text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Avant de démarrer l’application TelcoGenerator, vous devez la configurer pour envoyer
des données aux Azure Event Hubs que vous avez créés précédemment.
1. Extrayez le contenu du fichier TelcoGenerator.zip
.
2. Ouvrez le fichier TelcoGenerator\TelcoGenerator\telcodatagen.exe.config dans
l’éditeur de texte de votre cho... | [
-0.000977653544396162,
-0.007991913706064224,
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0.05419472977519035,
-0.01771615631878376,
0.010612748563289642,
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-0.025983748957514763,
-0.04647199809551239,
-0.032087456434965134,
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"total_... |
l’application doit simuler un appel frauduleux. La valeur 0,2 signifie
qu’environ 20 % des enregistrements d’appels semblent frauduleux.
Durée en heures, qui correspond au nombre d’heures pendant lesquelles
l’application doit s’exécuter. Vous pouvez également arrêter l’application à
tout moment en terminant le processu... | [
-0.0022482669446617365,
0.020160138607025146,
0.008254123851656914,
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0.030165165662765503,
0.012296541593968868,
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Après quelques secondes, l’application commence à afficher des enregistrements
des appels téléphoniques à l’écran à mesure qu’elle les envoie au concentrateur
Event Hub. Les données d’appel téléphonique contiennent les champs suivants :
Enregistrement
Définition
CallrecTime
Horodatage de l’heure de début d’appel.
Switc... | [
-0.019226988777518272,
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0.02666192501783371,
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sélectionnez l’abonnement qui contient l’espace de noms
Event Hubs.
b. Pour Groupe de ressources, sélectionnez le groupe de ressources que vous avez
créé précédemment.
c. Dans la section Détails de l’instance , pour Nom, entrez un nom unique pour le
travail Stream Analytics.
d. Pour Région, sélectionnez la région dans ... | [
-0.026252835988998413,
-0.024911509826779366,
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0.05172502249479294,
0.052178725600242615,
-0.005399704910814762,
0.046164222061634064,
-0.05307402461767197,
-0.0675903931260109,
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"total_... |
concentrateur Event Hub dans la même région afin d’optimiser les
performances. Ce faisant, vous ne payez pas pour transférer des données entre
les régions.
e. Pour Environnement d’hébergement<, sélectionnez Cloud s’il n’est pas déjà
sélectionné. Les travaux Stream Analytics peuvent être déployés dans le cloud
ou sur de... | [
-0.014545352198183537,
-0.03139147162437439,
0.019088072702288628,
0.030921360477805138,
0.03935124725103378,
0.050839800387620926,
-0.012089879252016544,
0.06787927448749542,
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"total_... |
4. Sur la page Examiner et créer, examinez les paramètres, puis sélectionnez Créer
pour créer une tâche Stream Analytics.
5. Une fois le travail déployé, sélectionnez Accéder à la ressource pour accéder à la
page Tâche Stream Analytics.
L’étape suivante consiste à définir une source d’entrée pour le travail, afin de po... | [
-0.005690290126949549,
0.007231263443827629,
-0.0414360947906971,
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0.02823716588318348,
0.021866848692297935,
0.0005036237416788936,
0.0669172927737236,
-0.0062675150111317635,
-0.05790677294135094,
-0.038180556148290634,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
répertoriés dans la liste déroulante.
e. Pour le groupe de consommateurs Event Hub, conservez l’option Créer un
nouveau sélectionnée afin qu’un nouveau groupe de consommateurs soit créé
sur l’Event Hub. Nous vous recommandons d’utiliser un groupe de
consommateurs différent pour chaque travail Stream Analytics. Si aucun... | [
0.0005466847214847803,
-0.047448791563510895,
-0.02250910922884941,
-0.03112182766199112,
0.055538617074489594,
0.022860653698444366,
0.006994520779699087,
0.04670441150665283,
-0.049133144319057465,
-0.057310014963150024,
-0.0331069678068161,
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"total_... |
La dernière étape consiste à définir un récepteur de sortie dans lequel la tâche peut
écrire les données transformées. Dans ce didacticiel, vous générez et visualisez des
Configurer la sortie du travail | [
-0.029120365157723427,
-0.03754064440727234,
-0.03237767517566681,
-0.005406650714576244,
0.049464061856269836,
0.02421122044324875,
0.03745734691619873,
0.015001393854618073,
-0.05658671259880066,
-0.06462739408016205,
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données avec Power BI.
1. Dans le portail Azure, ouvrez Toutes les ressources, puis sélectionnez la tâche
Stream Analytics ASATutorial.
2. Dans la section Topologie de la tâche de la tâche Stream Analytics, sélectionnez
l’option Sorties.
3. Sélectionnez + Ajouter une sortie>Power BI.
4. Renseignez le formulaire de sort... | [
-0.04511887580156326,
-0.01751902513206005,
-0.01570664532482624,
0.008062846027314663,
0.05189352110028267,
0.025331515818834305,
-0.01207881048321724,
0.02461092174053192,
-0.015512403100728989,
-0.07998225092887878,
-0.00833915825933218,
-0.055267103016376495,
-0.06635033339262009,
0.03... | {
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6. Sélectionnez Enregistrer au bas de la page Power BI.
Ce tutoriel utilise le mode d’authentification par jeton utilisateur. Pour utiliser
l’identité managée, consultez Utiliser une identité managée pour authentifier votre
tâche Azure Stream Analytics dans Power BI.
À ce stade, vous disposez d’un travail Stream Analyt... | [
0.0052770278416574,
-0.02843654900789261,
-0.0016614855267107487,
0.018088102340698242,
0.05678338557481766,
0.005195144563913345,
0.019758934155106544,
0.007106039207428694,
-0.025456810370087624,
-0.03303031250834465,
-0.012843389064073563,
-0.04657672718167305,
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0.0... | {
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"total_... |
données en temps réel. Les requêtes utilisent un langage de type SQL dont certaines
extensions sont propres à Stream Analytics.
Dans cette section du didacticiel, vous allez créer et tester plusieurs requêtes pour
découvrir quelques méthodes via lesquelles vous pouvez transformer un flux d’entrée
pour l’analyse.
