text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
de journal permettent aux utilisateurs d’utiliser une requête Log
Analytics pour évaluer les journaux de ressource à une fréquence prédéfinie.
Les alertes de journal d’activité sont déclenchées quand un nouvel événement de
journal d’activité correspond à des conditions définies. Les alertes Resource Health
et les alert... | [
0.012184137478470802,
0.00003905222183675505,
-0.017724843695759773,
-0.03450874611735344,
0.06174087151885033,
0.03434501215815544,
0.043788205832242966,
0.03092806227505207,
-0.03156208246946335,
-0.034017033874988556,
-0.007100699469447136,
-0.009518568404018879,
-0.07757353037595749,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1147,
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Le tableau suivant liste quelques règles d’alerte suggérées pour Azure Stream Analytics.
Ces alertes ne sont que des exemples. Vous pouvez définir des alertes pour n’importe
quelle métrique, entrée de journal ou entrée de journal d’activité listée dans
Informations de référence sur les données de surveillance d’Azure S... | [
0.005568230990320444,
-0.014542817138135433,
-0.02226060815155506,
-0.026678331196308136,
0.05521721765398979,
-0.014361179433763027,
0.03031671792268753,
0.04911243915557861,
-0.02448122762143612,
-0.036188624799251556,
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-0.009891831316053867,
-0.08298642933368683,
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"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
avec Azure Monitor.
Pour des informations de référence sur les métriques, les journaux et d’autres
valeurs importantes créées pour Azure Stream Analytics, consultez Informations de
référence sur les données de surveillance d’Azure Stream Analytics.
Consultez les articles suivants sur la surveillance et la résolution de... | [
0.018241142854094505,
0.0019215340726077557,
-0.016193417832255363,
-0.016444968059659004,
0.0648990273475647,
0.003393059130758047,
0.020056961104273796,
0.04916007071733475,
-0.023698696866631508,
-0.04206910356879234,
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... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1149,
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "959",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Superviser des travaux à l’aide du portail Azure
Superviser des travaux à l’aide d’Azure PowerShell
Superviser des travaux à l’aide du SDK Azure .NET
Configurer des alertes
Résoudre les problèmes liés à Azure Stream Analytics à l’aide des journaux de
ressources
Utiliser les journaux d’activité et de ressources | [
0.004616469144821167,
-0.012701977975666523,
-0.037671320140361786,
0.008288090117275715,
0.03873510658740997,
-0.0012967357179149985,
0.027522295713424683,
0.02018747664988041,
-0.02101973257958889,
-0.05662475526332855,
-0.042679328471422195,
-0.023115146905183792,
-0.09203977137804031,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1150,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "960",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Informations de référence sur les données de
surveillance Azure Stream Analytics
Article • 17/07/2024
Cet article contient toutes les informations de référence de surveillance pour ce service.
Consultez Surveiller Azure Stream Analytics pour plus d’informations sur les données que vous pouvez collecter pour Azure Strea... | [
0.027050454169511795,
-0.01270945742726326,
0.00543370982632041,
-0.0013274915982037783,
0.055215172469615936,
0.0006301875691860914,
0.02233784832060337,
0.04787236824631691,
-0.024629751220345497,
-0.05481082201004028,
0.0069478158839046955,
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-0.07068505138158798,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1151,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "961",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Le tableau suivant répertorie les métriques disponibles pour le type de ressource Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs.
Toutes les colonnes peuvent ne pas être présentes dans chaque table.
Certaines colonnes peuvent dépasser la zone d’affichage de la page. Sélectionnez Développer la table pour afficher toutes
les co... | [
-0.012237103655934334,
-0.002873532474040985,
-0.03370911628007889,
0.006190878804773092,
0.052410487085580826,
0.025306472554802895,
0.000492447114083916,
0.04481402039527893,
-0.04322031885385513,
-0.044167857617139816,
0.012560875155031681,
-0.056717097759246826,
-0.06908828765153885,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1152,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "962",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
de
fonction
ayant échoué
Requêtes de
fonction ayant
échoué
AMLCalloutFailedRequests
Count
Total
LogicalName , ,
PartitionId ProcessorInstance ,
, NodeName
PT1M
Oui
Événements
de fonction
Événements
de fonction
AMLCalloutInputEvents
Count
Total
LogicalName , ,
PartitionId ProcessorInstance ,
, NodeName
PT1M
Oui
Métriq... | [
-0.03273335471749306,
-0.021117692813277245,
-0.018700091168284416,
-0.008748594671487808,
0.045441072434186935,
0.060982346534729004,
0.002176242182031274,
0.019740311428904533,
-0.029890019446611404,
-0.05340516194701195,
0.004017163999378681,
-0.01183368917554617,
-0.05638789385557175,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1153,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "962",
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"total... |
Catégorie
Métrique
Nom dans
l’API REST
Unité
Agrégation
Dimensions
Fragments
de temps
Exportation
DS
Requêtes de
fonction
Requêtes de
fonction
AMLCalloutRequests
Count
Total
LogicalName , ,
PartitionId ProcessorInstance ,
, NodeName
PT1M
Oui
Erreurs de
conversion de
données
Erreurs de
conversion de
données
ConversionEr... | [
-0.06842047721147537,
-0.02543865144252777,
-0.05142974853515625,
-0.025600381195545197,
0.044866617769002914,
0.05036615952849388,
0.00903440173715353,
0.023458383977413177,
-0.06790372729301453,
-0.01734495535492897,
-0.014552452601492405,
-0.032894767820835114,
-0.04870494827628136,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1154,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
, ,
PartitionId ProcessorInstance ,
, NodeName
PT1M
Oui
Événements
d’entrée
Événements
d’entrée
InputEvents
Count
Total
LogicalName , ,
PartitionId ProcessorInstance ,
, NodeName
PT1M
Oui
Événements
d'entrée en
backlog
Événements
d'entrée en
backlog
InputEventsSourcesBacklogged
Count
Moyenne,
Maximum,
Minimum
LogicalNa... | [
-0.07454011589288712,
-0.0021580797620117664,
-0.036047231405973434,
-0.0017662073951214552,
0.07651033252477646,
0.04517674446105957,
-0.009051477536559105,
0.017160732299089432,
-0.038899976760149,
-0.03642207011580467,
0.011782446876168251,
0.005600187461823225,
-0.017265206202864647,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1155,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "963",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Catégorie
Métrique
Nom dans
l’API REST
Unité
Agrégation
Dimensions
Fragments
de temps
Exportation
DS
Sources
d'entrée
reçues
Événements
d’entrée
tardifs
Événements
d’entrée
tardifs
LateInputEvents
Count
Total
LogicalName , ,
PartitionId ProcessorInstance ,
, NodeName
PT1M
Oui
Événements
de sortie
Événements
de sortie
O... | [
-0.06562486290931702,
-0.03854024410247803,
-0.06684242188930511,
-0.011345423758029938,
0.027317548170685768,
0.03954912722110748,
0.0016787491040304303,
0.0427035316824913,
-0.05950278043746948,
-0.018177026882767677,
-0.0027683142106980085,
-0.037908636033535004,
-0.03495802730321884,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1156,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "964",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
nulle pour cette métrique implique que votre travail
n’est pas en mesure de suivre le nombre d’événements entrants. Si cette valeur est croissante ou constamment différente de
zéro, vous devez effectuer un scale-out de votre travail. Pour plus d’informations, consultez Comprendre et ajuster les unités
de diffusion en c... | [
-0.004626691807061434,
-0.02324766293168068,
-0.03317904472351074,
-0.009447937831282616,
0.020036062225699425,
0.0708400160074234,
0.04816388711333275,
0.07220914959907532,
-0.07763569056987762,
-0.029531419277191162,
0.0010556366760283709,
-0.0013255671365186572,
-0.032652512192726135,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1157,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Métrique
Définition
Événements de
fonction
Nombre d’événements envoyés à la fonction Azure Machine Learning (le cas échéant).
