Öğretici: Azure Stream Analytics işlerden Azure Işlevleri çalıştırma

İşlevleri Stream Analytics işinin çıktı havuzlarından biri olarak yapılandırarak, Azure Stream Analytics'ten Azure İşlevleri’ni çalıştırabilirsiniz. İşlevler, Azure veya üçüncü taraf hizmetlerinde gerçekleşen olayların tetiklediği kodu uygulamanıza olanak tanıyan olay odaklı, isteğe bağlı bir işlem deneyimidir. İşlevlerin tetikleyicilere yanıt vermeye yönelik bu özelliği, hizmeti Stream Analytics işleri için doğal bir çıktı haline getirmektedir.

Stream Analytics, HTTP tetikleyicileri aracılığıyla İşlevleri çağırır. İşlevlerin çıkış bağdaştırıcısı, kullanıcıların Stream Analytics sorgularına göre olayların tetiklenmesini sağlayacak şekilde Stream Analytics’e İşlevleri bağlamasına olanak tanır.

Bu öğreticide şunların nasıl yapıldığını öğreneceksiniz:

Azure aboneliğiniz yoksa başlamadan önce ücretsiz bir hesap oluşturun.

İşlev çalıştırmak için bir Stream Analytics işi yapılandırma

Bu bölümde, Redsıs için Azure önbelleğine veri yazan bir işlevi çalıştırmak üzere bir Stream Analytics işinin nasıl yapılandırılacağı gösterilmektedir. Stream Analytics işi Azure Event Hubs’dan olayları okur ve işlevi çağıran bir sorgu çalıştırır. Bu işlev Stream Analytics işinden verileri okur ve redin için Azure önbelleğine yazar.

Girdi olarak Event Hubs ile bir Stream Analytics işi oluşturma

Bir olay hub’ı oluşturmak, olay oluşturucu uygulamasını başlamak ve bir Stream Analytics işi oluşturmak için Gerçek zamanlı sahtekarlık algılama öğreticisini takip edin. Sorguyu ve çıktıyı oluşturma adımlarını atlayın. Bunun yerine, bir Azure Işlevleri çıkışı ayarlamak için aşağıdaki bölümlere bakın.

Redsıs örneği için Azure önbelleği oluşturma

1. Önbellek oluşturmabölümünde açıklanan adımları kullanarak Reda Için Azure önbelleğinde önbellek oluşturun.

2. Önbelleği oluşturduktan sonra Ayarlar altında Erişim Anahtarları’nı seçin. Birincil bağlantı dizesi’ni not edin.

   

Azure Işlevlerinde Redsıs için Azure önbelleğine veri yazabilmesi için bir işlev oluşturma

1. İşlevler belgesinin İşlev uygulaması oluşturma bölümüne bakın. Bu bölümde, CSharp dilini kullanarak Azure Işlevlerinde bir işlev uygulaması ve http ile tetiklenen bir işlevoluşturma işlemi adım adım açıklanmaktadır.

2. run.csx işlevine göz atın. Aşağıdaki kodla güncelleştirin. " <your Azure Cache for Redis connection string goes here> " Değerini, önceki bölümde aldığınız redo birincil bağlantı dizesi için Azure önbelleği ile değiştirin.

   using System;
   using System.Net;
   using System.Threading.Tasks;
   using StackExchange.Redis;
   using Newtonsoft.Json;
   using System.Configuration;
   
   public static async Task<HttpResponseMessage> Run(HttpRequestMessage req, TraceWriter log)
   {
       log.Info($"C# HTTP trigger function processed a request. RequestUri={req.RequestUri}");
   
       // Get the request body
       dynamic dataArray = await req.Content.ReadAsAsync<object>();
   
       // Throw an HTTP Request Entity Too Large exception when the incoming batch(dataArray) is greater than 256 KB. Make sure that the size value is consistent with the value entered in the Stream Analytics portal.
   
       if (dataArray.ToString().Length > 262144)
       {
           return new HttpResponseMessage(HttpStatusCode.RequestEntityTooLarge);
       }
       var connection = ConnectionMultiplexer.Connect("<your Azure Cache for Redis connection string goes here>");
       log.Info($"Connection string.. {connection}");
   
       // Connection refers to a property that returns a ConnectionMultiplexer
       IDatabase db = connection.GetDatabase();
       log.Info($"Created database {db}");
   
       log.Info($"Message Count {dataArray.Count}");
   
