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|---|---|---|
Les tâches Stream Analytics utilisent le point de terminaison intégré compatible Event
Hubs dans Azure IoT Hub pour se connecter et lire des événements à partir d’IoT Hub. Si
vos lecteurs par partition dépassent les limites d’IoT Hub, vous pouvez utiliser les
solutions pour Event Hubs pour la résoudre. Vous pouvez crée... | [
-0.013594450429081917,
-0.024532748386263847,
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Résoudre les problèmes liés aux sorties
Azure Stream Analytics
Article • 15/12/2023
Cet article décrit les problèmes courants liés aux connexions de sortie Azure Stream
Analytics et la façon de résoudre les problèmes de sortie. De nombreuses étapes de
résolution des problèmes nécessitent que les journaux de ressources ... | [
-0.01615319773554802,
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vos données de
référence, cela signifie probablement que cette source d’entrée n’a pas été
configurée correctement pour extraire le jeu de données de référence
approprié.
Si la valeur Erreurs de conversion de données est supérieure à zéro et est en
augmentation, consultez Erreurs de données Azure Stream Analytics pour
... | [
-0.01150299422442913,
0.026762019842863083,
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Le traitement de la requête a abouti à un nombre nul d’événements de
sortie.
Les événements ou les champs peuvent être formés de manière
inappropriée et n’entraîner aucune sortie après le traitement des requêtes.
Le travail n’a pas pu envoyer (push) de données au récepteur de sortie
pour des raisons d’authentification ... | [
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deux mois.
Faites preuve de discernement lors de la conception d’une requête Stream Analytics. Si
vous utilisez une grande fenêtre de temps pour les éléments temporels dans la syntaxe
de requête du travail, un retard de la première sortie peut survenir lorsque le travail
démarre ou redémarre. Au-delà de plusieurs heure... | [
-0.010173204354941845,
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Pour les agrégats de fenêtres de bascule ou récurrentes, les résultats sont
générés à la fin de la plage de temps de la fenêtre.
Pour une fenêtre glissante, les résultats sont générés lorsqu’un événement entre
dans la fenêtre glissante ou en sort.
Si vous prévoyez d’utiliser une grande taille de fenêtre, par exemple su... | [
-0.020241152495145798,
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0.018557175993919373,
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les détails de sortie, sélectionnez le travail de diffusion en continu dans le
portail Azure, puis sélectionnez Diagramme de travail. Pour chaque entrée, il y a une
métrique d’événements de backlog par partition. Si la métrique continue à augmenter,
cela indique que les ressources système sont limitées. L’augmentation ... | [
-0.018696177750825882,
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0.047050390392541885,
0.033038970082998276,
0.022880489006638527,
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Quand vous configurez une base de données Azure SQL comme sortie d’une tâche
Stream Analytics, les enregistrements sont insérés en bloc dans la table de destination.
En général, Azure Stream Analytics garantit au moins une remise au récepteur de sortie.
Vous pouvez toujours obtenir une remise unique
à une sortie SQL q... | [
-0.023650621995329857,
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0.07886869460344315,
0.01569373346865177,
0.06125802919268608,
0.04159471392631531,
-0.003574323607608676,
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ne pouvez pas définir IGNORE_DUP_KEY sur une clé primaire ni sur une
contrainte unique qui utilise ALTER INDEX. Vous devez supprimer l’index et le
recréer.
Vous pouvez définir IGNORE_DUP_KEY avec ALTER INDEX pour un index unique.
Cette instance est différente d’une contrainte PRIMARY KEY/UNIQUE et est créée à
l’aide d’... | [
-0.03470980376005173,
-0.03581796959042549,
-0.029259853065013885,
0.029486414045095444,
0.07175146788358688,
0.023849550634622574,
0.011186793446540833,
0.021590417250990868,
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-0.07229111343622208,
-0.016127541661262512,
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"tota... |
1. Le travail tente de se connecter à SQL.
2. Le travail extrait le schéma de la table de destination.
3. Le travail valide les noms de colonne et les types par rapport au schéma de la table
de destination.
4. Le travail prépare une table de données en mémoire à partir des enregistrements
de sortie dans du lot.
5. Le t... | [
-0.0055457050912082195,
0.03293660283088684,
-0.06439349800348282,
0.03770598769187927,
0.06305763870477676,
0.02961202897131443,
0.019689802080392838,
0.05101143941283226,
-0.026603057980537415,
-0.061739496886730194,
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du code interne. Par exemple, en cas d’erreurs comme
(Code 1132) Le pool élastique atteint sa limite de stockage, les nouvelles tentatives
ne résolvent pas l’erreur. Dans ces scénarios, le travail Stream Analytics se dégrade.
Les délais d’attente BulkCopy peuvent expirer pendant l’exécution de BulkCopy à
l’étape 5. B... | [
-0.011932671070098877,
-0.023589204996824265,
-0.02701917476952076,
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0.06613747030496597,
0.025301605463027954,
0.019432103261351585,
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Avec le niveau de compatibilité d’origine (1.0), Azure Stream Analytics met le nom des
colonnes en minuscules. Ce comportement a été résolu dans les niveaux de
compatibilité ultérieurs. Pour conserver la casse, passez au niveau de compatibilité 1.1
ou ultérieur. Pour plus d’informations, consultez Niveau de compatibili... | [
-0.01972273364663124,
-0.01799030229449272,
-0.008792691864073277,
0.0001840665499912575,
0.08404021710157394,
0.03391353785991669,
0.0015064568724483252,
0.0444575771689415,
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Résoudre les problèmes liés aux
requêtes Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article décrit les problèmes courants liés au développement de requêtes Stream
Analytics et les procédures à suivre pour les résoudre.
Cet article décrit les problèmes courants liés au développement de requêtes Azure
Stream Analyti... | [
0.016509711742401123,
-0.011328961700201035,
-0.01942124031484127,
0.024090314283967018,
0.05525617673993111,
0.03957349434494972,
0.02701575681567192,
0.04260922223329544,
-0.021643469110131264,
-0.07338076829910278,
-0.036320216953754425,
-0.019750142470002174,
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0.042... | {
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"tota... |
3. Si vous utilisez l’objet Timestamp By, assurez-vous que les événements présentent
des horodatages postérieurs à l’heure de début du travail.
