Snabbstart: Skapa ett Stream Analytics-jobb med hjälp av Azure-portalen

  • Artikel
  • 6 minuter för att läsa

Den här snabbstarten visar hur du kommer igång med att skapa ett Stream Analytics-jobb. I den här snabbstarten definierar du ett Stream Analytics-jobb som läser realtidsbaserade strömningsdata och filtrerar meddelanden med en temperatur högre än 27. Ditt Stream Analytics läser data från IoT Hub, transformerar data och skriver tillbaka data till en container i Blob Storage. De indata som används i den här snabbstarten genereras av en Raspberry Pi-onlinesimulator.

Innan du börjar

Förbereda indata

Innan du definierar Stream Analytics jobb bör du förbereda indata. Sensordata i realtid matas in i IoT Hub, som senare konfigureras som jobbindata. Förbered de indata som krävs för jobbet genom att utföra följande steg:

  1. Logga in på Azure-portalen.

  2. Välj Skapa en Sakernas Internet > > IoT Hub.

  3. I rutan IoT-hubb anger du följande information:

    Inställning Föreslaget värde Beskrivning
    Prenumeration <Your subscription> Välj den Azure-prenumeration som du vill använda.
    Resursgrupp asaquickstart-resourcegroup Välj Skapa ny och ange ett nytt resursgruppsnamn för ditt konto.
    Region <Select the region that is closest to your users> Välj en geografisk plats där du kan hantera din IoT-hubb. Använd den plats som är närmast dina användare.
    IoT-hubbnamn MyASAIoTHub Välj ett namn för din IoT-hubb.

    Skapa en IoT Hub

  4. Välj Nästa: Ange storlek och skala.

  5. Välj pris- och skalningsnivå. För den här snabbstarten väljer du nivån F1 – kostnadsfri om den fortfarande är tillgänglig för din prenumeration. Mer information finns i Prissättning för IoT-hubb.

    Bestäm storlek och skala för din IoT-hubb

  6. Välj Granska + skapa. Gå igenom informationen om IoT-hubben och klicka på Skapa. Det kan ta några minuter innan IoT-hubben skapas. Du kan övervaka förloppet i meddelandefönstret.

  7. I navigeringsmenyn för din IoT-hubb klickar du på Lägg till under IoT-enheter. Lägg till ett Enhets-ID och klicka på Spara.

    Lägg till en enhet i din IoT-hubb

  8. När enheten har skapats öppnar du enheten från listan över IoT-enheter. Kopiera Anslutningssträng – primärnyckel och spara den i en anteckningsfil för senare användning.

    Kopiera anslutningssträngen för IoT-hubbenhet

Skala bloblagring

  1. I det övre vänstra hörnet i Azure Portal väljer du Skapa en resurs Storage Storage > > konto.

  2. I fönsterrutan Skapa lagringskonto anger du namn, plats och resursgrupp för lagringskonto. Välj samma plats och resursgrupp som den IoT-hubb som du skapade. Klicka sedan på Granska + skapa för att skapa kontot.

    Skapa lagringskonto

  3. När ditt lagringskonto har skapats väljer du panelen Blobar på panelen Översikt.

    Översikt över lagringskonto

  4. Från sidan Blob Service väljer du Container och anger ett namn för containern, till exempel container1. Låt Offentlig åtkomstnivå vara Privat (ingen anonym åtkomst) och välj OK.

    Skapa blobcontainer

Skapa ett Stream Analytics-jobb

  1. Logga in på Azure-portalen.

  2. Klicka på Skapa en resurs längst upp till vänster i Azure-portalen.

  3. Välj Analytics > Stream Analytics jobb i resultatlistan.

  4. Fyll i sidan för Stream Analytics-jobbet med följande information:

    Inställning Föreslaget värde Beskrivning
    Jobbnamn MyASAJob Ange ett namn som identifierar Stream Analytics-jobbet. Stream Analytics-jobbets namn får enbart innehålla alfanumeriska tecken, bindestreck och understreck och måste vara mellan 3 och 63 tecken långt.
    Prenumeration <Your subscription> Välj den Azure-prenumeration som du vill använda för jobbet.
    Resursgrupp asaquickstart-resourcegroup Använd samma resursgrupp som din IoT-hubb.
    Location <Select the region that is closest to your users> Välj den geografiska plats där du kan ha ditt Stream Analytics-jobb. Använd den plats som är närmast dina användare för att få bättre prestanda och minska kostnaderna för dataöverföring.
    Strömningsenheter 1 Strömningsenheter representerar de bearbetningsresurser som krävs för att köra ett jobb. Standardvärdet är 1. Mer information om skalning av strömningsenheter finns i artikeln om att förstå och justera strömningsenheter.
    Värdmiljö Moln Stream Analytics-jobb kan distribueras till molnet eller edge. Med molnet kan du distribuera till Azure Cloud, och med Edge kan du distribuera till en IoT Edge enhet.

