Démarrage rapide : Créer une tâche Azure Stream Analytics dans Visual Studio Code (préversion)Quickstart: Create an Azure Stream Analytics job in Visual Studio Code (preview)

Ce démarrage rapide vous montre comment créer et exécuter une tâche Azure Stream Analytics à l’aide de l’extension Azure Stream Analytics Tools pour Visual Studio Code.This quickstart shows you how to create and run an Azure Stream Analytics job by using the Azure Stream Analytics Tools extension for Visual Studio Code. Cet exemple de travail lit les données de streaming à partir d’un appareil Azure IoT Hub.The example job reads streaming data from an Azure IoT Hub device. Vous définissez un travail qui calcule la température moyenne quand elle dépasse 27 degrés et qui écrit les événements de sortie résultants dans un nouveau fichier du stockage d’objets blob.You define a job that calculates the average temperature when over 27° and writes the resulting output events to a new file in blob storage.

Notes

Les outils Visual Studio et Visual Studio Code ne prennent pas en charge les travaux dans les régions Chine Est, Chine Nord, Allemagne Centre et Allemagne Nord-Est.Visual Studio and Visual Studio Code tools don't support jobs in the China East, China North, Germany Central, and Germany NorthEast regions.

Avant de commencerBefore you begin

Installer l’extension Azure Stream Analytics ToolsInstall the Azure Stream Analytics Tools extension

  1. Ouvrez Visual Studio Code.Open Visual Studio Code.

  2. Sous Extensions dans le volet gauche, recherchez Stream Analytics, puis sélectionnez Installer sur l’extension Azure Stream Analytics Tools.From Extensions on the left pane, search for Stream Analytics and select Install on the Azure Stream Analytics Tools extension.

  3. Une fois l’extension installée, vérifiez qu’Azure Stream Analytics Tools est visible dans Extensions activées.After the extension is installed, verify that Azure Stream Analytics Tools is visible in Enabled Extensions.

    Azure Stream Analytics Tools sous les extensions activées dans Visual Studio Code

Activer l’extension Azure Stream Analytics ToolsActivate the Azure Stream Analytics Tools extension

  1. Sélectionnez l’icône Azure dans la barre d’activités Visual Studio Code.Select the Azure icon on the Visual Studio Code activity bar. Sous Stream Analytics dans la barre latérale, sélectionnez Se connecter à Azure.Under Stream Analytics on the side bar, select Sign in to Azure.

    Se connecter à Azure dans Visual Studio Code

  2. Une fois connecté, le nom de votre compte Azure s’affiche dans la barre d’état dans le coin inférieur gauche de la fenêtre Visual Studio Code.When you're signed in, your Azure account name appears on the status bar in the lower-left corner of the Visual Studio Code window.

Notes

Si vous ne vous déconnectez pas, l’extension Azure Stream Analytics Tools vous connectera automatiquement la prochaine fois. Si l’authentification à 2 facteurs est activée pour votre compte, nous vous recommandons d’utiliser l’authentification par téléphone plutôt qu’un code PIN.The Azure Stream Analytics Tools extension will automatically sign you in the next time if you don't sign out. If your account has two-factor authentication, we recommend that you use phone authentication rather than using a PIN. Si vous rencontrez des problèmes pour afficher la liste des ressources, déconnectez-vous, puis reconnectez-vous. Cette solution est généralement efficace.If you have issues with listing resources, signing out and signing in again usually helps. Pour vous déconnecter, entrez la commande Azure: Sign Out.To sign out, enter the command Azure: Sign Out.

Préparer les données d’entréePrepare the input data

Avant de définir la tâche Stream Analytics, vous devez préparer les données qui seront configurées ultérieurement comme entrée de la tâche.Before you define the Stream Analytics job, you should prepare the data that's later configured as the job input. Pour préparer les données d’entrée requises par la tâche, suivez les étapes ci-dessous :To prepare the input data that the job requires, complete the following steps:

  1. Connectez-vous au portail Azure.Sign in to the Azure portal.

  2. Sélectionnez Créer une ressource > Internet des objets > IoT Hub.Select Create a resource > Internet of Things > IoT Hub.