Requêtes de
fonction
Nombre d’appels à la fonction Azure Machine Learning (le cas échéant).
Erreurs de
désérialisation
d’entrée
Nombre d’événements d’entrée qui n’ont pas pu être désérialisés.
O... | [
-0.0005448009469546378,
-0.06726764887571335,
-0.040439728647470474,
0.010017777793109417,
-0.0051465402357280254,
0.038913313299417496,
0.024036811664700508,
0.08528678864240646,
-0.03783821314573288,
-0.01935349963605404,
-0.0015460290014743805,
-0.022743385285139084,
-0.058989424258470535... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1158,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "965",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
les sources
d’entrée peuvent être supérieures aux événements d’entrée. Sinon, les sources d’entrée peuvent être inférieures ou égales
aux événements d’entrée dans la mesure où chaque message peut contenir plusieurs événements.
Événements
d’entrée tardifs
Événements reçus plus tard que la valeur configurée dans la fenêt... | [
-0.025149790570139885,
-0.028707105666399002,
-0.07016444951295853,
0.004790980368852615,
0.030682941898703575,
0.03125833347439766,
0.02612544782459736,
0.048223529011011124,
-0.03296971693634987,
-0.04797474294900894,
-0.027541285380721092,
-0.0233925711363554,
-0.07093265652656555,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1159,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "965",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Une utilisation intensive indique que la tâche atteint une limite proche de la quantité maximale de ressources allouées.
Délai en filigrane
Le délai en filigrane maximal sur toutes les partitions de toutes les sorties du travail.
Pour plus d’informations sur les dimensions de métrique, consultez Métriques multidimensio... | [
-0.051930490881204605,
-0.03907466307282448,
-0.05097391828894615,
-0.01620692014694214,
0.014905881136655807,
0.0565229207277298,
0.025171741843223572,
0.030224855989217758,
-0.038540784269571304,
-0.051605403423309326,
0.0013322950107976794,
-0.06827320903539658,
-0.06267823278903961,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1160,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "965",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Le Nom logique est le nom d’entrée ou de sortie d’un travail Stream Analytics. Par exemple, supposons qu’un travail Stream
Analytics comporte quatre entrées et cinq sorties. Vous voyez les quatre entrées logiques individuelles et les cinq sorties logiques
individuelles lorsque vous fractionnez les métriques liées aux e... | [
-0.038196709007024765,
-0.025225915014743805,
-0.013199964538216591,
-0.012810972519218922,
0.04659755900502205,
0.0487283356487751,
0.0051736170426011086,
0.02786111831665039,
-0.06838558614253998,
-0.06806010007858276,
-0.011826912872493267,
0.000678342767059803,
-0.04800793528556824,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1161,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "966",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
La dimension Nom logique est disponible pour filtrer et fractionner les métriques suivantes :
Événements d'entrée en backlog
Erreurs de conversion de données
Événements d’entrée précoces
Erreurs de désérialisation d’entrée
Octets des événements d’entrée
Événements d’entrée
Source d’entrée reçue
Événements d’entrée tard... | [
-0.040227677673101425,
-0.03179050236940384,
-0.016805758699774742,
-0.004197093192487955,
0.03804662823677063,
0.04406631365418434,
0.005044715944677591,
0.008796739391982555,
-0.0752604529261589,
-0.027708763256669044,
-0.00675464840605855,
-0.018761826679110527,
-0.06495289504528046,
0.... | {
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"total... |
La dimension Nom de nœud est disponible pour filtrer et fractionner les métriques suivantes :
Événements d'entrée en backlog
% d’utilisation de l’UC (préversion)
Événements d’entrée
Événements de sortie
SU (Mémoire) % d'utilisation
Délai en filigrane
Lorsque des données de streaming sont ingérées dans le service Azure ... | [
-0.048746585845947266,
-0.049039576202631,
-0.024926820769906044,
0.0003385941672604531,
0.0367203950881958,
0.044071685522794724,
0.021794453263282776,
0.022524254396557808,
-0.05276937782764435,
-0.008352728560566902,
0.010934265330433846,
-0.0720885768532753,
-0.05596932768821716,
0.076... | {
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"total... |
Erreurs de désérialisation d’entrée
Octets des événements d’entrée
Événements d’entrée
Source d’entrée reçue
Événements d’entrée tardifs
Événements de sortie
Délai en filigrane
Cette section répertorie les types de journaux d’activité de ressources que vous pouvez collecter pour ce service. La section extrait
la liste ... | [
-0.026854638010263443,
-0.023180903866887093,
-0.056840620934963226,
-0.006834919564425945,
0.015390858054161072,
0.041672445833683014,
0.04317235201597214,
0.052871763706207275,
-0.032794706523418427,
-0.019579952582716942,
-0.02088882029056549,
-0.015059477649629116,
-0.07110792398452759,
... | {
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catégorie de journal, Exécution ou Création.
operationName
Le nom de l’opération qui est journalisée. Par exemple, Événements d’envoi : Échec d’écriture de la sortie SQL sur mysqloutput.
status
État de l’opération. Par exemple, Échec ou Réussite.
level
Le niveau du journal. Par exemple, Erreur, Avertissement ou Informa... | [
-0.016628563404083252,
0.028582867234945297,
-0.04059115797281265,
-0.04423277825117111,
0.04391178861260414,
0.04121994972229004,
0.019321810454130173,
0.055727459490299225,
-0.029127808287739754,
-0.018063880503177643,
-0.04379047080874443,
-0.02245568297803402,
-0.06475386023521423,
0.0... | {
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"total... |
générique.
Toute erreur qui se produit lorsque le travail traite des données est consignée dans cette catégorie de journaux d’activité. La
plupart du temps, ces journaux d’activité sont créés au cours des opérations de lecture, de sérialisation et d’écriture des données.
Ces journaux d’activité n’incluent pas les erreu... | [
-0.00990462489426136,
0.002533105667680502,
-0.05115290731191635,
0.013560695573687553,
0.052399374544620514,
0.039507728070020676,
0.06971137970685959,
0.044824883341789246,
-0.02938912808895111,
-0.016230419278144836,
-0.016492243856191635,
-0.01158464141190052,
-0.06077990308403969,
0.0... | {
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"total... |
où l’erreur s’est
produite dans les données d’entrée. (nom d’objet blob pour une entrée d’objet blob, décalage et exemple de données).
Les événements d’envoi surviennent pendant les opérations d’écriture. Ils identifient l’événement de streaming à l’origine de
l’erreur.
Les événements génériques couvrent tout le reste.... | [
-0.01419131550937891,
0.014825629070401192,
-0.054884765297174454,
0.01817280799150467,
0.057545699179172516,
0.04098762944340706,
0.03878606855869293,
0.04019373282790184,
-0.026309268549084663,
-0.031910158693790436,
-0.0034380415454506874,
-0.026271358132362366,
-0.08844781666994095,
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Category
Nom complet
de la catégorie
Table de journal
Prend en charge
le plan de
journal de base
Prend en charge la
transformation de la durée
d’ingestion
Exemples de
requêtes
Coûts
d’exportation... | [
0.019557004794478416,
0.010225118137896061,
-0.009392024017870426,
-0.01108836941421032,
0.06393261253833771,
0.020490681752562523,
0.023343287408351898,
0.04860839247703552,
-0.01973073184490204,
-0.030211128294467926,
-0.01449070405215025,
-0.027189964428544044,
-0.05513999983668327,
0.0... | {
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"total... |
Surveiller le travail Stream Analytics
avec le Portail Azure
Article • 17/07/2024
Le portail Azure affiche les mesures de performances clés qui peuvent servir à surveiller
et résoudre les problèmes affectant les performances de vos requêtes et de vos travaux.
Cet article montre comment surveiller vos travaux Stream Ana... | [
0.029321348294615746,
-0.005802738014608622,
0.0008398577338084579,
-0.011907102540135384,
0.04472161456942558,
0.005289969965815544,
0.03852062299847603,
0.05779130756855011,
-0.03863639757037163,
-0.0727132186293602,
0.02313995361328125,
-0.05340604484081268,
-0.06268872320652008,
0.0295... | {
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"total... |
Il existe 17 types de métriques fournis par le service Azure Stream Analytics. Pour en
savoir plus sur ceux-ci, consultez Métriques des travaux Azure Stream Analytics.
Vous pouvez utiliser ces métriques pour surveiller les performances de votre travail
Stream Analytics.
Il existe plusieurs options disponibles pour util... | [
0.012036178261041641,
-0.009892716072499752,
-0.010568858124315739,
0.020052963867783546,
0.02935483492910862,
0.04754714295268059,
0.03040263056755066,
0.033691827207803726,
-0.03947814553976059,
-0.03378252685070038,
0.034436944872140884,
-0.047614146023988724,
-0.07275248318910599,
0.02... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Pour vérifier les données des métriques par dimension, vous pouvez utiliser Appliquer le
fractionnement.
Vous pouvez également spécifier l’intervalle de temps pour visualiser les métriques qui
vous intéressent.
| [
0.022730853408575058,
0.022518858313560486,
0.006569644436240196,
0.010273206979036331,
0.03471176698803902,
0.05309491232037544,
0.038639605045318604,
0.0007941076182760298,
-0.06603606790304184,
-0.05080278962850571,
0.008115756325423717,
-0.030022673308849335,
-0.06257345527410507,
0.03... | {
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"total... |
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Pour plus d’informations, consultez Personnalisation de la surveillance.
Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez notre page de questions Microsoft Q&R
sur Azure Stream Analytics.
Présentat... | [
0.045896004885435104,
-0.012570781633257866,
0.010608953423798084,
0.012691166251897812,
0.0532560870051384,
0.02200188860297203,
0.022813070565462112,
0.0587957426905632,
-0.02028186433017254,
-0.04193459823727608,
-0.013636050745844841,
-0.03265200927853584,
-0.0773257315158844,
0.011829... | {
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"total... |
Surveillance et gestion des travaux
Stream Analytics à l’aide des applets de
commande Azure PowerShell
Article • 25/03/2023 • 11 minutes de lecture
Découvrez comment surveiller et gérer les ressources Stream Analytics à l’aide d’applets
de commande Azure PowerShell et de scripts PowerShell qui exécutent les tâches
Stre... | [
0.003253273433074355,
0.02357318066060543,
0.021645978093147278,
-0.014257928356528282,
0.07637569308280945,
-0.0029631226789206266,
0.04258550703525543,
0.037517908960580826,
0.00007410659600282088,
-0.06074298545718193,
-0.02399357594549656,
0.008275233209133148,
-0.055096421390771866,
0... | {
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"total... |
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
Vous pouvez utiliser les applets de commande Azure PowerShell suivantes pour
surveiller et gérer des travaux Azure Stream Analytics. Notez qu'il existe différentes
versions d'Azure PowerShell.
Dans les exemples répertoriés, la première commande
s'applique à Azure PowerShell 0.9.8, la d... | [
-0.00009178235632134601,
0.008400263264775276,
0.010727339424192905,
-0.016500061377882957,
0.07105819135904312,
0.01631282828748226,
0.0500708632171154,
0.044184181839227676,
-0.01048812735825777,
-0.06304559111595154,
-0.042097315192222595,
-0.004360316786915064,
-0.06715920567512512,
-0... | {
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"total... |
Azure PowerShell 0.9.8 :
PowerShell
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
Cette commande PowerShell retourne des informations sur tous les travaux Stream
Analytics dans l’abonnement Azure.
Exemple 2
Azure PowerShell 0.9.8 :
PowerShell
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
Cette commande PowerShell retourne des informations sur... | [
-0.0017965444130823016,
0.012708685360848904,
0.02796787954866886,
-0.009879518300294876,
0.07262056320905685,
0.00615190202370286,
0.027621377259492874,
0.06894423067569733,
-0.006699347868561745,
-0.08502393215894699,
-0.04369303211569786,
-0.01649242639541626,
-0.06931401044130325,
0.01... | {
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"total... |
PowerShell
Cette commande PowerShell retourne des informations sur le travail Stream Analytics
StreamingJob dans le groupe de ressources StreamAnalytics-Default-Central-US.
Répertorie toutes les entrées qui sont définies dans un travail Stream Analytics spécifié
ou obtient des informations sur une entrée spécifique.
Ex... | [
-0.005669199395924807,
-0.0030876919627189636,
0.013210218399763107,
0.0016968545969575644,
0.05854533240199089,
0.010878500528633595,
0.019734853878617287,
0.06539322435855865,
0.006422020494937897,
-0.06449079513549805,
-0.0637257769703865,
-0.0035531751345843077,
-0.06702139973640442,
0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
PowerShell
Cette commande PowerShell retourne des informations sur l’entrée nommée
EntryStream définie dans le travail StreamingJob.
Répertorie toutes les sorties qui sont définies dans un travail Stream Analytics spécifié
ou obtient des informations sur une sortie spécifique.
Exemple 1
Azure PowerShell 0.9.8 :
PowerSh... | [
-0.021264730021357536,
-0.00582029577344656,
0.02160363644361496,
0.008782513439655304,
0.0596294067800045,
-0.0007366127101704478,
0.027199801057577133,
0.0658915713429451,
-0.004888796713203192,
-0.06636711955070496,
-0.056471966207027435,
-0.00927635096013546,
-0.06705758720636368,
0.01... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "980",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
PowerShell
Cette commande PowerShell retourne des informations sur la sortie nommée Output
définie dans le travail StreamingJob.
Obtient des informations sur le quota des unités de diffusion en continu d'une région
spécifiée.
Exemple 1
Azure PowerShell 0.9.8 :
PowerShell
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
Cette commande... | [
-0.01315892394632101,
-0.019293665885925293,
0.009596341289579868,
0.030023891478776932,
0.07062313705682755,
0.004149571526795626,
0.013196605257689953,
0.05691651627421379,
0.003690189914777875,
-0.05429692938923836,
-0.05223691463470459,
-0.02106926031410694,
-0.06291502714157104,
0.017... | {
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"chunk_index": 1178,
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"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... |
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
Cette commande PowerShell retourne des informations sur la transformation nommée
StreamingJob dans le travail StreamingJob.
Crée une entrée dans un travail Stream Analytics ou met à jour une entrée spécifiée
existante.
Vous pouvez spécifier le nom de l'entrée dans le fichier .json ou s... | [
-0.005274871364235878,
-0.03044906072318554,
-0.001689249649643898,
0.006220491137355566,
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0.019981790333986282,
0.01619907282292843,
0.058466438204050064,
-0.004599008243530989,
-0.06557054072618484,
-0.05477325618267059,
-0.015550406649708748,
-0.07017994672060013,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1179,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "982",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
PowerShell
Cette commande PowerShell crée une entrée à partir du fichier Input.json. Si une entrée
existante avec le nom spécifié dans le fichier de définition d'entrée est déjà définie,
l'applet de commande vous demande s'il faut la remplacer.
Exemple 2
Azure PowerShell 0.9.8 :
PowerShell
Azure PowerShell 1.0 :
PowerS... | [
-0.03674320504069328,
-0.01608206331729889,
-0.012552398256957531,
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0.008313866332173347,
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-0.05675855651497841,
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-0.06635823845863342,
0.0... | {
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"source": "983",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Cette commande PowerShell remplace la définition de la source d’entrée existante
nommée EntryStream par la définition qui se trouve dans le fichier.