    Skapa jobb

  5. Markera kryssrutan Fäst på instrumentpanelen så att jobbet placeras på instrumentpanelen, och klicka sedan på Skapa.

  6. Meddelandet Distribution pågår... bör nu visas längst upp till höger i webbläsarfönstret.

Konfigurera jobbindata

I det här avsnittet konfigurerar du en IoT-hubbenhetsinmatning till Stream Analytics-jobbet. Använd den IoT-hubb som du skapade i föregående avsnitt i snabbstarten.

  1. Gå till Stream Analytics-jobbet.

  2. Välj Indata Lägg > till Stream-IoT Hub > .

  3. Fyll sodan IoT-hubb med följande värden:

    Inställning Föreslaget värde Beskrivning
    Inmatat alias IoTHubInput Ange ett namn som identifierar jobbets indata.
    Prenumeration <Your subscription> Välj den Azure-prenumeration där det lagringskonto som du skapade finns. Lagringskontot kan vara i samma eller en annan prenumeration. I det här exemplet förutsätts att du har skapat lagringskontot i samma prenumeration.
    IoT Hub MyASAIoTHub Ange namnet på den IoT-hubb som du skapade i föregående avsnitt.

  4. Låt standardvärdena stå kvar för övriga alternativ och välj Spara för att spara inställningarna.

    Konfigurera indata

Konfigurera jobbutdata

  1. Gå till Stream Analytics-jobbet som du skapade tidigare.

  2. Välj Utdata Lägg > till > Blob Storage.

  3. Fyll i följande värden på sidan Blob Storage:

    Inställning Föreslaget värde Beskrivning
    Utdataalias BlobOutput Ange ett namn som identifierar jobbets utdata.
    Prenumeration <Your subscription> Välj den Azure-prenumeration där det lagringskonto som du skapade finns. Lagringskontot kan vara i samma eller en annan prenumeration. I det här exemplet förutsätts att du har skapat lagringskontot i samma prenumeration.
    Lagringskonto asaquickstartstorage Välj eller ange lagringskontots namn. Lagringskontonamn identifieras automatiskt om de skapas i samma prenumeration.
    Container container1 Välj en befintlig container som du skapade i ditt lagringskonto.

  4. Låt standardvärdena stå kvar för övriga alternativ och välj Spara för att spara inställningarna.

    Konfigurera utdata

Definiera transformationsfrågan

  1. Gå till Stream Analytics-jobbet som du skapade tidigare.

  2. Välj Fråga och uppdatera frågan på följande sätt:

    SELECT *
INTO BlobOutput
FROM IoTHubInput
HAVING Temperature > 27

  3. I det här exemplet läser frågan data från IoT-hubben och kopierar dem till en ny fil i bloben. Välj Spara.

    Konfigurera jobbomvandling

Köra IoT-simulatorn

  1. Öppna Raspberry Pi Azure IoT-onlinesimulatorn.

  2. Ersätt platshållaren på rad 15 med Azure IoT Hub-enhetens anslutningssträng, som du sparade i föregående avsnitt.

  3. Klicka på Kör. Utdata bör visas de sensordata och meddelanden som skickas till din IoT-hubb.

    Raspberry Pi Azure IoT-onlinesimulator

Starta Stream Analytics-jobbet och kontrollera utdata

  1. Återgå till jobböversiktssidan och välj Starta.

  2. Under Starta jobb väljer du Nu för fältet Starttid för jobbutdata. Starta sedan jobbet genom att välja Starta.

  3. Efter några minuter går du till portalen och letar rätt på lagringskontot och den container som du har konfigurerat som utdata för jobbet. Nu kan du se utdatafilen i containern. Det tar några minuter för jobbet att starta första gången. När det har startats fortsätter det att köras medan data tas emot.

    Transformerade utdata

Rensa resurser

När den inte längre behövs tar du bort resursgruppen, Stream Analytics jobbet och alla relaterade resurser. Om du tar bort jobbet undviker du att bli fakturerad för de strömmande enheter som används av jobbet. Om du planerar att använda jobbet i framtiden kan du stoppa det och sedan starta det igen när du behöver det. Om du inte tänker fortsätta använda det här jobbet tar du bort alla resurser som skapades i snabbstarten med följande steg:

  1. Klicka på Resursgrupper på den vänstra menyn i Azure-portalen och välj sedan namnet på den resurs du skapade.

  2. På sidan med resursgrupper klickar du på Ta bort, skriver in namnet på resursen som ska tas bort i textrutan och väljer sedan Ta bort.

Nästa steg

I den här snabbstarten har du distribuerat ett enkelt Stream Analytics-jobb med hjälp Azure-portalen. Du kan också distribuera Stream Analytics jobb med hjälp av PowerShell, Visual Studiooch Visual Studio Code.

Om du vill se hur du konfigurerar andra indatakällor och utför realtidsidentifiering fortsätter du till följande artikel:

Identifiering av bedrägerier i realtid med hjälp av Azure Stream Analytics