  3. Dans le volet IoT Hub, entrez les informations suivantes :In the IoT Hub pane, enter the following information:

    ParamètreSetting Valeur suggéréeSuggested value DescriptionDescription
    AbonnementSubscription <Your subscription> Sélectionnez l’abonnement Azure que vous souhaitez utiliser.Select the Azure subscription that you want to use.
    Groupe de ressourcesResource Group asaquickstart-resourcegroupasaquickstart-resourcegroup Sélectionnez Créer et saisissez le nom du nouveau groupe de ressources pour votre compte.Select Create New and enter a new resource-group name for your account.
    RégionRegion <Select the region that is closest to your users> Sélectionnez un emplacement géographique où vous pouvez héberger votre hub IoT.Select a geographic location where you can host your IoT hub. Utilisez l’emplacement le plus proche de vos utilisateurs.Use the location that's closest to your users.
    Nom du hub IoTIoT Hub Name MyASAIoTHubMyASAIoTHub Sélectionnez un nom pour votre hub IoT.Select a name for your IoT hub.

    Créer un hub IoT

  4. Sélectionnez Suivant : Définir la taille et l’échelle.Select Next: Set size and scale.

  5. Effectuez une sélection pour Niveau de tarification et de mise à l’échelle.Make a selection for Pricing and scale tier. Pour ce guide de démarrage rapide, sélectionnez le niveau F1 - Gratuit s’il est toujours disponible sur votre abonnement.For this quickstart, select the F1 - Free tier if it's still available on your subscription. Si le niveau Gratuit n’est pas disponible, choisissez le niveau le plus bas disponible.If the free tier is unavailable, choose the lowest tier available. Pour plus d’informations, voir la tarification d’Azure IoT Hub.For more information, see Azure IoT Hub pricing.

    Dimensionner et mettre à l’échelle votre hub IoT

  6. Sélectionnez Revoir + créer.Select Review + create. Passez en revue les informations de votre hub IoT et sélectionnez Créer.Review your IoT hub information and select Create. La création de votre IoT Hub peut prendre plusieurs minutes.Your IoT hub might take a few minutes to create. Vous pouvez superviser la progression dans le volet Notifications.You can monitor the progress on the Notifications pane.

  7. Dans le menu de navigation de votre hub IoT, sélectionnez Ajouter sous Appareils IoT.On your IoT hub's navigation menu, select Add under IoT devices. Ajoutez un ID pour ID d’appareil, puis sélectionnez Enregistrer.Add an ID for Device ID, and select Save.

    Ajouter un appareil à votre hub IoT

  8. Une fois que l’appareil est créé, ouvrez-le dans la liste Appareils IoT.After the device is created, open the device from the IoT devices list. Copiez la chaîne dans Chaîne de connexion (clé primaire) et enregistrez-la dans un bloc-notes pour une utilisation ultérieure.Copy the string in Connection string (primary key) and save it to a notepad to use later.

    Copier la chaîne de connexion de l’appareil IoT Hub

Exécuter le simulateur IoTRun the IoT simulator

  1. Ouvrez le simulateur en ligne Azure IoT Raspberry Pi dans un autre onglet ou une nouvelle fenêtre de navigateur.Open the Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator in a new browser tab or window.

  2. Remplacez l’espace réservé à la ligne 15 par la chaîne de connexion de l’appareil IoT Hub enregistrée précédemment.Replace the placeholder in line 15 with the IoT hub device connection string that you saved earlier.

  3. Sélectionnez Exécuter.Select Run. La sortie doit indiquer les données de capteur et les messages qui sont envoyés à votre hub IoT.The output should show the sensor data and messages that are being sent to your IoT hub.

    Simulateur en ligne Azure IoT Raspberry Pi avec sortie

Créer un stockage d’objets blobCreate blob storage

  1. Dans le coin supérieur gauche du portail Azure, sélectionnez Créer une ressource > Stockage > Compte de stockage.From the upper-left corner of the Azure portal, select Create a resource > Storage > Storage account.

  2. Dans le volet Créer un compte de stockage, entrez un nom, un emplacement et un groupe de ressources de compte de stockage.In the Create storage account pane, enter a storage account name, location, and resource group. Choisissez les mêmes emplacement et groupe de ressources que pour le hub IoT que vous avez créé.Choose the same location and resource group as the IoT hub that you created. Ensuite, sélectionnez Vérifier + créer pour créer le compte.Then select Review + create to create the account.

    Créer un compte de stockage

  3. Une fois que votre compte de stockage est créé, sélectionnez la vignette Objets blob dans le volet Vue d’ensemble.After your storage account is created, select the Blobs tile on the Overview pane.

    Vue d’ensemble du compte de stockage

  4. Dans la page Service Blob, sélectionnez Conteneur et donnez un nom à votre conteneur, tel que conteneur1.From the Blob Service page, select Container and provide a name for your container, such as container1. Pour Niveau d’accès public laissez la valeur Privé (aucun accès anonyme) et sélectionnez OK.Leave Public access level as Private (no anonymous access) and select OK.