       // Perform cache operations using the cache object. For example, the following code block adds few integral data types to the cache
       for (var i = 0; i < dataArray.Count; i++)
       {
           string time = dataArray[i].time;
           string callingnum1 = dataArray[i].callingnum1;
           string key = time + " - " + callingnum1;
           db.StringSet(key, dataArray[i].ToString());
           log.Info($"Object put in database. Key is {key} and value is {dataArray[i].ToString()}");
   
           // Simple get of data types from the cache
           string value = db.StringGet(key);
           log.Info($"Database got: {value}");
       }
   
       return req.CreateResponse(HttpStatusCode.OK, "Got");
   }
   
   

   Stream Analytics işlevden "HTTP İstek Varlığı Çok Büyük" özel durumunu aldığında İşlevler’e gönderdiği toplu işlerin boyutunu azaltır. Aşağıdaki kod, Stream Analytics büyük bir toplu iş göndermemesini sağlar. İşlevde kullanılan en büyük toplu iş sayı ve boyut değerlerinin Stream Analytics portalına girilen değerlerle tutarlı olduğundan emin olun.

   if (dataArray.ToString().Length > 262144)
       {
           return new HttpResponseMessage(HttpStatusCode.RequestEntityTooLarge);
       }
   

3. Tercih ettiğiniz bir metin düzenleyicisinde project.json adlı bir JSON dosyası oluşturun. Aşağıdaki kodu yapıştırın ve yerel bilgisayarınıza kaydedin. Bu dosya, C# işlevinin gerektirdiği NuGet paket bağımlılıklarını içerir.

   {
       "frameworks": {
           "net46": {
               "dependencies": {
                   "StackExchange.Redis":"1.1.603",
                   "Newtonsoft.Json": "9.0.1"
               }
           }
       }
   }
   
   

4. Azure portalına geri dönün. Platform özellikleri sekmesinden işlevinize göz atın. Geliştirme Araçları altında App Service Düzenleyicisi’ni seçin.

   

5. App Service Düzenleyicisi’nde kök dizininize sağ tıklayın ve project.json dosyasını karşıya yükleyin. Karşıya yükleme başarılı olduktan sonra sayfayı yenileyin. Şu anda project.lock.json adlı otomatik olarak oluşturulmuş bir dosya görmeniz gerekir. Otomatik olarak oluşturulan dosya, project.json dosyasındaki .dll dosyalarının başvurularını içerir.

   

Çıktı olarak işlevle Stream Analytics işini güncelleştirme

1. Stream Analytics işinizi Azure portalında açın.

2. İşlevinize göz atın ve genel bakış > çıkışları > Ekle' yi seçin. Yeni bir çıktı eklemek için havuz seçeneği olarak Azure İşlevi’ni seçin. Işlevler çıkış bağdaştırıcısı aşağıdaki özelliklere sahiptir:

   Özellik adı	Açıklama
   Çıktı diğer adı	İşin sorgusunda çıktıya başvurmak için kullandığınız kolay ad.
   İçeri aktarma seçeneği	Geçerli abonelikteki işlevi kullanabilir veya işlev başka bir abonelikte bulunuyorsa ayarları el ile sağlayabilirsiniz.
   İşlev Uygulaması	İşlevler uygulamanızın adı.
   İşlev	İşlevler uygulamanızdaki işlevin adı (run.csx işlevinizin adı).
   En Büyük Toplu İş Boyutu	İşleviniz için bayt cinsinden gönderilen her çıkış toplu işinin maksimum boyutunu ayarlar. Varsayılan olarak, bu değer 262.144 bayta ayarlanır (256 KB).
   En Büyük Toplu İş Sayısı	İşleve gönderilen her toplu işteki en büyük olay sayısını belirtir. Varsayılan değer 100’dür. Bu özellik isteğe bağlıdır.
   Anahtar	Başka bir abonelikteki işlevi kullanmanıza olanak sağlar. İşlevinize erişmek için anahtar değerini sağlayın. Bu özellik isteğe bağlıdır.

3. Çıktı diğer adı için bir ad belirtin. Bu öğreticide, saop1 olarak adlandırılmıştır, ancak dilediğiniz adı kullanabilirsiniz. Diğer ayrıntıları girin.

4. Stream Analytics işinizi açın ve sorguyu aşağıdaki gibi güncelleştirin. Çıkış havuzunu saop1 olarak belirtmediyseniz, sorguda değiştirmeyi unutmayın.