4. Éliminez les pièges les plus courants, comme par exemple :
Une clause WHERE dans la requête a filtré l’ensemble des événements, ce qui
empêche la génération des sorties.
Une... | [
-0.0201801136136055,
0.024519825354218483,
-0.010817097499966621,
-0.017613550648093224,
0.03747090697288513,
0.07125961035490036,
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-0.03905918821692467,
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0.027501266449689865,
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-0.0208... | {
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Veillez à tirer parti de la parallélisation dans Azure Stream Analytics. Vous pouvez
apprendre à mettre à l’échelle des travaux Stream Analytics avec parallélisation des
requêtes en configurant des partitions d’entrée et en réglant la définition des requêtes
Analytics.
Si l’utilisation des ressources est régulièrement ... | [
0.0021109150256961584,
-0.03551067039370537,
-0.009207365103065968,
0.0065250336192548275,
0.05637159198522568,
0.06274301558732986,
0.031853895634412766,
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"tota... |
du Event Hub et deux objets blob de référence pour obtenir
les informations de nom et de catégorie :
Notez que le travail est en cours d’exécution, mais aucun événement n’est produit dans
la sortie. Dans la vignette Surveillance, illustrée ici, vous pouvez voir que l’entrée génère
des données, mais vous ne savez pas qu... | [
0.0028047747910022736,
-0.017285136505961418,
-0.00656737620010972,
0.007237855810672045,
0.05664364993572235,
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0.02424982190132141,
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0.... | {
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1237",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Dans ce cas, vous pouvez ajouter quelques instructions SELECT INTO supplémentaires
pour « journaliser » les résultats JOIN intermédiaires et les données lues à partir de
l’entrée.
Dans cet exemple, nous avons ajouté deux nouvelles « sorties temporaires ». Il peut
s’agir du récepteur de votre choix. Ici, nous utilisons ... | [
-0.003482610685750842,
-0.03085143305361271,
-0.012665573507547379,
0.02056029625236988,
0.05251642316579819,
0.06902060657739639,
0.040751922875642776,
0.03562363609671593,
-0.04722151905298233,
-0.04187848046422005,
-0.015388700179755688,
-0.0135848019272089,
-0.043470099568367004,
0.012... | {
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"source": "1238",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
À présent, relancez le travail et laissez-le s’exécuter pendant quelques minutes. Ensuite,
interrogez temp1 et temp2 avec Visual Studio Cloud Explorer pour produire les tables
suivantes : | [
0.038247380405664444,
0.03711804002523422,
-0.01228616014122963,
0.03379250317811966,
0.07496535032987595,
0.0414004921913147,
0.027248186990618706,
0.039180319756269455,
-0.03611721843481064,
-0.07649094611406326,
-0.01676381751894951,
0.00006717494397889823,
-0.0509033240377903,
0.016841... | {
"azure_component": "other",
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"source": "1239",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
temp1 table
temp2 table
Comme vous pouvez le voir, temp1 et temp2 présentent tous deux des données, et la
colonne de nom est remplie correctement dans temp2. Toutefois, étant donné qu’il n’y a
toujours aucune donnée dans la sortie, quelque chose ne va pas :
En échantillonnant les données, vous pouvez être presque certa... | [
-0.00518298102542758,
0.05031486600637436,
-0.02818126417696476,
0.011048478074371815,
0.09670183062553406,
0.03229839727282524,
0.01064954325556755,
0.01371349673718214,
-0.03827669098973274,
-0.07192811369895935,
-0.009817300364375114,
0.01945030502974987,
-0.02794245257973671,
0.0235570... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1465,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
de l’objet blob et jeter un coup de œil :
Comme vous pouvez le voir, le format du GUID dans ces données de référence est
différent du format de la colonne [from] dans temp2. C’est pourquoi les données ne
sont pas arrivées dans output1 comme prévu.
Vous pouvez corriger le format de données, les télécharger pour référenc... | [
-0.03689618036150932,
-0.024636054411530495,
0.004141354467719793,
0.009173927828669548,
0.06031367555260658,
0.011019296012818813,
0.01024671085178852,
0.055666759610176086,
-0.012774263508617878,
-0.06800142675638199,
-0.00790918618440628,
-0.03144330158829689,
-0.0671660453081131,
0.005... | {
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"source": "1241",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
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 l’API REST de gestion d’Azure Stream Analytics | [
-0.014758298173546791,
-0.03383616730570793,
-0.006361216306686401,
0.02361942268908024,
0.04397309571504593,
0.030889196321368217,
0.027648070827126503,
0.05367492139339447,
-0.042743682861328125,
-0.04042796418070793,
-0.024694295600056648,
-0.0067603630013763905,
-0.07812309265136719,
0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Analyser les performances des travaux
Azure Stream Analytics à l’aide des
métriques et dimensions
Article • 01/06/2023
Pour comprendre l’intégrité d’un travail Azure Stream Analytics, il est important de
savoir comment utiliser les métriques et dimensions du travail. Vous pouvez utiliser le
portail Azure, l’extension V... | [
0.02482791803777218,
-0.01750991865992546,
-0.010315105319023132,
0.011144704185426235,
0.03474688529968262,
0.033084362745285034,
0.04807204008102417,
0.047680482268333435,
-0.036223798990249634,
-0.06077198311686516,
0.004767367150634527,
-0.08073010295629501,
-0.06605497747659683,
0.027... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
quelle partition présente le délai en filigrane croissant. Sélectionnez la
métrique Délai en filigrane et fractionnez-la par la dimension ID de partition.
Dans l’exemple suivant, la partition 465 présente un délai en filigrane élevé.
L’absence d’entrée pour certaines partitions
entraîne une augmentation du délai en
fil... | [
-0.03380874544382095,
0.0005470581236295402,
-0.07173104584217072,
-0.0022452217526733875,
0.05900779739022255,
0.025492040440440178,
0.019702047109603882,
0.02371470257639885,
-0.04481123760342598,
-0.04399297386407852,
-0.00321266264654696,
-0.046639490872621536,
-0.03877795487642288,
0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
2. Vérifiez si des données d’entrée sont manquantes pour cette partition.
Sélectionnez la métrique Événements d’entrée et filtrez-la sur cet ID de partition
spécifique.
