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使用 Azure 流分析处理实时 IoT 数据流

项目
08/17/2023

本文介绍如何创建流处理逻辑，以从物联网 (IoT) 设备收集数据。使用真实的物联网 (IoT) 用例来演示如何经济实惠地快速生成解决方案。

必备条件

创建一个免费的 Azure 订阅。
可从 GitHub 下载示例查询和数据文件。

场景

Contoso 是一家工业自动化公司，该公司已将其制造流程自动化。这家工厂中的设备配有可实时发送数据流的传感器。在此方案中，产品车间经理希望通过传感器数据获得实时见解，从而找到规律并采取措施。可以对传感器数据使用流分析查询语言 (SAQL)，查找传入数据流的有趣规律。

在本示例中，数据是 Texas Instruments SensorTag 设备生成的。数据的有效负载采用 JSON 格式，如以下示例代码片段所示：

{
    "time": "2016-01-26T20:47:53.0000000",  
    "dspl": "sensorE",  
    "temp": 123,  
    "hmdt": 34  
}

在实际情况下，其中可能有数百个传感器以流的形式生成事件。理想情况下，网关设备会运行代码，将这些事件推送到 Azure 事件中心或 Azure IoT 中心。流分析作业将从事件中心或 IoT 中心引入这些事件，并针对流运行实时分析查询。然后，可以将结果发送到支持的输出之一。

为了方便使用，本入门指南提供从实际 SensorTag 设备中捕获的示例数据文件。可以对示例数据运行查询并查看结果。在后续教程中，学习如何将作业连接到输入和输出并将其部署到 Azure 服务。

创建流分析作业

导航到 Azure 门户。
在左侧导航菜单中，依次选择“所有服务”、“分析”、将鼠标悬停在“流分析作业”上，然后选择“创建”。
在“新建流分析作业”页中，执行以下步骤：
1. 对于“订阅”，选择“Azure 订阅”。
2. 对于“资源组”，选择现有资源组或创建资源组。
3. 对于“名称”，输入流分析作业的唯一名称。
4. 选择要在其中部署流分析作业的“区域”。为资源组和所有资源使用同一位置，从而提高处理速度并降低成本。
5. 选择“查看 + 创建”。
在“查看 + 创建”页上，查看设置，然后选择“创建” 。
成功部署后，选择“转到资源”，以导航到流分析作业的“流分析作业”页面。

创建 Azure 流分析查询

创建作业后，编写查询。可以使用示例数据测试查询，无需将输入或输出连接到作业。

从 GitHub 下载 HelloWorldASA-InputStream.json。
在 Azure 门户的“Azure 流分析作业”中，在左侧菜单的“作业拓扑”下选择“查询”。
选择“上传示例输入”，选择下载的HelloWorldASA-InputStream.json文件，然后选择“确定”。
请注意，系统将在“输入预览”表中自动填充数据预览。

查询：存档原始数据

查询的最简单形式是传递查询，该查询会将所有输入数据存档到其指定的输出。此查询是在新的 Azure 流分析作业中填充的默认查询。

在“查询”窗口中，输入以下查询，然后选择工具栏上的“测试查询”。
```
SELECT
    *
INTO
    youroutputalias
FROM
    yourinputalias
```
在底部窗格的“测试结果”选项卡中查看结果。

查询：根据条件筛选数据

让我们更新查询以基于条件筛选结果。例如，以下查询显示来自sensorA的事件。”

使用以下示例更新查询：

SELECT 
    time,
    dspl AS SensorName,
    temp AS Temperature,
    hmdt AS Humidity
INTO
   youroutputalias
FROM
    yourinputalias
WHERE dspl='sensorA'

选择“测试查询”以查看查询结果。

查询：触发业务工作流的警报

让我们创建更详细的查询。对于每个类型的传感器，我们想要每 30 秒监视一次平均温度，且仅在平均温度高于 100 度的情况下显示结果。

更新查询以：

SELECT 
    System.Timestamp AS OutputTime,
    dspl AS SensorName,
    Avg(temp) AS AvgTemperature
INTO
   youroutputalias
FROM
    yourinputalias TIMESTAMP BY time
GROUP BY TumblingWindow(second,30),dspl
HAVING Avg(temp)>100

选择“测试查询”以查看查询结果。

会看到结果只有 245 行，以及平均温度高于 100 度的传感器的名称。此查询按 dspl（传感器名称）以 30 秒的轮转窗口对事件流进行分组。临时查询必须声明你希望的时间进展方式。通过使用 TIMESTAMP BY 子句，你已指定 OUTPUTTIME 列用于将时间与所有临时计算关联。有关详细信息，请阅读有关 Time Management（时间管理）和 Windowing functions（窗口化函数）的文章。

查询：检测事件缺失

如何编写查询来确定是否缺少输入事件？让我们找出传感器最后一次发送数据且下 5 秒未发送事件的情况。