    SELECT
            System.Timestamp as Time, CS1.CallingIMSI, CS1.CallingNum as CallingNum1,
            CS2.CallingNum as CallingNum2, CS1.SwitchNum as Switch1, CS2.SwitchNum as Switch2
        INTO saop1
        FROM CallStream CS1 TIMESTAMP BY CallRecTime
           JOIN CallStream CS2 TIMESTAMP BY CallRecTime
            ON CS1.CallingIMSI = CS2.CallingIMSI AND DATEDIFF(ss, CS1, CS2) BETWEEN 1 AND 5
        WHERE CS1.SwitchNum != CS2.SwitchNum
   

5. Komut satırında aşağıdaki komutu çalıştırarak telcodatagen.exe uygulamasını başlatın. Komut biçimini kullanır telcodatagen.exe [#NumCDRsPerHour] [SIM Card Fraud Probability] [#DurationHours] .

   telcodatagen.exe 1000 0.2 2
   

6. Stream Analytics işini başlatın.

For Redfor sonuçları için Azure önbelleğini denetle

1. Azure portal gidin ve Redsıs için Azure önbelleğinizi bulun. Konsol’u seçin.

2. Verilerinizi Redsıs için Azure önbelleğinde olduğunu doğrulamak üzere redsıs komutları Için Azure önbelleğini kullanın. (Komut Get {Key} biçimini alır.) Örneğin:

   Get "19.12.2017 21:32:24 - 123414732"

   Bu komut, belirtilen anahtarın değerini yazdırmalıdır:

   

Hata işleme ve yeniden deneme

Olayları Azure Işlevlerine gönderirken bir hata oluşursa, en fazla işlem Stream Analytics. Http hatası 413 (varlık çok büyük) dışında tüm http özel durumları başarılı olana kadar yeniden denenir. Bir varlık çok büyük hatası, yeniden deneme veya bırakma ilkesinetabi veri hatası olarak değerlendirilir.

Zaman aşımları için yeniden deneme, çıkış havuzuna yazılan yinelenen olayların oluşmasına neden olabilir. Başarısız bir toplu iş için yeniden deneme Stream Analytics, toplu işlemdeki tüm olayları yeniden dener. Örneğin, Stream Analytics Azure Işlevlerine gönderilen 20 olaydan oluşan toplu işi göz önünde bulundurun. Azure Işlevlerinin bu toplu işlemdeki ilk 10 olayı işlemesi için 100 saniye aldığını varsayalım. 100 saniye geçtikten sonra, Azure Işlevlerinden olumlu bir yanıt almadığından ve aynı toplu iş için başka bir istek gönderildiğinden, Stream Analytics isteği askıya alır. Toplu işlemdeki ilk 10 olay, Azure Işlevleri tarafından yeniden işlenir ve bu da yinelenen bir işlem oluşmasına neden olur.

Bilinen sorunlar

Azure portalında En Büyük Toplu İş Boyutu/En Büyük Toplu İş Sayısı değerini boş (varsayılan) olarak sıfırlamaya çalıştığınızda değer kaydedildikten sonra daha önce girilen değerle değiştirilir. Bu durumda bu alanların varsayılan değerlerini el ile girin.

Azure işlevlerinizin http yönlendirme kullanımı şu anda Stream Analytics tarafından desteklenmiyor.

Bir sanal ağda barındırılan Azure Işlevlerine bağlanma desteği etkin değil.

Kaynakları temizleme

Artık gerekli olmadığında kaynak grubunu, akış işini ve tüm ilgili kaynakları silin. İşin silinmesi, iş tarafından kullanılan akış birimlerinin faturalanmasını önler. İşi gelecekte kullanmayı planlıyorsanız, durdurup daha sonra gerektiğinde yeniden başlatabilirsiniz. Bu işi kullanmaya devam etmeyecekseniz aşağıdaki adımları kullanarak bu hızlı başlangıçla oluşturulan tüm kaynakları silin:

1. Azure portalında sol taraftaki menüden, Kaynak grupları'na ve ardından oluşturduğunuz kaynağın adına tıklayın.
2. Kaynak grubu sayfanızda, Sil'e tıklayın, metin kutusuna silinecek kaynağın adını yazın ve ardından Sil'e tıklayın.

Sonraki adımlar

Bu öğreticide, bir Azure Işlevi çalıştıran bir basit Stream Analytics işi oluşturdunuz. Stream Analytics işleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için sonraki öğreticiye geçin: