text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Au lieu d’utiliser des données actives, vous pouvez utiliser des exemples de données à
partir d’un fichier local pour tester votre requête Azure Stream Analytics.
1. Connectez-vous au portail Azure.
2. Localisez votre tâche Stream Analytics existante et sélectionnez-la.
3. Dans la page de la tâche Stream Analytics, sou... | [
0.012724613770842552,
-0.037056442350149155,
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0.028539247810840607,
0.006004648748785257,
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"total_... |
6. Dès que vous chargez le fichier, vous pouvez également voir le contenu du fichier
sous la forme d’un tableau ou au format brut. Si vous sélectionnez Réinitialiser, les
exemples de données retournent vers les données d’entrée entrantes expliquées
dans la section précédente. Vous pouvez charger n’importe quel autre fi... | [
-0.007313495967537165,
-0.05193016305565834,
-0.023973651230335236,
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-0.02549196034669876,
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10. Après avoir vérifié les résultats affichés dans le navigateur, vous pouvez Démarrer
le travail.
1. La stratégie de temps n’est pas prise en charge dans le test du portail :
Désordre : tous les événements entrants seront classés.
Arrivée tardive : il n’y aura pas d’événement d’arrivée tardive puisque Stream
Analytic... | [
0.0013282722793519497,
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Si vous recevez l’erreur : « La taille de la requête est trop grande. Réduisez la taille des
données d’entrée, puis réessayez. », suivez les étapes ci-dessous :
Réduisez la taille d’entrée : Testez votre requête avec un exemple de fichier de
taille inférieure ou sur un intervalle de temps plus court.
Réduisez la taille... | [
-0.018597574904561043,
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0.03541664779186249,
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Procédure de démarrage d’un travail
Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Vous pouvez démarrer votre travail Azure Stream Analytics à partir du portail Azure, de
PowerShell ou Visual Studio. Lorsque vous démarrez un travail, vous sélectionnez l’heure
à laquelle le travail doit commencer à créer la sortie. Le port... | [
0.0053354897536337376,
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0.029186392202973366,
0.015742598101496696,
0.036783501505851746,
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"total_... |
fenêtrée partielle n’est générée. Il
s’agit toujours de la valeur agrégée complète.
Personnalisé : vous pouvez choisir le point de départ de la sortie. Comme avec
l’option Maintenant, Azure Stream Analytics lit automatiquement les données
avant cette heure si un opérateur temporel est utilisé.
Lors du dernier arrêt : c... | [
-0.010381357744336128,
-0.0368342362344265,
-0.029373155906796455,
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0.05058440938591957,
0.030851636081933975,
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-0.016034677624702454,
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0.0302... | {
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"total_... |
produire dans la sortie. Pou plus d’informations sur le traitement en une seule fois,
consultez la page Garanties de remise d’événement.
Accédez à votre travail dans le portail Azure et sélectionnez Démarrer sur la page de
présentation. Choisissez l’heure de début de sortie du travail, puis sélectionnez
Démarrer.
Chois... | [
-0.024793732911348343,
-0.0012701195664703846,
-0.026379600167274475,
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0.04725794866681099,
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Démarrage rapide : Créer un travail Stream Analytics à l’aide du portail Azure
Démarrage rapide : Créer un travail Stream Analytics à l’aide d’Azure PowerShell
Démarrage rapide : créer une tâche Stream Analytics à l’aide des outils Azure
Stream Analytics pour Visual Studio
Étapes suivantes | [
-0.011082321405410767,
0.0015268996357917786,
-0.016862303018569946,
0.018783388659358025,
0.03948624059557915,
0.015740418806672096,
0.039974432438611984,
0.04722050949931145,
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-0.0602688305079937,
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[
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Mettre à l'échelle automatiquement les
unités de streaming
Article • 28/05/2024
Les unités de streaming représentent les ressources de calcul allouées pour exécuter un
travail Stream Analytics. Plus le nombre d’unités de streaming est élevé, plus il y a de
ressources d’UC et de mémoire allouées pour votre travail. Stre... | [
0.004875960294157267,
-0.02596680447459221,
-0.01014731451869011,
0.029248250648379326,
0.037119608372449875,
0.03827395662665367,
0.01093536987900734,
0.05200919508934021,
-0.015940574929118156,
-0.06685340404510498,
-0.029122231528162956,
-0.04819270968437195,
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0.006... | {
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à l’échelle automatique dans Azure Monitor, consultez Vue
d’ensemble de la mise à l’échelle automatique dans Microsoft Azure.
Voici des exemples de mise à l’échelle automatique personnalisée :
Augmenter les unités de streaming lorsque le pourcentage d’utilisation moyen de
la tâche au cours des deux dernières minutes dé... | [
0.04511026665568352,
-0.013954965397715569,
-0.00920533575117588,
0.025848710909485817,
0.05371299013495445,
0.04527846351265907,
0.025646179914474487,
0.04159320890903473,
-0.009500706568360329,
-0.0452679842710495,
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0.0016... | {
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"total_... |
Utiliser davantage d’unités de streaming pendant les heures de bureau et moins
pendant les heures creuses.
Tous les travaux Stream Analytics peuvent mettre à l’échelle automatiquement entre 1/3,
2/3 et 1 SU V2. La mise à l’échelle automatique au-delà de 1 SU V2 nécessite que votre
travail dispose d’une topologie parall... | [
0.006501524709165096,
-0.003821403020992875,
-0.017455721274018288,
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0.02974662557244301,
0.04204222187399864,
0.007282222155481577,
0.04928405210375786,
-0.030406570062041283,
-0.06751465052366257,
-0.03545799106359482,
-0.059563975781202316,
-0.08349809050559998,
0.0... | {
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"total_p... |
Ce paramètre vous permet de définir un nombre fixe d’unités de streaming pour votre
travail. Notez que le nombre par défaut d’unités SU est de 1 lors de la création d’un
travail.