Le délai en filigrane pour cette partition augmente parce qu’aucun événement d’entrée
ne circule dans cette partition. Si la fenêtre de tolérance de vo... | [
-0.001954581355676055,
0.004170203115791082,
-0.07452830672264099,
0.01407850906252861,
0.05505809187889099,
0.03697465732693672,
0.0015905676409602165,
0.006960923783481121,
-0.03793414682149887,
-0.05105064436793327,
-0.004946857690811157,
-0.022082030773162842,
-0.03635772690176964,
0.0... | {
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"tota... |
identifier si toutes les partitions ont un délai en filigrane élevé, ou s’il ne s’agit que de
quelques-uns d’entre elles.
Dans l’exemple suivant, les partitions 0 et 1 ont un délai en filigrane (environ 20 à 30
secondes) plus élevé que les huit autres partitions. Les délais en filigrane des autres
partitions sont toujo... | [
-0.026246733963489532,
-0.00957793090492487,
-0.05635877698659897,
-0.0013535511679947376,
0.05379624664783478,
0.029872847720980644,
0.002027235459536314,
0.013631293550133705,
-0.03580030798912048,
-0.03473733365535736,
0.0071195694617927074,
-0.06472458690404892,
-0.020926233381032944,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Les nœuds de streaming qui traitent des partitions présentant une asymétrie des
données plus élevée témoignent d’une utilisation plus élevée du processeur et/ou de
l’unité de streaming (SU). Cette utilisation affecte les performances du travail et
augmente le délai en filigrane. Pour atténuer ce problème, vous devez ré... | [
0.0007589067681692541,
-0.008684120140969753,
-0.04859732836484909,
0.02882947400212288,
0.04175359755754471,
0.04300612583756447,
-0.006337140221148729,
0.030693866312503815,
-0.05113651230931282,
-0.04602659493684769,
-0.018447546288371086,
-0.06577497720718384,
-0.061034951359033585,
0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
2. Fractionnez la métrique Événements d’entrée par ID de partition pour vérifier s’il
existe une asymétrie des données d’entrée pour chaque partition.
3. Vérifiez l’utilisation du processeur et de l’unité de streaming pour déterminer si
l’utilisation est trop élevée dans tous les nœuds de streaming.
4. Si l’utilisation... | [
-0.00453906087204814,
-0.012495835311710835,
-0.036230333149433136,
0.02018049918115139,
0.06282390654087067,
0.0493566133081913,
-0.014818436466157436,
0.003947234712541103,
-0.05346742272377014,
-0.03438248857855797,
-0.020376376807689667,
-0.04816366359591484,
-0.061561230570077896,
0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
nœuds de streaming afin de confirmer qu’ils traitent également des données de
quatre partitions.
Vous pourriez réduire le nombre de partitions de chaque nœud de streaming afin de
réduire les données d’entrée pour celui-ci. À cette fin, vous pouvez doubler les unités de
streaming pour que chaque nœud de streaming gère l... | [
-0.0004433738940861076,
-0.03462899103760719,
-0.02361959032714367,
0.03925587236881256,
0.049957770854234695,
0.05394564941525459,
-0.007897654548287392,
0.034508947283029556,
-0.03872101753950119,
-0.0626491829752922,
-0.01380111463367939,
-0.06260339915752411,
-0.06063326820731163,
0.03... | {
"azure_component": "other",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1248",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Erreurs de données Azure Stream
Analytics
Article • 01/06/2023
Les erreurs de données sont des erreurs qui se produisent lors du traitement des
données. Souvent, ces erreurs surviennent pendant les opérations de désérialisation, de
sérialisation et d’écriture de données. Lorsque des erreurs de données se produisent,
St... | [
-0.018776241689920425,
0.01832214742898941,
-0.028127986937761307,
0.026393258944153786,
0.03777066990733147,
0.03794458135962486,
0.05954190716147423,
0.04358169063925743,
-0.03826553747057915,
-0.033170055598020554,
-0.0170888714492321,
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-0.06684650480747223,
0.0048... | {
"azure_component": "other",
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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",
"source": "1249",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
"Message": "Input Message Id:
https:\\/\\/exampleBlob.blob.core.windows.net\\/inputfolder\\/csv.txt Error:
Json input stream should either be an array of objects or line separated
objects. Found token type: Integer",
"ExampleEvents": "[\"1,2\\\\u000d\\\\u000a3,4\\\\u000d\\\\u000a5,6\"]",
"FromTimestamp": "20... | [
-0.027906058356165886,
-0.0524456650018692,
-0.03819376975297928,
0.002620673505589366,
0.0522041879594326,
0.0223431047052145,
0.012489628978073597,
0.039699066430330276,
-0.03074529767036438,
-0.026657171547412872,
-0.01187196932733059,
-0.0334896482527256,
-0.06237386539578438,
0.026716... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1476,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1249",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Cause : Le type de compression d’entrée sélectionné ne correspond pas aux
données.
Notification de portail fournie : Oui
Niveau de journalisation de ressource : Avertissement
Impact : les messages avec des erreurs de désérialisation, y compris le type de
compression non valide, sont supprimés de l’entrée.
Détails des j... | [
-0.03687967732548714,
-0.008643449284136295,
-0.0516207329928875,
-0.01196131482720375,
0.03227027505636215,
0.04774989187717438,
0.023020649328827858,
0.02789456956088543,
-0.055775005370378494,
-0.045296791940927505,
-0.026838380843400955,
-0.022218961268663406,
-0.026861103251576424,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1477,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1250",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Cause : Les colonnes d’entrée définies avec CREATE TABLE ou par le biais
TIMESTAMP BY n’existent pas.
Notification de portail fournie : Oui
Niveau de journalisation de ressource : Avertissement
Impact : les événements avec des colonnes manquantes sont supprimés de
l’entrée.
Détails des journaux
Identificateur de messag... | [
-0.058980543166399,
-0.02612105943262577,
-0.0472421869635582,
-0.011878597550094128,
0.039680637419223785,
0.0006778321694582701,
0.02138207107782364,
0.07086703926324844,
-0.05732189118862152,
-0.04623434320092201,
-0.007316042669117451,
-0.014917430467903614,
-0.04307416453957558,
0.041... | {
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"tota... |
JSON
Cause : Les données d’entrée ne sont pas au bon format. Par exemple, l’entrée
n’est pas un JSON valide.
Notification de portail fournie : Oui
Niveau de journalisation de ressource : Avertissement
Impact : tous les événements dans le message, après la survenue d’une erreur de
données non valide, sont supprimés de l... | [
-0.04358851909637451,
-0.0006048553623259068,
-0.03570718690752983,
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0... | {
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"tota... |
Message d’erreur.