Crée un travail Stream Analytics dans Microsoft Azure ou met à jour la définition d'un
travail existant spécifié.
Vous pouvez spécifier le nom du travail dans le fichier .... | [
-0.024512289091944695,
-0.011495759710669518,
-0.011641953140497208,
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0.06476674228906631,
0.018941855058073997,
0.024956095963716507,
0.06201600655913353,
-0.015481386333703995,
-0.06703326106071472,
-0.08490613102912903,
-0.00420015212148428,
-0.04497663676738739,
0.... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Exemple 2
Azure PowerShell 0.9.8 :
PowerShell
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
Cette commande PowerShell remplace la définition du travail StreamingJob.
Crée une sortie dans un travail Stream Analytics ou met à jour une sortie existante.
Vous pouvez spécifier le nom de la sortie dans le fichier .json ou sur la ligne d... | [
-0.014733693562448025,
-0.0338042788207531,
0.009651772677898407,
0.005746160633862019,
0.05775357410311699,
0.013244766741991043,
0.03106948360800743,
0.05015139281749725,
-0.028272628784179688,
-0.0871518924832344,
-0.06182534247636795,
-0.014131675474345684,
-0.0793163925409317,
0.01385... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1182,
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"is_summary": false,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
Cette commande PowerShell crée une sortie nommée « output » dans le travail
StreamingJob. Si une sortie existante portant ce nom est déjà définie, l'applet de
commande vous demande s'il faut la remplacer.
Exemple 2
Azure PowerShell 0.9.8 :
PowerShell
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
C... | [
-0.0178025234490633,
-0.02574022486805916,
0.011297781951725483,
-0.007003777660429478,
0.05886335298418999,
0.012536811642348766,
0.0254394318908453,
0.05798305571079254,
-0.020675010979175568,
-0.06937666982412338,
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0.00040216135676018894,
-0.07647717744112015,
0.024... | {
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"chunk_index": 1183,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "986",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Si vous spécifiez le paramètre -Force et un nom de transformation existant, la
transformation est remplacée sans confirmation.
Pour plus d’informations sur la structure et le contenu du fichier JSON, reportez-vous à
la section Créer une transformation (Azure Stream Analytics) de la bibliothèque de
référence des API RES... | [
-0.03223531320691109,
-0.02519317902624607,
0.010343305766582489,
-0.018460454419255257,
0.0439937561750412,
0.04862944781780243,
0.031584128737449646,
0.03850775584578514,
-0.019077373668551445,
-0.06014823913574219,
-0.033608000725507736,
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-0.056170206516981125,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1184,
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Cette commande PowerShell remplace la définition de StreamingJobTransform dans le
travail StreamingJob.
Supprime de manière asynchrone une entrée spécifique d'un travail Stream Analytics
dans Microsoft Azure.
Si vous spécifiez le paramètre -Force, l’entrée est supprimée sans confirmation.
Exemple 1
Azure PowerShell 0.9... | [
-0.019865605980157852,
-0.020084945484995842,
-0.0010145172709599137,
-0.009186462499201298,
0.05823780968785286,
0.008500644937157631,
0.024760199710726738,
0.04894769564270973,
-0.004161310847848654,
-0.06786127388477325,
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0... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
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"source": "988",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
Cette commande PowerShell supprime le travail StreamingJob.
Supprime de manière asynchrone une sortie spécifique d'un travail Stream Analytics
dans Microsoft Azure.
Si vous spécifiez le paramètre -Force, la sortie est supprimée sans confirmation.
Exemple 1
Azure PowerShell 0.9.8 :
Powe... | [
0.0065289451740682125,
-0.00482628820464015,
0.009498345665633678,
0.0029484829865396023,
0.057264331728219986,
0.00816965103149414,
0.024487124755978584,
0.04764437675476074,
0.0027218495961278677,
-0.07201390713453293,
-0.06510733813047409,
0.009559720754623413,
-0.07972176373004913,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1186,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "989",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Azure PowerShell 0.9.8 :
PowerShell
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
Cette commande PowerShell démarre le travail StreamingJob avec une heure de début
de sortie personnalisée définie sur le 12 décembre 2012, 12:12:12 UTC.
Arrête l'exécution d'un travail Stream Analytics dans Microsoft Azure de façon
asynchrone et libè... | [
0.004505190532654524,
-0.006515535991638899,
0.0034259683452546597,
-0.006087810266762972,
0.04983510822057724,
-0.0006221502553671598,
0.025815024971961975,
0.06670499593019485,
0.007381180301308632,
-0.07484659552574158,
-0.044897034764289856,
-0.02890952117741108,
-0.06315237283706665,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1187,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Cette commande PowerShell arrête le travail StreamingJob.
Teste la capacité de Stream Analytics à se connecter à une entrée spécifiée.
Exemple 1
Azure PowerShell 0.9.8 :
PowerShell
Azure PowerShell 1.0 :
PowerShell
Cette commande PowerShell teste l’état de la connexion de l’entrée EntryStream dans
StreamingJob.
Teste l... | [
-0.004006179515272379,
0.010885256342589855,
0.006219480186700821,
0.013540035113692284,
0.06296122074127197,
0.012864689342677593,
0.01890542171895504,
0.042024802416563034,
-0.0034238563384860754,
-0.07748080790042877,
-0.045324649661779404,
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-0.07317543029785156,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1188,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Cette commande PowerShell teste l’état de la connexion de la sortie Output dans
StreamingJob.
Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez notre page de questions Microsoft Q&A
sur Azure Stream Analytics.
Présentation d’Azure Stream Analytics
Prise en main d'Azure Stream Analytics
Mise à l’échelle des travaux Azure S... | [
-0.017217645421624184,
-0.023860283195972443,
-0.0020263309124857187,
0.026055021211504936,
0.06242872029542923,
0.022040855139493942,
0.0201041791588068,
0.05597347766160965,
-0.021174736320972443,
-0.06810162216424942,
-0.02800557017326355,
-0.0017671562964096665,
-0.08914035558700562,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1189,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "992",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Créer la surveillance des tâches
Stream Analytics par programmation
Article • 01/06/2023
Cet article explique comment activer la surveillance d'une tâche Stream Analytics. Par
défaut, la surveillance n'est pas activée pour les travaux Stream Analytics créés par le
biais des API REST, du kit de développement logiciel (S... | [
0.02925153821706772,
-0.0029055976774543524,
0.007556472904980183,
-0.01277900766581297,
0.04291721060872078,
-0.003075461834669113,
0.029739338904619217,
0.03409579396247864,
0.0022954237647354603,
-0.07668168842792511,
-0.04370562359690666,
-0.05895523726940155,
-0.07110163569450378,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1190,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "993",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Remplacez les valeurs de SubscriptionId et ActiveDirectoryTenantId par votre ID
d’abonnement et votre ID de locataire Azure. Vous pouvez obtenir ces valeurs en
exécutant l'applet de commande PowerShell suivante :
PowerShell
4. Ajoutez les instructions using suivantes au fichier source (Program.cs) dans le
projet.
C#
5.... | [
-0.010824606753885746,
-0.013465339317917824,
0.00015640344645362347,
-0.0008893097983673215,
0.05438336357474327,
0.017978625372052193,
0.04835931211709976,
0.0038141401018947363,
-0.00372449797578156,
-0.072413370013237,
-0.025052716955542564,
-0.020068496465682983,
-0.03636287525296211,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1191,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "994",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Le code suivant définit les variables nécessaires et les clients de gestion.
C#
var thread = new Thread(() =>
{
try
{
var context = new AuthenticationContext(
ConfigurationManager.AppSettings["ActiveDirectoryEndpoint"] +
ConfigurationManager.AppSettings["ActiveDir... | [
0.008324394933879375,
-0.007644867990165949,
-0.00006144869257695973,
-0.01139487512409687,
0.03799205273389816,
0.04714542627334595,
0.0699881762266159,
0.03280729800462723,
-0.023406537249684334,
-0.07029343396425247,
-0.03830884024500847,
-0.02937202714383602,
-0.05836467817425728,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1192,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "995",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Le code suivant permet d'activer la surveillance pour un travail Stream Analytics existant.
La première partie du code exécute une requête GET sur le service Stream Analytics pour
récupérer des informations sur le travail Stream Analytics spécifique. Elle utilise la
propriété ID (récupérée à partir de la requête GET) e... | [
0.024543212726712227,
-0.046400271356105804,
-0.013792402110993862,
0.008571991696953773,
0.049105048179626465,
0.02116611786186695,
0.047185953706502914,
0.03900917246937752,
-0.004134449642151594,
-0.07515048235654831,
-0.025078948587179184,
-0.05619288235902786,
-0.07455458492040634,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1193,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "996",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
la
surveillance de vos autres travaux Stream Analytics ou autres
ressources Microsoft Azure.
Le compte de stockage utilisé pour remplacer <YOUR STORAGE ACCOUNT NAME> dans le
code ci-dessous doit être un compte de stockage qui se trouve dans l’abonnement
du travail Stream Analytics pour lequel vous avez activé la survei... | [
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"total... |
Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez notre page de questions Microsoft Q&A
sur Azure Stream Analytics.
Présentation d’Azure Stream Analytics
Prise en main d'Azure Stream Analytics
Mise à l’échelle des travaux Azure Stream Analytics
Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics
Références sur... | [
-0.015954378992319107,
-0.016827739775180817,
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0.04633410647511482,
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Configuration d’alertes pour des tâches
Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Vous devez superviser votre travail Azure Stream Analytics pour assurer la continuité de
l’exécution du travail sans problème. Cet article décrit comment configurer des alertes
pour les scénarios courants qui doivent être supervisés.
Vo... | [
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"total... |
4. Le nom de votre travail Stream Analytics doit automatiquement apparaître sous
RESSOURCE. Cliquez sur Ajouter une condition, puis sélectionnez Toutes les
opérations d’administration sous Configurer la logique du signal.
5. Sous Configurer la logique du signal, définissez Niveau d’événement sur Tous et
État sur Échec.... | [
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"total... |
7. Les champs RESSOURCE, CONDITION et GROUPES D’ACTIONS doivent chacun
avoir une entrée. Notez que pour que les alertes se déclenchent, les conditions
définies doivent être respectées. Par exemple, vous pouvez mesurer la valeur
moyenne d’une métrique sur les 15 dernières minutes, toutes les 5 minutes.
Ajoutez un nom de... | [
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Mise à l’échelle des travaux Azure Stream Analytics
Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics
Étapes suivantes | [
-0.0036234231665730476,
-0.027072913944721222,
-0.015293973498046398,
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Résoudre les problèmes liés à Azure
Stream Analytics à l’aide des journaux
de ressources
Article • 23/07/2024
Il arrive parfois qu’un travail Azure Stream Analytics s’arrête de manière inattendue. Il est
important d’être en mesure de résoudre ce type de problème. Les échecs peuvent être
liés à un résultat de requête in... | [
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-0.0021324155386537313,
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-0.008135438896715641,
0.038482051342725754,
0.03169802576303482,
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Les journaux d’activité sont activés par défaut et proposent des informations détaillées
sur les opérations effectuées par votre travail Stream Analytics. Les informations
présentes dans les journaux d’activité vous aident à déterminer la cause racine des
problèmes ayant un impact sur votre travail. Pour utiliser les j... | [
0.030408861115574837,
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4. Faites défiler jusqu'à la section Propriétés du JSON, qui fournit des détails sur
l’erreur à l'origine de l'échec de l'opération. Dans cet exemple, cet échec était dû à
une erreur d'exécution liée à des valeurs de latitude hors limites. Des incohérences
dans les données qui sont traitées par un travail Stream Analyt... | [
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-0.001846405561082065,
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0.03180621191859245,
0.005775700323283672,
0.05125019699335098,
0.08469393849372864,
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-0.040085963904857635,
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"tota... |
1. Créez un espace de travail Log Analytics si vous n’en avez pas déjà un. Il est
recommandé d’avoir votre espace de travail Log Analytics dans la même région
que votre travail Stream Analytics.
2. Connectez-vous au portail Azure et accédez à votre travail Stream Analytics. Sous
Supervision, sélectionnez Journaux de di... | [
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5. Stream Analytics fournit des requêtes prédéfinies qui vous permettent de
rechercher facilement les journaux qui vous intéressent. Vous pouvez sélectionner
n’importe quelle requête prédéfinie dans le volet gauche, puis sélectionner
Exécuter. Les résultats de la requête s’affichent dans le volet inférieur.
Azure Strea... | [
-0.012549957260489464,
-0.0170176699757576,
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0.051930226385593414,
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Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Événements non conformes à la définition de la requête (types et valeurs de
champs ne correspondant pas, champs manquants, etc.)
Erreurs d’évaluation d’expression
Autres erreurs et événements
Tou... | [
0.021028129383921623,
0.0019757214467972517,
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0.0023933921474963427,
0.04035760462284088,
0.033875472843647,
0.01976410299539566,
0.06925242394208908,
-0.025967448949813843,
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-0.011... | {
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Optimiser une requête à l’aide de la
simulation de travaux
Article • 24/05/2023
Une façon d’améliorer les performances d’un travail Azure Stream Analytics (ASA)
consiste à appliquer le parallélisme dans la requête. Cet article montre comment utiliser
la Simulation de travaux dans Visual Studio Code (VS Code) et évaluer... | [
0.01867174729704857,
-0.04225487262010574,
-0.007669399026781321,
0.02554542012512684,
0.043450452387332916,
0.049201611429452896,
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0.02050004... | {
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"tota... |
les
performances des requêtes en fonction des suggestions de modification et à les
exécuter en parallèle. Par exemple, nous utilisons un travail non parallèle qui récupère
les données d’entrée d’un Event Hub et envoie les résultats à un autre Event Hub.
Prérequis :
Extension Outils ASA pour VS Code. Si vous ne l’avez p... | [
-0.000812385929748416,
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0.... | {
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"tota... |
1. Ouvrez le projet ASA dans VS Code. Accédez au fichier de requête *.asaql et
sélectionnez Simuler le travail pour démarrer la simulation de travaux.
2. Sous l’onglet Diagramme, il indique le nombre de nœuds de diffusion en continu
alloués au travail et le nombre de partitions dans chaque nœud de streaming. La
capture... | [
-0.004165442194789648,
-0.015316215343773365,
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"tota... |
3. Étant donné que cette requête n’est PAS en parallèle, vous pouvez sélectionner
l’onglet Améliorations et afficher des suggestions sur l’amélioration de la requête.
4. Sélectionnez l’étape de requête dans la liste des améliorations. Vous voyez que les
lignes correspondantes sont mises en surbrillance et vous pouvez m... | [
-0.013285191729664803,
-0.04239468276500702,
-0.02043522335588932,
-0.015996936708688736,
0.055734384804964066,
0.06929867714643478,
0.017406193539500237,
0.022430479526519775,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
5. Pour cet exemple, vous ajoutez l’Id de partition à la ligne 22 et enregistrez votre
modification. Vous pouvez ensuite utiliser la Simulation d’actualisation pour
obtenir le nouveau diagramme.
6. Vous pouvez également ajuster les unités de streaming pour stimuler la façon
dont les nœuds de streaming sont alloués avec... | [
0.013814637437462807,
-0.018648022785782814,
-0.010001227259635925,
0.045008763670921326,
0.06503231823444366,
0.0568104013800621,
0.011469105258584023,
0.025106146931648254,
-0.027434557676315308,
-0.05039473623037338,
-0.009417273104190826,
-0.04807772487401962,
-0.06654766947031021,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1210,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1011",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
1. Accédez à votre éditeur de requête dans Portail Azure et sélectionnez Simulation
de travaux dans le volet inférieur. Cela simule le travail en cours d’exécution de la
topologie en fonction de votre requête et des unités de streaming prédéfinies.
2. Sélectionnez Améliorations pour afficher les suggestions d’améliorat... | [
0.006975822150707245,
-0.04393136873841286,
-0.013675701804459095,
0.03573866933584213,
0.05871644988656044,
0.05068552866578102,
0.021902233362197876,
0.03430183231830597,
-0.03510535880923271,
-0.09107710421085358,
-0.007760514039546251,
-0.028264498338103294,
-0.09175068140029907,
0.000... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1211,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1012",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Une fois que les unités de streaming ajustées pour simuler la topologie de votre travail,
vous pouvez développer n’importe quel nœud de streaming pour observer le traitement
de vos données au niveau du processeur.
Le diagramme au niveau du processeur vous permet de :
Diagramme au niveau du processeur
| [
-0.005022876430302858,
-0.02003062702715397,
-0.007736163679510355,
0.0051635075360536575,
0.03723207488656044,
0.03400709852576256,
-0.00850459560751915,
0.03461119532585144,
-0.03757936879992485,
-0.05841795727610588,
-0.03075244277715683,
-0.020706962794065475,
-0.08018340170383453,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1212,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1013",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Observer l’allocation et le traitement des partitions d’entrée sur chaque nœud de
streaming.
Découvrir ce qu’est le décalage temporel pour chaque processeur informatique.
Fournir des informations indiquant si les processeurs d’entrée et de sortie
disposent d’un alignement parallèle.
Pour mapper le processeur à l’étape ... | [
-0.029574085026979446,
-0.023057425394654274,
-0.0426204651594162,
-0.004314143676310778,
0.051682110875844955,
0.05804620310664177,
-0.03296521306037903,
0.027491405606269836,
-0.06873210519552231,
-0.07874469459056854,
-0.021893242374062538,
-0.03612936660647392,
-0.05783924087882042,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1213,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1014",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Type
Signification
Clés de partition d’entrée non mises en
correspondance
Toutes les entrées doivent utiliser la même clé de
partition.
Faible niveau de compatibilité
Mettez à niveau CompatibilityLevel sur le fichier
JobConfig.json .
Clé de partition de sortie introuvable
Vous devez utiliser la clé de partition spécifi... | [
-0.016421375796198845,
-0.03493128716945648,
-0.03808431327342987,
0.016742723062634468,
0.038261402398347855,
0.07809113711118698,
-0.017179392278194427,
0.04411931708455086,
-0.034473665058612823,
-0.05529540032148361,
-0.026933006942272186,
-0.053687579929828644,
-0.0772317498922348,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1214,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1015",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Déboguer à l’aide du diagramme de
travail physique (préversion) dans le
portail Azure
Article • 01/06/2023
Le diagramme de travail physique dans le portail Azure peut vous aider à visualiser les
métriques clés de votre travail avec un nœud de diffusion en continu sous la forme d’un
diagramme ou d’un tableau, par exempl... | [
0.0010004885261878371,
-0.011273523792624474,
-0.015586093068122864,
0.022073961794376373,
0.057055674493312836,
0.03271957114338875,
0.017694884911179543,
0.033838413655757904,
-0.02652832493185997,
-0.06937234103679657,
-0.0017954619834199548,
-0.04699010029435158,
-0.05716095119714737,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1215,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1016",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Vous pouvez envisager de l’optimiser en travail parallèle (comme dans l’exemple ci-
dessous) en réécrivant votre requête ou en mettant à jour des configurations
d’entrée/sortie avec le simulateur de diagramme de travail dans l’extension Visual
Studio Code ASA ou l’éditeur de requête dans le portail Azure. Pour en savoi... | [
0.0020065188873559237,
-0.004065671470016241,
-0.02663031406700611,
0.019335737451910973,
0.06499728560447693,
0.09884349256753922,
0.0317794606089592,
0.04538947343826294,
-0.03765009343624115,
-0.08883091807365417,
-0.008891369216144085,
-0.024333594366908073,
-0.06594818830490112,
0.021... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1216,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1017",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Le délai en filigrane et les événements d’entrée en backlog sont les principales
métriques qui permettent de déterminer les performances de votre travail Stream
Analytics. Si le délai en filigrane de votre travail augmente continuellement et si les
événements d’entrée sont placés dans le backlog, cela signifie que votr... | [
0.014504924416542053,
-0.0004295521357562393,
-0.060835789889097214,
-0.02694067917764187,
0.03352372720837593,
0.0295375008136034,
0.02914833463728428,
0.04604502394795418,
-0.03430875390768051,
-0.050423890352249146,
-0.0032842340879142284,
-0.052379898726940155,
-0.05278407782316208,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1217,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1018",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
À partir du diagramme physique, vous pouvez facilement déterminer si toutes les
partitions ont un délai en filigrane important, ou si ce n’est le cas que de quelques-unes
d’entre elles, en affichant la valeur du délai en filigrane dans chaque nœud ou en
choisissant le paramètre de carte thermique de délai en filigrane ... | [
-0.008416100405156612,
0.017604367807507515,
-0.046217769384384155,
0.009405510500073433,
0.054565057158470154,
0.03375901281833649,
0.017353355884552002,
0.0008435961790382862,
-0.022060660645365715,
-0.06918592751026154,
0.01329634990543127,
-0.048683274537324905,
-0.031235437840223312,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1218,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1019",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Après avoir appliqué les paramètres de carte thermique que vous avez définis ci-dessus,
vous obtenez les nœuds de diffusion en continu avec un délai en filigrane important
dans l’angle supérieur gauche. Vous pouvez ensuite vérifier si les nœuds de diffusion en
continu correspondants ont beaucoup plus d’événements d’ent... | [
0.02809983119368553,
-0.002762851072475314,
0.007099051959812641,
0.020864326506853104,
0.06383560597896576,
0.05183796212077141,
0.01491977833211422,
0.013526864349842072,
-0.01704086735844612,
-0.09106507152318954,
0.018595358356833458,
-0.02106708474457264,
-0.02780804969370365,
0.02008... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1219,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1020",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Vous pouvez vérifier plus en détail le nombre de partitions allouées aux nœuds de
diffusion en continu individuellement afin de déterminer si plus d’événements d’entrée
sont occasionnés par davantage de partitions allouées ou une partition spécifique ayant
davantage d’événements d’entrée. Pour cet exemple, tous les nœu... | [
-0.02714613452553749,
-0.018479645252227783,
-0.01796065829694271,
0.04051448032259941,
0.05920713022351265,
0.05622571334242821,
-0.009134165942668915,
0.013140952214598656,
-0.041263923048973083,
-0.06257415562868118,
0.015561522915959358,
-0.0476776622235775,
-0.0305661391466856,
0.0231... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1220,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1021",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Comme le montre l’exemple, les partitions (0 et 1) ont plus de données d’entrée que
d’autres partitions. C’est ce que nous appelons une asymétrie des données. Les nœuds
de diffusion en continu qui traitent des partitions présentant une asymétrie des données
doivent consommer plus de ressources de processeur et de mémoi... | [
-0.01093833614140749,
0.0030379255767911673,
-0.07921011745929718,
0.02637072652578354,
0.06199105456471443,
0.04403621330857277,
-0.009499617852270603,
0.009600772522389889,
-0.04488307982683182,
-0.07185006141662598,
0.010206000879406929,
-0.036860380321741104,
-0.0318213552236557,
0.042... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1221,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1022",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
2. Vérifiez l’utilisation du processeur et de la mémoire dans chaque nœud de
diffusion en continu pour déterminer si l’utilisation est trop élevée dans tous les
nœuds de diffusion en continu. Si l’utilisation du processeur et de l’unité de
diffusion en continu est très élevée (plus de 80 pour cent) dans tous les nœuds ... | [
-0.007055190857499838,
-0.0010612752521410584,
-0.03832313045859337,
-0.0026014663744717836,
0.07654127478599548,
0.059607915580272675,
-0.006522038020193577,
0.0027355540078133345,
-0.05182844027876854,
-0.05045571178197861,
0.02542968839406967,
-0.029639070853590965,
0.00003255000046920031... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1222,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1023",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Envisagez de réduire le nombre de partitions pour chaque nœud de diffusion en continu
afin de réduire les données d’entrée. Vous pourriez doubler les unités de diffusion en
continu allouées à chaque nœud de diffusion en continu pour passer à deux partitions
par nœud en augmentant le nombre de nœuds de diffusion en cont... | [
-0.00915488600730896,
-0.04491334781050682,
-0.019893601536750793,
0.052504025399684906,
0.07184236496686935,
0.04628101736307144,
0.004448807332664728,
0.02222386933863163,
-0.037311166524887085,
-0.07614053785800934,
-0.0027665174566209316,
-0.07175273448228836,
-0.034188225865364075,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1223,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1024",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Débogage à l’aide du diagramme de
travail logique (préversion) dans le
portail Azure
Article • 01/06/2023
Le diagramme de travail (logique et physique) du portail Azure peut vous aider à
visualiser les étapes de requête de votre travail avec sa source d’entrée, sa destination
de sortie et ses métriques. Vous pouvez uti... | [
0.009917574003338814,
-0.009913617745041847,
-0.002520268550142646,
0.006133273709565401,
0.05808506906032562,
0.025012493133544922,
0.02326710894703865,
0.0370420478284359,
-0.029755230993032455,
-0.08984356373548508,
-0.028202369809150696,
-0.025306105613708496,
-0.06426366418600082,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1224,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1025",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Les métriques par défaut relatives au travail, comme Délai en filigrane, Événements
d’entrée, Événements de sortie et Événements d’entrée en backlog, sont affichées dans
la section Graphique et concernent les 30 dernières minutes. Vous pouvez visualiser
d’autres métriques d’un graphique en les sélectionnant dans le vol... | [
0.007819410413503647,
0.011816644109785557,
-0.042266104370355606,
-0.015388700179755688,
0.03578987717628479,
0.03954301029443741,
0.014558889903128147,
0.058979157358407974,
-0.037088654935359955,
-0.07488025724887848,
0.025338927283883095,
-0.01554054208099842,
-0.06099734082818031,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"tota... |
Pour afficher l’extrait de code du script de requête qui correspond à l’étape de requête,
sélectionnez l’icône {}’ dans le nœud de l’étape de requête comme illustré ci-dessous :
| [
-0.025056198239326477,
-0.00237450934946537,
-0.013868043199181557,
0.008146696723997593,
0.049708347767591476,
0.07068254053592682,
-0.00489093316718936,
0.03786967322230339,
-0.04929352551698685,
-0.07335149496793747,
-0.021754205226898193,
-0.0028570976573973894,
-0.1001482680439949,
-0... | {
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"tota... |
Pour afficher le résumé des informations de la vue d’ensemble du travail, sélectionnez le
bouton Résumé du travail à droite.
Il fournit également les actions d’opération du travail dans la section Menu. Vous
pouvez les utiliser pour arrêter le travail (bouton Arrêter), actualiser les données des
métriques (bouton Actua... | [
0.02820015512406826,
0.015218537300825119,
-0.033503592014312744,
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0.021399928256869316,
0.03144632279872894,
0.026964640244841576,
0.04879675805568695,
-0.05151223763823509,
-0.05658842623233795,
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-0.... | {
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"tota... |
Azure Stream Analytics. Le diagramme de travail intègre ces métriques aux étapes de
requête (diagramme). Vous pouvez utiliser ces métriques dans les étapes pour
monitorer et analyser votre travail.
% d’utilisation de SU (mémoire) correspond au pourcentage de mémoire utilisée
par votre travail. Si l’utilisation du SU (m... | [
0.01018697489053011,
-0.03329039365053177,
-0.041343268007040024,
-0.023101679980754852,
0.02347487024962902,
0.05339553952217102,
0.026209034025669098,
0.0527096688747406,
-0.02462337538599968,
-0.04887216165661812,
-0.003787325695157051,
-0.03865518048405647,
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0.0202... | {
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"tota... |
d’événements d’entrée qui n’ont
pas pu être désérialisés.
Erreurs de conversion de données correspond au nombre d’événements de sortie
qui n’ont pas pu être convertis dans le schéma de sortie attendu.
Erreurs d’exécution correspond au nombre total d’erreurs liées au traitement des
requêtes (à l’exception des erreurs dé... | [
-0.03701042756438255,
0.031108273193240166,
-0.06086333096027374,
-0.016657724976539612,
0.013912549242377281,
0.053211577236652374,
0.06687328219413757,
0.06136879697442055,
-0.05378209799528122,
-0.030757253989577293,
-0.007163545116782188,
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0.... | {
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"tota... |
Événements reçus dans le désordre correspond au nombre d’événements reçus
dans le désordre qui ont été supprimés ou dont l’horodatage a été réglé, en
fonction de la stratégie de classement des événements. Il peut être affecté par la
configuration du paramètre Événements reçus dans le désordre situé sous la
section Ordr... | [
-0.0066116671077907085,
-0.04143638536334038,
-0.024243032559752464,
0.004113406874239445,
0.035583414137363434,
0.02940955199301243,
0.041037436574697495,
0.08142398297786713,
-0.063563272356987,
-0.0514628142118454,
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-0.07456253468990326,
0.02... | {
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"tota... |
Suspendre automatiquement un travail
à l’aide de PowerShell et d’Azure
Functions ou d’Azure Automation
Article • 06/03/2024
Certaines applications nécessitent une approche de traitement de flux (par exemple, via
Azure Stream Analytics) mais n’ont pas strictement besoin de s’exécuter en continu. Les
raisons en sont les ... | [
0.022448131814599037,
-0.014734783209860325,
-0.03277831897139549,
-0.0038848344702273607,
0.04616373032331467,
0.010505523532629013,
0.0395059660077095,
0.04563429579138756,
-0.04479324445128441,
-0.04941308870911598,
-0.05067434906959534,
-0.026856688782572746,
-0.059282343834638596,
0.0... | {
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"tota... |
Pour l’exemple de cet article, vous souhaitez que votre travail s’exécute pendant N
minutes avant de le suspendre pendant M minutes. Lorsque le travail est suspendu, les
données d’entrée ne sont pas consommées et s’accumulent en amont. Une fois le travail
démarré, il rattrape ce backlog et traite les données qui se déc... | [
0.01705465279519558,
0.02208791859447956,
-0.05704215168952942,
-0.02018444798886776,
0.033089473843574524,
0.033225126564502716,
0.044645413756370544,
0.04725566878914833,
-0.017410635948181152,
-0.05737246200442314,
-0.02041153982281685,
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-0.00... | {
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"tota... |
Par exemple, considérez que N = 5 minutes et M = 10 minutes. Avec ces paramètres, un
travail dispose d’au moins 5 minutes pour traiter toutes les données reçues en 15. Les
économies potentielles sont de jusqu’à 66 %.
