işi.

Akış verisi girişi olarak Azure Data Lake Storage 2. Nesil

Azure Data Lake Storage 2. Nesil (ADLS 2. Nesil), bulut tabanlı bir kurumsal veri gölü çözümüdür. Büyük miktarda veriyi herhangi bir biçimde depolamak ve büyük veri analitik iş yüklerini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Stream Analytics, ADLS 2. Nesil'de depolanan verileri veri akışı olarak işleyebilir. Bu tür girişler hakkında daha fazla bilgi edinmek için ADLS Gen2'den Stream Analytics işine veri akışı bölümüne bakın.

Not

Azure Stream Analytics portalında kod içermeyen düzenleyicide Azure Data Lake Storage 2. Nesil girişi kullanabilirsiniz.

ADLS Gen2'yi işinize akış girişi olarak eklemek için şeritteki Girişler altındaki ADLS Gen2'yi seçin. Ardından ADLS 2. Nesil'i işinize bağlamak için doğru panelde gerekli bilgileri doldurun. Her alanın ayrıntıları hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. ADLS Gen2'den Stream Analytics işine veri akışı.

Referans verileri girişleri

Başvuru verileri statiktir veya zaman içinde yavaş değişir. Genellikle, gelen akışları zenginleştirmek ve işinizde aramalar yapmak için bunu kullanırsınız. Örneğin, statik değerleri aramak için SQL birleştirmesi gerçekleştirdiğiniz gibi, başvuru verileri için veri akışı girişini birleştirebilirsiniz. Başvuru verileri girişleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Stream Analytics'te aramalar için başvuru verilerini kullanma.

Kod içermeyen düzenleyici artık iki başvuru veri kaynağını destekler:

• Azure Data Lake Storage İkinci Nesil
• Azure SQL Veritabanı

Başvuru verileri olarak Azure Data Lake Storage 2. Nesil

Referans verilerini, blob adında belirtilen tarih ve saat bileşiminin artan sıralamasına göre bir blob dizisi olarak modelle. Blobları sıranın sonuna yalnızca dizide belirtilen son blobdan daha büyük bir tarih ve saat kullanarak ekleyebilirsiniz. Giriş yapılandırmasında blobları tanımlayın.

Öncelikle, şeritteki Girişler bölümünün altında Başvuru ADLS Gen2'yi seçin. Her alanla ilgili ayrıntıları görmek için Stream Analytics'te aramalar için başvuru verilerini kullanma bölümündeki Azure Blob Depolama hakkındaki bölüme bakın.

Ardından bir JSON dizi dosyasını karşıya yükleyin. Sistem alanları algılar. Event Hubs'dan akış giriş verileriyle dönüştürme gerçekleştirmek için bu başvuru verilerini kullanın.

Başvuru verileri olarak Azure SQL Veritabanı

Kod içermeyen düzenleyicide Stream Analytics işiniz için başvuru verileri olarak Azure SQL Veritabanı kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için Stream Analytics'te aramalar için başvuru verilerini kullanma bölümündeki SQL Veritabanı hakkındaki bölüme bakın.

SQL Veritabanı'nı referans veri girişi olarak yapılandırmak için, şeritteki Girişler bölümünün altında Referans SQL Veritabanı'nı seçin. Ardından, başvuru veritabanınızı bağlamak için bilgileri doldurun ve gerekli sütunlarınızı içeren tabloyu seçin. Sql sorgusunu el ile düzenleyerek de tablonuzdan başvuru verilerini getirebilirsiniz.

Dönüşümler

Akış veri dönüştürmeleri, toplu veri dönüşümlerinden doğal olarak farklıdır. Neredeyse tüm akış verilerinin bir zaman bileşeni vardır ve bu bileşen söz konusu veri hazırlama görevlerini etkiler.

İşinize akış veri dönüşümü eklemek için, şeritteki İşlemler bölümünün altındaki dönüştürme simgesini seçin. İlgili kutucuk diyagram görünümüne eklenir. Seçtikten sonra, bu dönüşümü yapılandırmak için yan bölmeyi görürsünüz.

Filtre

Girişteki bir alanın değerine göre olayları filtrelemek için Filtre dönüştürmesini kullanın. Veri türüne (sayı veya metin) bağlı olarak dönüştürme, seçili koşulla eşleşen değerleri korur.

Not

Her kutucuğun içinde, dönüşümün başka nelerin hazır olması gerektiğiyle ilgili bilgiler görürsünüz. Örneğin, yeni bir kutucuk eklediğinizde Kurulum gerekli iletisini görürsünüz. Düğüm bağlayıcınız eksikse hata iletisi veya Uyarı iletisi görürsünüz.

Alanları yönetme

Alanları yönet dönüştürmesi, bir girişten veya başka bir dönüştürmeden gelen alanları eklemenize, kaldırmanıza veya yeniden adlandırmanıza olanak tanır. Yan bölmedeki ayarlar, Alan ekle'yi seçerek veya tüm alanları aynı anda ekleyerek yeni alan ekleme seçeneği sağlar.

Ayrıca, verileri yukarı akıştan toplamak için Yerleşik İşlevler'i kullanarak yeni bir alan ekleyebilirsiniz. Şu anda desteklenen yerleşik işlevler Dize İşlevleri, Tarih ve Saat İşlevleri veMatematiksel İşlevler'deki bazı işlevlerdir. Bu işlevlerin tanımları hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Yerleşik İşlevler (Azure Stream Analytics).

İpucu

Bir kutucuğu yapılandırdıktan sonra diyagram görünümü, kutucuktaki ayarları görmenizi sağlar. Örneğin, önceki görüntünün Alanları yönet alanında, yönetilmekte olan ilk üç alanı ve bunlara atanan yeni adları görebilirsiniz. Her kutucukla ilgili bilgi mevcuttur.

Birleştirme

Yeni bir olay gerçekleştiğinde, zaman içinde bir toplama (Toplam, Minimum, Maksimum veya Ortalama) hesaplamak için Aggregate dönüşümünü kullanın. Bu işlem, verilerinizdeki diğer boyutlara göre toplamayı filtrelemenize veya dilimlemenize de olanak tanır. Aynı dönüşüme bir veya daha fazla toplama ekleyebilirsiniz.

Toplama eklemek için dönüştürme simgesini seçin. Ardından bir girişi bağlayın, toplamayı seçin, filtre veya dilim boyutlarını ekleyin ve toplamanın hesaplandığı süreyi seçin. Bu örnekte, son 10 saniye içinde aracın bulunduğu eyalete göre ücretli değerin toplamını hesaplamış olacaksınız.

Aynı dönüşüme başka bir toplama eklemek için Toplama işlevi ekle'yi seçin. Filtre veya dilim, dönüştürmedeki tüm toplamalara uygulanır.

Katılın

Seçtiğiniz alan çiftlerine göre iki girişten gelen olayları birleştirmek için Birleştirme dönüştürmesini kullanın. Alan çifti seçmezseniz, birleştirme varsayılan olarak zamana bağlıdır. Bu dönüşümü toplu işlemden farklı kılan varsayılan değerdir.

Normal birleşimlerde olduğu gibi, birleştirme mantığınız için seçenekleriniz vardır:

• İç birleşim: Yalnızca çiftin eşleştiği her iki tablodan kayıtları ekleyin. Bu örnekte, lisans plakasının her iki girişle de eşleştiği yerdir.
• Sol dış birleşim: Sol (ilk) tablodaki tüm kayıtları ve yalnızca ikinci tablonun alan çifti ile eşleşen kayıtları ekleyin. Eşleşme yoksa, ikinci girişten alınan alanlar boş olur.

Birleştirme türünü seçmek için yan bölmede tercih edilen türün simgesini seçin.

