Guía de inicio rápido: Creación de un trabajo de Stream Analytics mediante Azure Portal

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En esta guía de inicio rápido se muestra cómo empezar a crear un trabajo de Stream Analytics. En esta guía de inicio rápido va a definir un trabajo de Stream Analytics que lee datos de streaming en tiempo real y filtra mensajes que indican una temperatura superior a 27. El trabajo de Stream Analytics lee los datos de un dispositivo de IoT Hub, los transforma y los escribe a su vez en un contenedor de Blob Storage. Un simulador en línea de Raspberry Pi genera los datos de entrada de esta guía de inicio rápido.

Antes de empezar

Preparación de los datos de entrada

Antes de definir el trabajo de Stream Analytics, debe preparar los datos de entrada. Los datos del sensor en tiempo real se ingieren en IoT Hub, que posteriormente se configura como la entrada del trabajo. Para preparar los datos de entrada que requiere el trabajo, siga estos pasos:

  1. Inicie sesión en Azure Portal.

  2. Seleccione Crear un recurso > Internet de las cosas > IoT Hub.

  3. En el panel Centro de IoT, escriba la siguiente información:

    Configuración Valor sugerido Descripción
    Subscription <Your subscription> Seleccione la suscripción de Azure que quiera usar.
    Resource group asaquickstart-resourcegroup Seleccione Crear nuevo y escriba un nuevo nombre de grupo de recursos para la cuenta.
    Region <Select the region that is closest to your users> Seleccione la ubicación geográfica donde puede hospedar la instancia de IoT Hub. Use la ubicación más cercana a los usuarios.
    Nombre de la instancia de IoT Hub MyASAIoTHub Seleccione un nombre para la instancia de IoT Hub.

    Creación de un IoT Hub

  4. Seleccione Siguiente: Establezca la escala y el tamaño.

  5. Seleccione su Nivel de precios y de escala. En esta guía de inicio rápido, seleccione el nivel F1 - Free (F1: gratis) si aún está disponible en la suscripción. Para más información, consulte Precios de IoT Hub.

    Tamaño y escala de la instancia de IoT Hub

  6. Seleccione Revisar + crear. Revise la información de IoT Hub y haga clic en Crear. La instancia de IoT Hub puede tardar varios minutos en crearse. Puede ver el progreso en el panel Notificaciones.

  7. En el menú de navegación de IoT Hub, haga clic en Agregar en Dispositivos IoT. Agregue un identificador de dispositivo y haga clic en Guardar.

    Agregar un dispositivo a IoT Hub

  8. Después de crear el dispositivo, ábralo desde la lista Dispositivos de IoT. Copie el valor de Cadena de conexión: clave principal y guárdelo en el Bloc de notas para usarlo más adelante.

    Copiar cadena de conexión del dispositivo de IoT Hub

Creación de un almacenamiento de blobs

  1. En la esquina superior izquierda de Azure Portal, seleccione Crear un recurso > Almacenamiento > Cuenta de almacenamiento.

  2. En el panel Crear cuenta de almacenamiento, escriba un nombre, una ubicación y un grupo de recursos para la cuenta de almacenamiento. Elija la misma ubicación y grupo de recursos que los de la instancia de IoT Hub que creó. A continuación, haga clic en Revisar y crear para crear la cuenta.

    Crear cuenta de almacenamiento

  3. Una vez creada la cuenta de almacenamiento, seleccione el icono Blobs en el panel de información general.

    Introducción a las cuentas de almacenamiento

  4. En la página Blob Service, seleccione Contenedor y proporcione un nombre para el contenedor, como contenedor1. Deje la opción Nivel de acceso público en Privado (sin acceso anónimo) y seleccione Aceptar.

    Creación de un contenedor de blobs

Creación de un trabajo de Stream Analytics

  1. Inicie sesión en Azure Portal.

  2. Haga clic en Crear un recurso en la esquina superior izquierda de Azure Portal.

  3. Seleccione Analytics > Trabajo de Stream Analytics en la lista de resultados.

  4. Rellene la página del trabajo de Stream Analytics con la siguiente información:

    Configuración Valor sugerido Descripción
    Nombre del trabajo MyASAJob Escriba un nombre para identificar el trabajo de Stream Analytics. Debe tener una longitud de entre 3 y 63 caracteres, y solo puede incluir caracteres alfanuméricos, guiones y guiones bajos.
    Subscription <Your subscription> Seleccione la suscripción de Azure que quiere usar para este trabajo.
    Resource group asaquickstart-resourcegroup Seleccione el mismo grupo de recursos que el de IoT Hub.
    Location <Select the region that is closest to your users> Seleccione la ubicación geográfica donde puede hospedar su trabajo de Stream Analytics. Para obtener un mejor rendimiento y reducir el costo de la transferencia de datos, use la ubicación más cercana a los usuarios.
    Unidades de streaming 1 Las unidades de streaming representan los recursos informáticos que se necesitan para ejecutar un trabajo. De forma predeterminada, este valor se establece en 1. Para información sobre el escalado de unidades de streaming, consulte el artículo Descripción y ajuste de las unidades de streaming.
    Entorno de hospedaje Nube Los trabajos de Stream Analytics se pueden implementar en la nube o en dispositivos perimetrales. Si elige la nube, podrá implementar en la nube de Azure y, si elige implementar en un dispositivo perimetral, podrá hacerlo en un dispositivo de IoT Edge.