1. Sélectionnez l’option Mise à l’échelle manuelle si elle n’est pas sélectionnée.
2. Utilisez le curseur pour définir les unités d’utilisati... | [
-0.009242726489901543,
-0.009064694866538048,
-0.052979618310928345,
0.006998916622251272,
0.02325012907385826,
0.05910529941320419,
0.046987611800432205,
0.044082581996917725,
-0.026941007003188133,
-0.060794804245233536,
-0.03450154885649681,
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0... | {
"azure_component": "other",
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"total_... |
de votre travail.
3. Sélectionnez Enregistrer dans la barre d’outils pour enregistrer le paramètre.
| [
-0.03618945553898811,
-0.010583273135125637,
-0.022913970053195953,
-0.022707948461174965,
0.014894201420247555,
0.07986634969711304,
0.049065932631492615,
-0.015346220694482327,
-0.055697012692689896,
-0.07542886584997177,
-0.01952236331999302,
-0.002209865488111973,
-0.0325993075966835,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez configurer la mise à l’échelle automatique des unités de streaming à l’aide
de conditions. Cette condition de mise à l’échelle Par défaut est exécutée quand aucune
des autres conditions de mise à l’échelle ne correspond. Par conséquent, vous devez
sélectionner une condition par défaut pour votre travail. Vo... | [
-0.033709656447172165,
-0.002567349234595895,
-0.01058668177574873,
0.005246151704341173,
0.06017095595598221,
0.06743410974740982,
0.006064685061573982,
0.03191262111067772,
-0.05726204067468643,
-0.04881691187620163,
-0.0472121387720108,
0.017732899636030197,
-0.0906270444393158,
0.01093... | {
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La procédure suivante vous montre comment ajouter une condition pour augmenter
automatiquement les unités de streaming (scale out) lorsque l’utilisation de la SU
(mémoire) est supérieure à 75 %. Ou comment réduire les unités de streaming (scale-in)
lorsque l’utilisation de la SU est inférieure à 25 %. Les incréments so... | [
-0.029327528551220894,
-0.034117016941308975,
-0.005590876564383507,
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0.04534798115491867,
0.04823922738432884,
0.010661282576620579,
0.01143357902765274,
-0.056880269199609756,
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"total_p... |
pour déclencher l’action de mise à
l’échelle.
c. Sélectionnez une opération dans la section Action. Dans cet exemple, la valeur
est Augmenter.
７ Notes
Vous ne pouvez pas définir de planification dans la condition par défaut. L’option
par défaut est exécutée quand aucune des autres conditions de planification n’est
remp... | [
-0.0176396444439888,
-0.009615183807909489,
-0.04094691947102547,
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0.027828305959701538,
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d. Sélectionnez ensuite Ajouter.
6. Sélectionnez une nouvelle fois + Ajouter une règle, puis procédez comme suit
dans la page Règle de mise à l’échelle :
a. Sélectionnez une métrique dans la liste déroulante Nom de la métrique. Dans
cet exemple, il s’agit de SU % Utilization (Utilisation du pourcentage de SU).
b. Sélec... | [
-0.045217886567115784,
-0.041146811097860336,
-0.03325921297073364,
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0.008915758691728115,
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9. Sélectionnez Enregistrer.
７ Notes
Le bagottement fait référence à une condition de boucle qui provoque une série
d’événements de mise à l’échelle contraires. Un bagottement se produit quand un
événement de mise à l’échelle déclenche l’événement de mise à l’échelle contraire.
Reportez-vous à cet article qui décrit ... | [
-0.030193747952580452,
-0.02018771320581436,
-0.024990923702716827,
-0.02433707006275654,
0.060305364429950714,
0.029826287180185318,
0.03793913871049881,
0.0263450238853693,
-0.05111192911863327,
-0.04544132947921753,
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Procédez comme suit pour configurer la règle afin de mettre à l’échelle le travail pour
utiliser un nombre spécifique d’unités de streaming. Là encore, la condition par défaut
est appliquée quand aucune des autres conditions de mise à l’échelle ne correspond.
1. Dans la page Mise à l’échelle, sélectionnez Mise à l’éche... | [
-0.023808807134628296,
0.003824215615168214,
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0.02830529771745205,
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2. Sélectionnez Ajouter une condition de mise à l’échelle sous le bloc Par défaut.
3. Spécifiez un nom pour la condition.
4. Confirmez la sélection de l’option Mettre à l’échelle selon une métrique.
5. Sélectionnez + Ajouter une règle pour ajouter une règle afin d’augmenter le
nombre d’unités de streaming quand l’utili... | [
-0.04870545119047165,
-0.021219216287136078,
-0.020013591274619102,
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0.038993511348962784,
-0.009818093851208687,
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condition doit s’appliquer.
1. Dans la page Mise à l’échelle, sélectionnez Mise à l’échelle automatique
personnalisée pour l’option Choisir comment mettre à l’échelle vos ressources.
2. Sélectionnez Ajouter une condition de mise à l’échelle sous le bloc Par défaut.
3. Spécifiez un nom pour la condition.
4. Pour Mode de... | [
-0.034854065626859665,
-0.01176169328391552,
-0.00733366422355175,
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"source": "625",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Écrire dans une table Azure SQL
Database à partir de vos travaux Azure
Stream Analytics
Article • 25/03/2023 • 5 minutes de lecture
Azure Stream Analytics prend en charge Azure SQL Database en tant que sortie pour
votre requête de diffusion en continu. Cet article explique comment utiliser SQL
Database comme sortie pou... | [
0.006951215211302042,
0.004311359487473965,
0.01425103284418583,
0.04037678614258766,
0.04021415859460831,
-0.0005318800103850663,
0.028490209951996803,
0.05135035514831543,
0.014214613474905491,
-0.07301406562328339,
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0.02... | {
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"total_... |
2. Sélectionnez un alias de sortie qui sera utilisé dans la requête de votre travail.
Indiquez le nom et le mode d’authentification de votre base de données. Vous
pouvez en savoir plus sur les options de configuration de sortie SQL.