Son olarak, birleştirmenin hesaplanmasını istediğiniz dönemi seçin. Bu örnekte birleştirme son 10 saniyeyi ele alır. Süre ne kadar uzun olursa, çıkış o kadar az sıklıkta olur ve dönüştürme için o kadar fazla işlem kaynağı kullanırsınız.

Varsayılan olarak, çıktı her iki tablodaki tüm alanları içerir. Sol (ilk düğüm) ve sağ (ikinci düğüm) ön ekleri kaynağı ayırt etmene yardımcı olur.

Gruplandırma ölçütü:

Grupla dönüştürmesini, belirli bir zaman penceresindeki tüm olaylar üzerinden toplamaları hesaplamak için kullanın. Bir veya daha fazla alandaki değerlere göre gruplandırabilirsiniz. Toplama dönüşümüne benzer ancak toplamalar için daha fazla seçenek sağlar. Ayrıca zaman pencereleri için daha karmaşık seçenekler içerir. Toplama gibi, bir dönüşüm başına birden fazla toplama ekleyebilirsiniz.

Dönüştürmede kullanılabilen toplamalar şunlardır:

• Ortalama
• Sayı
• Maksimum
• Minimum
• Yüzdebirlik (sürekli ve ayrık)
• Standart sapma
• Sum
• Varyans

Dönüşümü yapılandırmak için:

1. Tercih ettiğiniz toplamayı seçin.
2. Toplamak istediğiniz alanı seçin.
3. Başka bir boyut veya kategori üzerinden toplama hesaplaması almak istiyorsanız, isteğe bağlı bir gruplandırma ölçütü alanı seçin. Örneğin: State.
4. Zaman pencereleri için işlevinizi seçin.

Aynı dönüşüme başka bir toplama eklemek için Toplama işlevi ekle'yi seçin. Dönüşümdeki tüm toplamalara Gruplama alanı ve pencereleme işlevi uygulanır.

Dönüştürme çıkışının bir parçası olarak, referans için zaman penceresinin sonuna ait bir zaman damgası görüntülenir. Stream Analytics işlerinin desteklediği zaman pencereleri hakkında daha fazla bilgi için, bkz: Pencereleme işlevleri (Azure Stream Analytics).

Birleşim

İki veya daha fazla girişi bağlamak için Birleşim dönüştürmesini kullanın. Paylaşılan alanlara (aynı ad ve veri türüne sahip) sahip olayları tek bir tabloya ekleyin. Veri çıktısı, eşleşmeyen alanları dışlar.

Diziyi genişletme

Genişlet dizi dönüşümünü, bir dizideki her değer için yeni bir satır oluşturmak amacıyla kullanın.

Akış çıkışları

Kod içermeyen sürükle ve bırak deneyimi şu anda işlenen gerçek zamanlı verilerinizi depolamak için çeşitli çıkış havuzlarını destekler.

Azure Data Lake Storage İkinci Nesil

Data Lake Storage 2. Nesil, Azure Depolama'yı Azure'da kurumsal veri gölleri oluşturmanın temeli haline getirir. Yüzlerce gigabit aktarım hızı sağlarken birden çok petabayt bilgiye hizmet vermek için tasarlanmıştır. Çok büyük miktarda veriyi kolayca yönetmenize olanak tanır. Azure Blob Depolama, büyük miktarlarda yapılandırılmamış verileri bulutta depolamak için uygun maliyetli ve ölçeklenebilir bir çözüm sunar.

Şeritteki Çıkışlar bölümünde Stream Analytics işi için çıktı olarak ADLS Gen2'yi seçin. Ardından işin çıkışını göndermek istediğiniz kapsayıcıyı seçin. Stream Analytics işi için Azure Data Lake 2. Nesil çıkışı hakkında daha fazla bilgi için bkz Azure Stream Analytics'ten Blob Depolama ve Azure Data Lake 2. Nesil çıkışı.

Azure Data Lake Storage 2. Nesil'ye bağlanırken kimlik doğrulama modu olarak Managed Identity'yi seçerseniz, Stream Analytics işi için yönetilen kimliğe Depolama Blob Verileri Katkıda Bulunan rolü atanır. Azure Data Lake Storage 2. Nesil yönetilen kimlikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz: Azure Stream Analytics işinizi Azure Blob Depolama'a kimlik doğrulamak için yönetilen kimlikler kullanma.

Yönetilen kimlikler, kullanıcı tabanlı kimlik doğrulama yöntemlerinin sınırlamalarını ortadan kaldırır. Bu sınırlamalar, parola değişiklikleri veya 90 günde bir gerçekleşen kullanıcı belirteci süre sonu nedeniyle yeniden kimlik doğrulaması gereksinimini içerir.

ADLS Gen2'de, kod düzenleyici gerektirmeyen bir çıktı olarak tam olarak bir kez teslimat (önizleme) desteklenir. AdLS 2. Nesil yapılandırmasındaki Yazma modu bölümünde etkinleştirebilirsiniz. Bu özellik hakkında daha fazla bilgi için Azure Data Lake 2. Nesil'de Tam Kesinlikte Teslimat (önizleme) bölümüne bakın.

Delta Lake tablosuna yazma (önizleme), ADLS 2. Nesil'de kod düzenleyicisi çıkışı olmadan desteklenir. Bu seçeneğe ADLS 2. Nesil yapılandırmasında serileştirme bölümünden erişebilirsiniz. Bu özellik hakkında daha fazla bilgi için Delta Lake tablosuna yazma kısmına bakın.

Azure Synapse Analytics

Azure Stream Analytics işleri, Azure Synapse Analytics'te ayrılmış bir SQL havuzu tablosuna çıkış gönderebilir ve saniyede 200 MB'a kadar aktarım hızı işleyebilir. Stream Analytics, raporlama ve pano oluşturma gibi iş yükleri için en zorlu gerçek zamanlı analiz ve sık erişimli veri işleme gereksinimlerini destekler.

Önemli

Stream Analytics işinize çıkış olarak eklemeden önce ayrılmış SQL havuzu tablosunun mevcut olması gerekir. Tablonun şeması, işinizin çıkışındaki alanlarla ve türleriyle eşleşmelidir.

Şeritteki Çıkışlar bölümünde Stream Analytics işinizin çıktısı olarak Synapse'i seçin. Ardından işin çıktısını göndermek istediğiniz SQL havuzu tablosunu seçin. Stream Analytics işi için Azure Synapse çıkışı hakkında daha fazla bilgi için Azure Stream Analytics'ten Azure Synapse Analytics çıkışı konusuna bakın.

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB, dünya çapında sınırsız esnek ölçek sunan küresel olarak dağıtılmış bir veritabanı hizmetidir. Ayrıca zengin sorgular ve şemadan bağımsız veri modelleri üzerinde otomatik dizin oluşturma da sunar.

Şeritteki Çıkışlar bölümünün altında, Stream Analytics işinizin çıktısı olarak CosmosDB'yi seçin. Stream Analytics işi için Azure Cosmos DB çıkışı hakkında daha fazla bilgi için bkz Azure Stream Analytics'ten Azure Cosmos DB çıkışı.

Azure Cosmos DB'ye bağlandığınızda, kimlik doğrulama modu olarak Yönetilen Kimlik seçerseniz, Stream Analytics işi için yönetilen kimliğe Katkı Sağlayıcı rolü verilir. Azure Cosmos DB için yönetilen kimlikler hakkında daha fazla bilgi edinmek için Azure Stream Analytics işinden (önizleme) Azure Cosmos DB'ye erişmek için yönetilen kimlikleri kullanma konusuna bakın.

Kod içermeyen düzenleyicideki Azure Cosmos DB çıkışı, yönetilen kimlikler kimlik doğrulama yöntemini de destekler. Bu yöntem, ADLS 2. Nesil çıkışındaki avantajların aynısını sağlar.

