Az Azure Stream Analytics dokumentációja

Az Azure Stream Analytics egy teljeskörűen felügyelt, valós idejű elemzőszolgáltatás, amely olyan gyorsan mozgó adatstreamek elemzésében és feldolgozásában segít, amelyekkel megállapítások hozhatók létre, jelentések készíthetők, illetve riasztások és műveletek indíthatók. Rövid útmutatóink, oktatóanyagaink és példáink segítségével megismerheti az Azure Stream Analytics használatát.

Az Azure Stream Analytics ismertetése

Áttekintés

• Mi az az Azure Stream Analytics?
• Az Azure Stream Analytics megoldásmintái

Gyorsútmutató

• Feladat létrehozása az Azure Portal használatával

Oktatóanyag

• Event Hubs-adatok rögzítése parquet formátumban
• Írás deltatáblába a Data Lake Storage Gen2
• Valós idejű Power BI-irányítópultok létrehozása kódszerkesztő nélkül
• A csalárd hívásadatok elemzése és az eredmények megjelenítése

Fogalom

• Streaming Analytics-technológia kiválasztása
• Fejlesztési eszköz kiválasztása a feladatokhoz

Feladat csatlakoztatása adatforrásokhoz

Áttekintés

• Információ a bemenettípusokról

Fogalom

• Bemeneti adatok streamelése
• Referenciaadatok csatlakoztatása keresésekhez

Útmutató

• Referenciaadatok használata SQL-adatbázisból
• Bemeneti kapcsolatok hibaelhárítása
• Apache Kafka for Event Hubs-események feldolgozása
• Adatok feldolgozása az Azure Event Hubsból

Adatok küldése kimeneti fogadóba

Áttekintés

• Információ a kimenettípusokról

Fogalom

• Kimenet az Azure Cosmos DB-be
• Kimenet az Azure SQL Database-be
• Egyéni blobkimenet particionálása
• Kimeneti hibák kezelési szabályzatai

Útmutató

• Kimeneti kapcsolatok hibaelhárítása

A feladat monitorozása és hibaelhárítása

Fogalom

• Stream Analytics-feladatmetrikák
• Stream Analytics-dimenziók feladatmetrikákhoz

Útmutató

• Feladatok monitorozása és kezelése a Azure Portal használatával
• Feladatok monitorozása és kezelése a Visual Studióból
• Feladat teljesítményének elemzése feladatmetrikák és dimenziók használatával
• Lekérdezések helyi hibakeresése feladatdiagram használatával a Visual Studio Code-ban
• Hibaelhárítás erőforrásnaplókkal
• Hibakeresés a feladatábra segítségével
• Adathibák elhárítása

Időbeli fogalmak áttekintése

Fogalom

• Gyakori lekérdezési minták
• A Stream Analyticsben való időkezelés ismertetése
• Belső ellenőrzőpont és visszajátszás

Adatok átalakítása Stream Analytics-lekérdezésekkel

Fogalom

• Az ablakkezelési függvények bemutatása
• A térinformatikai funkciók bemutatása
• JSON- és Avro-adatok elemzése

Útmutató

• Lekérdezési logika hibaelhárítása
• Felhasználó által meghatározott JavaScript-összesítések írása
• Felhasználó által meghatározott .NET-függvények fejlesztése IoT Edge-feladatokhoz

Oktatóanyag

• Felhasználó által meghatározott JavaScript-függvény futtatása
• Felhasználó által meghatározott C#-függvény futtatása Stream Analytics Edge-feladaton

Elemzés gépi tanulással

Útmutató

• Rendellenességek észlelése gépi tanulással
• Hangulatelemzés végrehajtása a Machine Learning Studióval (klasszikus)
• Feladatok skálázása a Machine Learning Studio (klasszikus) függvényeivel

Feladatok létrehozása és kezelése fejlesztői eszközökkel

Útmutató

• A feladatok megismerése a Visual Studio Code használatával
• Lekérdezések tesztelése mintaadatokkal a Visual Studio Code-ban
• Eszközök telepítése a Visual Studióhoz
• Lekérdezések tesztelése mintaadatokkal a Visual Studióban
• Lekérdezések tesztelése élő adatokkal a Visual Studióban
• Feladatok megtekintése a Visual Studióban
• IoT Edge-feladat fejlesztése a Visual Studióban

video

• Létrehozás, felügyelet és tesztelés a Visual Studio Code-dal

A Stream Analytics-oktatóanyagok és -megoldások kipróbálása

Oktatóanyag

• Csalások valós idejű észlelése
• Azure-függvény aktiválása

Útmutató

• Megoldások kiépítése geokerítéssel és térinformatikai összesítéssel
• Feladatok futtatása az IoT Edge-en
• Hangulatelemzési megoldás kiépítése
• IoT-megoldás kiépítése
• Nagy gyakoriságú kereskedelmi szimuláció
• Módosítható szabályküszöbökön alapuló riasztás

Stream Analytics-feladatok üzembe helyezése

Útmutató

• CI-/CD-folyamat beállítása a Visual Studio Code használatával
• CI-/CD-folyamat beállítása a Visual Studio használatával
• CI/CD beállítása IoT Edge-feladatokhoz REST API-k használatával

Stream Analytics-feladatok skálázása

Útmutató

• Skálázás streamelési egységekkel
• Skálázás párhuzamos lekérdezési folyamatokkal
• Feladatok skálázása az átviteli sebesség növelése érdekében
• A feldolgozás optimalizálása újraparticionálással