Pour redémarrer le travail, utilisez l’option de démarrage Lors du dernier arrêt. Cette
option indique ... | [
0.021549033001065254,
-0.00015315345081035048,
-0.01761508919298649,
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0.04560934752225876,
0.04822606220841408,
0.027183273807168007,
0.044954441487789154,
-0.03280986472964287,
-0.04838147014379501,
-0.00253109447658062,
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-0.03956018388271332,
-0... | {
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"tota... |
Si le travail est en cours d’exécution :
Obtenez l’heure depuis le démarrage du travail (journaux).
Obtenez les valeurs de métrique actuelles (métriques).
Le cas échéant, arrêtez le travail (gestion des ressources Stream Analytics).
Si le travail est arrêté :
Obtenez l’heure depuis l’arrêt du travail (journaux).
Le cas... | [
0.005860817618668079,
0.011466934345662594,
-0.04455840215086937,
-0.001136644510552287,
0.008662962354719639,
0.004557338543236256,
0.03501793369650841,
0.06541921943426132,
-0.009196791797876358,
-0.03417147323489189,
-0.015968069434165955,
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-0... | {
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"tota... |
qui facilite les déploiements. La deuxième
raison est qu’il prend et retourne des objets plutôt que des chaînes. Les objets facilitent
l’analyse et le traitement pour les tâches d’automatisation.
Dans PowerShell, utilisez le module Az PowerShell (qui lance Az.Monitor et
Az.StreamAnalytics) pour tout ce dont vous avez b... | [
0.00494588864967227,
0.017426250502467155,
-0.013279306702315807,
-0.02110198512673378,
0.06456426531076431,
0.012240897864103317,
0.03046990931034088,
0.034478794783353806,
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"tota... |
:
Azure Functions, un moteur de calcul qui peut exécuter presque n’importe quel
élément de code. Il offre un déclencheur de minuteur pouvant s’exécuter jusqu’à
chaque seconde.
Azure Automation, un service géré pour l’exploitation des charges de travail et des
ressources cloud. Son objectif est approprié, mais son inter... | [
-0.007674145977944136,
0.031755898147821426,
-0.026347050443291664,
0.01789361797273159,
0.06800944358110428,
0.0460328534245491,
0.025301771238446236,
0.015918251127004623,
-0.005235079675912857,
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-0.0... | {
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"tota... |
(Functions ou Automation). Cet article traite de cet aspect plus tard. Tout
d’abord, vous parcourez une version du script qui s’exécute uniquement localement.
Ce script est délibérément écrit sous une forme simple, afin que tout le monde puisse le
comprendre.
En haut, vous définissez les paramètres requis et vérifiez l... | [
-0.018680978566408157,
0.03385481983423233,
-0.006480657495558262,
0.013676716014742851,
0.05869909003376961,
0.041609711945056915,
0.040498316287994385,
0.01872272416949272,
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-0.... | {
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"tota... |
Si le travail est en cours d’exécution, vérifiez si le travail est en cours d’exécution au
moins N minutes. Vous vérifiez également son backlog et son filigrane.
PowerShell
$restartThresholdMinute = 10 # This is M
$stopThresholdMinute = 5 # This is N
$maxInputBacklog = 0 # The amount of backlog you tolerate when stoppi... | [
-0.0092253927141428,
0.008129824884235859,
-0.02190602757036686,
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0.0577966570854187,
0.003912252373993397,
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-0.039359066635370255,
0.00... | {
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"tota... |
records of history, to make sure you're not
missing what you're looking for. It might need adjustment for a job that has
a lot of logging happening.
## There's a bug in Get-AzActivityLog that triggers an error when
Select-Object First is in the same pipeline (on the same line). So you move
it down.
$startTi... | [
-0.009718136861920357,
0.0003755924117285758,
-0.0007608101004734635,
-0.04033023118972778,
0.0711253434419632,
-0.020552657544612885,
0.051704224199056625,
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-0.051160454750061035,
... | {
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"tota... |
$currentBacklog = Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -TimeGrain
00:01:00 -MetricName "InputEventsSourcesBacklogged" -DetailedOutput -
WarningAction Ignore
$currentWatermark = Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -TimeGrain
00:01:00 -MetricName "OutputWatermarkDelaySeconds" -DetailedOutput -
WarningAction Ignore... | [
-0.028090719133615494,
0.00951736606657505,
0.008525792509317398,
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0.058467622846364975,
-0.0070707970298826694,
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-0.03604874387383461,
-0.04056040942668915,
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0.010801918804645538,
-0.0341007336974144,
0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Where-Object {$_.Maximum -ge 0} |
Sort-Object -Property Timestamp -Descending |
Where-Object {$_.Timestamp -ge $startTimeStamp} |
Select-Object -First $stopThresholdMinute |
Measure-Object -Average Maximum # Here you average
$WatermarkA... | [
-0.018484555184841156,
0.019990548491477966,
-0.011281660757958889,
-0.015165070071816444,
-0.001690780627541244,
-0.02176833152770996,
0.0793362706899643,
0.0320749469101429,
-0.030455464497208595,
-0.038298945873975754,
0.006403653416782618,
-0.020997148007154465,
-0.04954446479678154,
-... | {
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"tota... |
least N values
)
{
Write-Output "asaRobotPause - Job $($asaJobName) is stopping..."
Stop-AzStreamAnalyticsJob -ResourceGroupName $resourceGroupName -
Name $asaJobName
}
else {
Write-Output "asaRobotPause - Job $($asaJobName) is not stopping
yet, it needs to have less than $(... | [
0.0012423626612871885,
-0.02475888840854168,
0.017946194857358932,
0.0038687342312186956,
0.029191982001066208,
0.023290859535336494,
0.04428368806838989,
0.041882675141096115,
-0.033295679837465286,
-0.05942565202713013,
-0.05409615859389305,
0.02468038909137249,
-0.05028744786977768,
0.0... | {
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"tota... |
Si le travail est arrêté, vérifiez le journal à rechercher lorsque la dernière action de Stop
Job s’est produite :
PowerShell
}
elseif ($currentJobState -eq "Stopped")
{
# First, look up the job start time with Get-AzActivityLog
## Get-AzActivityLog issues warnings about deprecation coming in future
releases.... | [
-0.010040624998509884,
0.015360682271420956,
-0.03683122992515564,
-0.009581267833709717,
0.04966200888156891,
-0.009017727337777615,
0.05585357919335365,
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"tota... |
set interval is
$($restartThresholdMinute), it is now starting..."
Start-AzStreamAnalyticsJob -ResourceGroupName $resourceGroupName -
Name $asaJobName -OutputStartMode LastOutputEventTime
}
else{
Write-Output "asaRobotPause - Job $($jobName) was paused
$([int]$minutesSinceStopped) minutes ago,... | [
0.0021802657283842564,
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0.02463960461318493,
-0.017537623643875122,
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"tota... |
À la fin, journaliser l’achèvement du travail :
PowerShell
À des fins de référence, l’équipe Azure Functions gère un Guide de développement pour
PowerShell exhaustif.
Tout d’abord, vous avez besoin d’une nouvelle application de fonction. Une application
de fonction est semblable à une solution qui peut héberger plusieu... | [
0.00006996043521212414,
0.0036691436544060707,
-0.011037120595574379,
-0.005347051192075014,
0.042002223432064056,
0.04154651612043381,
0.01612190715968609,
0.041079871356487274,
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Contrôle d’accès (IAM), ajoutez une attribution de rôle au rôle Contributeur pour un
membre de type Identité managée. Sélectionnez le nom de la fonction précédemment.
Dans le script PowerShell, vous pouvez ajouter une vérification pour vous assurer que
l’identité managée est correctement définie. (Le script final est d... | [
-0.025718266144394875,
0.009094328619539738,
-0.025244643911719322,
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0.05309322848916054,
-0.0010706845205277205,
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"total... |
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