text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Ensuite, nous remodelons les données en entrées dans un modèle linéaire à deux
variables. De nouveau, nous filtrons les événements pour lesquels les données sont
incomplètes.
SQL
Comme Azure Stream Analytics n’a pas de fonction intégrée de régression linéaire, vous
devez utiliser les agrégats SUM et AVG pour calculer l... | [
-0.015319330617785454,
-0.02760251984000206,
-0.018014295026659966,
0.00715616624802351,
0.06003576144576073,
0.05518439784646034,
0.040621329098939896,
0.02613293193280697,
-0.02340482734143734,
-0.06469134241342545,
-0.0035968490410596132,
-0.018870884552598,
-0.04543888941407204,
0.0237... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
SQL
modelagg AS (
/* get aggregates for linear regression calculation,
http://faculty.cas.usf.edu/mbrannick/regression/Reg2IV.html */
SELECT
symbol,
SUM(x1 * x1) AS x1x1,
SUM(x2 * x2) AS x2x2,
SUM(x1 * y) AS x1y,
SUM(x2 * y) AS x2y,
SUM(x1 * x2) AS x1x2,
AVG(y) AS avgy,
AVG(x1) AS avgx1,
AVG(x2) AS avgx2
FROM ... | [
0.02950180694460869,
0.057800550013780594,
0.02399151399731636,
-0.059268511831760406,
0.05436644330620766,
0.029174944385886192,
0.0651169940829277,
-0.013640739023685455,
-0.027505356818437576,
-0.018753590062260628,
0.010410974733531475,
0.00009232538286596537,
-0.09311245381832123,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Pour utiliser le modèle du jour précédent pour la notation de l’événement actuel, nous
souhaitons joindre les devis au modèle. Mais au lieu d’utiliser JOIN, nous utilisons
UNION sur les événements de modèle et les événements de devis. Ensuite, nous
utilisons LAG pour coupler les événements avec le modèle du jour précéd... | [
-0.03843364864587784,
0.02508484199643135,
-0.032005928456783295,
-0.021013548597693443,
0.044987138360738754,
0.05998711660504341,
0.025140291079878807,
0.03842771798372269,
-0.047423865646123886,
-0.033747170120477676,
0.01651710644364357,
0.0031578661873936653,
-0.06788475066423416,
0.0... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Ainsi, nous pouvons faire des prédictions et générer des signaux d’achat/vente basés sur
le modèle, avec une valeur de seuil de 0,02. Une valeur commerciale de 10 correspond à
un achat. Une valeur commerciale de -10 correspond à une vente.
SQL
Après avoir obtenu les signaux commerciaux, nous voulons tester l’efficacité... | [
-0.0074128988198935986,
0.02873416431248188,
-0.011519435793161392,
-0.013714090920984745,
0.0602424219250679,
0.025091271847486496,
0.010878895409405231,
0.062066785991191864,
-0.03445121645927429,
-0.03413592651486397,
-0.02176545187830925,
0.022081539034843445,
-0.05829842388629913,
0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Nous réalisons ce test à l’aide d’un UDA, avec une fenêtre récurrente, faisant des bonds
à chaque minute. Le regroupement en fonction de la date et la clause having
permettent à la fenêtre de tenir compte uniquement des événements appartenant au
même jour. Pour une fenêtre récurrente étendue sur deux jours, la date GRO... | [
-0.022922325879335403,
-0.010528099723160267,
-0.032569922506809235,
-0.010012775659561157,
0.030481649562716484,
0.0024072513915598392,
0.047329142689704895,
0.02523926831781864,
0.0076860347762703896,
-0.05082782730460167,
-0.012327210046350956,
0.008748012594878674,
-0.06532177329063416,
... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "877",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
this.tradeCosts = 0.0;
this.buyPrice = 0.0;
this.sellPrice = 0.0;
this.buySize = 0;
this.sellSize = 0;
this.buyTotal = 0.0;
this.sellTotal = 0.0;
}
this.accumulate = function (tradeSignal, timestamp) {
if(!this.own && tradeSignal.trade == 10) {
// Buy to open
this.own = true;
this.pos = 1;
this.buyPrice = trade... | [
-0.006843894254416227,
0.023940127342939377,
0.0023845182731747627,
-0.03598405048251152,
0.07187487930059433,
0.02129245176911354,
0.03345238044857979,
-0.015043831430375576,
0.020716914907097816,
-0.03477315604686737,
0.022240223363041878,
0.011220172978937626,
-0.06049681454896927,
0.03... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
else if(this.own && this.pos == -1 && tradeSignal.trade == 10) {
// Buy to close
this.own = false;
this.pos = 0;
this.buyPrice = tradeSignal.midprice;
this.tradeCosts += TRADE_COST;
this.pnl += (this.sellPrice - this.buyPrice)*SHARES -
2*TRADE_COST;
this.buySize += SHARES;
this.buyTotal += SHARES * tra... | [
-0.00503134960308671,
0.016126267611980438,
0.007915605790913105,
-0.04437914863228798,
0.07721361517906189,
0.011662892997264862,
0.0461583212018013,
-0.0230629313737154,
0.00021244419622235,
-0.04574665427207947,
-0.0005670281243510544,
0.021999260410666466,
-0.053617969155311584,
0.0175... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1053,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Enfin, nous générons dans le tableau de bord Power BI pour la visualisation.
SQL
this.buyPrice = tradeSignal.midprice;
this.tradeCosts += TRADE_COST;
this.buySize += SHARES;
this.buyTotal += SHARES * tradeSignal.midprice;
}
}
this.computeResult = function () {
var result = {
"pnl": this.pnl,
"buySize": this.... | [
-0.05926227197051048,
0.003891974687576294,
-0.002721525263041258,
-0.015746964141726494,
0.054925549775362015,
0.002764724427834153,
0.007542500272393227,
0.04094022512435913,
-0.0097102802246809,
-0.03230063617229462,
-0.004703397396951914,
-0.008323201909661293,
-0.06318306177854538,
0.... | {
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"total... |
Nous pouvons implémenter un modèle commercial réaliste à fréquence élevée avec une
requête peu complexe dans Azure Stream Analytics. Nous devons simplifier le modèle
Résumé | [
-0.020236389711499214,
-0.053064484149217606,
-0.004917934071272612,
0.031696148216724396,
0.030842529609799385,
0.030911577865481377,
0.026769408956170082,
0.03845909982919693,
-0.03693956509232521,
-0.027077466249465942,
0.00946864765137434,
-0.022778747603297234,
-0.08530613780021667,
0... | {
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"total... |
de cinq à deux variables d’entrée, en raison de l’absence d’une fonction de régression
linéaire intégrée. Mais pour un utilisateur déterminé, les algorithmes de dimensions et
de sophistication plus élevée peuvent éventuellement être implémentés, comme pour
l’UDA JavaScript.
À noter que la plupart de la requête, en deho... | [
-0.009763587266206741,
-0.027052832767367363,
-0.019627965986728668,
-0.014535323716700077,
0.050071313977241516,
0.05717635899782181,
0.07190731912851334,
0.03659995272755623,
-0.012791759334504604,
-0.06103404238820076,
0.00713490042835474,
-0.02299525775015354,
-0.08342570811510086,
0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Traiter des flux de données IoT en
temps réel à l’aide d’Azure Stream
Analytics
Article • 23/01/2025
Dans cet article, vous allez découvrir comment créer une logique de traitement de flux
pour collecter des données à partir d’appareils IoT (Internet des objets). Vous allez
recourir à un cas d’utilisation réel de l’IoT ... | [
0.03241380676627159,
-0.03157319128513336,
0.012910755351185799,
0.016882508993148804,
0.052403774112463,
0.023704838007688522,
0.03328855708241463,
0.03663049638271332,
-0.017787691205739975,
-0.04611305519938469,
0.01163208857178688,
-0.03497309982776642,
-0.0797925516963005,
0.042621772... | {
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"total... |
Dans un scénario réel, des centaines de capteurs de ce type pourraient générer des
événements sous forme de flux. Dans l’idéal, un appareil de passerelle exécuterait du
code pour transmettre ces événements à Azure Event Hubs
ou Azure IoT Hubs
.