Les re... | [
0.013478864915668964,
-0.010540374554693699,
-0.015680644661188126,
-0.0059639569371938705,
0.057256367057561874,
0.022583091631531715,
0.03471367433667183,
0.050358422100543976,
0.004101556725800037,
-0.07562662661075592,
-0.00987367331981659,
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"total_... |
que les hubs d’événements et le travail Stream Analytics sont correctement
configurés.
Le nombre exact d’enregistrements que vous pouvez observer dépend du nombre
d’enregistrements qui ont été capturés dans l’échantillon.
Dans de nombreux cas, il n’est pas nécessaire d’insérer toutes les colonnes du flux
d’entrée pour ... | [
-0.02963532693684101,
-0.009617681615054607,
0.00770182441920042,
-0.02625090442597866,
0.03747175633907318,
0.03360762819647789,
0.035275086760520935,
0.04934418573975563,
-0.04747506603598595,
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-0.019141720607876778,
-0.07070084661245346,
-0.005... | {
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"total_... |
Supposons que vous souhaitiez compter le nombre d’appels entrants par région. Dans
les données de flux, lorsque vous souhaitez effectuer des fonctions d’agrégation telles
que le comptage, vous devez segmenter le flux en unités temporelles, puisque le flux de
données proprement dit est en réalité un nombre infini. Pour ... | [
-0.0280933640897274,
-0.01922706328332424,
-0.004454843234270811,
-0.022900395095348358,
0.029422452673316002,
0.017029812559485435,
0.025980977341532707,
0.055442724376916885,
-0.04617413505911827,
-0.06516224890947342,
-0.01005073543637991,
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-0.... | {
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"total_... |
par rapport à l’heure de
l’application » dans Informations de référence sur le langage de requête
Stream Analytics.
La projection inclut System.Timestamp , qui retourne un horodatage pour la fin de
chaque fenêtre.
Pour spécifier que vous voulez utiliser une fenêtre bascule, vous utilisez la fonction
TUMBLINGWINDOW dans... | [
-0.009780270978808403,
0.004835424944758415,
0.028151074424386024,
-0.02583877369761467,
0.017034754157066345,
0.0266578309237957,
0.016410505399107933,
0.026186395436525345,
-0.031426094472408295,
-0.05985242873430252,
0.0031087370589375496,
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"total_... |
2. Sélectionnez Tester la requête. Dans les résultats, notez que les horodatages
indiqués sous WindowEnd sont exprimés par incréments de 5 secondes.
Pour cet exemple, envisagez l’utilisation frauduleuse suivante : appels provenant d’un
même utilisateur, mais à différents lieux, espacés de 5 secondes à chaque fois. Par
... | [
0.00728978356346488,
-0.005834068637341261,
-0.017686739563941956,
-0.0029047871939837933,
0.05819878354668617,
0.03843920677900314,
0.01740250177681446,
0.013254528865218163,
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-0.07578922063112259,
0.030106443911790848,
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-0.06186670809984207,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"total_... |
DATEDIFF
de la jointure. Cette version de DATEDIFF est propre à Stream Analytics et doit
apparaître dans la clause ON...BETWEEN . Les paramètres sont une unité de temps
(des secondes dans cet exemple) et les alias des deux sources pour la jointure.
Cette fonction diffère de la fonction SQL DATEDIFF standard.
Détecter... | [
0.0014380794018507004,
-0.028009161353111267,
-0.016124077141284943,
-0.03220932558178902,
0.03159872069954872,
0.02033352106809616,
0.036192022264003754,
0.004919647704809904,
0.0032192436046898365,
-0.05731640383601189,
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-0.04987698420882225,
0... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "151",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
La clause WHERE inclut la condition qui marque l’appel frauduleux : les
commutateurs d’origine ne sont pas identiques.
2. Sélectionnez Tester la requête. Passez en revue la sortie, puis sélectionnez
Enregistrer la requête.
1. Pour démarrer la tâche, accédez à la tâche Vue d’ensemble, puis sélectionnez
Démarrer.
2. Sél... | [
-0.021662961691617966,
0.019622894003987312,
-0.06107481196522713,
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"total_... |
9. Entrez un nom pour la vignette (par exemple, Appels frauduleux), puis
sélectionnez Appliquer pour créer la vignette.
| [
0.00382370431907475,
-0.00822483841329813,
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"total_... |
10. Effectuez à nouveau l’étape 5, avec les options suivantes :
Lorsque vous accédez à Type de visualisation, sélectionnez Graphique en
courbes.
Ajoutez un axe, puis sélectionnez windowend.
Ajoutez une valeur, puis sélectionnez appels frauduleux.
| [
-0.019852787256240845,
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"total_... |
Pour Fenêtre de temps à afficher, sélectionnez les 10 dernières minutes.
11. Une fois que les deux vignettes ont été ajoutées, votre tableau de bord devrait
ressembler à l’exemple suivant. Si l’application émettrice Event Hub et l’application
Stream Analytics sont en cours d’exécution, vous verrez que votre tableau de ... | [
0.0005455573555082083,
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"total_... |
Commentaires
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Pour cette partie du tutoriel, vous utilisez un exemple d’application web ASP.NET
créé
par l’équipe Power BI pour intégrer votre tableau de bord. Pour plus d’informations sur
l’intégration de tableaux de bord, consultez l’article Power BI en mode intégration.
Pour configure... | [
-0.04327411949634552,
0.00923329871147871,
0.013800992630422115,
0.014756198972463608,
0.02601024881005287,
-0.03012709692120552,
0.007843267172574997,
0.07000915706157684,
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-0.02... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
voir ce tableau de bord intégré dans une application web.