Azure SQL Veritabanı

Azure SQL Veritabanı, Azure'deki uygulamalar ve çözümler için yüksek oranda kullanılabilir ve yüksek performanslı bir veri depolama katmanı oluşturmanıza yardımcı olan tam olarak yönetilen bir hizmet olarak platform (PaaS) veritabanı altyapısıdır. Kod içermeyen düzenleyiciyi kullanarak Azure Stream Analytics işlerini, işlenen verileri SQL Veritabanı'deki mevcut bir tabloya yazacak şekilde yapılandırabilirsiniz.

Azure SQL Veritabanı çıkış olarak yapılandırmak için şeritteki Çıkışlar bölümünün altında SQL Veritabanı seçin. Ardından SQL veritabanınıza bağlanmak için gereken bilgileri girin ve veri yazmak istediğiniz tabloyu seçin.

Önemli

Stream Analytics işinize çıkış olarak ekleyebilmeniz için önce Azure SQL Veritabanı tablosunun mevcut olması gerekir. Tablonun şeması, işinizin çıkışındaki alanlarla ve türleriyle eşleşmelidir.

Stream Analytics işi için Azure SQL Veritabanı çıkışı hakkında daha fazla bilgi için bkz. Azure Stream Analytics'ten Azure SQL Veritabanı çıktısı.

Event Hubs

Gerçek zamanlı veriler ASA'ya geldiğinde kod içermeyen düzenleyici verileri dönüştürüp zenginleştirebilir ve ardından verileri başka bir olay hub'ına verebilir. Azure Stream Analytics işinizi yapılandırırken Event Hubs çıkışını seçebilirsiniz.

Event Hubs'ı çıkış olarak yapılandırmak için şeritteki Çıkışlar bölümünün altında Olay Hub'ı seçin. Ardından, veri yazmak istediğiniz olay hub'ınıza bağlanmak için gereken bilgileri girin.

Stream Analytics işi için Event Hubs çıkışı hakkında daha fazla bilgi için bkz Azure Stream Analytics'ten Event Hubs çıkışı.

Azure Veri Gezgini

Azure Veri Gezgini, yüksek hacimli verileri analiz etmeyi kolaylaştıran, tam olarak yönetilen, yüksek performanslı, büyük veri analizi platformudur. Kod içermeyen düzenleyiciyi kullanarak Azure Veri Gezgini Azure Stream Analytics işinizin çıktısı olarak da kullanabilirsiniz.

Azure Veri Gezgini çıkış olarak yapılandırmak için şeritteki Outputs bölümünün altında Azure Veri Gezgini öğesini seçin. Ardından Azure Veri Gezgini veritabanınıza bağlanmak için gerekli bilgileri girin ve veri yazmak istediğiniz tabloyu belirtin.

Önemli

Tablo seçili veritabanınızda bulunmalıdır ve tablonun şeması, işinizin çıkışındaki alanlarla ve türleriyle tam olarak eşleşmelidir.

Stream Analytics işi için Azure Veri Gezgini çıkışı hakkında daha fazla bilgi için "Azure Stream Analytics'ten Azure Veri Gezgini çıkışı (Önizleme)" sayfasına bakın.

Power BI

Power BI , veri analizi sonucunuz için kapsamlı bir görselleştirme deneyimi sunar. Stream Analytics'e Power BI çıkışı kullanılarak, işlenen akış verileri bir Power BI akış veri kümesine yazılır ve ardından bu verileri kullanarak gerçek zamanlıya yakın Power BI panosunu oluşturabilirsiniz.

Power BI çıkış olarak yapılandırmak için şeritteki Outputs bölümünün altında Power BI öğesini seçin. Ardından Power BI çalışma alanınıza bağlanmak için gerekli bilgileri girin ve verileri yazmak istediğiniz akış veri kümesi ve tablosunun adlarını sağlayın. Her alanın ayrıntıları hakkında daha fazla bilgi edinmek için Azure Stream Analytics'ten Power BI çıkışı bölümüne bakın.