    Création d’un conteneur d’objets blob

Créer un projet Stream AnalyticsCreate a Stream Analytics project

  1. Dans Visual Studio Code, sélectionnez Ctrl+Maj+P pour ouvrir la palette de commandes.In Visual Studio Code, select Ctrl+Shift+P to open the command palette. Entrez ensuite ASA et sélectionnez ASA : Créer un projet.Then enter ASA and select ASA: Create New Project.

    Création d'un projet

  2. Entrez le nom de votre projet, par exemple myASAproj, puis sélectionnez un dossier pour votre projet.Enter your project name, like myASAproj, and select a folder for your project.

    Créer un nom de projet

  3. Le nouveau projet est ajouté à votre espace de travail.The new project is added to your workspace. Un projet Stream Analytics se compose de trois dossiers : Entrées, Sorties et Fonctions.A Stream Analytics project consists of three folders: Inputs, Outputs, and Functions. Il comprend aussi le script de requête (*.asaql) , un fichier JobConfig.json et un fichier de configuration asaproj.json.It also has the query script (*.asaql), a JobConfig.json file, and an asaproj.json configuration file.

    Le fichier de configuration asaproj.json contient les entrées, les sorties et les informations du fichier de configuration de tâche nécessaires pour soumettre la tâche Stream Analytics à Azure.The asaproj.json configuration file contains the inputs, outputs, and job configuration file information needed for submitting the Stream Analytics job to Azure.

    Fichiers projet Stream Analytics dans Visual Studio Code

Notes

Lorsque vous ajoutez des entrées et sorties à partir de la palette de commandes, les chemins correspondants sont automatiquement ajoutés au fichier asaproj.json.When you're adding inputs and outputs from the command palette, the corresponding paths are added to asaproj.json automatically. Si vous ajoutez ou supprimez des entrées ou sorties directement sur disque, vous devez le faire manuellement dans le fichier asaproj.json.If you add or remove inputs or outputs on disk directly, you need to manually add or remove them from asaproj.json. Vous pouvez choisir de placer les entrées et sorties à un seul emplacement, puis de les référencer dans différentes tâches en spécifiant leurs chemins dans chaque fichier asaproj.json.You can choose to put the inputs and outputs in one place and then reference them in different jobs by specifying the paths in each asaproj.json file.

Définir la requête de transformationDefine the transformation query

  1. Ouvrez myASAproj.asaql à partir du dossier de votre projet.Open myASAproj.asaql from your project folder.

  2. Ajoutez la requête suivante :Add the following query:

    SELECT *
    INTO Output
    FROM Input
    HAVING Temperature > 27
    

Définir une entrée en productionDefine a live input

  1. Cliquez avec le bouton droit sur le dossier Entrées dans votre projet Stream Analytics.Right-click the Inputs folder in your Stream Analytics project. Sélectionnez ensuite ASA : Ajouter une entrée dans le menu contextuel.Then select ASA: Add Input from the context menu.

    Ajouter une entrée à partir du dossier Entrées

    Sinon, sélectionnez Ctrl+Maj+P pour ouvrir la palette de commandes, puis entrez ASA : Ajouter une entrée.Or select Ctrl+Shift+P to open the command palette and enter ASA: Add Input.

    Ajouter une entrée Stream Analytics dans Visual Studio Code

  2. Choisissez IoT Hub pour le type d’entrée.Choose IoT Hub for the input type.

    Sélectionner IoT Hub en tant qu’option d’entrée

  3. Si vous avez ajouté l'entrée à partir de la palette de commandes, choisissez le script de requête Stream Analytics qui utilisera l'entrée.If you added the input from the command palette, choose the Stream Analytics query script that will use the input. Celui-ci doit être automatiquement renseigné avec le chemin du fichier myASAproj.asaql.It should be automatically populated with the file path to myASAproj.asaql.

    Sélectionner un script Stream Analytics dans Visual Studio Code

  4. Choisissez Sélectionner parmi vos abonnements Azure dans le menu déroulant.Choose Select from your Azure Subscriptions from the drop-down menu.

    Sélectionner parmi des abonnements

  5. Modifiez le fichier IoTHub1.json qui vient d’être généré avec les valeurs suivantes.Edit the newly generated IoTHub1.json file with the following values. Conservez les valeurs par défaut pour les champs non mentionnés ici.Keep default values for fields not mentioned here.

    ParamètreSetting Valeur suggéréeSuggested value DescriptionDescription
    NomName EntréeInput Saisissez un nom pour identifier l’entrée de la tâche.Enter a name to identify the job's input.
    IotHubNamespaceIotHubNamespace MyASAIoTHubMyASAIoTHub Choisissez ou entrez le nom de votre hub IoT.Choose or enter the name of your IoT hub. Si les hubs IoT sont créés dans le même abonnement, leurs noms sont automatiquement détectés.IoT hub names are automatically detected if they're created in the same subscription.
    SharedAccessPolicyNameSharedAccessPolicyName iothubowneriothubowner

    Vous pouvez vous aider de la fonctionnalité CodeLens pour entrer une chaîne, opérer une sélection dans une liste déroulante ou modifier le texte directement dans le fichier.You can use the CodeLens feature to help you enter a string, select from a drop-down list, or change the text directly in the file. La capture d’écran suivante montre Sélectionner parmi vos abonnements à titre d’exemple.The following screenshot shows Select from your Subscriptions as an example. Les informations d’identification sont automatiquement listées et enregistrées dans le gestionnaire d’informations d’identification local.The credentials are auto-listed and saved in local credential manager.

    Configurer l’entrée dans Visual Studio Code

    Configurer la valeur d’entrée dans Visual Studio Code

Afficher un aperçu de l'entréePreview input

Sélectionnez Aperçu des données dans IoTHub1.json à partir de la ligne supérieure.Select Preview data in IoTHub1.json from the top line. Certaines données d’entrée sont extraites du hub IoT et affichées dans la fenêtre d’aperçu.Some input data will be fetched from the IoT hub and shown in the preview window. Ce processus peut prendre un certain temps.This process might take a while.

Afficher un aperçu de l’entrée en production

Définition d’une sortieDefine an output

  1. Sélectionnez Ctrl+Maj+P pour ouvrir la palette de commandes.Select Ctrl+Shift+P to open the command palette. Puis saisissez ASA : Ajouter une sortie.Then, enter ASA: Add Output.

    Ajouter une sortie Stream Analytics dans Visual Studio Code

  2. Choisissez Stockage Blob comme type de récepteur.Choose Blob Storage for the sink type.

  3. Choisissez le script de requête Stream Analytics qui utilisera cette entrée.Choose the Stream Analytics query script that will use this input.

  4. Entrez BlobStorage comme nom du fichier de sortie.Enter the output file name as BlobStorage.

  5. Modifiez BlobStorage avec les valeurs suivantes.Edit BlobStorage by using the following values. Conservez les valeurs par défaut pour les champs non mentionnés ici.Keep default values for fields not mentioned here. Utilisez la fonctionnalité CodeLens pour opérer une sélection dans une liste déroulante ou pour entrer une chaîne.Use the CodeLens feature to help you select from a drop-down list or enter a string.

    ParamètreSetting Valeur suggéréeSuggested value DescriptionDescription
    NomName OutputOutput Saisissez un nom pour identifier la sortie de la tâche.Enter a name to identify the job's output.
    Compte de stockageStorage Account asaquickstartstorageasaquickstartstorage Sélectionnez ou saisissez le nom de votre compte de stockage.Choose or enter the name of your storage account. Les noms de compte de stockage sont automatiquement détectés s’ils sont créés dans le même abonnement.Storage account names are automatically detected if they're created in the same subscription.
    ConteneurContainer conteneur1container1 Sélectionnez un conteneur existant que vous avez créé dans votre compte de stockage.Select the existing container that you created in your storage account.
    Modèle de chemin d'accèsPath Pattern sortieoutput Entrez le nom d’un chemin de fichier qui doit être créé dans le conteneur.Enter the name of a file path to be created within the container.

    Configurer la sortie dans Visual Studio Code

Compiler le scriptCompile the script

La compilation du script vérifie la syntaxe et génère les modèles Azure Resource Manager pour le déploiement automatique.Script compilation checks syntax and generates the Azure Resource Manager templates for automatic deployment.

Vous pouvez déclencher la compilation du script de deux façons :There are two ways to trigger script compilation:

  • Sélectionnez le script dans l’espace de travail, puis compilez à partir de la palette de commandes.Select the script from the workspace and then compile from the command palette.

    Utiliser la palette de commandes Visual Studio Code pour compiler le script

  • Cliquez avec le bouton droit sur le script et sélectionnez ASA : Compile Script.Right-click the script and select ASA: Compile Script.

    Cliquer avec le bouton droit sur le script Stream Analytics à compiler

Une fois la compilation terminée, vous pouvez trouver les deux modèles Azure Resource Manager générés dans le dossier Déployer de votre projet.After compilation, you can find the two generated Azure Resource Manager templates in the Deploy folder of your project. Ces deux fichiers sont utilisés pour le déploiement automatique.These two files are used for automatic deployment.