Dans ce didacticiel, vous avez créé un travail Stream Analytics simple, analysé les
données entrantes et affiché les résultats dans un tableau de bord Power BI. Pour en
savoir plus sur les travaux Stream Analytics, passez au didacticiel suivant :
Incorporer votr... | [
-0.004016381222754717,
0.010579364374279976,
0.009408789686858654,
0.010997235774993896,
0.049236830323934555,
-0.009910691529512405,
0.024570174515247345,
0.048320673406124115,
-0.01572141796350479,
-0.02573862299323082,
0.007748131640255451,
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "156",
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"total_... |
Indiquer des commentaires sur le produit
| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A | [
0.03066541627049446,
-0.0039862534031271935,
0.01785198412835598,
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0.0698743462562561,
0.057299498468637466,
-0.002257529180496931,
0.02965668961405754,
-0.00364560354501009,
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-0.0298117958009243,
0.018966766074299812,
-0.046598631888628006,
-0.01... | {
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"total_... |
Tutoriel : Exécuter Azure Functions à
partir des travaux Azure Stream
Analytics
Article • 02/04/2024
Dans ce tutoriel, vous créez un travail Azure Stream Analytics qui lit des événements
dans Azure Event Hubs, exécute une requête sur les données d’événement, puis appelle
une fonction Azure qui écrit dans une instance A... | [
0.024203069508075714,
-0.012971418909728527,
-0.013038773089647293,
0.013226033188402653,
0.028558311983942986,
0.028658200055360794,
0.03602473437786102,
0.033522024750709534,
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à :
Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit
avant de
commencer.
Avant de commencer, vous devez avoir suivi les étapes ci-dessous :
Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit
.
Téléchargez l’application de génération d’événements d’appel ... | [
-0.007908000610768795,
0.01119909342378378,
-0.012438743375241756,
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0.042985204607248306,
0.010577520355582237,
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-0.01107920054346323,
-0.060825858265161514,
-0.03852126747369766,
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"source": "159",
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"total_... |
3. Dans la page Créer un espace de noms, suivez ces étapes :
a. Sélectionnez un abonnement Azure dans lequel vous souhaitez créer le hub
d’événements.
b. Pour Groupe de ressources, sélectionnez Créer un nouveau et entrez un nom
pour le groupe de ressources. L’espace de noms Event Hubs est créé dans ce
groupe de ressour... | [
-0.03669910132884979,
0.015217853710055351,
0.0021515656262636185,
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0.028648125007748604,
0.0017835028702393174,
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0.... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
g. Dans la page Vérifier et créer de l’Assistant Création d’espace de noms,
sélectionnez Créer en bas de la page après avoir examiné tous les paramètres.
4. Une fois l’espace de noms correctement déployé, sélectionnez Accéder à la
ressource pour aller à la page Espace de noms Event Hubs.
5. Dans la page Espace de noms ... | [
-0.048481378704309464,
0.012439672835171223,
0.0031447364017367363,
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0.056658003479242325,
0.03030049428343773,
0.011182637885212898,
0.04331451654434204,
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... | {
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "161",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
6. Dans la page Créer un Event Hub, entrez un Nom pour le hub d’événements.
Affectez la valeur 2 au Nombre de partitions. Utilisez les options par défaut pour
les autres paramètres, puis sélectionnez Vérifier et créer.
7. En bas de la page Vérifier + créer, sélectionnez Créer. Ensuite, attendez que le
déploiement se te... | [
-0.0387452207505703,
-0.007515890058130026,
-0.009765577502548695,
-0.012344551272690296,
0.04277466610074043,
0.0038100958336144686,
-0.014265298843383789,
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... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
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"total_... |
4. Collez la chaîne de connexion dans un éditeur de texte. Vous avez besoin de cette
chaîne de connexion dans la section suivante.
La chaîne de connexion ressemble à ceci :
Endpoint=sb://<Your event hub
namespace>.servicebus.windows.net/;SharedAccessKeyName=<Your shared access
policy name>;SharedAccessKey=<generated ke... | [
-0.01534553524106741,
-0.022482363507151604,
-0.00487262150272727,
0.0184184443205595,
0.06563570350408554,
-0.002231623511761427,
0.038031768053770065,
0.038261834532022476,
-0.02645997889339924,
-0.07119520753622055,
-0.01832563430070877,
-0.023305103182792664,
-0.0723847895860672,
0.004... | {
"azure_component": "other",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
de supprimer le point-virgule qui précède la valeur d’EntityPath.
4. Enregistrez le fichier .
5. Ensuite, ouvrez une fenêtre de commandes et accédez au dossier dans lequel
l’application TelcoGenerator est décompressée. Puis, entrez la commande
suivante :
Invite de commandes Windows
Démarrer l’application de génération
... | [
-0.03574921190738678,
-0.019088391214609146,
0.008306406438350677,
0.0023991691414266825,
0.06037026643753052,
0.022284094244241714,
0.03140763193368912,
-0.02059822343289852,
-0.03976636752486229,
-0.06601928174495697,
-0.04432177543640137,
0.006508884020149708,
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0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 176,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "163",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Cette commande utilise les paramètres suivants :
Nombre d’enregistrements de données d’appel par heure.
Pourcentage de probabilité de fraude, qui correspond à la fréquence à
laquelle l’application doit simuler un appel frauduleux. La valeur 0,2 signifie
qu’environ 20 % des enregistrements d’appels semblent frauduleux.
... | [
-0.018661271780729294,
0.033059898763895035,
-0.009050210006535053,
-0.038282398134469986,
0.04022790864109993,
0.07651907205581665,
0.018736431375145912,
-0.007874756120145321,
-0.043560098856687546,
-0.03634051978588104,
-0.036923833191394806,
-0.015013670548796654,
-0.05278552696108818,
... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
international (IMSI). Il s’agit d’un
identificateur unique du destinataire de l’appel.
Maintenant que vous disposez d’un flux d’événements d’appel, vous pouvez créer un
travail Stream Analytics qui lit des données à partir du hub d’événements.
1. Pour créer un travail Stream Analytics, accédez au portail Azure
.
.\telc... | [
0.015043201856315136,
0.013911460526287556,
0.0010894730221480131,
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0.05414053797721863,
0.02234775945544243,
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-0.036241400986909866,
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0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 178,
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
2. Sélectionnez Créer une ressource, puis recherchez Tâche Stream Analytics.
Sélectionnez la vignette Tâche Stream Analytics et sélectionnez Créer.