Veri önizleme, yazma hataları, çalışma zamanı günlükleri ve ölçümler

Kod içermeyen sürükle ve bırak deneyimi, akış verileri için analiz işlem hattınızın performansını yazmanıza, sorun gidermenize ve değerlendirmenize yardımcı olacak araçlar sağlar.

Girişler için canlı veri önizlemesi

Olay hub'ı gibi bir giriş kaynağına bağlanıp kutucuğunu diyagram görünümünde ( Veri Önizleme sekmesi) seçtiğinizde, aşağıdaki koşulların tümü doğruysa gelen verilerin canlı önizlemesini görürsünüz:

• Veriler gönderiliyor.
• Giriş doğru yapılandırıldı.
• Alanlar eklenir.

Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi, belirli bir şeyi görmek veya detaya gitmek istiyorsanız önizlemeyi duraklatabilirsiniz (1). İsterseniz, işiniz bittiğinde yeniden başlatabilirsiniz.

Ayrıca, belirli bir kaydın ayrıntılarını, tablodaki bir hücreyi seçip ayrıntıları göster/gizle (2) seçeneğini belirleyerek de görebilirsiniz. Ekran görüntüsü, bir kayıttaki iç içe nesnenin ayrıntılı görünümünü gösterir.

Dönüştürmeler ve çıkışlar için statik önizleme

Diyagram görünümünde herhangi bir adımı ekleyip ayarladıktan sonra, bunların davranışlarını Statik önizlemeyi al seçeneğini seçerek test edebilirsiniz.

Düğmeyi seçtiğinizde Stream Analytics işi, doğru yapılandırıldığından emin olmak için tüm dönüştürmeleri ve çıkışları değerlendirir. Ardından Stream Analytics, sonuçları aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi statik veri önizlemesinde görüntüler.

Statik önizlemeyi yenile (1) seçeneğini belirleyerek önizlemeyi yenileyebilirsiniz. Önizlemeyi yenilediğinizde Stream Analytics işi girişten yeni veriler alır ve tüm dönüştürmeleri değerlendirir. Ardından, gerçekleştirmiş olabileceğiniz güncelleştirmeleri içeren çıktıyı yeniden gönderir. Ayrıntıları göster/gizle seçeneği de kullanılabilir (2).

Yazma hataları

Herhangi bir yazma hatanız veya uyarınız varsa, Yazma hataları sekmesi aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi bunları listeler. Listede hata veya uyarı, kart türü (giriş, dönüştürme veya çıkış), hata düzeyi ve hata veya uyarının açıklamasıyla ilgili ayrıntılar yer alır.

Çalışma zamanı günlükleri

İş çalışırken çalışma zamanı günlükleri uyarı, hata veya bilgi düzeyinde görünür. Stream Analytics iş topolojinizi veya sorun giderme yapılandırmasını düzenlemek istediğinizde bu günlükler yararlı olur. Tanılama günlüklerini açın ve Settings içindeki Log Analytics çalışma alanına göndererek çalışan işlerinizle ilgili daha fazla içgörü elde edin.

Aşağıdaki ekran görüntüsü örneğinde, kullanıcı SQL Veritabanı çıkışını iş çıktısının alanlarıyla eşleşmeyen bir tablo şemasıyla yapılandırır.

Ölçümler

İş çalışıyorsa, Metrics sekmesinde işinizin durumunu izleyebilirsiniz. Varsayılan olarak gösterilen dört ölçüm, Filigran gecikmesi, Giriş olayları, Biriktirilmiş giriş olayları ve Çıkış olaylarıdır. Girdide birikme sorunu olmadan olayların işe girip çıkışını anlamak için bu ölçümleri kullanın.

Listeden daha fazla ölçüm seçebilirsiniz. Tüm ölçümleri ayrıntılı olarak anlamak için bkz . Azure Stream Analytics iş ölçümleri.