Charge utile réelle jusqu’à quelques kilo-octets.
Message d’erreur
JSON
Cause : La valeur de TIMESTAMP BY OVER timestampColumn est NULL.
Notification de portail fournie : Oui
Niveau de journalisation de ressource : Avertissement
Impact : les événements, avec une clé d’horodatage d’entrée non valide, s... | [
-0.0492241196334362,
-0.046330805867910385,
-0.0400603823363781,
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JSON
Cause : La différence entre l’heure de l’application et l’heure d’arrivée est
supérieure à 5 minutes.
Notification de portail fournie : Non
Niveau de journalisation de ressource : Information
Impact : les événements d’entrée précoces sont traités en fonction du paramètre
« Gérer les autres événements » de la secti... | [
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-0.00229689315892756,
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-0.03969183191657066,
-0.0054559530690312386,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Selon la configuration, Azure Stream Analytics peut identifier les erreurs de données de
sortie avec ou sans requête d’E/S adressée au récepteur de sortie. Par exemple,
l’absence d’une colonne obligatoire, telle que PartitionKey, lors de l’utilisation de la
sortie de Table Azure peut être identifiée sans requête d’E/S.... | [
-0.04871625453233719,
-0.011318221688270569,
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0.07043832540512085,
0.04104837402701378,
0.04602469876408577,
0.013329892419278622,
-0.02859749086201191,
-0.06084957346320152,
-0.016029074788093567,
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"tota... |
Notification de portail fournie : Oui
Niveau de journalisation de ressource : Avertissement
Impact : toutes les erreurs de conversion des données de sortie, y compris le nom
de colonne non valide, sont gérées conformément au paramètre Stratégie des
données de sortie.
Détails des journaux
Nom de la colonne, et identific... | [
-0.07141660153865814,
0.00986144132912159,
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0.022657286375761032,
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0.0356864370405674,
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-0.05951743572950363,
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-0.011168859899044037,
-0.03586474806070328,
0.05716... | {
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"tota... |
Niveau de journalisation de ressource : Avertissement
Impact : toutes les erreurs de conversion des données de sortie, y compris
l’enregistrement qui a dépassé la taille limite, sont gérées conformément au
paramètre Stratégie des données de sortie.
Détails des journaux
Identificateur d’enregistrement ou partie de l’enr... | [
-0.07304726541042328,
-0.03208581358194351,
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"tota... |
Codes d’erreur de configuration Azure
Stream Analytics
Article • 25/03/2023 • 2 minutes de lecture
Vous pouvez utiliser les journaux d’activité et les journaux de ressources pour déboguer
les comportements inattendus à partir de votre tâche Azure Stream Analytics. Cet article
répertorie la description de chaque code d’... | [
-0.0022066396195441484,
-0.028380047529935837,
-0.036261558532714844,
-0.0048212772235274315,
0.03917374461889267,
0.00828910805284977,
0.054692357778549194,
0.0446864552795887,
0.004738355055451393,
-0.048917144536972046,
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-0.03959972411394119,
-0.10916927456855774,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Cause : La configuration de connexion fournie est incorrecte.
Recommandation : Corrigez la configuration, puis redémarrez la tâche.
Cause : L’hôte Event Hubs est inaccessible.
Recommandation : Vérifiez que le nom d’hôte fourni est correct.
Cause : L’expéditeur Event Hubs a rencontré un nombre de partitions inattendu.
R... | [
-0.03699552267789841,
-0.02359735034406185,
-0.027492813766002655,
0.04294606298208237,
0.055034976452589035,
-0.024446098133921623,
0.022666431963443756,
0.03056148625910282,
-0.030010294169187546,
-0.05982690304517746,
-0.047216903418302536,
-0.0033249384723603725,
-0.07560475170612335,
... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1259",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Cause : Stream Analytics ne parvient pas à trouver une collection Azure Cosmos DB
spécifique dans une base de données.
Cause : Une erreur s’est produite lors de l’écriture de données en raison d’une
limitation d’Azure Cosmos DB.
Recommandation : Mettez à niveau le niveau de performance de la collection et
ajustez les p... | [
-0.00382624170742929,
-0.014433667995035648,
-0.03541276231408119,
0.04035244509577751,
0.0662190392613411,
-0.010730619542300701,
0.02845713682472706,
0.021634548902511597,
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-0.024368777871131897,
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0.... | {
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"tota... |
Résoudre les problèmes liés à Azure Stream Analytics à l’aide des journaux de
ressources
Erreurs de données Azure Stream Analytics | [
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-0.014846915379166603,
-0.02212161384522915,
0.05491730570793152,
0.04248211160302162,
0.04249785095453262,
0.03827034309506416,
0.0366433821618557,
-0.015992801636457443,
-0.01998995430767536,
-0.004487560596317053,
0.004422913771122694,
-0.09008327126502991,
-0.00... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Codes d'erreur de données Azure
Stream Analytics
Article • 25/03/2023 • 2 minutes de lecture
Vous pouvez utiliser les journaux d’activité et les journaux de ressources pour déboguer
les comportements inattendus à partir de votre tâche Azure Stream Analytics. Cet article
répertorie la description de chaque code d’erreur... | [
-0.013781147077679634,
-0.008872314356267452,
-0.03008292242884636,
0.02595681883394718,
0.04681370034813881,
0.003915257286280394,
0.06757481396198273,
0.05175178870558739,
-0.0009473978425376117,
-0.02235567197203636,
0.01067850086838007,
-0.04498361796140671,
-0.07446113228797913,
0.005... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Cause : Un enregistrement de sortie dépasse la limite de taille maximale lors de
l’écriture dans Azure Event Hubs.
Cause : La valeur ou le type d’une colonne spécifique n’est pas valide.
Recommandation : Fournissez des chaînes non vides uniques de moins de
255 caractères.
Cause : L'ID de document de l'enregistrement de... | [
-0.03444083780050278,
-0.04927637800574303,
-0.02655802294611931,
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0.05559336394071579,
0.00619700038805604,
0.02812114544212818,
-0.000255451537668705,
-0.038670845329761505,
-0.04911179468035698,
0.005696523934602737,
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-0.05757678300142288,
0.054... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"tota... |
Cause : Stream Analytics ne peut écrire d’événements dans Azure SQL Database en
raison de problèmes dans les données.