3. Entrez un nom de table que vous souhaitez créer dans votre instance Azure SQL
Databa... | [
-0.011500566266477108,
-0.0012514573754742742,
-0.01078761275857687,
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0.047671716660261154,
0.0480407252907753,
0.02056417055428028,
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"total_... |
4. Sélectionnez Requête sous Topologie de travail et utilisez l’alias dans votre
requête pour écrire la sortie dans le nom de table que vous avez fourni à l’étape
précédente. Cliquez sur Tester la requête pour tester la logique de requête, et
affichez les Résultats de test, qui présentent le schéma de la sortie qui ser... | [
-0.037743888795375824,
-0.01282165665179491,
-0.013393389992415905,
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0.04859254136681557,
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"total_... |
produite par le travail.
Remarque : Pour tester votre requête, vous devez disposer
de données de diffusion en continu entrantes dans votre source d’entrée, ou vous
pouvez charger des exemples de données pour tester la requête. Apprenez-en plus
dans Tester une requête Stream Analytics.
5. Cliquez sur Schéma de table SQL... | [
0.016081562265753746,
-0.009053394198417664,
-0.007440852466970682,
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0.05885796621441841,
0.039856113493442535,
0.01389098446816206,
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"total_... |
Si votre requête Stream Analytics est modifiée pour produire un schéma différent,
vous devez modifier votre définition de table dans votre SQL Database. Cela
garantit que le travail Stream Analytics ne rencontrera pas d’erreurs de conversion
de données lors de la tentative d’écriture dans le récepteur.
6. Une fois que ... | [
0.006186389364302158,
-0.019560612738132477,
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0.038357336074113846,
0.019883044064044952,
0.028791815042495728,
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2. Sélectionnez un alias de sortie qui sera utilisé dans la requête de votre travail.
Indiquez le nom et le mode d’authentification de votre base de données. Vous
pouvez en savoir plus sur les options de configuration de sortie SQL.
3. Vous pouvez choisir une table existante dans l’instance SQL Database sélectionnée
en... | [
-0.0335141159594059,
0.023175643756985664,
-0.011939912103116512,
0.004621643573045731,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
4. Sélectionnez Requête sous Topologie de travail et utilisez le nom d’alias dans
votre requête pour écrire la sortie dans la table sélectionnée. Cliquez sur Tester la
requête pour tester la logique de requête, et affichez les Résultats de test.
Remarque : Pour tester votre requête, vous devez disposer de données de di... | [
-0.03335393965244293,
-0.006573033053427935,
-0.023894984275102615,
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0.05833922699093819,
0.06089921295642853,
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"total_... |
en continu entrantes dans Event Hub/IoT Hub, ou vous pouvez charger des
exemples de données pour tester la requête. Apprenez-en plus dans Tester une
requête Stream Analytics.
5. Dans l’onglet Schéma de table SQL, vous pouvez voir un nom de colonne et son
type à partir des données entrantes et dans la table sélectionnée... | [
-0.015468617901206017,
-0.012201394885778427,
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0.0... | {
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"total_... |
6. Une fois que votre requête est finale, sélectionnez Vue d’ensemble et Démarrer
pour le travail. Vous pouvez ensuite accéder à la table SQL Database pour afficher
la sortie de votre requête de diffusion en continu.
Il est important de s’assurer que la sortie de votre travail Stream Analytics correspond
aux noms de co... | [
-0.029213476926088333,
0.0002466112491674721,
-0.03531448170542717,
-0.001988030504435301,
0.04885154590010643,
0.07867750525474548,
0.009301380254328251,
0.022303782403469086,
-0.041043952107429504,
-0.07174119353294373,
-0.030102230608463287,
-0.03080569952726364,
-0.059093743562698364,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 779,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "634",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
mais cela peut entraîner une perte de
données ou des défaillances. Utilisez une fonction de conversion telle que
TRY_CAST() pour aligner les types dans la requête ou modifier la table de
destination.
Enregistrement : ce type n’est pas encore pris en charge pour cette sortie. La
valeur est remplacée par la chaîne « reco... | [
-0.018246179446578026,
0.011254705488681793,
-0.02589944563806057,
0.0009030340588651597,
0.06346768885850906,
0.05546058714389801,
0.03918355703353882,
0.05392805486917496,
-0.023496679961681366,
-0.05141029879450798,
0.010297282598912716,
0.00572902150452137,
-0.050004806369543076,
0.030... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 780,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source": "634",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Utiliser des données de référence SQL comme source d’entrée
Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics
Exemples de requête pour les modes d’utilisation courants dans Stream Analytics
Comprendre les entrées d’Azure Stream Analytics
Comprendre les sorties d’Azure Stream Analytics
Étapes suivantes | [
-0.002844714792445302,
-0.02087724208831787,
-0.02435142733156681,
0.024911951273679733,
0.06586645543575287,
0.03161421790719032,
0.03413413092494011,
0.05526270717382431,
-0.017610039561986923,
-0.049577027559280396,
-0.011139344424009323,
0.005966943688690662,
-0.077361561357975,
0.0005... | {
"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",
"source": "635",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Utiliser les données de référence d’une
base de données SQL pour une tâche
Azure Stream Analytics
Article • 18/11/2023
Azure Stream Analytics prend en charge l'utilisation d'Azure SQL Database comme
source d'entrée de données de référence. Vous pouvez utiliser les données SQL
Database comme données de référence pour vo... | [
0.0036204622592777014,
0.027458323165774345,
0.005335901398211718,
0.00032262480817735195,
0.06343504041433334,
0.0031181713566184044,
0.04136756807565689,
0.07033985108137131,
0.015292417258024216,
-0.06849323958158493,
-0.016647808253765106,
-0.038702644407749176,
-0.060887448489665985,
... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "636",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
2. Renseignez les configurations d’entrée de Stream Analytics. Choisissez le nom de la
base de données, le nom du serveur, le nom d’utilisateur et le mot de passe. Si
vous souhaitez actualiser périodiquement votre entrée de données de référence,
choisissez « Activé » pour spécifier la fréquence d’actualisation au forma... | [
-0.002971038920804858,
0.00017335938173346221,
-0.01444974448531866,
-0.03488984704017639,
0.06942698359489441,
0.024681558832526207,
0.0011092465138062835,
0.010992813855409622,
-0.015959419310092926,
-0.0643640086054802,
-0.004463024437427521,
-0.013386779464781284,
-0.054502010345458984,
... | {
"azure_component": "other",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "637",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
3. Testez la requête d’instantané dans l’éditeur de requête SQL. Pour plus
d’informations, consultez Utiliser l’éditeur de requête SQL du portail Azure pour se
connecter aux données et les interroger.
Accédez à Paramètres du compte de stockage sous Configurer, puis sélectionnez
Ajouter un compte de stockage.
Spécifier ... | [
-0.012342078611254692,
-0.014811317436397076,
-0.019870856776833534,
0.05959559977054596,
0.09427442401647568,
0.03724486008286476,
0.03772392496466637,
0.043808676302433014,
-0.0007055746391415596,
-0.08279386162757874,
-0.03421194851398468,
-0.032278575003147125,
-0.07494295388460159,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 784,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Après avoir configuré les autres entrées, les sorties et la requête, vous pouvez démarrer
la tâche Stream Analytics.
Suivez ces étapes pour ajouter Azure SQL Database comme source d’entrée de
référence à l’aide de Visual Studio :
1. Installez les outils Stream Analytics pour Visual Studio. Les versions suivantes de
Vis... | [
0.010258139111101627,
0.015576168894767761,
-0.006709104869514704,
0.014096470549702644,
0.049913130700588226,
0.020929720252752304,
0.04915062338113785,
0.054632268846035004,
-0.00927005149424076,
-0.09684750437736511,
-0.042931921780109406,
-0.021603690460324287,
-0.0708501935005188,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 785,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "639",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Utilisez SQL Server Management Studio pour créer une table dans laquelle stocker vos
données de référence. Pour plus d’informations, consultez Concevoir votre première
base de données Azure SQL à l’aide de SSMS.
L’exemple de table utilisé dans l’exemple suivant a été créé à partir de l’instruction
suivante :
SQL
1. Dan... | [
0.013015765696763992,
0.03799295425415039,
0.0033784625120460987,
0.01946992613375187,
0.0659065991640091,
0.026159631088376045,
0.027420103549957275,
0.07553518563508987,
-0.010748033411800861,
-0.062835194170475,
-0.03354361280798912,
-0.017371894791722298,
-0.06378822773694992,
0.024154... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 786,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
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"source": "640",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
1. Créez une entrée.
2. Double-cliquez sur Input.json dans l’Explorateur de solutions.
Définir la base de données SQL comme entrée de
données de référence | [
-0.024423964321613312,
-0.007729443721473217,
0.0006011372315697372,
0.010429177433252335,
0.04251069948077202,
0.031168978661298752,
0.002756409579887986,
0.030816223472356796,
-0.03664186969399452,
-0.06312578171491623,
-0.0001679904671618715,
-0.031111478805541992,
-0.07201478630304337,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 787,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "641",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
3. Renseignez la configuration d’entrée Stream Analytics. Choisissez le nom de la
base de données, le nom du serveur, le type d’actualisation et la fréquence
d’actualisation. Spécifiez la fréquence d’actualisation au format DD:HH:MM .
Si vous choisissez « Exécuter une seule fois » ou « Exécuter périodiquement », un
fic... | [
-0.024411607533693314,
0.004506669007241726,
-0.0003250716545153409,
-0.007759057451039553,
0.03327369689941406,
0.01800435036420822,
0.030289819464087486,
0.02926572784781456,
-0.028753604739904404,
-0.0605953224003315,
-0.006755879148840904,
-0.004287974443286657,
-0.06074770167469978,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 788,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "642",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Si vous choisissez « Actualiser régulièrement avec une requête delta », deux
fichiers code-behind SQL sont générés : [Alias d’entrée].snapshot.sql et [Alias
d’entrée].delta.sql.
4. Ouvrez le fichier SQL dans l’éditeur et écrivez la requête SQL.
5. Si vous utilisez Visual Studio 2019 et que vous avez installé SQL Server... | [
0.016978811472654343,
-0.0290774367749691,
-0.002438843948766589,
0.01193098071962595,
0.08267399668693542,
0.04469316825270653,
0.030834849923849106,
0.03753547742962837,
-0.008280829526484013,
-0.10117486864328384,
-0.02543875016272068,
-0.025763604789972305,
-0.07010596245527267,
0.0092... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 789,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "643",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Avant de déployer la tâche sur Azure, vous pouvez tester la logique de la requête
localement par rapport à des données d’entrée actives. Pour plus d’informations sur
cette fonctionnalité, consultez Tester des données actives localement à l’aide des outils
Azure Stream Analytics pour Visual Studio (préversion). Une fois... | [
0.018716508522629738,
-0.021997608244419098,
-0.01131027564406395,
0.02820022962987423,
0.07308565080165863,
0.01164127979427576,
0.02827017568051815,
0.06014010310173035,
0.014852889813482761,
-0.09929738193750381,
-0.012795748189091682,
-0.056575581431388855,
-0.057833556085824966,
0.026... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 790,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "644",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
SQL
2. Créez la requête de capture instantanée.
Utilisez le paramètre @snapshotTime pour indiquer au runtime Stream Analytics
d’obtenir le jeu de données de référence à partir de la table temporelle de la base
de données SQL valide à l’heure système. Si vous ne fournissez pas ce paramètre,
vous risquez d’obtenir un jeu... | [
-0.01917981170117855,
-0.002799633890390396,
-0.019773883745074272,
-0.006014546379446983,
0.05773794278502464,
0.024264229461550713,
0.037009675055742264,
0.024791870266199112,
-0.019323309883475304,
-0.09136125445365906,
-0.01602393202483654,
-0.05108948051929474,
-0.046394892036914825,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 791,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "645",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
se charge de la
comptabilité en capturant une opération d’insertion et de suppression. Le runtime
CREATE TABLE DeviceTemporal
(
[DeviceId] int NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED
, [GroupDeviceId] nvarchar(100) NOT NULL
, [Description] nvarchar(100) NOT NULL
, [ValidFrom] datetime2 (0) GENERATE... | [
-0.03771906718611717,
0.012894077226519585,
-0.011757709085941315,
0.003596321679651737,
0.07361204922199249,
-0.0036039205733686686,
0.03456203639507294,
0.019713204354047775,
-0.02099769376218319,
-0.05827392265200615,
-0.009436672553420067,
-0.013189652003347874,
-0.03688272461295128,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 792,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "645",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Stream Analytics applique ensuite les résultats de la requête delta à l’instantané
précédent pour conserver les données de référence à jour. Un exemple de requête
delta est présenté ci-dessous :
SQL
Notez que le runtime Stream Analytics peut exécuter périodiquement la requête
d’instantané en plus de la requête delta po... | [
0.00406288867816329,
-0.004637014586478472,
-0.03195390850305557,
0.011465181596577168,
0.08075693249702454,
0.029828984290361404,
0.021786285564303398,
0.03051227703690529,
-0.010507871396839619,
-0.08716006577014923,
0.0020506277214735746,
-0.01301359012722969,
-0.06699123978614807,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 793,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "646",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Il est important de vérifier que votre requête renvoie le jeu de données attendu, que le
travail Stream Analytics utilisera comme information de référence. Pour tester votre
requête, accédez à la zone Entrée, dans la section Topologie de la tâche sur le portail.
Vous pouvez ensuite sélectionner des échantillons de donn... | [
0.020709246397018433,
-0.0038423193618655205,
-0.009136063046753407,
0.024990111589431763,
0.03856799751520157,
0.030765162780880928,
0.04168013483285904,
0.045767027884721756,
-0.003890793537721038,
-0.08600113540887833,
-0.045047737658023834,
-0.020404141396284103,
-0.06953287124633789,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 794,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "647",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
2. Sélectionnez l’icône SQL Server, puis cliquez sur Ajouter une connexion.
3. Renseignez les informations de connexion.
4. Cliquez avec le bouton droit dans les données de référence SQL, puis sélectionnez
Exécuter la requête. | [
-0.03535012900829315,
0.012992648407816887,
-0.009857979603111744,
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0.0... | {
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5. Choisissez votre connexion.
6. Examinez et vérifiez le résultat de votre requête.
FAQ | [
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0.0018393112113699317,
0.03824550285935402,
0.03286908566951752,
0.0394144244492054,
0.043854307383298874,
0.00390882883220911,
-0.02240578830242157,
-0.0653674304485321,
-0.023800956085324287,
0.016185205429792404,
-0.024682769551873207,
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L’utilisation d’une entrée de données de référence SQL dans Azure Stream Analytics
entraîne-t-elle des frais supplémentaires ?
Le coût par unité de streaming
dans la tâche Stream Analytics ne change pas.
Toutefois, la tâche Stream Analytics doit avoir un compte de stockage Azure associé. La
tâche Stream Analytics inte... | [
-0.00881870649755001,
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0.06018850952386856,
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charge en
mémoire.
La base de données Azure SQL doit-elle être d’un type spécial ?
Azure Stream Analytics fonctionne avec n’importe quel type de base de données Azure
SQL. Toutefois, il est important de comprendre que la fréquence d’actualisation définie
pour votre entrée de données de référence peut impacter la charge... | [
-0.016851138323545456,
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0.025882748886942863,
0.027991600334644318,
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"total_... |
contrôle, consultez Concepts de point de contrôle et de relecture dans les tâches Azure
Stream Analytics.
Comprendre les sorties d’Azure Stream Analytics
Sortie Azure Stream Analytics dans Azure SQL Database
Augmenter les performances de débit pour Azure SQL Database à partir d’Azure
Stream Analytics
Utiliser les ident... | [
-0.0249340757727623,
-0.008693428710103035,
-0.02190869115293026,
0.020874157547950745,
0.0667591467499733,
0.004550191108137369,
0.03067266196012497,
0.029511844739317894,
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-0.0026706145144999027,
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Rotation des informations
d'identification pour les entrées et les
sorties dans un travail Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Chaque fois que vous régénérez les informations d’identification pour l’entrée ou la
sortie d’un travail Stream Analytics, vous devez mettre à jour ce travail avec les nouvelles
informations ... | [
0.0064054615795612335,
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-0.04037187620997429,
0.018315548077225685,
0.05692961439490318,
0.02373775653541088,
0.03639587014913559,
0.0311878714710474,
-0.054623834788799286,
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"total_p... |
3. Copiez la clé qui vient d’être générée.
4. Dans le portail Azure, accédez à votre travail Stream Analytics > sélectionnez
Arrêter, puis attendez que le travail s’arrête.
5. Recherchez l’entrée/la sortie du stockage d’objets blob/de tables dont souhaitez
mettre à jour les informations d’identification.
6. Recherchez ... | [
0.020875336602330208,
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0.024413254112005234,
0.07500945031642914,
0.0436815544962883,
-0.0030062461737543344,
0.05720844119787216,
-0.02409346029162407,
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"total_... |
celle qui n’est pas utilisée par votre travail et régénérez-la :
3. Copiez la clé qui vient d’être générée.
4. Dans le portail Azure, accédez à votre travail Stream Analytics > sélectionnez
Arrêter, puis attendez que le travail s’arrête.
5. Recherchez l’entrée/la sortie des hubs d’événements dont souhaitez mettre à jou... | [
0.007598618045449257,
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0.020642122253775597,
0.022204343229532242,
0.048294052481651306,
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identifiant et votre mot de passe> sélectionnez OK.
3. Sous l’onglet de la requête, modifiez le mot de passe d’un de vos utilisateurs en
exécutant la requête suivante (veillez à remplacer <user_name> par votre nom
d’utilisateur et <new_password> par votre nouveau mot de passe) :
SQL
4. Notez ce nouveau mot de passe.
5.... | [
0.002053455915302038,
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0.0106620192527771,
0.08757249265909195,
0.03698558732867241,
0.04626070708036423,
-0.002838004380464554,
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3. Un test de connexion démarre automatiquement lorsque vous enregistrez vos
modifications ; assurez-vous qu’il a réussi.
4. Passez à la section démarrer votre travail à partir de l’heure du dernier arrêt.
1. Accédez au volet Vue d’ensemble du travail > sélectionnez Démarrer pour
démarrer le travail.
2. Sélectionnez Lo... | [
0.011345858685672283,
0.01259398553520441,
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0.03382430225610733,
0.04597058892250061,
0.04452676698565483,
0.046887535601854324,
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"total_... |
Copier, sauvegarder et déplacer vos
travaux Azure Stream Analytics entre les
régions
Article • 01/06/2023
Si vous souhaitez déplacer, copier ou sauvegarder vos travaux Azure Stream Analytics
dans Azure, l’extension Azure Stream Analytics pour Visual Studio Code vous permet
d’exporter un travail existant dans le cloud A... | [
0.038497600704431534,
-0.02370293252170086,
0.02329704724252224,
0.03542937710881233,
0.054168686270713806,
0.023590167984366417,
0.027571890503168106,
0.03636123239994049,
-0.012322689406573772,
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"total_... |
2. Pour exporter un travail vers un projet local, recherchez le travail que vous
souhaitez exporter dans l’Explorateur Stream Analytics de Visual Studio Code.
Puis, sélectionnez un dossier pour votre projet.
Le projet est exporté vers le dossier que vous sélectionnez et est ajouté à votre
espace de travail actuel.
3. P... | [
0.002772008068859577,
-0.018417254090309143,
-0.024115271866321564,
-0.00503115588799119,
0.05173114687204361,
0.04297688230872154,
0.018736109137535095,
0.009981396608054638,
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"total_... |
Démarrage rapide : créer un travail Stream Analytics à l’aide de Visual Studio Code
Étapes suivantes | [
-0.01108382735401392,
-0.04774835705757141,
-0.014340968802571297,
0.03098282404243946,
0.022569002583622932,
0.03401794284582138,
0.03549827262759209,
0.04694344103336334,
-0.03997991606593132,
-0.06442151218652725,
-0.02846030332148075,
0.0037086782976984978,
-0.08560820668935776,
-0.004... | {
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"total_... |
Garantir la fiabilité des travaux Stream
Analytics lors des mises à jour de service
Article • 25/03/2023 • 2 minutes de lecture
Un service entièrement géré se distingue notamment par sa capacité à introduire de
nouvelles fonctionnalités et améliorations de service à un rythme rapide. Par
conséquent, Stream Analytics pe... | [
0.0018725612899288535,
-0.028666682541370392,
-0.03175145387649536,
0.017177103087306023,
0.030538097023963928,
0.020581645891070366,
0.053423330187797546,
0.05229364335536957,
-0.05887114256620407,
-0.02594991773366928,
-0.0305327195674181,
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "660",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
jour
pour identifier les problèmes potentiels et y remédier.
L’article sur la disponibilité et les régions jumelées contient les informations les plus
récentes sur le jumelage des régions.
Nous conseillons de déployer des tâches identiques sur les deux régions jumelées. Vous
devez ensuite superviser ces tâches pour êtr... | [
-0.006885238457471132,
-0.011828594841063023,
-0.05335501208901405,
-0.005515726748853922,
0.04123140871524811,
0.03684410825371742,
0.04576744884252548,
0.026116373017430305,
-0.020022816956043243,
-0.034344516694545746,
-0.006921636406332254,
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0... | {
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Présentation de Stream Analytics
Prise en main de Stream Analytics
Mise à l’échelle des travaux Stream Analytics
Informations de référence sur le langage de requête Stream Analytics
Références sur l’API REST de gestion de Stream Analytics | [
-0.020459400489926338,
-0.03767803683876991,
-0.004730175249278545,
0.010261713527143002,
0.029408471658825874,
0.03695431351661682,
0.015770133584737778,
0.05482761934399605,
-0.0764220580458641,
-0.01531994342803955,
-0.027474509552121162,
0.01148222479969263,
-0.0815575048327446,
-0.009... | {
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Obtenir une géo-redondance pour des
travaux Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Azure Stream Analytics ne fournit pas de géobasculement automatique, mais vous
pouvez obtenir une géoredondance en déployant des travaux Stream Analytics
identiques dans plusieurs régions Azure. Chaque travail se connecte à des sour... | [
-0.010611961595714092,
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Votre application doit gérer la région dont la base de données de sortie est considérée
comme primaire, et la région dont la base de données de sortie est considérée comme
secondaire. En cas de défaillance de la région primaire, l’application bascule vers la base
de données secondaire et démarre la lecture des mises à ... | [
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Bien que différents types d’entrées et de sorties autorisent différentes options de géo-
réplication, nous vous recommandons d’utiliser le modèle décrit dans cet article pour
obtenir la géo-redondance, car il offre la flexibilité et le contrôle nécessaires tant pour
les producteurs que pour les consommateurs d’événemen... | [
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Protection des données dans Azure
Stream Analytics
Article • 19/07/2024
Azure Stream Analytics est une plateforme en tant que service entièrement gérée, qui
vous permet de générer des pipelines d’analyse en temps réel. Le gros du travail, par
exemple, l’approvisionnement du cluster, la mise à l’échelle des nœuds pour p... | [
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données. Vous pouvez faire confiance à Stream Analytics pour stocker l’ensemble de vos
données en toute sécurité sans devoir vous soucier de la gestion de l’infrastructure.
Si vous souhaitez utiliser des clés gérées par le client pour chiffrer vos données, vous
pouvez utiliser votre propre compte de stockage (à usage g... | [
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d’identité managée avec Autoriser
les services approuvés. Pour plus d'informations, consultez le lien : Connecter les tâches
de Stream Analytics aux ressources d'un réseau virtuel Azure.
Chiffrez votre compte de stockage pour sécuriser toutes vos données et choisissez
explicitement l’emplacement de vos données privées.... | [
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5. Activez la case à cocher Sécuriser tous les actifs de données privés nécessaires à ce
travail dans mon compte de stockage.
6. Sélectionnez un compte de stockage dans votre abonnement. Il n’est pas possible
de modifier ce paramètre pendant le cycle de vie de la tâche. Vous ne pouvez pas
non plus ajouter cette option ... | [
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8. Pour vous authentifier avec une identité managée, sélectionnez Identité managée
dans la liste déroulante Mode d’authentification. Si vous choisissez Managed
Identity, vous devez ajouter votre travail Stream Analytics à la liste de contrôle
d’accès du compte de stockage avec le rôle contributeur de données de stockag... | [
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Commentaires
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Indiquer des commentaires sur le produit
| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Requêtes que vous avez créées et configurations associées
Fonctions définies par l’utilisateur
Points de contrôle nécessaires au runtime Stream Analytics
Captures instantanées de données de référ... | [
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Créer et supprimer des points de
terminaison privés managés dans un
cluster Azure Stream Analytics
Article • 14/04/2023
Vous pouvez connecter les travaux Azure Stream Analytics exécutés sur un cluster à des
ressources d'entrée et de sortie situées derrière un pare-feu ou un réseau virtuel Azure.
Commencez par créer un ... | [
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terminaison privé.
Paramètre
Valeur
Nom
Entrez un nom pour votre point de terminaison privé. Si ce nom est utilisé,
créez un nom unique.
Méthode de
connexion
Sélectionnez Se connecter à une ressource Azure dans mon répertoire.
Vous pouvez choisir parmi vos ressources celle à laquelle vous souhaitez
vous connecter en to... | [
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5. Vous pouvez revenir à votre cluster Stream Analytics ; en quelques minutes, vous
verrez alors l'état passer de Approbation du client en attente à Configuration
DNS en attente puis à Configuration terminée.
1. Sur le portail Azure, recherchez et sélectionnez votre cluster Stream Analytics.
2. Sous Paramètres, sélecti... | [
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"total_... |
Vous disposez maintenant d'une vue d'ensemble de la gestion des points de
terminaison privés dans un cluster Azure Stream Analytics. Vous pouvez ensuite
apprendre à mettre vos clusters à l'échelle et à exécuter des travaux dans votre cluster :
Mettre à l'échelle un cluster Azure Stream Analytics
Gérer des travaux Strea... | [
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Ajouter ou supprimer des travaux dans
un cluster Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Vous pouvez exécuter plusieurs travaux Azure Stream Analytics sur un même cluster
Stream Analytics. L'exécution de travaux sur un cluster est un processus simple qui se
décompose en deux étapes : l'ajout du travail au cluster e... | [
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4. Une fois le travail ajouté au cluster, accédez à la ressource de travail et démarrez le
travail. Le travail commence alors à s'exécuter sur votre cluster.
Vous pouvez effectuer toutes les autres opérations (surveillance, alertes, journaux de
diagnostic, etc.) à partir de la page des ressources de travail Stream Anal... | [
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Redimensionner un cluster Azure
Stream Analytics
Article • 01/06/2023
La capacité d’un cluster Stream Analytics est mesurée en unités de streaming (SU).
Plusieurs travaux peuvent s’exécuter en parallèle au sein du même cluster, à condition
que la somme des SU attribuées à tous les travaux en cours d’exécution ne dépass... | [
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Vous savez désormais comment mettre à l’échelle vos clusters Stream Analytics.
Découvrez maintenant comment gérer les points de terminaison privés et mettre
automatiquement à l’échelle vos travaux :
Gérer les points de terminaison privés dans un cluster Azure Stream Analytics
Gérer les travaux dans un cluster Azure Str... | [
-0.01389075256884098,
-0.017433175817131996,
0.02216002531349659,
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0.04754924774169922,
0.04115954041481018,
0.02583645097911358,
0.0321771465241909,
-0.032611358910799026,
-0.04802187159657478,
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0.01217... | {
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Déplacer un cluster Azure Stream
Analytics à l’aide d’Azure PowerShell
Article • 04/04/2025
Découvrez comment utiliser le module Azure Az PowerShell pour déplacer votre cluster
Azure Stream Analytics vers une autre région. Vous pouvez déplacer un cluster Stream
Analytics en exportant le modèle ARM du cluster à l’aide d... | [
-0.0018571348628029227,
0.01202193833887577,
0.016384415328502655,
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
PowerShell
7. Déployez le modèle Stream Analytics à partir de votre lecteur local.
PowerShell
Pour plus d’informations sur le déploiement d’un modèle à l’aide d’Azure PowerShell,
consultez Déploy... | [
0.006068411748856306,
-0.0036572495009750128,
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Créer un tableau de bord en temps réel
avec un jeu de données Power BI
produit à partir de l’éditeur zéro code
Stream Analytics
Article • 15/08/2024
Cet article explique comment utiliser l’éditeur zéro code pour créer facilement un travail
Stream Analytics afin de produire des données traitées dans un jeu de données
Po... | [
-0.012246104888617992,
0.022061433643102646,
-0.0077751255594193935,
0.034287285059690475,
0.044958408921957016,
-0.004817707929760218,
0.008676046505570412,
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... | {
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"total_... |
3. Saisissez un nom pour le travail Stream Analytics, puis sélectionnez Créer.
4. Spécifiez le type de sérialisation de vos données dans la fenêtre Event Hubs et la
méthode d’authentification que le travail utilise pour se connecter aux Event
Hubs. Sélectionnez Connecter.
| [
-0.01118658110499382,
-0.02284298650920391,
-0.005076670087873936,
-0.002382611855864525,
0.02955975942313671,
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-0.0030958589632064104,
0.03991411253809929,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
5. Lorsque la connexion est établie avec succès et que vous disposez de flux de
données qui circulent dans votre instance Event Hubs, vous voyez tout de suite
deux choses :
Champs présents dans les données d’entrée. Vous pouvez choisir Ajouter un
champ ou sélectionner le symbole trois points en regard d’un champ pour
s... | [
-0.060779254883527756,
-0.02941560372710228,
0.007620546966791153,
0.0012388359755277634,
0.007463003974407911,
0.0324520617723465,
0.0174977146089077,
0.025003965944051743,
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Exemple dynamique de données entrantes dans la table d’aperçu des
données sous la vue diagramme. Il s’actualise automatiquement à intervalles
réguliers. Vous pouvez sélectionner Suspendre la préversion de streaming
pour afficher une vue statique des exemples de données d’entrée.
| [
-0.016967035830020905,
-0.020743662491440773,
0.008050806820392609,
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0.03890710696578026,
0.008172597736120224,
0.01556167472153902,
0.019794868305325508,
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"total_... |
6. Sélectionnez la vignette Gérer. Dans le panneau de configuration Gérer les
champs, choisissez les champs que vous souhaitez obtenir. Si vous souhaitez
ajouter tous les champs, sélectionnez Ajouter tous les champs.