Stream Analytics işini başlatma

İşi oluştururken istediğiniz zaman kaydedebilirsiniz. İş için akış girişlerini, dönüştürmeleri ve akış çıkışlarını yapılandırdıktan sonra işi başlatabilirsiniz.

Not

Azure Stream Analytics portalındaki kod içermeyen düzenleyici önizleme aşamasında olsa da Azure Stream Analytics hizmeti genel kullanıma sunulmuştur.

Şu seçenekleri yapılandırabilirsiniz:

• Çıkış başlangıç zamanı: Bir işi başlattığınızda, işin çıkış oluşturmaya başlaması için bir zaman seçin.
  • Şimdi: Bu seçenek, çıkış olayı akışının başlangıç noktasını iş başladığında olduğu gibi yapar.
  • Özel: Çıkışın başlangıç noktasını seçin.
  • Son durdurulduğunda: Bu seçenek, iş daha önce başlatıldığında ancak el ile durdurulduğunda veya başarısız olduğunda kullanılabilir. Bu seçeneği belirlediğinizde, işi yeniden başlatmak için son çıkış zamanı kullanılır, bu nedenle veri kaybı olmaz.
• Akış birimleri: Akış birimleri (SU), çalışırken işe atanan işlem ve bellek miktarını temsil eder. Kaç SU seçeceğinizden emin değilseniz, üç SU ile başlayın ve gerekirse ayarlayın.
• Çıkış verileri hata işleme: Çıkış verilerinin hata işleme ilkeleri yalnızca Stream Analytics işi tarafından üretilen çıkış olayı hedef havuzun şemasına uymadığında uygulanır. Yeniden Dene veya Bırak'ı seçerek ilkeyi yapılandırın. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Stream Analytics çıkış hatası ilkesi.
• Başlangıç: Bu düğme Stream Analytics işini başlatır.

Azure Event Hubs portalında Stream Analytics iş listesi

Azure Event Hubs portalında, kod içermeyen sürükle ve bırak deneyimini kullanarak oluşturduğunuz tüm Stream Analytics işlerinin listesini görmek için Verileri İşle>'ni seçin.

Stream Analytics işleri sekmesinin öğeleri şunlardır:

• Filtre: Listeyi iş adına göre filtreleyin.
• Yenile: Liste şu anda otomatik olarak yenilenmemektedir. Listeyi yenilemek ve en son durumu görmek için Yenile düğmesini kullanın.
• İş adı: Bu alandaki ad, iş oluşturma işleminin ilk adımında sağladığınız addır. Düzenleyemezsiniz. İşi kod içermeyen sürükle ve bırak deneyiminde açmak için iş adını seçin; burada işi durdurabilir, düzenleyebilir ve yeniden başlatabilirsiniz.
• Durum: Bu alan işin durumunu gösterir. En son durumu görmek için listenin üst kısmındaki Yenile'yi seçin.
• Akış birimleri: Bu alan, işi başlattığınızda seçtiğiniz akış birimi sayısını gösterir.
• Çıktı filigranı: Bu alan, işin ürettiği verilerin canlılık durumunu gösterir. Zaman damgasından önceki tüm olaylar zaten hesaplanır.
• İş izleme: Bu Stream Analytics işiyle ilgili ölçümleri görmek için Ölçümleri aç'ı seçin. Stream Analytics işinizi izlemek için kullanabileceğiniz ölçümler hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure Stream Analytics iş ölçümleri.
• İşlemler: İşi başlatın, durdurun veya silin.

Sonraki adımlar

Önceden tanımlanmış şablonları kullanarak yaygın senaryoları ele almak için kod içermeyen düzenleyiciyi kullanmayı öğrenin:

• Azure Stream Analytics'e giriş
• Azure portalı ile Stream Analytics işini izleme
• Azure Stream Analytics için girişleri anlama
• Azure Stream Analytics çıkışları