Troubleshoot input connections (Résoudre les problèmes liés aux connexions
d’entrée)
Résoudre les problèmes liés aux sorties Azure Stream Analytics
Résoudre les problèmes liés aux requêtes Azure Stream ... | [
-0.008478464558720589,
0.00246863323263824,
-0.021498942747712135,
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0.08372277766466141,
0.047073740512132645,
0.026380760595202446,
0.027121417224407196,
-0.01487520057708025,
-0.06646666675806046,
-0.017435280606150627,
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0.02... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1264",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Codes d’erreur de disponibilité externe
Azure Stream Analytics
Article • 25/03/2023 • 2 minutes de lecture
Vous pouvez utiliser les journaux d’activité et les journaux de ressources pour déboguer
les comportements inattendus à partir de votre tâche Azure Stream Analytics. Cet article
répertorie la description de chaque... | [
0.005308832041919231,
-0.018706852570176125,
-0.026520101353526115,
0.01158069632947445,
0.055466726422309875,
0.018568744882941246,
0.039487697184085846,
0.019860079512000084,
-0.011159724555909634,
-0.0434185266494751,
-0.01069254893809557,
-0.00023573254293296486,
-0.09682848304510117,
... | {
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1265",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Codes d’erreur externe Azure Stream
Analytics
Article • 25/03/2023 • 2 minutes de lecture
Vous pouvez utiliser les journaux d’activité et les journaux de ressources pour déboguer
les comportements inattendus à partir de votre tâche Azure Stream Analytics. Cet article
répertorie la description de chaque code d’erreur ex... | [
0.013862459920346737,
-0.005681745707988739,
-0.014750737696886063,
0.004592671990394592,
0.05668741092085838,
0.0326714888215065,
0.04192059487104416,
0.01956857182085514,
0.012448905035853386,
-0.026801636442542076,
-0.01768375001847744,
-0.015505513176321983,
-0.07643697410821915,
0.010... | {
"azure_component": "other",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1266",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Cause : Une erreur de serveur s’est produite lors de la sortie vers Azure Functions.
Cause : L'écriture vers Azure Functions a échoué car la requête HTTP a dépassé le
délai d’expiration.
Recommandation : Vérifiez vos journaux Azure Functions pour de possibles
retards.
Cause : Les décalages d’entrée ne sont pas valides.... | [
-0.004458335228264332,
-0.021916627883911133,
-0.023890096694231033,
0.04140041768550873,
0.05531405657529831,
0.01700713112950325,
0.032212428748607635,
0.01807081140577793,
-0.020479893311858177,
-0.049907755106687546,
-0.01197159942239523,
-0.018402524292469025,
-0.04871347174048424,
0.... | {
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"tota... |
Cause : La procédure stockée upsert a renvoyé une erreur.
Cause : Stream Analytics ne peut initialiser la sortie SQL Database.
Cause : Stream Analytics ne peut écrire d’événements dans la sortie SQL Database.
Cause : Une erreur s’est produite lors de l’initialisation d’une sortie de pool SQL
dédié.
Cause : Une erreur s... | [
-0.009512076154351234,
-0.015060994774103165,
-0.01430823840200901,
0.05941065400838852,
0.10195060074329376,
0.053319528698921204,
0.024899953976273537,
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0.0... | {
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Codes d’erreur interne Azure Stream
Analytics
Article • 25/03/2023 • 2 minutes de lecture
Vous pouvez utiliser les journaux d’activité et les journaux de ressources pour déboguer
les comportements inattendus à partir de votre tâche Azure Stream Analytics. Cet article
répertorie la description de chaque code d’erreur in... | [
0.001291497377678752,
-0.019804835319519043,
-0.019822580739855766,
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0.06821615993976593,
0.004702672827988863,
0.03953089192509651,
0.03772289305925369,
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"tota... |
Effectuer une analyse des sentiments
avec Azure Stream Analytics et Machine
Learning Studio (classique)
Article • 02/06/2023
Cet article explique comment configurer un travail Azure Stream Analytics simple qui
utilise Machine Learning Studio (classique) pour l’analyse des sentiments. Vous allez
utiliser un modèle d’ana... | [
0.04010338708758354,
-0.02767479605972767,
0.03301932290196419,
0.024101583287119865,
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0.035855114459991455,
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0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Analyse des enregistrements de conversations de clients avec le personnel de
support.
Évaluation des commentaires sur les forums, blogs et vidéos.
Nombreux autres scénarios de notation prédictive en temps réel.
La tâche Streaming Analytics créée applique le modèle d’analyse des sentiments en tant
que fonction définie p... | [
0.035342101007699966,
-0.03856130689382553,
0.005834199488162994,
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0.06679914146661758,
-0.01877846196293831,
0.07171442359685898,
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"tota... |
Champ
Valeur
Type de compte
BlobStorage
3. Sélectionnez Vérifier + créer. Ensuite, sélectionnez créer pour déployer votre
compte de stockage.
4. Une fois le déploiement terminé, accédez à votre compte de stockage. Sous
Service BLOB, sélectionnez Conteneurs. Sélectionnez + Conteneur pour créer un
conteneur. | [
0.0015906309708952904,
-0.0342705063521862,
0.003377543995156884,
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0.07171785086393356,
-0.0417669415473938,
0.021316643804311752,
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0.03746... | {
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"tota... |
5. Fournissez un nom pour le conteneur et vérifiez que le Niveau d’accès public est
défini sur Privé. Sélectionnez Créer lorsque vous avez terminé.
6. Accédez au conteneur que vous venez de créer, puis sélectionnez Charger.
Chargez le fichier sampleinput.csv que vous avez téléchargé précédemment. | [
0.00967266783118248,
-0.03116021491587162,
0.006699697580188513,
0.031615160405635834,
0.03051825240254402,
0.020346971228718758,
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"tota... |
Maintenant que les exemples de données sont dans un objet blob, vous pouvez activer
le modèle d’analyse des sentiments dans la galerie Cortana Intelligence.
1. Accédez au modèle d’analyse prédictive des sentiments
dans la galerie Cortana
Intelligence.
2. Sélectionnez Ouvrir dans Studio (classique) .
3. Connectez-vous ... | [
-0.0054945265874266624,
-0.0007053237059153616,
0.005720046814531088,
-0.004104970954358578,
0.051592301577329636,
0.0628184974193573,
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0.03732118010520935,
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"tota... |
4. Sélectionnez Exécuter en bas de la page. Le processus s’exécute. Cela dure environ
une minute.
5. Après l’exécution du processus, sélectionnez Déployer un service web au bas de la
page.
6. Pour vérifier que le modèle d’analyse des sentiments est prêt à être utilisé,
sélectionnez le bouton Tester. Entrez du texte, pa... | [
0.004369688220322132,
0.022674668580293655,
-0.003701272886246443,
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0.052472252398729324,
0.025224221870303154,
-0.0130083616822958,
0.03819436952471733,
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"tota... |
Vous pouvez maintenant créer un travail Stream Analytics lisant les exemples de tweets
à partir du fichier CSV dans le stockage d’objets blob.
Accédez au portail Azure
et créez un travail Stream Analytics. Si vous n’êtes pas
familiarisé avec ce processus, consultez Créer un travail Stream Analytics à l’aide du
portail... | [
0.03183130547404289,
-0.012297969311475754,
-0.013171897269785404,
-0.007016882766038179,
0.05125082656741142,
0.05089598521590233,
-0.013430504128336906,
0.07567737996578217,
-0.02098810486495495,
-0.04847690463066101,
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0.04... | {
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"tota... |
Le travail envoie les résultats vers le stockage d’objets blob d’où il a reçu les entrées.
1. Accédez à votre travail Stream Analytics. Sous Topologie du travail, sélectionnez
l’option Sorties. Sélectionnez Ajouter>Stockage Blob.
2. Remplissez les formulaire Stockage Blob avec ces valeurs :
Champ
Valeur
Alias d’entrée
... | [
0.03494108468294144,
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-0.010105420835316181,
0.019781097769737244,
0.04332199692726135,
0.06342877447605133,
-0.006123912520706654,
0.07694574445486069,
-0.03275752067565918,
-0.06210720166563988,
-0.051335062831640244,
-0.05487389490008354,
-0.07441715896129608,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1504,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1277",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Champ
Valeur
Alias de
fonction
Utilisez le nom sentiment et sélectionnez Fournir les paramètres de fonction
Azure Machine Learning manuellement, ce qui vous donne la possibilité
d’entrer l’URL et la clé.
URL
Collez l’URL du service web.
Clé
Collez la clé d’API.
4. Sélectionnez Enregistrer.
Stream Analytics utilise une ... | [
0.027729878202080727,
-0.028917260468006134,
0.017428478226065636,
-0.0021840378176420927,
0.037946783006191254,
0.07213959097862244,
-0.009033016860485077,
0.06159330531954765,
-0.027799468487501144,
-0.046804048120975494,
-0.032784514129161835,
-0.01933472231030464,
-0.06197464466094971,
... | {
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"tota... |
1. Revenez à la vue d’ensemble du travail de Stream Analytics.
2. En haut de la page, sélectionnez Démarrer.
3. Dans le panneau Démarrer la tâche, sélectionnez Personnalisé, puis un jour
antérieur au moment où vous avez chargé le fichier CSV sur le Stockage Blob.
Lorsque vous avez terminé, sélectionnez Démarrer.
1. Lai... | [
0.03291822224855423,
-0.020367680117487907,
-0.03169870004057884,
-0.011543835513293743,
0.06727267801761627,
0.03196502849459648,
0.006695140153169632,
0.05477850139141083,
-0.024143679067492485,
-0.08642321825027466,
0.004758348222821951,
-0.04192453250288963,
-0.0648738220334053,
0.0392... | {
"azure_component": "other",
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"tota... |
Événements de fonction indique le nombre d’événements dans la requête. Par
défaut, chaque requête envoyée à un service web Studio (classique) contient
jusqu’à 1 000 événements.
Présentation d’Azure Stream Analytics
Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics
Intégrer l’API REST et Machine Learning S... | [
0.011041699908673763,
-0.04490286484360695,
-0.0036095224786549807,
0.014163568615913391,
0.050547029823064804,
0.03345559909939766,
0.041853804141283035,
0.050615839660167694,
-0.03942648321390152,
-0.040859680622816086,
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-0.08457528799772263,
0.... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Détection d’anomalies dans Azure Stream
Analytics
Article • 24/04/2025
Disponible dans le cloud et Azure IoT Edge, Azure Stream Analytics offre des fonctionnalités
intégrées de détection des anomalies basées sur le Machine Learning qui peuvent être utilisées
pour surveiller les deux anomalies les plus courantes : tempo... | [
-0.0026372468564659357,
-0.03756280243396759,
0.010259889997541904,
0.013735302723944187,
0.05906273052096367,
0.01710381731390953,
0.048783499747514725,
0.015239911153912544,
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0.0... | {
"azure_component": "other",
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"is_summary": false,
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"tota... |
du
modèle.
Les fonctions opèrent en établissant un certain standard basé sur ce qu’elles ont observé
jusqu’à présent. Les valeurs hors norme sont identifiées en comparant la normale établie, au
sein du niveau de confiance. La taille de la fenêtre doit être basée sur les événements
Détection d’anomalie à l’aide du Machi... | [
-0.001045730197802186,
-0.022385332733392715,
0.010430729947984219,
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-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1509,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source": "1281",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
minimaux requis pour entraîner le modèle pour un comportement normal afin que, lorsqu’une
anomalie se produit, elle puisse la reconnaître.
Le temps de réponse du modèle augmente avec la taille de l’historique, car il doit être comparé
à un nombre plus élevé d’événements passés. Nous vous recommandons d’inclure uniqueme... | [
-0.02188802696764469,
-0.02746455743908882,
-0.027411887422204018,
-0.001936836401000619,
0.05754515901207924,
0.02448248118162155,
0.03169985115528107,
0.02119302935898304,
-0.04975488409399986,
-0.059794455766677856,
0.0173887237906456,
0.0036020618863403797,
-0.05483846366405487,
0.0171... | {
"azure_component": "other",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1282",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
suffisamment significatif par rapport au score
pour le premier pic dans le niveau de confiance spécifié. Vous pouvez essayer de réduire le
niveau de confiance du modèle pour détecter ces anomalies. Toutefois, si vous commencez à
obtenir trop d’alertes, vous pouvez utiliser un intervalle de confiance plus élevé.