7. Sélectionnez la vignette Power BI. Dans le panneau de configuration Power BI,
renseignez les paramèt... | [
-0.03296703100204468,
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0.06349010765552521,
0.048140715807676315,
0.003971414640545845,
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"total_... |
8. Si vous le souhaitez, sélectionnez Obtenir l’aperçu statique/Actualiser la
préversion statique pour afficher la préversion des données qui seront ingérées
dans Event Hub.
9. Sélectionnez Enregistrer, puis Démarrer le travail Stream Analytics.
10. Pour démarrer le travail, spécifiez :
| [
0.0010897686006501317,
-0.03197180852293968,
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0.0516766719520092,
0.071232371032238,
0.022646810859441757,
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"total_... |
Le nombre d’unités de streaming (SU) avec lesquelles le travail est exécuté.
Les SU représentent les capacités de calcul et de mémoire allouées au travail.
Nous vous recommandons de commencer par trois, puis d’ajuster selon les
besoins.
Gestion des erreurs de données de sortie : elle vous permet de spécifier le
comport... | [
-0.0059740073047578335,
-0.02791440486907959,
-0.02985144406557083,
-0.010035824961960316,
0.02972842939198017,
0.03700344264507294,
0.03859584033489227,
0.04099408909678459,
-0.034664612263441086,
-0.0642276480793953,
-0.030252235010266304,
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Vous pouvez également voir le travail sous la section Traiter les données de
l’onglet Travaux Stream Analytics. Sélectionnez Ouvrir les métriques pour
surveiller le travail ou l’arrêter et le redémarrer, selon les besoins.
À présent, vous avez le travail Azure Stream Analytics en cours d’exécution et les
données en cou... | [
0.003871138207614422,
-0.015154318884015083,
-0.006126523483544588,
0.025934141129255295,
0.03893238678574562,
0.026850271970033646,
0.02433784492313862,
0.051884327083826065,
-0.027340829372406006,
-0.03979784995317459,
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puis choisissez Tableau de bord pour donner un nom au nouveau tableau de bord.
2. Une fois que le nouveau tableau de bord est créé, vous y êtes dirigé. Sélectionnez
Modifier, puis choisissez + Ajouter une vignette dans la barre de menus
supérieure. Un volet droit s’ouvre. Sélectionnez Données de streaming
| [
-0.048481110483407974,
0.014777667820453644,
-0.022487374022603035,
-0.020274894312024117,
0.024282580241560936,
0.006654199678450823,
-0.030772823840379715,
0.060173530131578445,
-0.04484754428267479,
-0.05860213562846184,
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0.018253827467560768,
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... | {
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personnalisées pour accéder à la page suivante.
3. Sélectionnez le jeu de données de streaming (par exemple nocode-pbi-demo-
xujx) que vous avez configuré dans le nœud Power BI, puis accédez à la page
| [
-0.02204134315252304,
-0.009789804928004742,
0.010438848286867142,
0.012913280166685581,
0.04145359620451927,
-0.005379290319979191,
0.006178711540997028,
0.0360821969807148,
-0.020601553842425346,
-0.060238856822252274,
-0.015168487094342709,
-0.012181808240711689,
-0.060278747230768204,
... | {
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"total_... |
suivante.
4. Renseignez les détails de la vignette et suivez l’étape suivante pour effectuer la
configuration de la vignette.
| [
-0.02894863858819008,
-0.036204706877470016,
0.035865746438503265,
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0.009796085767447948,
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-0.02... | {
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"total_... |
5. Ensuite, vous pouvez ajuster sa taille et obtenir le tableau de bord mis à jour en
continu comme indiqué dans l’exemple ci-dessous.
Considérations relatives à l’utilisation de la
fonctionnalité de géo Event Hubs | [
-0.03814205527305603,
-0.02035524696111679,
-0.008333703503012657,
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0.03703312575817108,
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0.07510561496019363,
-0.03222133219242096,
-0.027679800987243652,
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-0... | {
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Azure Event Hubs a récemment lancé la fonctionnalité géo en préversion publique.
Cette fonctionnalité est différente de la fonctionnalité récupération d’urgence géo
d’Azure Event Hubs.
Lorsque le... | [
0.01321306824684143,
-0.03385983034968376,
0.009969980455935001,
0.0024839872494339943,
0.031151896342635155,
0.012279143556952477,
0.01562952622771263,
0.085497185587883,
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-0.04966104030609131,
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0.02839... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Analytics de production à ce stade. Le comportement actuel de Stream Analytics
s’améliore avant que la fonctionnalité de géo d’Event Hubs soit généralement
disponible et puisse être utilisée dans des travaux de production Stream Analytics.
En savoir plus sur Azure Stream Analytics et sur la surveillance du travail que ... | [
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-0.026235776022076607,
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Capturer des données à partir d’Event
Hubs au format Delta Lake
Article • 15/08/2024
Cet article explique comment utiliser l’éditeur no code pour capturer automatiquement
des données de streaming dans Event Hubs dans un compte Azure Data Lake Storage
Gen2 au format Delta Lake.
Vos ressources Azure Event Hubs et Azure D... | [
-0.0077306595630943775,
-0.028974447399377823,
-0.02775369957089424,
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Vous pouvez également sélectionner Fonctionnalités>Capturer, sélectionner
l’option Delta Lake sous « Format de sérialisation de l’événement de sortie », puis
sélectionner Démarrer la configuration de la capture de données.
3. Entrez un nom pour identifier votre travail Stream Analytics. Sélectionnez Create
(Créer).
4. ... | [
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Sélectionnez Connecter.
5. Une fois la connexion établie, vous pouvez voir :
Champs présents dans les données d’entrée. Vous pouvez choisir Ajouter un
champ ou sélectionner le symbole trois points en regard d’un champ pour
éventuellement supprimer, renommer ou modifier son nom.
Exemple dynamique de données entrantes da... | [
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