3. Sur la page Nouveau travail Stream Analytics, procédez comme suit :
a. Pour Abonnement, sélectionnez l’abonnement qui contient l’espace de noms
Event Hubs.
b. Pour Group... | [
0.0005556314717978239,
-0.006706609856337309,
0.0032033289317041636,
0.02417808026075363,
0.058893170207738876,
0.05214332789182663,
-0.009932481683790684,
0.06504987180233002,
-0.015717949718236923,
-0.08052026480436325,
-0.03832884132862091,
-0.026407994329929352,
-0.07108655571937561,
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"total_... |
4. Sur la page Examiner et créer, examinez les paramètres, puis sélectionnez Créer
pour créer une tâche Stream Analytics.
5. Une fois le travail déployé, sélectionnez Accéder à la ressource pour accéder à la
page Tâche Stream Analytics.
L’étape suivante consiste à définir une source d’entrée pour le travail, afin de po... | [
0.0036570618394762278,
0.00922538060694933,
-0.02793307416141033,
-0.007532962132245302,
0.024465057998895645,
0.01479500625282526,
-0.0027430804912000895,
0.06811148673295975,
0.004875184968113899,
-0.059251733124256134,
-0.032603584229946136,
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... | {
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"total_... |
3. Sur la page Event Hub, procédez comme suit :
a. Pour Alias d’entrée, entrez CallStream. L’Alias d’entrée est un nom convivial
pour identifier votre entrée. L’alias d’entrée peut contenir uniquement des
caractères alphanumériques, des traits d’union et des traits de soulignement, et
doit avoir entre 3 et 63 caractère... | [
-0.021413110196590424,
-0.030983632430434227,
-0.01591983623802662,
-0.016039641574025154,
0.02017548680305481,
0.005146486219018698,
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0.04484706372022629,
-0.04098084568977356,
-0.04785386472940445,
-0.036254435777664185,
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0.0347... | {
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"total_... |
g. Pour Nom de la stratégie du Event Hub, sélectionnez Utiliser existant, puis
sélectionnez la stratégie que vous avez créée précédemment.
h. Sélectionnez Enregistrer au bas de la page. | [
-0.04042241349816322,
-0.01396082527935505,
0.014120371080935001,
-0.018607886508107185,
0.042852044105529785,
0.0391688272356987,
-0.0028029615059494972,
0.0337953083217144,
-0.06755556911230087,
-0.052142057567834854,
-0.023326197639107704,
-0.014270950108766556,
-0.026201562955975533,
0... | {
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"total_... |
1. Créez un cache dans Cache Redis Azure en suivant les étapes décrites dans la
section Create a cache (Créer un cache).
2. Une fois le cache créé, sous Paramètres, sélectionnez Clés d’accès. Notez la chaîne
de connexion primaire.
1. Consultez la section Créer une application de fonction de la documentation
Functions. ... | [
0.00443595414981246,
0.00029624917078763247,
-0.006715596653521061,
0.0007141531095840037,
0.06174279376864433,
0.04314979910850525,
0.013103981502354145,
0.050974905490875244,
0.00919588003307581,
-0.06438164412975311,
-0.010105899535119534,
-0.02837727963924408,
-0.06980390101671219,
-0.... | {
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"total_p... |
4. Ajoutez les éléments RedisConnectionString et RedisDatabaseIndex dans la section
Values de votre fichier local.settings.json , en renseignant la chaîne de
connexion du serveur de destination :
JSON
L’index de base de données Redis est le nombre de 0 à 15 identifiant la base de
données sur l’instance.
5. Remplacez... | [
-0.017159072682261467,
-0.017879940569400787,
-0.024804115295410156,
0.03220425546169281,
0.0430636890232563,
0.03307705372571945,
0.03387385979294777,
0.042359888553619385,
-0.02884000912308693,
-0.0810130164027214,
-0.04198824614286423,
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-0.11062208563089371,
-0.015... | {
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"total_... |
Quand Stream Analytics reçoit de la fonction l’exception « HTTP Request Entity Too
Large » (Entité de requête HTTP trop volumineuse), il réduit la taille des lots
envoyés aux fonctions. Le code suivant garantit que Stream Analytics n’envoie pas
de lots trop volumineux. Vérifiez également que les valeurs de taille et de... | [
-0.0617513507604599,
-0.03423714265227318,
-0.0056815859861671925,
-0.018939541652798653,
0.024266887456178665,
0.005721256136894226,
0.019823282957077026,
0.02570481412112713,
-0.05313901975750923,
-0.06729106605052948,
-0.023367412388324738,
-0.03955189138650894,
-0.08898290246725082,
0.... | {
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"total_... |
7. Ouvrez la fonction sur le Portail Azure et définissez les paramètres d’application
pour RedisConnectionString et RedisDatabaseIndex .
1. Dans le portail Azure, ouvrez votre travail Stream Analytics.
2. Accédez à votre fonction et sélectionnez Vue d’ensemble>Sorties>Ajouter. Pour
ajouter une nouvelle sortie, sélect... | [
-0.013660823926329613,
-0.02519226260483265,
-0.011877363547682762,
-0.004814723040908575,
0.037629421800374985,
0.06518960744142532,
0.00725705036893487,
0.027581002563238144,
-0.04493315890431404,
-0.0720520168542862,
-0.007617867551743984,
-0.021566634997725487,
-0.0887293592095375,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
SQL
5. Démarrez l’application telcodatagen.exe en exécutant la commande suivante dans
la ligne de commande. La commande utilise le format telcodatagen.exe
[#NumCDRsPerHour] [SIM Card Fraud Probability] [#DurationHours] .
Invite de commandes Windows
6. Démarrez le travail Stream Analytics.
7. Dans la page Surveiller vot... | [
-0.00476794084534049,
0.016506990417838097,
-0.010806957259774208,
0.014458853751420975,
0.0519636869430542,
0.010170034132897854,
0.03128407895565033,
0.02942972630262375,
0.0013929465785622597,
-0.07320280373096466,
-0.005021511577069759,
-0.000069250694650691,
-0.03878341615200043,
0.01... | {
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"total_p... |
8. Dans la page Azure Cache pour Redis votre cache, sélectionnez Métriques dans le
menu de gauche, ajoutez une métrique d’écriture du cache et définissez la durée
sur la dernière heure. Le résultat ressemble à l’image suivante :
Tout d’abord, obtenez la clé d’un enregistrement inséré dans Azure Cache pour Redis.
Dans l... | [
-0.013918546959757805,
-0.007564755622297525,
-0.03800733759999275,
0.038117509335279465,
0.054044049233198166,
0.05370785668492317,
0.04498650133609772,
0.05369504541158676,
-0.0055362144485116005,
-0.0579153411090374,
0.0008589523495174944,
-0.03527431935071945,
-0.06107700243592262,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"total_... |
1. Accédez au Portail Azure et recherchez votre application Azure Functions.
2. Sélectionnez Fonctions dans le menu de gauche.
3. Sélectionnez HTTPTrigger1 dans la liste des fonctions.
4. Sélectionnez Surveiller dans le menu de gauche.
5. Basculez vers l’onglet Journaux.
6. Notez une clé du message d’information, comme... | [
-0.029285093769431114,
0.0022191533353179693,
-0.014960279688239098,
-0.0013525006361305714,
0.07238420099020004,
0.03916851431131363,
0.030843742191791534,
0.061404116451740265,
-0.022663412615656853,
-0.08403156697750092,
-0.015221423469483852,
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-0.038809847086668015,... | {
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Get "KEY-FROM-THE-PREVIOUS-SECTION"
Cette commande doit produire la valeur de la clé spécifiée :
Si une défaillance se produit lors de l’envoi d’événements à Azure Functions, Stream
Analytics retente la plupart des opérations. Toutes les exceptions HTTP sont retentées
jusqu’à réussite, à l’exception de l’erreur HTTP 41... | [
-0.014629277400672436,
-0.03672003373503685,
0.006701293401420116,
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0.07961330562829971,
0.03698408231139183,
0.0376589260995388,
0.03407076373696327,
-0.017858555540442467,
-0.04980125650763512,
-0.03575340658426285,
-0.02483772672712803,
-0.058137454092502594,
0.02749... | {
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"total_... |
Dans le portail Azure, lorsque vous essayez de rétablir les valeurs maximales de taille et
de nombre de lots à des valeurs vides (par défaut), la valeur bascule sur la valeur
précédemment saisie au moment de la sauvegarde. Dans ce cas, entrez manuellement
les valeurs par défaut pour ces champs.
Actuellement, l’utilisat... | [
-0.0011484434362500906,
-0.018418507650494576,
0.010964869521558285,
0.004243912640959024,
0.03498155251145363,
0.02097180299460888,
0.030336398631334305,
0.06009471043944359,
-0.027215931564569473,
-0.06225007399916649,
-0.03184427320957184,
-0.02195470593869686,
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0.0... | {
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"total_... |
Tutoriel : Déployer Azure Stream Analytics
en tant que module IoT Edge
20/05/2025
S’applique à :
IoT Edge 1.5
Dans ce tutoriel, vous allez créer un travail Azure Stream Analytics dans le portail Azure et le
déployer en tant que module IoT Edge sans code supplémentaire.
Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à :
Le mod... | [
0.03953293710947037,
-0.033724091947078705,
0.035489752888679504,
0.027575096115469933,
0.05874846875667572,
0.013767886906862259,
0.028816871345043182,
0.02585424855351448,
-0.008565783500671387,
-0.04920128732919693,
-0.005624094046652317,
-0.04129103943705559,
-0.0896238461136818,
0.039... | {
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"total_... |
De nombreuses solutions IoT utilisent les services d’analytique pour obtenir des insights sur les
données envoyées par les appareils IoT au fur et à mesure de leur arrivée dans le cloud. Avec
Azure IoT Edge, vous déplacez la logique Azure Stream Analytics sur l’appareil lui-même. Le
traitement des flux de télémétrie à ... | [
-0.008290313184261322,
-0.017867455258965492,
0.025042355060577393,
0.015355800278484821,
0.029937192797660828,
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0.01941891573369503,
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"total_... |
Champ
Valeur
Abonnement
Choisissez le même abonnement que votre IoT Hub.
groupe de
ressources
Utilisez le même groupe de ressources pour toutes vos ressources de test pour
les guides de démarrage rapide et les didacticiels IoT Edge. Par exemple, utilisez
IoTEdgeResources.
Nom
Fournissez un nom unique pour votre compte ... | [
-0.008666696958243847,
-0.038802292197942734,
0.03294119983911514,
0.015702305361628532,
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-0.05519566684961319,
-0.016123048961162567,
-0.034532997757196426,
-0.06719830632209778,
0.042... | {
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3. Sélectionnez Revoir + créer.
4. Confirmez vos options, puis sélectionnez Créer.
Après avoir créé votre travail Stream Analytics dans le portail Azure, configurez-le avec une
entrée, une sortie et une requête à exécuter sur les données qui transitent.
Cette section montre comment créer un travail qui reçoit des donné... | [
0.00790348183363676,
0.01494811475276947,
0.002475963905453682,
0.0013076583854854107,
0.06712716072797775,
0.04746754840016365,
0.009783951565623283,
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-0.015044760890305042,
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-0.023089498281478882,
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0.008... | {
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"total_... |
1. Sous Topologie de la tâche, sélectionnez Requête.
2. Remplacez le texte par défaut par la requête suivante :
SQL
Dans cette requête, le code SQL envoie une commande de réinitialisation à la sortie
d’alerte si la température moyenne de la machine dans une fenêtre de 30 secondes
atteint 70 degrés. La commande de réini... | [
-0.017884738743305206,
-0.02019120566546917,
-0.03139891475439072,
0.023654241114854813,
0.07340545952320099,
0.04784968122839928,
0.031754229217767715,
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0.0245172381401062,
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Dans cette section, vous utilisez l’Assistant Définir des modules dans le portail Azure pour
créer un manifeste de déploiement. Un manifeste de déploiement est un fichier JSON qui décrit
tous les modules déployés sur un appareil. Le manifeste présente également les registres de
conteneurs qui stockent les images de mod... | [
0.03756555914878845,
0.009779688902199268,
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0.00635112589225173,
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"total_... |
Conservez les autres paramètres par défaut, puis sélectionnez Ajouter.
5. Ajoutez votre travail Azure Stream Analytics Edge en suivant les étapes :
a. Sélectionnez + Ajouter et choisissez Module Azure Stream Analytics.
b. Sélectionnez votre abonnement et le travail Azure Stream Analytics Edge que vous
avez créé.
c. Sél... | [
0.015679646283388138,
-0.015902308747172356,
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0.048013560473918915,
0.03458714857697487,
0.022414719685912132,
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"total_... |
7. Sélectionnez Revoir + créer. Le manifeste de déploiement s’affiche.
8. Sélectionnez Create (Créer).
9. Dans la page Définir les modules de votre appareil, après quelques minutes, vous devriez
voir les modules répertoriés et en cours d’exécution. Actualisez la page si vous ne voyez
pas de modules, ou patientez quelqu... | [
0.016336392611265182,
-0.005025741644203663,
0.019104141741991043,
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0.05679986998438835,
0.011995593085885048,
0.0036915866658091545,
0.03791354224085808,
-0.02550317905843258,
-0.0652344822883606,
-0.039763111621141434,
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0.002... | {
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"total_... |
2. Sous l’onglet Routes, vous définissez la manière dont les messages sont transmis entre
les modules et le hub IoT. Les messages sont construits à l’aide de paires nom/valeur.
Ajoutez les noms et les valeurs de l’itinéraire avec les paires indiquées dans le tableau
suivant. Remplacez les instances de {moduleName} par... | [
0.03228796645998955,
-0.021655835211277008,
0.007667963393032551,
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0.06493332237005234,
-0.015306495130062103,
0.03546060994267464,
0.0635019987821579,
-0.009411802515387535,
-0.0394962914288044,
-0.01949417218565941,
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0.05580... | {
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"total_... |
5. Lorsque vous avez terminé de passer en revue le manifeste, sélectionnez Créer pour
terminer la configuration de votre module.
Accédez à votre appareil IoT Edge pour voir l’interaction entre le module Azure Stream
Analytics et le module SimulatedTemperatureSensor.
1. Vérifiez que tous les modules sont en cours d’exéc... | [
0.03610038384795189,
-0.006175888702273369,
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0.030477548018097878,
0.03714104741811752,
0.02264011651277542,
-0.019158819690346718,
-0.04937917739152908,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Si vous souhaitez passer à l’article recommandé suivant, conservez les ressources et les
configurations que vous avez créées et réutilisées. Vous pouvez également continuer à utiliser
le même appareil IoT Edge comme appareil de test.
Sinon, supprimez les configurations locales et les ressources Azure que vous avez util... | [
-0.02715815044939518,
-0.03491944074630737,
0.021935435011982918,
0.018039852380752563,
0.06311427801847458,
0.05135965347290039,
0.023586606606841087,
0.033384039998054504,
-0.007394895423203707,
-0.07654401659965515,
-0.016571206972002983,
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0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
localement, puis envoyé le flux de données agrégé dans le cloud. Pour savoir comment Azure
IoT Edge peut vous aider à créer d’autres solutions, essayez le tutoriel suivant.
Déployer un modèle Azure Machine Learning en tant que module | [
0.002650018548592925,
-0.04114565625786781,
0.017154864966869354,
0.049412135034799576,
0.055878978222608566,
0.03215547278523445,
0.04279446229338646,
0.025005178526043892,
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-0.02657928876578808,
0.009875280782580376,
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"total_... |
Modèle de ressource Azure Stream
Analytics
Article • 01/06/2023
Azure Stream Analytics est une solution PaaS (platform-as-a-service) complètement
managée pour le traitement de flux. Cet article décrit le modèle de ressource Stream
Analytics en introduisant le concept de cluster, de travail et de composants de travail
S... | [
0.015795771032571793,
-0.026434987783432007,
0.007459966000169516,
0.007154576946049929,
0.03418106958270073,
0.018162233754992485,
0.01943081244826317,
0.05836211517453194,
-0.026717087253928185,
-0.05993437394499779,
-0.01414991170167923,
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-0.06250069290399551,
0.033... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "189",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez implémenter votre logique de traitement de flux en écrivant une requête
SQL dans votre travail. La vaste prise en charge du langage SQL vous permet de gérer
des scénarios tels que l’analyse de contenus JSON complexes, le filtrage de valeurs, le
calcul d’agrégats, l’exécution de jointures ainsi que les cas d... | [
0.0014605536125600338,
-0.018228743225336075,
-0.007002293132245541,
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0.03773558512330055,
0.02372025139629841,
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"total_... |
il extrait en permanence
les données de vos sources d’entrée, et exécute la logique de requête produisant les
résultats qui sont écrits dans vos récepteurs de sortie avec une latence de bout en bout
en millisecondes.
Au démarrage de votre travail, le service Stream Analytics se charge de compiler votre
requête et affec... | [
-0.007135717198252678,
-0.0063368226401507854,
-0.03339949622750282,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
moment où il est provisionné. Découvrez les avantages des clusters Stream Analytics et
quand les utiliser.
Découvrez comment gérer Azure Stream Analytics et d’autres concepts :
Créer une solution de détection de fraude à l’aide de Stream Analytics
Vue d’ensemble des entrées
Vue d’ensemble des sorties
Développement d’un... | [
0.012798490934073925,
-0.005719898268580437,
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0.02319500595331192,
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"total_... |
Vue d’ensemble du cluster Azure Stream
Analytics
10/06/2025
Le cluster Azure Stream Analytics offre un déploiement à locataire unique pour des scénarios
de streaming complexes et exigeants. À grande échelle, les clusters Stream Analytics peuvent
traiter plus de 400 Mo/seconde en temps réel. Les tâches Stream Analytics ... | [
-0.0015572148840874434,
-0.01602121628820896,
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0.0240... | {
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Un cluster Stream Analytics peut servir de plateforme de diffusion en continu pour votre
organisation et peut être partagé par différentes équipes travaillant sur différents cas d’usage.
Les clusters Stream Analytics sont alimentés par le même moteur que les travaux Stream
Analytics exécutés dans un environnement multi... | [
-0.0018086243653669953,
-0.022301921620965004,
0.0012493851827457547,
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0.046087633818387985,
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Le moyen le plus simple de commencer consiste à créer et développer un travail Stream
Analytics pour vous familiariser avec le service et voir comment il peut répondre à vos besoins
d’analyse.