Modèles de déploiement Stream Analytics dans l’Explorateur de fichiers

Envoyer une tâche Stream Analytics à AzureSubmit a Stream Analytics job to Azure

  1. Dans la fenêtre de l’éditeur de script de votre script de requête, sélectionnez Envoyer sur Azure.In the script editor window of your query script, select Submit to Azure.

    Texte Sélectionner parmi vos abonnements dans l’éditeur de script

  2. Dans la liste contextuelle, sélectionnez votre abonnement.Select your subscription from the pop-up list.

  3. Choisissez Select a job (Sélectionner une tâche).Choose Select a job. Choisissez ensuite Create New Job (Créer une tâche).Then choose Create New Job.

  4. Entrez le nom de votre tâche, myASAjob.Enter your job name, myASAjob. Suivez ensuite les instructions pour choisir le groupe de ressources et l’emplacement.Then follow the instructions to choose the resource group and location.

  5. Sélectionnez Envoyer sur Azure.Select Submit to Azure. Vous pouvez trouver les journaux dans la fenêtre Sortie.You can find the logs in the output window.

  6. Une fois que vous avez créé votre tâche, vous pouvez la voir dans l’Explorateur Stream Analytics.When your job is created, you can see it in Stream Analytics Explorer.

    Tâche listée dans l’Explorateur Stream Analytics

Démarrer la tâche Stream Analytics et observez le résultatStart the Stream Analytics job and check output

  1. Ouvrez Stream Analytics Explorer dans Visual Studio Code, puis recherchez votre tâche myASAJob.Open Stream Analytics Explorer in Visual Studio Code and find your job, myASAJob.

  2. Cliquez avec le bouton droit sur le nom de la tâche.Right-click the job name. Ensuite, sélectionnez Démarrer dans le menu contextuel.Then, select Start from the context menu.

    Démarrer la tâche Stream Analytics dans Visual Studio Code

  3. Choisissez Maintenant dans la fenêtre contextuelle pour démarrer la tâche.Choose Now in the pop-up window to start the job.

  4. Notez que l’état de la tâche est désormais En cours d’exécution.Note that the job status has changed to Running. Cliquez avec le bouton droit sur le nom de la tâche, puis sélectionnez Open Job View in Portal (Ouvrir la vue de la tâche dans le portail) pour voir les métriques d’événement d’entrée et de sortie.Right-click the job name and select Open Job View in Portal to see the input and output event metrics. Cette action peut prendre quelques minutes.This action might take a few minutes.

  5. Pour afficher les résultats, ouvrez le stockage d’objets blob dans l’extension Visual Studio Code ou dans le portail Azure.To view the results, open the blob storage in the Visual Studio Code extension or in the Azure portal.

Nettoyer les ressourcesClean up resources

Lorsque vous n’en avez plus besoin, supprimez le groupe de ressources, la tâche de streaming et toutes les ressources associées.When they're no longer needed, delete the resource group, the streaming job, and all related resources. La suppression de la tâche évite la facturation des unités de streaming consommées par celle-ci.Deleting the job avoids billing the streaming units that the job consumes.

Si vous envisagez d’utiliser la tâche à l’avenir, vous pouvez l’arrêter et la redémarrer plus tard.If you're planning to use the job in the future, you can stop it and restart it later. Si vous n’allez pas réutiliser cette tâche, procédez comme suit pour supprimer toutes les ressources que vous avez créées dans ce guide de démarrage rapide :If you're not going to use this job again, use the following steps to delete all resources that you created in this quickstart:

  1. Dans le menu de gauche du portail Azure, sélectionnez Groupes de ressources, puis le nom de la ressource que vous avez créée.From the left menu in the Azure portal, select Resource groups and then select the name of the resource that you created.

  2. Dans la page de votre groupe de ressources, sélectionnez Supprimer.On your resource group page, select Delete. Entrez le nom de la ressource à supprimer dans la zone de texte, puis sélectionnez Supprimer.Enter the name of the resource to delete in the text box, and then select Delete.

Étapes suivantesNext steps

En suivant ce guide de démarrage rapide, vous avez déployé une tâche Stream Analytics simple à l’aide de Visual Studio Code.In this quickstart, you deployed a simple Stream Analytics job by using Visual Studio Code. Vous pouvez également déployer des tâches Stream Analytics à l’aide du portail Azure, de PowerShell et de Visual Studio.You can also deploy Stream Analytics jobs by using the Azure portal, PowerShell, and Visual Studio.

Pour en savoir plus sur Azure Stream Analytics Tools pour Visual Studio Code, consultez les articles suivants :To learn about Azure Stream Analytics Tools for Visual Studio Code, continue to the following articles: