Azure Stream Analytics でのユーザー定義関数
Azure Stream Analytics の SQL に似たクエリ言語を使用すると、ストリーミング データに対してリアルタイム分析ロジックを簡単に実装できます。 Stream Analytics では、クエリ内で呼び出されるカスタム関数を通して柔軟性を高めることができます。 次のコード例は sampleFunction という名前の UDF であり、1 つのパラメーター (ジョブが受信する各入力レコード) を受け取り、その結果が sampleResult として出力に書き込まれます。
SELECT
UDF.sampleFunction(InputStream) AS sampleResult
INTO
output
FROM
InputStream
関数の種類
Azure Stream Analytics では、次の 4 種類の関数がサポートされています。
- JavaScript ユーザー定義関数
- JavaScript ユーザー定義集計
- C# ユーザー定義関数 (Visual Studio 使用)
- Azure Machine Learning
機械学習モデルを使用したリアルタイム スコアリング、文字列操作、複雑な数学的計算、データのエンコードとデコードなどのシナリオで、これらの関数を使用できます。
重要
Azure Stream Analytics 用の C# ユーザー定義関数は、2024 年 9 月 30 日に廃止されます。 この日付を過ぎると、この機能を使用できなくなります。
制限事項
ユーザー定義関数はステートレスであり、戻り値にはスカラー値のみが可能です。 これらのユーザー定義関数から外部の REST エンドポイントを呼び出すことはできません。それはジョブのパフォーマンスに影響する可能性があるためです。
Azure Stream Analytics では、すべての関数の呼び出しと返された結果のレコードは保持されません。 再現性を保証する (たとえば古い timestamp からジョブを再実行すると、同じ結果が再び生成される) 場合は、Date.GetData() や Math.random() などの関数を使用しないでください。これらの関数では、毎回の呼び出しで同じ結果が返されることはないためです。
リソース ログ
ランタイム エラーは致命的とみなされ、アクティビティ ログとリソース ログに表示されます。 関数ですべての例外とエラーを処理し、クエリに有効な結果を返すことをお勧めします。 これにより、ジョブがエラー状態になるのを防ぐことができます。
例外処理
データ処理中の例外はすべて、Azure Stream Analytics でのデータ使用時には重大なエラーであると見なされます。 ユーザー定義関数は、例外をスローして処理を停止させる可能性が高いものです。 この問題を回避するには、JavaScript または C# で try-catch ブロックを使用して、コード実行時に例外をキャッチします。 キャッチされた例外は、システム障害を発生させずに、ログに記録して処理することができます。 処理エンジンに対して予期しない例外がスローされるのを防ぐために、カスタム コードは常に try-catch ブロック内にラップすることが推奨されます。