Les tâches Stream Analytics seules ne prennent pas en charge les VNets. Si vos entrées ou
sorties sont sécurisées derrière un p... | [
0.011681233532726765,
0.0016327013727277517,
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-0.021467363461852074,
-0.04435257986187935,
-0.05898936092853546,
0.0137... | {
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de performances plus fiables. Tous les travaux exécutés sur votre cluster ne
vous appartiennent qu’à vous.
Oui. Vous pouvez facilement configurer la capacité de votre cluster, ce qui vous permet
d’effectuer un scale-up ou un scale-down en fonction des besoins pour répondre à votre
demande changeante.
Questions fréquent... | [
-0.014707156457006931,
-0.01570383831858635,
-0.0035997305531054735,
-0.007097169756889343,
0.02852937951683998,
0.026369256898760796,
0.01761641539633274,
0.0450921505689621,
-0.06242930889129639,
-0.04655565693974495,
-0.029701294377446175,
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Oui. Vous pouvez lier vos travaux existants à votre cluster Stream Analytics nouvellement créé
et l’exécuter comme d’habitude. Vous n’avez pas besoin de recréer vos travaux Stream
Analytics existants à partir de zéro.
Vos clusters Stream Analytics sont facturés en fonction de la capacité de SU choisie. Les clusters
son... | [
-0.00014398789789993316,
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Modèles de solution Azure Stream
Analytics
Article • 19/02/2025
Comme de nombreux autres services présents dans Azure, Stream Analytics trouve sa
grande utilité lorsqu’il est associé à d’autres services pour créer une solution de bout en
bout plus étendue. Cet article aborde les solutions Azure Stream Analytics simples... | [
-0.015250624157488346,
0.005651530809700489,
-0.0073568751104176044,
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0.01... | {
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Le tableau de bord Power BI offre une faible latence, mais il est inutilisable dans la
production de rapports Power BI complets. Un modèle de création de rapports courant
se veut tout d’abord sortir vos données dans une base de données SQL. Ainsi, utilisez le
connecteur SQL de Power BI pour interroger SQL sur les donné... | [
-0.03743135184049606,
-0.00747563224285841,
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aux
techniques décrites dans l’article Sortie Azure Stream Analytics dans
Azure SQL Database.
La deuxième utilisation la plus appréciée de Stream Analytics est la création d’alertes en
temps réel. Dans ce modèle de solution, vous pouvez utiliser une logique métier dans
Stream Analytics afin de détecter les modèles temp... | [
-0.006176877301186323,
-0.010669568553566933,
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de bord dans laquelle Stream Analytics utilise Power BI comme point de terminaison par
défaut, certains récepteurs de données intermédiaires peuvent être utilisés. Ces
récepteurs comprennent Event Hubs, Service Bus et Azure Functions. Vous, en tant que
créateur d’applications, devez décider quel récepteur de données co... | [
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au débit le plus élevé,
disponible sur Azure pour de tels scénarios d’intégration.
Vous pouvez créer des visualisations en temps réel personnalisées, telles que la
visualisation de tableaux de bord ou de cartes, avec Azure Stream Analytics et Azure
SignalR Service. L’utilisation de SignalR permet la mise à jour des cli... | [
0.0031540014315396547,
-0.007490333169698715,
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La plupart des services et applications web utilisent aujourd’hui un modèle de
requête/réponse pour gérer la couche de présentation. Le modèle de requête/réponse
est simple à créer et peut être facilement mis à l’échelle dans un temps de réponse
faible, avec un front-end sans état et des magasins scalables, comme Azure... | [
-0.0021343519911170006,
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Dans les applications réelles, où la logique de traitement est complexe et où il est
nécessaire de mettre à niveau certaines parties de la logique séparément, plusieurs
tâches Stream Analytics peuvent être combinées avec Event Hubs, en tant que
répartiteur d’événements intermédiaire.
Ce modèle améliore la résilience et... | [
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d’application, consultez Données de
référence SQL et Jointure de données de référence.
Ce modèle peut être également utilisé pour implémenter un moteur de règles, où les
seuils des règles sont définis à partir de données de référence. Pour plus d’informations
sur les règles, consultez Traiter des règles configurables b... | [
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Le modèle de détection d’anomalie intégrée d’Azure Stream Analytics est un moyen
pratique pour introduire Machine Learning dans votre application en temps réel. Pour
un plus large éventail des besoins Machine Learning, consultez Azure Stream Analytics
s’intègre au service de scoring d’Azure Machine Learning.
Pour les u... | [
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convenablement les problèmes de connectivité et de limitation de la bande passante
dans le système. Stream Analytics peut prendre en charge des débits allant jusqu’à
200 Mo/s lors de l’écriture dans Azure Synapse Analytics.
La plupart des activités d’analytique et de science des données s’effectuent encore hors
connexi... | [
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L’enrichissement des données constitue souvent une condition exigée pour les moteurs
ETL. Azure Stream Analytics prend en charge l’enrichissement des données avec les
données de référence provenant de la base de données SQL et du stockage Blob Azure.
L’enrichissement des données peut être effectué pour l’arrivage de do... | [
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Un travail Azure Stream Analytics peut s’exécuter 24/24 7/7 pour traiter des événements
entrants sans interruption en temps réel. Sa garantie de durée de fonctionnement est
cruciale pour l’intégrité de l’application dans son ensemble. Même si Stream Analytics
est le seul service d’analytique en streaming du secteur qui... | [
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Il y a deux éléments clés à surveiller :
État d’échec du travail
Avant toute chose, vous devez vous assurer que le travail est en cours d’exécution.
Sans travail associé à un état en cours d’exécution, aucune nouvelle métrique et
aucun journal n’est généré. Les tâches peuvent afficher un état d’échec pour
diverses rais... | [
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Quels que soient la garantie du contrat SLA d’Azure Stream Analytics utilisé et le soin
que vous apportez à exécuter votre application de bout en bout, des pannes se
produisent. Si votre application est stratégique, vous devez être prêt à réagir face aux
interruptions, afin de procéder à une récupération correctement.
... | [
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rapidement leur valeur au fil du temps, il est donc important de
rattraper au plus vite l’heure actuelle. Il existe deux façons de rattraper rapidement un
retard :
Provisionner davantage de ressources (SU) lors du rattrapage du retard.
Redémarrer à partir de l’heure actuelle.
Le redémarrage à l’heure actuelle est simpl... | [
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Assurez-vous d’avoir approvisionné suffisamment de ressources dans les
récepteurs de sortie (c’est-à-dire SQL Database, Azure Cosmos DB), afin qu’ils ne
limitent pas la surtension en sortie, qui peut parfois entraîner le blocage du
système.
L’essentiel est plus de tout d’anticiper la modification de la vitesse de trait... | [
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d’événement. Peu importe l’heure tardive à laquelle un
événement arrive, il n’est jamais supprimé. Il est toujours placé dans le compartiment du
moment opportun. Lors de la récupération, il est possible de retraiter les événements
archivés et de renvoyer les résultats dans le magasin voulu. Cela est similaire à la faço... | [
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Le processus de renvoi doit être effectué avec un système de traitement par lots hors
connexion ; celui-ci a probablement un autre modèle de programmation qu’Azure
Stream Analytics. Cela signifie que vous devez réimplémenter la logique de traitement
complète.
Pour un renvoi, il demeure important de provisionner au moin... | [
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Scénarios
Redémarrer à
partir de
maintenant
uniquement
Redémarrer à
partir de l’heure
du dernier arrêt
Redémarrer à partir de
maintenant + renvoyer
avec des événements
archivés
Analytique hors
co... | [
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Choisir une technologie de traitement
de streaming et d’analytique en temps
réel sur Azure
Article • 29/01/2024
Plusieurs services sont disponibles pour le traitement du streaming et l’analytique en
temps réel sur Azure. Cet article fournit les informations nécessaires pour déterminer la
technologie la mieux adaptée à ... | [
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Stream Analytics que d’exécuter et de maintenir un cluster.
Azure Stream Analytics fournit une riche expérience prête à l’emploi. Vous pouvez
immédiatement tirer parti des fonctionnalités suivantes sans aucune configuration
supplémentaire :
Opérateurs temporels intégrés, tels que des agrégations fenêtrées, des jointure... | [
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géospatiales pour le geofencing.
Des solutions intégrées, telles que Détection d’anomalies.
Plusieurs fenêtres de temps dans la même requête.
Possibilité de composer plusieurs opérateurs temporels dans des séquences
arbitraires.
Latence de bout en bout inférieure à 100 ms à partir de l’entrée arrivant à Event
Hubs, à l... | [
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Créer un travail Stream Analytics à l’aide de Visual Studio Code | [
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Choisir l’outil de développement pour
créer des travaux Stream Analytics
Article • 11/09/2023
En plus de créer vos travaux Stream Analytics dans le Portail Azure, vous pouvez utiliser
l’extension Azure Stream Analytics Tools pour Visual Studio Code pour écrire, déboguer
et exécuter votre requête de diffusion en continu... | [
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Fonctionnalité
Portail
Visual Studio
Code
Partager des entrées et des sorties entre plusieurs
requêtes
Non
Oui
Test de requête avec un exemple de fichier
Oui
Oui
Test local des données actives
Non
Oui
Prise en charge de la stratégie horaire dans les tests
de requête
Non
Oui
Répertorier les travaux et afficher les entit... | [
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Azure Stream Analytics sur IoT Edge
Tutoriel : Écrire une fonction C# définie par l’utilisateur pour une tâche IoT Edge
Azure Stream Analytics (préversion)
Développer des tâches IoT Edge Azure Stream Analytics avec les outils Visual
Studio
Utiliser Visual Studio pour afficher les tâches Azure Stream Analytics
Explorer ... | [
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Développer et déboguer des travaux
Azure Stream Analytics localement
Article • 18/12/2024
Outre la création et le développement d’un travail Azure Stream Analytics dans le portail
Azure, vous pouvez configurer un travail Stream Analytics à l’aide d’un outil de
développement sur votre ordinateur. Azure Stream Analytics ... | [
0.025403836742043495,
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et dans le cloud à l’aide d’IntelliSense et du contrôle de code
source natif. Prend en charge le développement sur Linux, macOS et
Windows. Pour plus d'informations, consultez Créer une tâche Azure Stream
Analytics dans Visual Studio Code. L’extension prend également en charge
Visual Studio Codespaces
, un environnemen... | [
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Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Environnement
Description
pour la génération de projets Visual Studio Code (qui génèrent un modèle
Azure Resource Manager) sur un ordinateur arbitraire.
Tester des requêtes Stream Analytics local... | [
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Connecter les tâches Stream Analytics
aux ressources d’un réseau virtuel Azure
Article • 19/11/2024
Vos tâches Stream Analytics créent des connexions sortantes avec vos ressources Azure
d’entrée et de sortie, afin de traiter les données en temps réel et de générer des
résultats. Ces ressources d’entrée et de sortie (pa... | [
0.003404641058295965,
-0.013724620454013348,
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des points de terminaison privés, qui connectent votre travail ASA injecté dans le
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Azure Private Link ;
des points de terminaison de service, qui connectent vos sources de données à
votre travail ASA injecté dans le réseau virtu... | [
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Actuellement, l'intégration de réseau virtuel n'est disponible que dans certaines régions.
Visitez cette page pour obtenir la liste la plus récente des régions compatibles de réseau
virtuel et comment en faire la demande dans votre région.
Les clusters Stream Analytics sont des clusters de calcul dédiés à un seul locat... | [
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tâche pour utiliser cette technique est une opération en deux
étapes :
Utilisez le mode d’authentification Identité managée lors de la configuration de
l’entrée ou de la sortie dans votre tâche Stream Analytics.
Accordez à vos tâches Stream Analytics spécifiques un accès explicite à vos
ressources cibles en attribuant ... | [
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tâches Stream Analytics spécifiques peuvent accéder à vos ressources en toute sécurité.
Grâce à cette technique, vos tâches peuvent se connecter aux services Azure suivants :
1. Stockage Blob ou ... | [
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