    Creación del trabajo

  5. Active la casilla Anclar al panel para colocar su trabajo en el panel y, luego, seleccione Crear.

  6. Verá una notificación que dice Implementación en curso... en la parte superior derecha de la ventana del explorador.

Configuración de la entrada del trabajo

En esta sección, configurará una entrada de dispositivo de IoT Hub al trabajo de Stream Analytics. Use la instancia de IoT Hub que creó en la sección anterior de la guía de inicio rápido.

  1. Vaya a su trabajo de Stream Analytics.

  2. Seleccione Entradas > Add Stream input > (Agregar entrada de flujo) IoT Hub.

  3. Rellene la página IoT Hub con los siguientes valores:

    Configuración Valor sugerido Descripción
    Alias de entrada IoTHubInput Escriba un nombre para identificar la entrada del trabajo.
    Suscripción <Your subscription> Seleccione la suscripción de Azure que tiene la cuenta de almacenamiento que creó. La cuenta de almacenamiento puede estar en la misma suscripción, o en otra diferente. En este ejemplo se da por supuesto que ha creado la cuenta de almacenamiento en la misma suscripción.
    IoT Hub MyASAIoTHub Escriba el nombre de la instancia de IoT Hub que creó en la sección anterior.

  4. Deje el resto de opciones con los valores predeterminados y seleccione Guardar para guardar la configuración.

    Configuración de los datos de entrada

Configuración de la salida del trabajo

  1. Vaya al trabajo de Stream Analytics que creó anteriormente.

  2. Seleccione Salidas > Agregar > Blob Storage.

  3. Rellene la página Blob Storage con los siguientes valores:

    Configuración Valor sugerido Descripción
    Alias de salida BlobOutput Escriba un nombre para identificar la salida del trabajo.
    Suscripción <Your subscription> Seleccione la suscripción de Azure que tiene la cuenta de almacenamiento que creó. La cuenta de almacenamiento puede estar en la misma suscripción, o en otra diferente. En este ejemplo se da por supuesto que ha creado la cuenta de almacenamiento en la misma suscripción.
    Cuenta de almacenamiento asaquickstartstorage Elija o escriba el nombre de la cuenta de almacenamiento. Los nombres de cuenta de almacenamiento se detectan automáticamente si se crean en la misma suscripción.
    Contenedor Contenedor1 Seleccione el contenedor existente que creó en la cuenta de almacenamiento.

  4. Deje el resto de opciones con los valores predeterminados y seleccione Guardar para guardar la configuración.

    Configuración de la salida

Definir la consulta de transformación

  1. Vaya al trabajo de Stream Analytics que creó anteriormente.

  2. Seleccione Consulta y actualice la consulta de la manera siguiente:

    SELECT *
INTO BlobOutput
FROM IoTHubInput
HAVING Temperature > 27

  3. En este ejemplo, la consulta lee los datos de IoT Hub y los copia en un archivo nuevo del blob. Seleccione Guardar.

    Configuración de la transformación del trabajo

Ejecutar el simulador

  1. Abra el simulador en línea de Raspberry Pi para Azure IoT.

  2. Reemplace el marcador de posición de la línea 15 con la cadena de conexión del dispositivo de Azure IoT Hub que guardó en la sección anterior.

  3. Haga clic en Ejecutar. La salida debe mostrar los datos y mensajes del sensor que se envían a la instancia de IoT Hub.

    Simulador en línea de Raspberry Pi para Azure IoT

Inicio del trabajo de Stream Analytics y consulta de la salida

  1. Vuelva a la página de información general del trabajo y seleccione Iniciar.

  2. En Iniciar trabajo, seleccione Ahora, en el campo Hora de inicio de la salida del trabajo. A continuación, seleccione Iniciar para iniciar el trabajo.

  3. Al cabo de unos minutos, en el portal, busque la cuenta de almacenamiento y el contenedor que ha configurado como salida para el trabajo. Ahora puede ver el archivo de salida en el contenedor. El trabajo tarda unos minutos en iniciarse por primera vez; una vez iniciado, continuará ejecutándose a medida que llegan los datos.

    Salida transformada

Limpieza de recursos

Cuando no los necesite, elimine el grupo de recursos, el trabajo de Stream Analytics y todos los recursos relacionados. La eliminación del trabajo evita la facturación de las unidades de streaming utilizadas por el trabajo. Si piensa utilizar el trabajo en el futuro, puede detenerlo y volver a iniciarlo más adelante cuando sea necesario. Si no va a seguir usando este trabajo, siga estos pasos para eliminar todos los recursos creados en esta guía de inicio rápido:

  1. En el menú de la izquierda de Azure Portal, seleccione Grupos de recursos y luego el nombre del recurso que creó.

  2. En la página del grupo de recursos, seleccione Eliminar, escriba el nombre del recurso que quiere eliminar en el cuadro de texto y, luego, seleccione Eliminar.

Pasos siguientes

En esta guía de inicio rápido, ha implementado un sencillo trabajo de Stream Analytics mediante Azure Portal. También puede implementar trabajos de Stream Analytics mediante PowerShell, Visual Studio y Visual Studio Code.

Para aprender a configurar otros orígenes de entrada y realizar la detección en tiempo real, continúe con el siguiente artículo:

Detección de fraudes en tiempo real con Azure Stream Analytics