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快速入門:使用 Visual Studio 建立串流分析作業

本快速入門將說明如何使用適用於 Visual Studio 的 Azure 串流分析工具建立及執行串流分析作業。 範例作業會從 IoT 中樞裝置讀取串流資料。 您會定義一項作業,用以計算溫度超過 27° 時的平均溫度,並將產生的輸出事件寫入 Blob 儲存體中的新檔案。

注意

  • 強烈建議您使用適用於 Visual Studio Code 的串流分析工具,以獲得最佳本機開發體驗。 適用於 Visual Studio 2019 的串流分析工具 (2.6.3000.0 版) 有已知的功能差距,且未來將不會改進。
  • Visual Studio 和 Visual Studio Code 工具不支援中國東部、中國北部、德國中部和德國東北部區域中的作業。

開始之前

  • 如果您沒有 Azure 訂用帳戶,請建立免費帳戶

  • 登入 Azure 入口網站

  • 安裝 Visual Studio 2019、Visual Studio 2015 或 Visual Studio 2013 Update 4。 支援 Enterprise (Ultimate/Premium)、Professional 和 Community 版本。 不支援 Express 版本。

  • 依照安裝指示,安裝 Visual Studio 適用的串流分析工具。

準備輸入資料

定義串流分析作業前,您應先準備資料,該資料稍後會設定為作業輸入。 為了準備作業所需的輸入資料,請完成下列步驟:

  1. 登入 Azure 入口網站

  2. 選取 [建立資源]>[物聯網]>[IoT 中樞]

  3. 在 [IoT 中樞] 窗格中,輸入下列資訊︰

    設定 建議的值 說明
    訂用帳戶 <您的訂用帳戶> 選取您要使用的 Azure 訂用帳戶。
    資源群組 asaquickstart-resourcegroup 選取 [新建],然後為您的帳戶輸入新的資源群組名稱。
    IoT 中樞名稱 MyASAIoTHub 選取您的 IoT 中樞名稱。
    區域 <選取最接近使用者的區域> 選取您可以在其中裝載 IoT 中樞的地理位置。 使用最靠近您的使用者的位置。
    免費 針對本快速入門,請選取 [免費] (如果您的訂用帳戶仍提供使用)。 如果無法使用免費層,請選擇可用的最低層。 如需詳細資訊,請參閱 IoT 中樞定價

    Screenshot showing the Create IoT Hub wizard in the Azure portal.

  4. 選取 [檢閱 + 建立]。 檢閱您的 IoT 中樞資訊,然後選取 [建立]。 建立 IoT 中樞可能需要數分鐘。 您可以在 [通知] 窗格中監視進度。

  5. 部署完成之後,選取 [移至資源] 以瀏覽至 IoT 中樞的 [IoT 中樞] 頁面。

  6. 在 [IoT 中樞] 頁面上,選取左側導覽功能表上 [裝置管理] 底下的 [裝置]

  7. 在 [裝置] 頁面上,選取工具列上的 [+ 新增裝置]

    Screenshot showing the Devices page with Add device selected.

  8. 在 [建立裝置] 頁面上,輸入裝置的名稱,然後選取 [儲存]

    Screenshot showing the Create a device page.

  9. 建立裝置之後,請從 [IoT 裝置] 清單開啟裝置。 如果您尚未看到裝置,請重新整理頁面。

    Screenshot showing the devices list with the device you created.

  10. 複製主要連接字串,然後將其儲存到記事本以供日後使用。

建立 Blob 儲存體

  1. 從 Azure 入口網站的左上角,選取 [建立資源]>[儲存體]>[儲存體帳戶]

  2. 在 [建立儲存體帳戶] 窗格中,輸入儲存體帳戶名稱、位置和資源。 選擇相同的位置和資源群組作為您建立的 IoT 中樞。 然後,選取 [檢閱 + 建立] 以建立帳戶。

    Screenshot showing the Create storage account page in the Azure portal.

  3. 建立儲存體帳戶後,選取 [概觀] 窗格上的 [Blob 服務] 圖格。

    Screenshot showing the Storage account overview page with Blob service selected.

  4. 在 [Blob 服務] 頁面上,選取工具列上的 [+ 容器]

  5. 在 [新增容器] 頁面上,輸入容器的名稱,例如 container1。 將 [公用存取層級] 保留為 [私人 (沒有匿名存取)],然後選取 [建立]

    Screenshot showing the New container page.

建立串流分析專案

  1. 啟動 Visual Studio。

  2. 選取 [檔案] > [新增專案]

  3. 在左側的範本清單中,選取 [串流分析],然後選取 [Azure 串流分析應用程式]

  4. 輸入專案的 [名稱]、[位置] 和 [解決方案名稱],然後選取 [建立]

    Screenshot showing the Create a Stream Analytics project dialog box.

  5. 請留意 Azure 串流分析專案中包含的元素。

    Screenshot showing the Solution Explorer window for a sample Stream Analytics application project in Visual Studio.

選擇必要的訂用帳戶

  1. 在 Visual Studio 的 [檢視] 功能表上,選取 [伺服器總管]
  2. 以滑鼠右鍵按一下 [Azure],選取 [連線到 Microsoft Azure 訂用帳戶],然後以您的 Azure 帳戶登入。

定義輸入

  1. 在 [方案總管] 中,展開 [輸入] 節點,然後按兩下 [Input.json]

  2. 在 [串流分析輸入組態] 中填入下列值:

    設定 建議的值 說明
    輸入別名 輸入 輸入名稱以識別作業的輸入。
    來源類型 資料流 選擇適當的輸入來源:資料流或參考資料。
    來源 IoT 中樞 選擇適當的輸入來源。
    資源 選擇來自目前帳戶的資料來源 選擇以手動方式輸入資料,或選取現有的帳戶。
    訂用帳戶 <您的訂用帳戶> 根據您建立的事件中樞,選取 IoT 中樞所在的 Azure 訂用帳戶。
    IoT 中樞 MyASAIoTHub 選擇或輸入 IoT 中樞的名稱。 系統會自動偵測建立在相同訂用帳戶中的 IoT 中樞名稱。
  3. 其他選項保留為預設值,然後選取 [儲存] 以儲存設定。

    Screenshot showing the Stream Analytics Input Configuration page.

定義輸出

  1. 在 [方案總管] 中展開 [輸出] 節點,然後按兩下 [Output.json]

  2. 在 [串流分析輸出組態] 中填入下列值:

    設定 建議的值 說明
    輸出別名 輸出 輸入名稱以識別作業的輸出。
    接收 Data Lake Storage Gen 2/Blob Storage 選擇適當的接收。
    資源 手動提供資料來源設定 選擇以手動方式輸入資料,或選取現有的帳戶。
    訂用帳戶 <您的訂用帳戶> 選取您在其中建立儲存體帳戶的 Azure 訂用帳戶。 儲存體帳戶可以位在相同或不同的訂用帳戶中。 此範例假設您已在相同的訂用帳戶中建立儲存體帳戶。
    儲存體帳戶 asaquickstartstorage 選擇或輸入儲存體帳戶的名稱。 系統會自動偵測建立在相同訂用帳戶中的儲存體帳戶名稱。
    容器 container1 選取您在儲存體帳戶中建立的現有容器。
    路徑模式 output 輸入要在容器內建立的檔案路徑名稱。
  3. 其他選項保留為預設值,然後選取 [儲存] 以儲存設定。

    Screenshot showing the Stream Analytics Output Configuration page.

定義轉換查詢

  1. 從 Visual Studio 中的方案總管開啟 Script.asaql

  2. 新增下列查詢:

    SELECT *
    INTO Output
    FROM Input
    WHERE Temperature > 27
    

將串流分析查詢提交至 Azure

  1. 在 [查詢編輯器] 中,選取指令碼編輯器中的 [提交至 Azure]

  2. 在 [提交作業] 視窗中,選取 [建立新的串流分析作業]

  3. 輸入 [作業名稱]

  4. 選擇 Azure [訂用帳戶]

  5. 選擇 [資源群組]

  6. 保留 [叢集] 的預設值。

  7. 選取快速入門開頭所使用的 [位置]

  8. 然後,選取 [提交]

    Screenshot showing the Submit Job dialog box.

執行 IoT 模擬器

  1. 在新的瀏覽器索引標籤或視窗中開啟 Raspberry Pi Azure IoT 線上模擬器

  2. 以您在上一節中儲存的 Azure IoT 中樞裝置連接字串取代行 15 中的預留位置。

  3. 選取執行。 下列輸出會顯示傳送至 IoT 中樞的感應器資料和訊息。

    Screenshot showing the Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator.

啟動串流分析工作並查看輸出

  1. 作業建立後,作業檢視會自動開啟。 選取綠色箭頭按鈕可啟動作業。

    Screenshot showing the Start button to start a Stream Analytics job from Visual Studio.

  2. 將 [作業輸出啟動模式] 變更為 [JobStartTime],然後選取 [啟動]

    Screenshot showing the Stream Analytics Start Job Configuration dialog box.

  3. 請留意作業狀態已變更為 [執行中],並且有輸入/輸出事件。 這可能需要幾分鐘的時間。 選取工具列上的 [重新 整理] 按鈕以重新整理計量。

    Screenshot showing the job status as running and metrics for the job.

  4. 若要檢視結果,請在 [檢視] 功能表上選取 [Cloud Explorer],並瀏覽至您資源群組中的儲存體帳戶。 在 [Blob 容器] 下方按兩下 container1,然後按兩下輸出檔案路徑。

    View results

清除資源

若不再需要,可刪除資源群組、串流作業和所有相關資源。 刪除作業可避免因為作業使用串流單位而產生費用。 如果您計劃在未來使用該作業,您可以將其停止並在之後需要時重新啟動。 如果您將不繼續使用此作業,請使用下列步驟,刪除本快速入門所建立的所有資源:

  1. 從 Azure 入口網站的左側功能表中,選取 [資源群組],然後選取您所建立資源的名稱。
  2. 在資源群組頁面上,選取 [刪除],在文字方塊中輸入要刪除的資源名稱,然後選取 [刪除]

下一步

在本快速入門中,您已使用 Visual Studio 部署了簡單的串流分析作業。 您也可以使用 Azure 入口網站PowerShell 部署串流分析作業。

若要了解適用於 Visual Studio 的 Azure 串流分析工具,請繼續下列文章: