Documentación de Azure Stream Analytics

Acerca de Azure Stream Analytics

Inicio rápido

• Creación de un trabajo con Azure Portal

Información general

• ¿Qué es Azure Stream Analytics?
• Patrones de soluciones de Azure Stream Analytics

Novedades

• Niveles de compatibilidad de Stream Analytics
• Características en vista previa (GB) de Stream Analytics

Concepto

• Elección de una tecnología de análisis de streaming
• Elección de una herramienta de desarrollo para los trabajos

Conexión de un trabajo a un origen de datos

Información general

• Más información sobre los tipos de entrada

Concepto

• Datos de entrada de flujo
• Unión de datos de referencia para búsquedas

Guía paso a paso

• Uso de datos de referencia de SQL Database
• Solución de problemas de conexiones de entrada
• Procesamiento de eventos de Apache Kafka para Event Hubs
• Procesamiento de datos de Azure Event Hubs

Envío de datos a un receptor de salida

Información general

• Más información sobre los tipos de salida

Concepto

• Salida a Cosmos DB
• Salida a Azure SQL Database
• Particiones de salida de blob personalizadas
• Directivas de control de errores de salida

Guía paso a paso

• Solución de problemas de conexiones de salida

Supervisión y solución de problemas del trabajo

Guía paso a paso

• Introducción a la supervisión
• Supervisión de trabajos con Azure PowerShell
• Creación de una supervisión de trabajo mediante el SDK de .NET para Azure
• Supervisión y administración de trabajos de Visual Studio
• Solución de problemas mediante registros de recursos
• Depuración mediante el diagrama de trabajo
• Solución de problemas de datos

Revisión de conceptos temporales

Concepto

• Patrones de consultas comunes
• Descripción del control del tiempo en Stream Analytics
• Punto de control y reproducción interno

Transformación de datos con consultas de Stream Analytics

Concepto

• Introducción a las funciones de ventanas
• Introducción a las funciones geoespaciales
• Análisis de datos JSON y AVRO

Guía paso a paso

• Solución de problemas de lógica de consulta
• Escritura de agregados definidos por el usuario en JavaScript
• Desarrollo de funciones .NET definidas por el usuario para trabajos de IoT Edge

Tutorial

• Ejecución de una función definida por el usuario en JavaScript
• Ejecución de una función definida por el usuario en C# en un trabajo de Edge para Stream Analytics

Análisis con Machine Learning

Guía paso a paso

• Uso de Machine Learning para detectar anomalías
• Realización de análisis de sentimiento con Machine Learning Studio (clásico)
• Escalado de trabajos con funciones de Machine Learning Studio (clásico)

Creación y administración de trabajos con herramientas para desarrolladores

Guía paso a paso

• Exploración de trabajos con Visual Studio Code
• Consultas de prueba con datos de ejemplo en Visual Studio Code
• Instalación de herramientas para Visual Studio
• Consultas de prueba con datos de ejemplo en Visual Studio
• Consultas de prueba con datos activos en Visual Studio
• Visualización de trabajos en Visual Studio
• Desarrollo de un trabajo de IoT Edge en Visual Studio

video

• Creación, administración y prueba con Visual Studio Code

Pruebe los tutoriales y soluciones de Stream Analytics

Tutorial

• Detección de fraudes en tiempo real
• Desencadenar una función de Azure

Guía paso a paso

• Compilación de soluciones con geovallas y agregación geoespacial
• Ejecutar trabajos en IoT Edge
• Compilación de una solución de análisis de sentimiento
• Compilar una solución de IoT
• Simulación de operaciones bursátiles de alta frecuencia
• Alertas basadas en umbrales de regla ajustables

Implementación de trabajos de Stream Analytics

Guía paso a paso

• Configuración de una canalización de CI/CD con Visual Studio Code
• Configuración de una canalización de CI/CD con Visual Studio
• Uso de las API REST para configurar CI/CD para trabajos de IoT Edge

Escalado de trabajos de Stream Analytics

Guía paso a paso

• Escalado con unidades de streaming
• Escalado con paralelización de consultas
• Escalado de trabajos para aumentar el rendimiento
• Optimización del procesamiento mediante una nueva creación de particiones