Votre travail Stream Analytics ingérerait ces événements depuis Event Hubs... | [
0.01838330551981926,
-0.03354012593626976,
0.0012318273074924946,
0.0033347061835229397,
0.028082523494958878,
0.024878809228539467,
0.020678138360381126,
0.06664036214351654,
-0.04856017976999283,
-0.058147236704826355,
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-0.09047875553369522,
0.... | {
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"total... |
c. Pour Nom, entrez un nom unique pour le travail Stream Analytics.
d. Sélectionnez la région dans laquelle vous souhaitez déployer le travail Stream
Analytics. Utilisez le même emplacement pour votre groupe de ressources et
toutes les ressources pour augmenter la vitesse de traitement et réduire les
coûts.
e. Sélectio... | [
0.009784134104847908,
-0.0201372392475605,
-0.019050030037760735,
0.020502638071775436,
0.04996327683329582,
0.05717295780777931,
-0.002512239385396242,
0.033972810953855515,
-0.024263786152005196,
-0.06431170552968979,
-0.021631769835948944,
-0.01383371464908123,
-0.07807114720344543,
0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Une fois le travail créé, écrivez une requête. Vous pouvez tester des requêtes sur des
exemples de données sans connecter une entrée ou une sortie à votre tâche.
1. Téléchargez HelloWorldASA-InputStream.json
à partir de GitHub.
2. Dans la page Travail Azure Stream Analytics du portail Azure, dans le menu de
gauche, sé... | [
0.009656982496380806,
0.004108389839529991,
-0.014032833278179169,
0.035394519567489624,
0.037837471812963486,
0.04180863872170448,
0.04196019470691681,
0.05333157256245613,
0.013663429766893387,
-0.08951795101165771,
-0.014813871122896671,
-0.04314911365509033,
-0.07487934082746506,
0.000... | {
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"total... |
La forme de requête la plus simple est une requête directe qui archive toutes les
données d’entrée dans sa sortie désignée. Cette requête est la requête par défaut
renseignée dans une nouvelle tâche Azure Stream Analytics.
1. Sélectionnez Tester la requête sur la barre d’outils.
2. Examinez les résultats sous l’onglet ... | [
-0.0054013594053685665,
-0.04524402320384979,
-0.03039601631462574,
0.005093847867101431,
0.035796817392110825,
0.03533199429512024,
0.018056022003293037,
0.030199997127056122,
-0.028540929779410362,
-0.08615617454051971,
0.015113068744540215,
-0.017617391422390938,
-0.06650771200656891,
0... | {
"azure_component": "other",
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"source": "886",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Mettons à jour la requête pour filtrer les résultats selon une condition. Par exemple, la
requête suivante affiche les événements qui proviennent de sensorA .
1. Mettez à jour la requête à partir de l’exemple suivant :
SQL
2. Sélectionnez Tester la requête pour voir les résultats de la requête.
Nous allons maintenant a... | [
0.021580256521701813,
-0.008898082189261913,
-0.010119293816387653,
0.00813720840960741,
0.07437203824520111,
0.03770419582724571,
0.03194330260157585,
0.015088141895830631,
-0.022626696154475212,
-0.0587032288312912,
0.010887181386351585,
0.009790020994842052,
-0.07769986987113953,
-0.004... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1062,
"contains_sku": false,
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
résultats uniquement si la température moyenne se situe au-dessus de 100 degrés.
1. Mettez à jour la requête comme ceci :
SQL
2. Sélectionnez Tester la requête pour voir les résultats de la requête.
Les résultats doivent contenir uniquement 245 lignes et répertorier les noms des
capteurs pour lesquels la température mo... | [
0.015489459037780762,
0.010937749408185482,
0.005084313917905092,
0.028931383043527603,
0.07758116722106934,
0.01992051489651203,
0.03360528126358986,
0.02337832748889923,
-0.02737264893949032,
-0.07902804017066956,
0.017523976042866707,
0.005980902351438999,
-0.040820371359586716,
0.01290... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Comment écrire une requête pour rechercher une absence d’événements d’entrée ?
Déterminons à quel moment un capteur a envoyé des données pour la dernière fois et
qu’il n’a pas envoyé d’événements dans les 5 secondes qui suivaient.
1. Mettez à jour la requête comme ceci :
SQL
2. Sélectionnez Tester la requête pour voir ... | [
-0.02052757702767849,
-0.04277192801237106,
-0.025137513875961304,
0.017440147697925568,
0.03699667751789093,
0.01689768210053444,
0.05411660671234131,
0.02436141110956669,
-0.04456781595945358,
-0.07644297927618027,
0.02403087355196476,
-0.0014655288541689515,
-0.0359872505068779,
0.01382... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
correspondance est trouvée. Par contre, pour une jointure LEFT OUTER, si un
événement du côté gauche de la jointure n’a pas de correspondance, une ligne
contenant la valeur NULL pour toutes les c... | [
0.030476277694106102,
-0.011877714656293392,
0.012560111470520496,
0.0026277967263013124,
0.03825526684522629,
0.035448361188173294,
0.011666269972920418,
0.04264342039823532,
-0.027874546125531197,
-0.04035692662000656,
0.0006859108107164502,
-0.023879682645201683,
-0.06695998460054398,
0... | {
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"is_summary": false,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Traiter des règles configurables basées
sur un seuil dans Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article explique comment utiliser des données de référence pour obtenir une
solution d’alerte utilisant des règles configurables basées sur un seuil dans Azure Stream
Analytics.
Vous devrez peut-être générer une al... | [
0.016390360891819,
-0.03504689782857895,
-0.018584853038191795,
-0.009201863780617714,
0.0656200721859932,
0.017681175842881203,
0.048222415149211884,
0.0248618982732296,
-0.017340628430247307,
-0.05500968545675278,
-0.009572789072990417,
-0.02562415599822998,
-0.06172701716423035,
0.01915... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1066,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "891",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Stream Analytics pour
rechercher les seuils d’alerte :
Stockez les valeurs de seuil dans des données de référence, une valeur par clé.
Joignez les événements d’entrée de données de diffusion en continu aux données
de référence sur la colonne clé.
Utilisez la valeur indexée provenant des données de référence comme valeu... | [
-0.013014068827033043,
-0.01954401656985283,
0.012864606454968452,
-0.006744465325027704,
0.0627756342291832,
0.01221782248467207,
0.006129053886979818,
0.054394397884607315,
-0.0178429763764143,
-0.03136889263987541,
-0.008300929330289364,
-0.008100162260234356,
-0.025659972801804543,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1067,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "891",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Dans cet exemple, des alertes sont générées lorsque l’agrégation des données de
diffusion en continu provenant d’appareils dans une fenêtre d’une minute correspond
aux valeurs définies dans la règle fournie comme données de référence.
Dans la requête, pour chaque propriété deviceId et chaque valeur metricName sous
devi... | [
-0.027242092415690422,
-0.019319308921694756,
-0.0022277249954640865,
-0.010500860400497913,
0.07426712661981583,
0.01523212343454361,
0.023263582959771156,
0.01752038672566414,
-0.01803833432495594,
-0.059575825929641724,
0.022694312036037445,
-0.023869775235652924,
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... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1068,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "892",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
processeur
dépasse (moyenne supérieure ou égale à) la valeur de pourcentage 90. Le champ
value est configurable selon les besoins.
Notez que la règle comporte un champ opérateur, qui est ensuite interprété
dynamiquement dans la syntaxe de la requête avec AVGGREATEROREQUAL.
La règle filtre les données selon une certaine... | [
-0.00553203746676445,
0.02433442510664463,
-0.0011402129894122481,
-0.03628922998905182,
0.059815578162670135,
0.016524767503142357,
0.010659859515726566,
0.014767047017812729,
-0.05575499311089516,
-0.044317618012428284,
0.00500430166721344,
-0.037644900381565094,
-0.051255758851766586,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1069,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "892",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
JSON
Cet exemple de requête Stream Analytics regroupe les données de référence rules de
l’exemple ci-dessus avec un flux d’entrée de données nommé metrics.
SQL
{
"ruleId": 1234,
"deviceId" : "978648",
"metricName": "CPU",
"alertName": "hot node AVG CPU over 90",
"operator" : "AVGGREATEROREQUAL",
... | [
-0.026400120928883553,
0.007470417767763138,
0.02947554923593998,
-0.030107825994491577,
0.035041019320487976,
0.0008118809200823307,
0.05822964385151863,
0.03621567040681839,
-0.03967464342713356,
-0.07556004822254181,
-0.007855529896914959,
-0.026476407423615456,
-0.0702616274356842,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1070,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "893",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
ruleValue = rules.value
FROM
metrics
timestamp by eventTime
JOIN
rules
ON metrics.deviceId = rules.deviceId AND metrics.metric.name =
rules.metricName
WHERE
(rules.filter.[0] = '' OR metrics.custom.filters.[0].value =
rules.filter.[0]) AND
(rules.filter.[... | [
-0.022373143583536148,
0.00808743666857481,
-0.0027447319589555264,
-0.010625537484884262,
0.06813565641641617,
-0.01783991977572441,
0.03930594399571419,
0.0049030776135623455,
-0.00521402433514595,
-0.0669272169470787,
0.0033011576160788536,
-0.01729762740433216,
-0.07227646559476852,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1071,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "894",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Cet exemple de données JSON représente les données d’entrée metrics utilisées dans la
requête de diffusion en continu ci-dessus.
Trois exemples d’événements sont répertoriés dans l’intervalle de 1 minute, avec la
valeur T14:50.
Ces trois exemples ont la même valeur deviceId 978648.
Les valeurs de mesure du processeur v... | [
-0.01245339959859848,
-0.01940111815929413,
0.005747354589402676,
-0.013967725448310375,
0.03921233490109444,
0.012418476864695549,
0.025349846109747887,
0.04661690443754196,
-0.061679620295763016,
-0.04108399152755737,
0.01678893342614174,
-0.03567004203796387,
-0.03909635171294212,
-0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1072,
"contains_sku": true,
"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_... |
"978648",
"custom": {
"dimensions": {
"0": {
"name": "NodeType",
"value": "N1"
},
"1": {
"name": "Cluster",
"value": "C1"
},
"2": {
"name": "NodeName",
... | [
-0.03488162159919739,
-0.005794266704469919,
0.04188067093491554,
-0.045704636722803116,
0.0713067501783371,
0.030636413022875786,
0.020432336255908012,
0.01172730140388012,
-0.012610755860805511,
-0.03775326535105705,
-0.004252247512340546,
-0.03687117248773575,
-0.08241492509841919,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1073,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "895",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
"value": "T1"
},
"2": {
"name": "cluster",
"value": "C1"
},
"3": {
"name": "nodeType",
"value": "N1"
}
}
},
"metric": {
"name": "CPU",
"value": 98,
"count":... | [
-0.01909772679209709,
-0.004874315112829208,
0.02787858434021473,
-0.029358867555856705,
0.06945536285638809,
0.0036476452369242907,
0.03222794458270073,
0.033297762274742126,
-0.018188094720244408,
-0.03683764860033989,
0.0011642876779660583,
-0.0242477860301733,
-0.08476610481739044,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1074,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "896",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
}
}
},
"metric": {
"name": "CPU",
"value": 95,
"count": 1,
"min": 95,
"max": 95,
"stdDev": 0
}
}
{
"eventTime": "2018-04-30T14:50:37.1324130Z",
"deviceId": "978648",
"custom": {
"dimensions": {
"0": {
"na... | [
-0.03003930300474167,
-0.006133838556706905,
0.018592702224850655,
-0.03605087846517563,
0.07035333663225174,
0.021373428404331207,
0.032462313771247864,
0.0441775806248188,
-0.024608634412288666,
-0.030090639367699623,
-0.003927744459360838,
-0.047823186963796616,
-0.07661786675453186,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1075,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "897",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Cet exemple de données JSON de sortie affiche un seul événement d’alerte généré en
fonction de la règle de seuil de processeur définie dans les données de référence.
L’événement de sortie contient le nom de l’alerte ainsi que l’agrégation (moyenne, min,
max) des champs pris en compte. Les données d’événements de sortie... | [
-0.029578939080238342,
-0.010022950358688831,
0.00203325180336833,
-0.03428339213132858,
0.02856966108083725,
0.014728865586221218,
0.04094391316175461,
0.03436283767223358,
-0.08338908106088638,
-0.04712741822004318,
-0.0024203509092330933,
-0.02252909354865551,
-0.07489454746246338,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1076,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "898",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Mettre à jour ou fusionner des
enregistrements dans Azure SQL
Database avec Azure Functions
Article • 27/02/2024
Actuellement, Azure Stream Analytics (ASA) prend en charge seulement l’insertion
(l’ajout) de lignes dans les sorties SQL (Bases de données Azure SQL et Azure Synapse
Analytics). Cet article présente des sol... | [
-0.029773326590657234,
-0.01494645420461893,
-0.004684461280703545,
0.028346361592411995,
0.06583531945943832,
0.015631424263119698,
0.049265306442976,
0.020305294543504715,
-0.015138965100049973,
-0.06104164943099022,
0.00140853482298553,
-0.04488132894039154,
-0.06142802536487579,
0.0048... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1077,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "899",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
SQL
Ce qui donne :
Modified_Time
Device_Id
Measure_Value
10:00
A
1
10:05
A
20
En mode de remplacement, nous obtenons uniquement la dernière valeur par clé. Nous
utilisons ici Device_Id comme clé. L’instruction T-SQL équivalente est la suivante :
SQL
Ce qui donne :
Modified_Time
Device_Key
Measure_Value
10:05
A
20
Enfin... | [
0.009717598557472229,
0.01493745669722557,
0.02635662630200386,
0.0025751616340130568,
0.09585487097501755,
0.020156575366854668,
0.03442401811480522,
0.043311621993780136,
0.01966436579823494,
-0.08691908419132233,
0.030780745670199394,
-0.01281353272497654,
-0.047989387065172195,
0.01253... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1078,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "900",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Ce qui donne :
Modified_Time
Device_Key
Measure_Value
10:05
A
21
Pour des raisons de performances, les adaptateurs de sortie de base de données SQL
d’Azure Stream Analytics ne prennent actuellement en charge que le mode d’ajout en
mode natif. Ces adaptateurs utilisent l’insertion en bloc pour maximiser le débit et
limi... | [
-0.013461156748235226,
-0.027049604803323746,
0.030308475717902184,
0.009154812432825565,
0.08975609391927719,
0.02838950976729393,
0.043753549456596375,
0.03181680291891098,
0.002023027976974845,
-0.09095148742198944,
0.0326998233795166,
-0.040146708488464355,
-0.04963972419500351,
0.0068... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1079,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "901",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Pour les deux exemples suivants, nous supposons le schéma de table suivant. L’option
de liaison exige qu’une clé primaire soit définie sur la table cible. Ce n’est pas
obligatoire, mais recommandé, lorsque vous utilisez un pilote SQL.
SQL
Une fonction doit répondre aux attentes suivantes pour être utilisée comme une so... | [
-0.018973737955093384,
-0.009725051000714302,
0.0008571388316340744,
0.01127206813544035,
0.051558978855609894,
0.03111974336206913,
0.013952442444860935,
0.015133969485759735,
-0.019789544865489006,
-0.05894078314304352,
-0.017946017906069756,
-0.03061951883137226,
-0.06549017131328583,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1080,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "902",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Tout d’abord, créez une application de fonction HttpTrigger par défaut en suivant ce
tutoriel. Les informations suivantes sont utilisées :
Langage : C#
Runtime : .NET 6 (sous fonction/runtime v4)
Modèle : HTTP trigger
Installez l’extension de liaison en exécutant la commande suivante dans un terminal
situé dans le dos... | [
-0.035685617476701736,
-0.015602308325469494,
0.029979312792420387,
-0.0023287173826247454,
0.0408768504858017,
0.013248376548290253,
0.05666329711675644,
0.04641992971301079,
-0.014413241297006607,
-0.052485913038253784,
-0.05478176102042198,
-0.015666740015149117,
-0.06624378263950348,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1081,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "903",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Mettez à jour le nom de la table de destination dans la section de liaison :
C#
public static async Task<IActionResult> Run (
// http trigger binding
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "get","post", Route =
null)] HttpRequest req,
ILogger log,
[Sql("dbo.de... | [
-0.0429549515247345,
0.0010385287459939718,
0.001374341081827879,
-0.00962693803012371,
0.04410437121987343,
-0.002986516570672393,
0.04596048593521118,
0.04300673305988312,
-0.032679617404937744,
-0.0703204870223999,
-0.025441253557801247,
-0.02746450901031494,
-0.07433825731277466,
-0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1082,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "904",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Mettez à jour la classe Device et la section de mappage pour qu’elles correspondent à
votre propre schéma :
C#
Vous pouvez maintenant tester la liaison entre la fonction locale et la base de données
en déboguant (F5 dans Visual Studio Code). La base de données SQL doit être
accessible depuis votre machine. SSMS peut ê... | [
-0.0204470232129097,
-0.004511259496212006,
-0.012445698492228985,
0.02964591048657894,
0.06053709611296654,
0.0009199969936162233,
0.05134284868836403,
0.05183852091431618,
-0.007297522388398647,
-0.05576227977871895,
0.015668576583266258,
-0.04545870050787926,
-0.05574031174182892,
0.021... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1083,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "905",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Cette option utilise Microsoft.Data.SqlClient
. Cette bibliothèque nous permet
d’émettre n’importe quelle requête SQL vers une base de données SQL.
Cet exemple a été construit sur :
Runtime Azure Functions version 4
.NET 6.0
Microsoft.Data.SqlClient 4.0.0
Tout d’abord, créez une application de fonction HttpTrigger par ... | [
-0.005351204890757799,
-0.00886624027043581,
0.005049335304647684,
0.00011813583842013031,
0.06351633369922638,
0.01880645379424095,
0.026611775159835815,
0.032855454832315445,
0.002318677259609103,
-0.06465546041727066,
-0.02020481787621975,
-0.04722975566983223,
-0.08075527101755142,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1084,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "906",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Remplacez l’ensemble de la fonction (fichier .cs dans le projet) par l’extrait de code
suivant. Mettez à jour l’espace de noms, le nom de la classe et le nom de la fonction par
les vôtres :
C#
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Azure.WebJobs;
usi... | [
-0.030478771775960922,
-0.02197268046438694,
-0.0014449983136728406,
-0.005068410653620958,
0.04846276342868805,
0.019233521074056625,
0.04693010449409485,
0.06315891444683075,
-0.019350921735167503,
-0.08083388954401016,
-0.04764923080801964,
-0.01438500452786684,
-0.08862588554620743,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1085,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "907",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Mettez à jour la section de liaison de la commande sqltext pour qu’elle corresponde à
votre propre schéma (notez la manière dont l’accumulation est obtenue via l’opérateur
+= lors de la mise à jour) :
C#
Vous pouvez maintenant tester la liaison entre la fonction locale et la base de données
en déboguant (F5 dans VS C... | [
-0.026598120108246803,
0.006039123050868511,
-0.009066025726497173,
0.032196469604969025,
0.06796715408563614,
0.01110534556210041,
0.033513374626636505,
0.02862076833844185,
-0.015802495181560516,
-0.04949094355106354,
-0.020413650199770927,
0.00036889230250380933,
-0.0783768817782402,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1086,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "908",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
$"WHEN NOT MATCHED BY TARGET THEN INSERT (DeviceId,
Value, TimeStamp) VALUES (DeviceId, Value, Timestamp);";
//log.LogInformation($"Running {sqltext}");
using (SqlCommand cmd = new SqlCommand(sqltext, conn))
{
// Execute the command an... | [
-0.03916630893945694,
0.012452991679310799,
0.001530141569674015,
0.012578871101140976,
0.10656623542308807,
-0.02259831689298153,
0.03691159933805466,
0.014090701006352901,
-0.006044516805559397,
-0.07639384269714355,
0.0031948438845574856,
0.020659320056438446,
-0.10194791853427887,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1087,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "908",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
JSON
La fonction peut désormais être publiée sur Azure. Un paramètre d’application doit être
défini pour SqlConnectionString . Le pare-feu du serveur SQL Azure doit autoriser les
services Azure à entrer pour que la fonction en direct puisse l’atteindre.
La fonction peut ensuite être définie en tant que sortie dans le t... | [
-0.024606453254818916,
-0.010731943883001804,
-0.002225721487775445,
0.01620076783001423,
0.05397907644510269,
0.044187165796756744,
0.04907966032624245,
0.046194933354854584,
-0.005393739324063063,
-0.08471830189228058,
0.008685952052474022,
-0.05892935022711754,
-0.08507382869720459,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1088,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "909",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Pour Synapse SQL, Azure Stream Analytics peut insérer une table de mise en lots. Une
tâche récurrente peut ensuite transformer les données selon les besoins dans une table
intermédiaire. Enfin, les données sont déplacées vers la table de production.
Azure Cosmos DB prend en charge UPSERT en mode natif. Ici, seul l’ajou... | [
-0.020436324179172516,
-0.029020005837082863,
-0.013556664809584618,
0.04600254073739052,
0.07827942073345184,
-0.012047961354255676,
0.013529821299016476,
0.04716002568602562,
-0.00566225778311491,
-0.05880875885486603,
-0.02917824499309063,
-0.016234636306762695,
-0.05529427155852318,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1089,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "910",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Type
Option
Modes
Azure SQL
Database
Azure Synapse Analytics
Azure Cosmos DB
Azure Synapse Link
Replace
N/A
+
Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez notre page de questions Microsoft Q&A
pour Azure Stream Analytics.
Comprendre les sorties d’Azure Stream Analytics
Sortie Azure Stream Analytics dans Azure SQL Dat... | [
0.005329641047865152,
-0.0040802378207445145,
-0.016122912988066673,
0.0404515266418457,
0.0707252025604248,
0.010968434624373913,
0.015698397532105446,
0.021791236475110054,
-0.005626498721539974,
-0.06909103691577911,
-0.013495368883013725,
-0.015202698297798634,
-0.08483795821666718,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1090,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "911",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Tutoriel : Processus Apache Kafka pour
les événements Event Hubs à l’aide de
Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article montre comment diffuser en streaming des données dans Event Hubs et les
traiter avec Azure Stream Analytics. Il vous guide dans les étapes suivantes :
1. Créez un espace de noms Event Hubs.
2. ... | [
0.0008496663067489862,
-0.022817201912403107,
-0.00916230771690607,
0.01159161701798439,
0.029951823875308037,
-0.005592824891209602,
0.024334408342838287,
0.08475741744041443,
-0.023574965074658394,
-0.04892076551914215,
-0.016436180099844933,
-0.05897105112671852,
-0.07881542295217514,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1091,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "912",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
applications qui utilisent le protocole Kafka dans Event Hubs. Suivez les
instructions pas à pas de l’article Créer un hub d’événements avec le portail Azure pour
créer un espace de noms Event Hubs. Si vous utilisez un cluster dédié, consultez Créer
un concentrateur Event Hub et un espace de noms.
Prérequis
Créer un es... | [
-0.018182838335633278,
0.004322148393839598,
-0.012742824852466583,
0.012042219750583172,
0.03955758735537529,
0.008898083120584488,
0.018117275089025497,
0.08168613165616989,
-0.05093284696340561,
-0.035250019282102585,
0.011969211511313915,
-0.04382346570491791,
-0.0705224871635437,
0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1092,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "912",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
1. Clonez le dépôt Azure Event Hubs pour Kafka
sur votre machine.
2. Accédez au dossier azure-event-hubs-for-kafka/quickstart/java/producer.
3. Mettez à jour les détails de configuration du producteur dans
src/main/resources/producer.config. Spécifiez le nom et la chaîne de connexion
de l’espace de noms du hub d’événe... | [
-0.041862763464450836,
-0.02599763497710228,
-0.0492582730948925,
0.04462692141532898,
0.04830799251794815,
-0.015660639852285385,
0.05653470754623413,
0.0646599605679512,
-0.02385317161679268,
-0.05299801751971245,
-0.013240572065114975,
-0.07631023228168488,
-0.06679747253656387,
0.03548... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1093,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "913",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Ce code envoie les données d’événement au format JSON. Quand vous configurez
une entrée pour un travail Stream Analytics, vous spécifiez un format JSON pour
les données d’entrée.
7. Exécutez le producteur et diffusez en continu dans Event Hubs. Sur une machine
Windows, quand vous utilisez une invite de commandes Node.j... | [
-0.056807518005371094,
-0.024615304544568062,
-0.05041637644171715,
-0.0014321518829092383,
0.02559916488826275,
0.01435630489140749,
0.042550452053546906,
0.06913448125123978,
-0.03810185566544533,
-0.0444733090698719,
-0.03628038242459297,
-0.04406201094388962,
-0.08794338256120682,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1094,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "914",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Dans cette section, vous créez un travail Azure Stream Analytics. Le client Kafka envoie
des événements au hub d’événements. Vous créez un travail Stream Analytics qui
accepte des données d’événement en entrée et les envoie dans un stockage blob Azure.
Si vous n’avez pas de compte de stockage Azure, créez-en un.
La req... | [
0.023857934400439262,
-0.007838801480829716,
-0.0005640657036565244,
0.003633769927546382,
0.033614493906497955,
0.037725526839494705,
0.007917040959000587,
0.09589524567127228,
-0.0074373031966388226,
-0.05244901403784752,
-0.0320710688829422,
-0.032929692417383194,
-0.06856264919042587,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1095,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "915",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
1. Dans le message de notification, sélectionnez Atteindre la ressource pour voir la
page Travail Stream Analytics.
2. Sélectionnez Entrées dans la section TOPOLOGIE DU TRAVAIL dans le menu de
gauche.
3. Sélectionnez Ajouter une entrée de flux, puis sélectionnez Hub d’événements.
Configurer les entrées du travail | [
-0.01076701283454895,
-0.03273371234536171,
-0.02156038023531437,
0.0017721154727041721,
0.03841900825500488,
0.04014639928936958,
-0.008335413411259651,
0.03602981939911842,
-0.042631033807992935,
-0.10079523175954819,
-0.03346637263894081,
0.018966350704431534,
-0.04047926515340805,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1096,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "916",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
4. Dans la page de configuration Entrée de hub d’événements, effectuez les actions
suivantes :
a. Spécifiez un alias pour l’entrée.
b. Sélectionnez votre abonnement Azure.
c. Sélectionnez l’espace de noms du hub d’événements créé précédemment.
d. Sélectionnez test pour le hub d’événements.
e. Sélectionnez Enregistrer. | [
-0.02794444002211094,
-0.020433297380805016,
-0.007876521907746792,
-0.008472412824630737,
0.05866742506623268,
0.033898334950208664,
0.021532215178012848,
0.043961357325315475,
-0.018441611900925636,
-0.06156362220644951,
-0.029306799173355103,
-0.016275545582175255,
-0.07648669183254242,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1097,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "917",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
1. Sélectionnez Sorties dans la section TOPOLOGIE DU TRAVAIL du menu.
2. Sélectionnez + Ajouter dans la barre d’outils, puis Stockage Blob
Configurer la sortie du travail | [
-0.053288739174604416,
-0.026334036141633987,
-0.033608417958021164,
0.00235044420696795,
0.07274609804153442,
0.06670621037483215,
-0.006146520841866732,
0.02543380670249462,
-0.06102015823125839,
-0.09970001131296158,
-0.04665059223771095,
-0.00381288374774158,
-0.033861152827739716,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1098,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "918",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
3. Dans la page Paramètres de sortie du stockage Blob, effectuez les actions suivantes
:
a. Spécifiez un alias pour la sortie.
b. Sélectionnez votre abonnementAzure.
c. Sélectionnez votre compte de stockage Azure.
d. Entrez un nom pour le conteneur qui stocke les données de sortie de la requête
Stream Analytics.
e. Sél... | [
-0.009737350977957249,
-0.039787888526916504,
-0.018623394891619682,
0.006523737218230963,
0.061358388513326645,
0.0749410018324852,
-0.008256723172962666,
0.01573992148041725,
-0.012620432302355766,
-0.07006250321865082,
-0.018419764935970306,
-0.05157129094004631,
-0.07406340539455414,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1099,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "919",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
4. Sélectionnez Enregistrer dans la barre d’outils.
1. Sélectionnez Vue d’ensemble dans le menu de gauche.
2. Sélectionnez Démarrer.
3. Dans la page Démarrer le travail, sélectionnez Démarrer.
Exécuter la tâche Stream Analytics | [
-0.028084658086299896,
-0.006820315029472113,
-0.011123357340693474,
-0.00769193097949028,
0.03372825309634209,
0.0448719747364521,
0.032749488949775696,
0.011810513213276863,
-0.05252918228507042,
-0.07856469601392746,
-0.03998066484928131,
-0.010044179856777191,
-0.030072413384914398,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1100,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "920",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
4. Attendez que l’état du travail passe de Démarrage à En cours d’exécution.
1. Réexécutez le producteur Kafka pour envoyer des événements au hub
d’événements.
shell
2. Vérifiez que vous voyez les données de sortie générées dans le stockage blob
Azure. Vous voyez un fichier JSON dans le conteneur avec 100 lignes qui
re... | [
-0.024653440341353416,
-0.0013771405210718513,
-0.03166310489177704,
0.03779426962137222,
0.061416368931531906,
0.015506822615861893,
0.038922958076000214,
0.07419351488351822,
-0.03594831004738808,
-0.0358816422522068,
0.03153860569000244,
-0.04340038448572159,
-0.03677894175052643,
0.027... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1101,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "921",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Dans ce scénario, le travail Azure Stream Analytics a reçu des données d’entrée du
hub d’événements et les a stocké dans le stockage blob Azure.
Dans cet article, vous avez appris à diffuser en streaming dans Event Hubs sans changer
vos clients de protocole ni exécuter vos propres clusters. Pour en savoir plus sur Even... | [
-0.007782531436532736,
-0.046490591019392014,
0.002007291652262211,
0.026527056470513344,
0.0546320378780365,
-0.006984339561313391,
0.012958630919456482,
0.08051437884569168,
-0.016678782179951668,
-0.03695660084486008,
0.008094362914562225,
-0.08047112822532654,
-0.06735151261091232,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1102,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "922",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Traiter des données de votre instance
Event Hub avec Azure Stream Analytics
Article • 14/08/2024
Le service Azure Stream Analytics facilite l'ingestion, le traitement et l'analyse des
données de streaming Azure Event Hubs, et offre de précieux insights permettant des
actions en temps réel. Vous pouvez utiliser le porta... | [
0.0018715597689151764,
-0.029205627739429474,
-0.0010728384368121624,
0.016825618222355843,
0.02355203777551651,
0.011099930852651596,
0.030395030975341797,
0.04439760372042656,
-0.047023117542266846,
-0.04904557764530182,
-0.01848498359322548,
-0.05007578060030937,
-0.06501428782939911,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1103,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "923",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
1. Connectez-vous au portail Azure
.
2. Accédez à votre espace de noms Event Hubs, puis au Event Hub contenant les
données entrantes.
3. Dans le menu de navigation de gauche, développez Fonctionnalités, puis
sélectionnez Traiter les données, puis sélectionnez Démarrer dans le Activer les
insights en temps réel à partir... | [
-0.02764747105538845,
0.0008252259576693177,
-0.008079553954303265,
-0.007480895146727562,
0.03639231622219086,
0.027335496619343758,
0.031757377088069916,
0.06763186305761337,
-0.04122597351670265,
-0.08225712180137634,
-0.03914299234747887,
-0.023327423259615898,
-0.06759888678789139,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1104,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "924",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Le type de sérialisation de vos données est automatiquement détecté (JSON
ou CSV). Vous pouvez le remplacer manuellement par JSON/CSV/AVRO.
Vous pouvez afficher un aperçu des données entrantes au format tableau ou
au format brut.
Si les données qui apparaissent ne sont pas à jour, sélectionnez Actualiser
pour afficher ... | [
-0.025741562247276306,
0.013034679926931858,
0.0009434032835997641,
0.016367029398679733,
0.02255457639694214,
0.03248289227485657,
0.04339895769953728,
0.04648254066705704,
-0.07691137492656708,
-0.0575694665312767,
-0.013057751581072807,
-0.024503007531166077,
-0.06670846045017242,
-0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1105,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "925",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
télécharger les résultats.
Écrivez votre propre requête de transformation des données. Consultez Référence
sur le langage de requête Stream Analytics.
6. Une fois la requête testée, pour la déplacer en production, sélectionnez Créer un
travail Stream Analytics.
7. Sur la page Nouveau travail Stream Analytics, procédez ... | [
0.015386421233415604,
-0.018747350201010704,
-0.00913156196475029,
0.021316461265087128,
0.05647614225745201,
0.05579225718975067,
-0.0007952333544380963,
0.038140106946229935,
-0.027802007272839546,
-0.08305564522743225,
-0.039188746362924576,
-0.01738070696592331,
-0.06746289879083633,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1106,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "926",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
e. Pour le Nom de la stratégie Event Hubs, créez une stratégie ou sélectionnez
une stratégie existante.
f. Pour le Groupe de consommateurs Event Hubs, créez un groupe de
consommateurs ou sélectionnez un groupe de consommateurs existant.
g. Sélectionnez Créer pour créer le travail Stream Analytics.
７ Notes
Nous vous rec... | [
0.021701330319046974,
-0.017878323793411255,
0.007037615403532982,
-0.039559733122587204,
0.03932823985815048,
0.041623812168836594,
-0.007929961197078228,
0.06260210275650024,
-0.03816999867558479,
-0.04729641601443291,
-0.042438458651304245,
-0.02896142564713955,
-0.062173496931791306,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1107,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "927",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
8. Votre travail Stream Analytics est maintenant créé dans le même contexte que celui
où vous avez testé votre requête, et l’entrée correspond à votre Event Hub.
9. Ajoutez une sortie de votre choix.
10. Revenez à la page du travail Stream Analytics en cliquant sur le nom du travail
dans le lien de navigation.
11. Séle... | [
0.0038627570029348135,
-0.04578723758459091,
-0.03187910467386246,
0.0015677708433941007,
0.030672766268253326,
0.059785254299640656,
-0.0013782241148874164,
0.04874913766980171,
-0.048448942601680756,
-0.0748077780008316,
-0.02158571034669876,
-0.005758896470069885,
-0.06924134492874146,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1108,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "928",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Problème : l’utilisateur ne peut pas accéder à l’aperçu des données, car il ne dispose pas
des autorisations appropriées sur l’abonnement.
Option 1 : l’utilisateur qui veut afficher un aperçu des données entrantes doit être ajouté
en tant que Contributeur sur l’abonnement.
Option 2 : l’utilisateur doit être ajouté en t... | [
0.0023619818966835737,
-0.005755748134106398,
-0.001971894409507513,
0.015880819410085678,
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0.03065902180969715,
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Votre travail Azure Stream Analytics affiche par défaut trois unités de streaming. Pour
ajuster ce paramètre, sélectionnez Mettre à l’échelledans le menu de gauche de la page
Travail Stream Analytics du portail Azure. Pour plus d’informations sur les unités de
streaming, consultez Comprendre et ajuster les unités de st... | [
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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 type de basculement est Forcé et que la cohérence de la réplication est
Asynchrone, le travail Stream Analytics ne garantit ... | [
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Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
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.
Pour plus d'informations sur les r... | [
0.035597991198301315,
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Diffuser des données dans Azure SQL
Database à l’aide de l’intégration d’Azure
Stream Analytics (préversion)
18/06/2025
Vous pouvez ingérer, traiter, afficher et analyser des données de streaming en temps réel dans
une table directement à partir d’une base de données dans Azure SQL Database à l’aide
d’Azure Stream Anal... | [
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-0.007204189896583557,
0.013329199515283108,
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Facilité d’utilisation supplémentaire avec les données en préversion : préversion des
données entrantes à partir de la source d’événements (Event Hub/IoT Hub) dans le
contexte de la table sélectionnée.
Pour effectuer les étapes de cet article, vous avez besoin des ressources suivantes :
Un abonnement Azure. Si vous n’a... | [
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0.030762476846575737,
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4. Entrez les détails de la source de vos événements, puis sélectionnez Suivant : Sortie.
Type d’entrée : Event Hub/IoT Hub
Alias d’entrée : entrez un nom pour identifier votre source d’événements
Abonnement : identique à l’abonnement Azure SQL Database
Espace de noms Event Hub : Nom de l’espace de noms
Nom du hub d’év... | [
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5. Sélectionnez la table dans laquelle vous souhaitez ingérer vos données de streaming. Une
fois l’opération terminée, sélectionnez Créer.
Nom d’utilisateur, mot de passe : entrez vos informations d’identification pour
l’authentification SQL Server. Sélectionnez Valider.
Tableau : sélectionnez Créer nouveau ou Utiliser... | [
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Prévisualisation d’entrée : montre un aperçu des dernières données entrantes
provenant de la source d’événements d’entrée.
Le type de sérialisation de vos données est automatiquement détecté (JSON ou
CSV). Vous pouvez le remplacer manuellement par JSON/CSV/AVRO.
Vous pouvez afficher un aperçu des données entrantes au f... | [
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0.03162253275513649,
0.03013143315911293,
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Schéma des résultats de test : affiche le schéma des résultats de votre requête de
streaming après le test. Vérifiez que le schéma de résultats de test correspond à
votre schéma de sortie.
Schéma de sortie : il contient le schéma de la table que vous avez sélectionnée à
l’étape 5 (nouvelle ou existante).
Créer : si vou... | [
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Gestion des erreurs de données de sortie :
Nouvelle tentative : lorsqu’une erreur se produit, Azure Stream Analytics réessaye
d’écrire l’événement indéfiniment jusqu’à ce que l’écriture réussisse. Il n’y a pas
de délai d’attente pour les nouvelles tentatives. Au final, le traitement de tous les
événements suivants est ... | [
-0.02178952656686306,
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-0.033707886934280396,
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0.05263776704668999,
0.035765912383794785,
0.04942053556442261,
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"total... |
Modifier le travail : vous pouvez modifier la requête. Si vous souhaitez apporter
davantage de modifications au modèle de tâche, ajouter davantage
d'entrées/sorties, puis ouvrez la tâche dans Stream Analytics. L’option Modifier est
désactivée lorsque le travail est en cours d’exécution.
Table de sortie d’aperçu : vous ... | [
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0.06111951917409897,
0.03685823455452919,
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Scénarios de geofencing et d’agrégation
géospatiale avec Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Avec ses fonctions géospatiales intégrées, Azure Stream Analytics vous permet de créer
des applications destinées à des scénarios de gestion de flottes, de covoiturage, de
voitures connectées, de suivi de ressources, et... | [
-0.010974704287946224,
-0.027659889310598373,
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est un standard de l’Open Geospatial Consortium (OGC)
qui sert à représenter les données spatiales dans un format texte.
Les fonctions géospatiales intégrées peuvent utiliser des limites géographiques définies
pour déterminer si un élément se trouve à l’intérieur ou à l’extérieur des limites
géographiques d’un polygone... | [
-0.022794999182224274,
-0.027979230508208275,
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"total... |
Le tableau suivant est un exemple de données de référence de limites géographiques
qui pourraient être stockées dans le stockage Blob Azure ou une table Azure SQL.
Chaque site est représenté par un polygone géospatial, et chaque appareil est associé à
un ID de site autorisé.
SiteID
SiteName
Geofence
AllowedDeviceID
1
«... | [
-0.009582293219864368,
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0.00404... | {
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"total... |
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47.63649747392... | [
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-0.0025957387406378984,
-0.047282785177230835,
-0.09325899928808212,
... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "942",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Les appareils peuvent émettre leur ID et leur emplacement toutes les minutes via un flux
nommé DeviceStreamInput. Le tableau suivant est un flux d’entrée.
DeviceID
GeoPosition
« A »
« POINT(-122.13292341559497 47.636318374032726) »
« B »
« POINT(-122.13338475554553 47.63743531308874) »
« C »
« POINT(-122.13354001095752... | [
-0.015206331387162209,
-0.015651945024728775,
-0.007579551078379154,
-0.011324591934680939,
0.044058337807655334,
0.030690569430589676,
0.025347260758280754,
0.02221042662858963,
-0.003662649542093277,
-0.05132376775145531,
0.026468979194760323,
-0.05219476297497749,
-0.06984084099531174,
... | {
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"total... |
L’appareil « C » se trouve à l’intérieur du bâtiment numéro 2, ce qui n’est pas autorisé
d’après les données de référence. Cet appareil devrait se trouver à l’intérieur du
bâtiment numéro 3. L’exécution de cette tâche génère une alerte pour cette violation
spécifique.
Si un site autorise plusieurs appareils, un tableau... | [
-0.02842911332845688,
-0.025237491354346275,
0.01996777579188347,
-0.03466937690973282,
0.03882000967860222,
0.011299440637230873,
0.05027167871594429,
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-0.007761200424283743,
-0.03739291802048683,
-0.01152108982205391,
-0.03422447666525841,
-0.05928991362452507,
0.0305... | {
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"total... |
Une société de taxis souhaite créer une application en temps réel pour guider leurs
chauffeurs dans la recherche de courses dans les zones des villes où la demande est la
plus forte.
La société stocke les régions logiques des villes comme données de référence. Chaque
région est définie par les attributs RegionID, Regio... | [
-0.024420179426670074,
-0.03519953414797783,
0.008870617486536503,
0.04281039163470268,
0.049199577420949936,
0.06592145562171936,
0.002729855477809906,
0.06381241977214813,
-0.0154335405677557,
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-0.01628126949071884,
-0.04872947558760643,
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0.0058... | {
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"total... |
40.72833625216264)) »
2
« Chinatown »
« POLYGON((-73.99712367114876
40.71281582267133,-73.9901070123658
40.71336881907936,-73.99023575839851
40.71452359088633,-73.98976368961189
40.71554823078944,-73.99551434573982
40.717337246783735,-73.99480624255989
40.718491949759304,-73.99652285632942
40.719109951574,-73.997767401... | [
-0.017046242952346802,
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-0.04677753895521164,
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0.04256768152117729,
0.04686526581645012,
0.02329007349908352,
0.024257225915789604,
0.002859922358766198,
-0.05383632704615593,
0.007072669919580221,
-0.05428525432944298,
-0.06927632540464401,
-0.0... | {
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"total... |
RegionID
RegionName
Geofence
3
« Tribeca »
« POLYGON((-74.01091641815208
40.72583120006787,-74.01338405044578
40.71436586362705,-74.01370591552757
40.713617702123415,-74.00862044723533
40.711308107057235,-74.00194711120628
40.7194238654018,-74.01091641815208 40.72583120006787)) »
Le tableau suivant contient des données... | [
-0.014518879354000092,
-0.0374821312725544,
0.008173448964953423,
0.006218487862497568,
0.04062167555093765,
0.039077240973711014,
0.015433716587722301,
-0.002589079085737467,
0.013486957177519798,
-0.07078488916158676,
0.0352804958820343,
-0.04200407490134239,
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0.029... | {
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"total... |
requête suivante établit une jonction entre le flux d’appareils et les données de
référence de limites géographiques et calcule le nombre de demandes par région sur
une fenêtre de temps de 15 minutes toutes les minutes.
SQL
Cette requête génère un nombre de demandes toutes les minutes pour les 15 dernières
minutes et p... | [
-0.026079729199409485,
-0.048701703548431396,
-0.004187979269772768,
0.032537855207920074,
0.050903480499982834,
0.028964031487703323,
0.025958368554711342,
0.03484813868999481,
0.00391552085056901,
-0.048347797244787216,
-0.011134827509522438,
-0.03779352456331253,
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-... | {
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"total... |
Présentation des fonctions géospatiales Stream Analytics
Fonctions géospatiales (Azure Stream Analytics)
Étapes suivantes | [
-0.012387854978442192,
-0.014566094614565372,
0.03686106950044632,
0.02965226210653782,
0.030670875683426857,
0.048549484461545944,
0.021453963592648506,
0.052706632763147354,
-0.01893799751996994,
-0.04483062028884888,
-0.020565513521432877,
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-0.06954663246870041,
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"total... |
Surveiller Azure Stream Analytics
Article • 02/04/2024
Cet article aborde les points suivants :
Types de données de monitoring que vous pouvez collecter pour ce service.
Comment analyser ces données.
Quand vous avez des applications critiques et des processus métier qui s’appuient sur
des ressources Azure, vous devez m... | [
0.015789112076163292,
-0.013085310347378254,
0.0012744616251438856,
0.0006899209693074226,
0.0626697838306427,
0.02680501900613308,
0.015562384389340878,
0.03749619051814079,
-0.022477392107248306,
-0.058333124965429306,
0.022665029391646385,
-0.005520850419998169,
-0.08165197819471359,
0.... | {
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"total... |
Les types de ressource font également partie des ID de ressource pour chaque
ressource exécutée dans Azure. Par exemple, le type de ressource pour une machine
virtuelle peut être Microsoft.Compute/virtualMachines . Pour obtenir la liste des services
et leurs types de ressource associés, consultez Fournisseurs de ressou... | [
0.004775630310177803,
-0.01078654732555151,
-0.03685862198472023,
0.037606023252010345,
0.06474320590496063,
0.08079417049884796,
0.02022523805499077,
0.02824580855667591,
-0.03613967448472977,
-0.03940244019031525,
0.01578766666352749,
-0.022360771894454956,
-0.08659905940294266,
0.048797... | {
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"total... |
Utilisées pour suivre les performances d’une ressource au fil du temps.
Collecte : Azure Monitor collecte automatiquement les métriques de plateforme.
Aucune configuration n'est requise.
Routage : vous pouvez aussi généralement router les métriques de plateforme vers les
journaux Azure Monitor / Log Analytics afin de p... | [
0.038375068455934525,
0.0021505237091332674,
-0.006097421981394291,
-0.017787853255867958,
0.07854214310646057,
0.02348669245839119,
0.0006512108375318348,
0.036807358264923096,
-0.005484273191541433,
-0.054641272872686386,
0.027685223147273064,
-0.03506752476096153,
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... | {
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"total... |
Mesure
Condition
Agrégation
du temps
Seuil
Actions correctives
d’unités de streaming. Pour
plus d’informations,
consultez Profiter de la
parallélisation de requête
dans Azure Stream
Analytics.
% d’utilisation
de l’UC
Supérieur
à
Average
90
Cela signifie probablement
que certaines opérations
(comme les fonctions
définie... | [
0.0021378574892878532,
-0.014817383140325546,
-0.007571625057607889,
0.0006102811312302947,
0.04529977962374687,
0.04892722889780998,
0.04647548869252205,
0.05258958041667938,
-0.02348032407462597,
-0.045253295451402664,
0.031633161008358,
-0.05569242686033249,
-0.06764626502990723,
0.0354... | {
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"total... |
les
unités de streaming,
consultez Comprendre et
ajuster les unités de
streaming. Pour plus
d’informations sur la
parallélisation de votre
requête, consultez Tirer
parti de la parallélisation de
requête dans Azure Stream
Analytics.
Erreurs de
désérialisation
d’entrée
Supérieur
à
Total
0
Examinez les journaux
d’activité... | [
0.01050832960754633,
-0.04603462293744087,
0.0009881294099614024,
0.019648825749754906,
0.040866535156965256,
0.047566864639520645,
0.03776463493704796,
0.045518018305301666,
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-0.0484209842979908,
0.00689352210611105,
-0.037438057363033295,
-0.089266836643219,
0.014732... | {
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"total... |
Mesure
Condition
Agrégation
du temps
Seuil
Actions correctives
modifications appropriées à
l’entrée. Pour plus
d’informations sur les
journaux de ressources,
consultez Résoudre les
problèmes liés à Azure
Stream Analytics à l’aide
des journaux de ressources.
Pour obtenir une liste et les descriptions de toutes les métri... | [
-0.007777872029691935,
0.0076382579281926155,
-0.015008656308054924,
-0.008789255283772945,
0.06885360181331635,
0.04197600856423378,
0.038591694086790085,
0.028979191556572914,
-0.012706718407571316,
-0.043006882071495056,
0.016612637788057327,
-0.0023111458867788315,
-0.07157154381275177,
... | {
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"total... |
et certains
partenaires de monitoring de Microsoft sont également disponibles. Pour plus
d’informations, consultez Journaux de ressource Azure et Destinations des journaux de
ressource.
Pour plus d’informations sur la collecte, le stockage et le routage des journaux de
ressource, consultez Paramètres de diagnostic dans... | [
0.013720005750656128,
-0.012032957747578621,
-0.02169746346771717,
0.005756182596087456,
0.06873630732297897,
0.02851133979856968,
0.004704462829977274,
0.017569182440638542,
0.0023006179835647345,
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0.003952363505959511,
-0.08513006567955017,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"total... |
Tous les journaux de ressource dans Azure Monitor ont les mêmes champs d’en-tête,
suivis de champs propres au service. Le schéma commun est décrit dans Schéma des
journaux des ressources Azure Monitor.
Azure Stream Analytics capture deux catégories de journaux de ressources :
Création : capture les événements de journa... | [
-0.003460048232227564,
0.0034765154123306274,
-0.04089992493391037,
-0.004412909969687462,
0.06153026223182678,
0.02342088334262371,
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0.05374063551425934,
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-0.01859450340270996,
-0.023420168086886406,
-0.030308278277516365,
-0.09333015978336334,
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"total... |
les
opérations sur chaque ressource Azure qui sont vues comme extérieures à cette
ressource, par exemple, la création d’une ressource ou le démarrage d’une machine
virtuelle.
Collecte : les évènements de journal d’activité sont générés et collectés
automatiquement dans un magasin distinct pour leur consultation dans le... | [
-0.0029715418349951506,
-0.026336029171943665,
-0.017172254621982574,
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0.06436330825090408,
0.04063582792878151,
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"total... |
D’autres emplacements comme le Stockage Azure, Azure Event Hubs et certains
partenaires de monitoring de Microsoft sont également disponibles. Pour plus
d’informations sur le routage du journal d’activité, consultez Vue d’ensemble du journal
d’activité Azure.
Pour obtenir une procédure pas à pas détaillée sur la façon ... | [
0.01712273433804512,
-0.015079104341566563,
-0.015905631706118584,
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0.07543791085481644,
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dans un même volet du portail Azure.
Les workbooks, des rapports personnalisables que vous pouvez créer dans le
portail Azure. Les workbooks peuvent inclure du texte, des métriques et des
requêtes de journal.
Grafana, un outil de plateforme ouvert, parfait pour les tableaux de bord
opérationnels. Vous pouvez utiliser G... | [
0.0006991897826083004,
0.015937570482492447,
-0.03281104192137718,
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"total... |
Power BI, un service d’analyse métier qui fournit des visualisations interactives pour
diverses sources de données. Vous pouvez configurer Power BI pour importer
automatiquement les données de journal à partir d’Azure Monitor afin de tirer
parti de ces visualisations supplémentaires.
Vous pouvez extraire des données d’... | [
-0.013900053687393665,
-0.010673812590539455,
-0.016284724697470665,
-0.03223109245300293,
0.04982999339699745,
0.03085375390946865,
0.022305740043520927,
0.02890142798423767,
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Voici des exemples de requêtes que vous pouvez utiliser pour surveiller vos ressources
Azure Stream Analytics :
Répertorier toutes les erreurs dans les données d’entrée. La requête suivante
montre toutes les erreurs qui se sont produites lors du traitement des données des
entrées.
Kusto
Événements arrivés en retard. La... | [
0.018480125814676285,
-0.022175153717398643,
-0.007005976513028145,
0.02842438779771328,
0.04601149633526802,
0.04389902576804161,
0.05537790432572365,
0.055001500993967056,
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"total... |
Toutes les erreurs de données de sortie. La requête suivante affiche toutes les
erreurs qui se sont produites lors de l’écriture des résultats de la requête dans les
sorties de votre travail.
Kusto
La requête suivante présente le résumé des opérations ayant échoué au cours des
sept derniers jours.
Kusto
Azure Monitor v... | [
-0.010004961863160133,
-0.011371170170605183,
-0.010332158766686916,
0.02006843499839306,
0.05287990719079971,
0.032897017896175385,
0.07511890679597855,
0.03821807727217674,
-0.028718847781419754,
-0.060838598757982254,
-0.01994197815656662,
-0.008405535481870174,
-0.08138304203748703,
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"total... |
de requêtes d’alerte de journal. Le site Alertes de référence d’Azure Monitor (AMBA,
Azure Monitor Baseline Alerts)
fournit une méthode semi-automatisée
d’implémentation d’alertes, de tableaux de bord et de recommandations de métriques
de plateforme importants. Le site s’applique à un sous-ensemble des services Azure ... | [
0.02095557004213333,
-0.021500790491700172,
-0.04554201662540436,
-0.05493292212486267,
0.057942941784858704,
0.0013158757938072085,
0.0468880757689476,
0.022222377359867096,
-0.01833435520529747,
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-0.0066558588296175,
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-0.09118875861167908,
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"total... |
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