L’exemp... | [
0.011819718405604362,
0.0002270155237056315,
-0.039535582065582275,
0.011640047654509544,
0.05119035020470619,
0.031321484595537186,
0.030529502779245377,
0.006959732621908188,
-0.046029746532440186,
-0.05083882808685303,
0.004433398135006428,
0.026157476007938385,
-0.05923595651984215,
0.... | {
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"tota... |
SELECT finale extrait et génère le score et l’état d’anomalie avec un niveau de confiance de
95%.
SQL
Les anomalies persistantes dans un flux d’événements de série chronologique sont des
modifications dans la distribution des valeurs dans le flux d’événements, telles que les
modifications de niveau et les tendances. Da... | [
-0.043261658400297165,
-0.012431117706000805,
0.0014050953323021531,
0.006420257035642862,
0.0923449844121933,
-0.013398085720837116,
0.033495303243398666,
0.029262840747833252,
-0.06650751829147339,
-0.059236954897642136,
0.0153419841080904,
0.004647709894925356,
-0.042054228484630585,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
L’image suivante est un exemple de changement de tendance :
L’exemple de requête suivant suppose un taux d’entrée uniforme d’un événement par seconde
dans une fenêtre glissante de 20 minutes avec une taille d’historique de 1 200 événements.
L’instruction SELECT finale extrait et génère le score et l’état d’anomalie ave... | [
-0.03243861719965935,
-0.03399793803691864,
0.0015930646331980824,
0.013927560299634933,
0.0774422213435173,
0.0030681416392326355,
0.026294277980923653,
0.03260832279920578,
-0.03401830047369003,
-0.06235845014452934,
0.002541595371440053,
-0.016796473413705826,
-0.04954048618674278,
0.01... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Les performances de ces modèles dépendent de la taille de l’historique, de la durée de la
fenêtre, du chargement des événements et de l’utilisation du partitionnement au niveau de la
fonction. Cette section décrit ces configurations et fournit des exemples permettant de
maintenir les taux d’ingestion de 1 K, 5 K et 10 ... | [
-0.035274937748909,
-0.02461320348083973,
-0.06221817806363106,
-0.013322737067937851,
0.0479264110326767,
0.004093560855835676,
-0.0008581064757890999,
0.039227262139320374,
-0.054537639021873474,
-0.054918281733989716,
0.033653490245342255,
-0.012333887629210949,
-0.020741378888487816,
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"tota... |
de partitions d’entrée.
Partitionnement au niveau de la fonction - Le partitionnement au niveau de la fonction
s’effectue avec PARTITION BY au sein de l’appel de fonction de détection des anomalies.
Ce type de partitionnement ajoute une surcharge, car l’état doit être conservé pour
plusieurs modèles en même temps. Le ... | [
-0.07272660732269287,
-0.03956407308578491,
-0.048643067479133606,
0.0017333801370114088,
0.07222790271043777,
0.033208176493644714,
-0.009397353045642376,
-0.002932916162535548,
-0.0642438754439354,
-0.05531017482280731,
-0.001351287355646491,
0.00159677944611758,
-0.006510467734187841,
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"tota... |
Taille de l’historique
(événements)
Durée de la fenêtre
(ms)
Nombre total d’événements d’entrée par
seconde
60
55
2 200
600
728
1,650
6 000
10,910
1 100
Le tableau suivant inclut les observations de débit pour un nœud unique (six SU) pour le cas
partitionné :
Taille de l’historique
(événements)
Durée de la
fenêtre (ms)... | [
-0.024967072531580925,
-0.06036393344402313,
-0.030805673450231552,
-0.009806530550122261,
0.013465914875268936,
0.02365455962717533,
0.02076834999024868,
0.0631374791264534,
-0.06373587250709534,
-0.05069314315915108,
-0.016086356714367867,
-0.02733970247209072,
-0.033622488379478455,
0.0... | {
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"tota... |
Pour identifier les goulots d’étranglement dans votre pipeline, utilisez le volet Métriques dans
votre travail Azure Stream Analytics. Examinez les événements d’entrée/sortie pour le débit,
ainsi que le « Délai en filigrane »
ou les Événements en backlog, pour voir si le travail suit la
vitesse d’entrée. Pour les métr... | [
0.023102978244423866,
-0.024883240461349487,
-0.029141366481781006,
0.019925802946090698,
0.018676791340112686,
0.02298334799706936,
0.03205724433064461,
0.07348846644163132,
0.0009626255487091839,
-0.024118300527334213,
-0.03180259093642235,
-0.03460817039012909,
-0.07099464535713196,
0.0... | {
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"tota... |
Intégration de Machine Learning Studio
(classique) dans Stream Analytics
Article • 06/03/2024
Azure Stream Analytics prend en charge les fonctions définies par l’utilisateur qui
appellent les points de terminaison Azure Machine Learning Studio (classique). La
bibliothèque d’API REST Stream Analytics décrit la prise en ... | [
0.017172526568174362,
-0.04422659054398537,
0.032215628772974014,
0.03205206245183945,
0.055158406496047974,
0.021759696304798126,
0.04262679070234299,
0.03593485429883003,
-0.03520287200808525,
-0.03204994648694992,
-0.020858773961663246,
-0.032647863030433655,
-0.04376516118645668,
0.041... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Espace de travail: conteneur qui contient toutes les autres ressources machine
learning ensemble pour la gestion et le contrôle.
Expérience: test que les scientifiques des données créent pour utiliser des jeux de
données et entraîner un modèle Machine Learning.
Point de terminaison: objet que vous utilisez pour prendre... | [
0.029588794335722923,
-0.023811642080545425,
-0.0112516600638628,
0.01521699782460928,
0.044944923371076584,
0.029375305399298668,
0.03314327448606491,
0.04683470353484154,
-0.03161589801311493,
-0.0559576116502285,
-0.056233394891023636,
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0.03252... | {
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"tota... |
Par exemple, l’exemple de code suivant crée une UDF scalaire nommée newudf qui se lie
à un point de terminaison Machine Learning Studio (classique). Vous trouverez la valeur
endpoint (URI de service) dans la page d’aide de l’API pour le service choisi. Vous
trouverez la valeur apiKey sur la page principale du service... | [
-0.005579414311796427,
-0.04804155230522156,
0.02593877725303173,
-0.0013127822894603014,
0.008507097139954567,
0.03212842345237732,
0.04143635928630829,
0.03656759858131409,
-0.021790405735373497,
-0.0661698579788208,
-0.016075801104307175,
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0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
point de terminaison réel, car la demande PUT déjà fournie.
Stream Analytics appelle le point de terminaison à partir de la requête, si la demande a
fourni explicitement un point de terminaison. Sinon, Stream Analytics utilise le point de
terminaison qui a été référencé à l’origine. Ici, l’UDF prend un paramètre de ch... | [
-0.036212701350450516,
-0.02625470981001854,
0.03002000041306019,
-0.005878053139895201,
0.0244847871363163,
0.054510146379470825,
0.034742116928100586,
0.018190918490290642,
-0.03078402951359749,
-0.07180333137512207,
-0.027121134102344513,
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0.03... | {
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"source": "1291",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
À présent, vous devez corriger la fonction UDF avec la réponse précédente.
Corps de la requête (sortie de RetrieveDefaultDefinition ) :
JSON
"apiKey": null,
"inputs": {
"name": "input1",
"columnNames": [{
... | [
-0.021274838596582413,
-0.05093115195631981,
0.01989845186471939,
0.0018904977478086948,
0.03481752797961235,
0.06513829529285431,
0.03293926268815994,
0.04888581484556198,
-0.05002433806657791,
-0.04233190417289734,
-0.019383076578378677,
-0.02417607791721821,
-0.07973980903625488,
-0.002... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source": "1292",
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"tota... |
Interrogez la fonction UDF (ici nommée scoreTweet ) pour chaque événement d’entrée
et écrivez une réponse pour cet événement dans une sortie :
JSON
Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez la page Q&A Microsoft pour Azure
Stream Analytics.
"endpoint":
"https://ussouthcentral.services.azur... | [
0.008267986588180065,
-0.05279915779829025,
0.023859918117523193,
-0.010886158794164658,
0.03119727224111557,
0.055895306169986725,
0.05220959335565567,
0.049869440495967865,
-0.00958052184432745,
-0.0396089069545269,
0.028418410569429398,
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-0.07245445251464844,
0.0260... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Présentation d’Azure Stream Analytics
Analyser les données d’appel frauduleuses avec Stream Analytics et visualiser les
résultats dans un tableau de bord Power BI
Mettre à l’échelle des travaux Azure Stream Analytics pour augmenter le débit
Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics
API REST de ges... | [
-0.01508534699678421,
-0.010720123536884785,
-0.00956053752452135,
0.04179967939853668,
0.04649033024907112,
0.013888517394661903,
0.012727637775242329,
0.04282340407371521,
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"source": "1294",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Mettre votre travail Stream Analytics à
l’échelle avec des fonctions Azure
Machine Learning Studio (classique)
Article • 02/06/2023
Cet article explique comment mettre efficacement à l’échelle des travaux Azure Stream
Analytics qui utilisent des fonctions Azure Machine Learning Studio (classique). Pour
plus d’informati... | [
0.04265648499131203,
-0.02713714726269245,
0.010844022035598755,
0.032803066074848175,
0.044720783829689026,
0.032627277076244354,
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0.06001811474561691,
-0.02290458045899868,
-0.04215001314878464,
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0.046... | {
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"tota... |
Une fonction Machine Learning studio (classique) dans Stream Analytics peut être
utilisée comme un appel de fonction standard dans le langage de requête Stream
Analytics. En arrière-plan toutefois, ces appels de fonction constituent en fait des
demandes de service web studio (classique).
Il est possible d’améliorer le ... | [
0.0162709578871727,
-0.0440312884747982,
0.01937163807451725,
-0.0046650683507323265,
0.03541397675871849,
0.031626347452402115,
0.014443417079746723,
0.04044142737984657,
-0.058347102254629135,
-0.02220660075545311,
-0.03468966856598854,
-0.04292750358581543,
-0.053930118680000305,
0.0041... | {
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de service web studio
(classique). La latence du service web studio (classique) croît généralement moins vite
que la taille de lot.
Quelle que soit la situation, il est important de prendre en compte la taille de lot la plus
économique pour un service web studio (classique). La taille de lot par défaut pour les
demande... | [
-0.004521804861724377,
-0.045751385390758514,
0.026213694363832474,
-0.006742325611412525,
0.05030102655291557,
0.006427774205803871,
0.028245702385902405,
0.04930109903216362,
-0.055701129138469696,
-0.03186333552002907,
-0.029658140614628792,
-0.04429975524544716,
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seconde. Pour plus d’informations sur les unités de diffusion en continu, voir Mise à
l’échelle des travaux Stream Analytics.
Chaque ensemble de 6 SU bénéficie de 20 connexions simultanées au service web
studio (classique). Toutefois, 1 travail SU et 3 travaux SU obtiennent 20 connexions
simultanées.
Si votre applicati... | [
0.011246615089476109,
-0.025561818853020668,
0.0037110401317477226,
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0.019047724083065987,
0.0364750474691391,
0.06506737321615219,
-0.024103106930851936,
-0.052322983741760254,
-0.0025039836764335632,
-0.048678118735551834,
-0.05464114993810654,
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L’exemple suivant comprend un travail Stream Analytics avec la fonction studio
(classique) d’analyse des sentiments (cf. Tutoriel d’intégration de Machine Learning
studio (classique) à Stream Analytics).
La requête est une requête simple entièrement partitionnée suivie de la fonction
sentiment, comme indiqué dans l’exe... | [
0.030519986525177956,
-0.05655085667967796,
0.014815363101661205,
-0.00016779443831183016,
0.03136656433343887,
0.04248751699924469,
0.013893580995500088,
0.07822948694229126,
-0.02629016898572445,
-0.03609377518296242,
-0.02716221660375595,
-0.0426378957927227,
-0.050680011510849,
0.00327... | {
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traiter 1 000 000 de tweets par seconde. Deux options permettent de gérer cette
augmentation :
1. Augmentez la taille du lot.
2. Partitionnez le flux d’entrée pour traiter les événements en parallèle.
Si nous choisissons la première option, la latence du travail augmente.
Avec la seconde option, vous devrez provisionne... | [
0.03159279376268387,
-0.04533799737691879,
0.008668013848364353,
0.0005754405283369124,
0.04788113012909889,
0.05386147275567055,
0.03672611713409424,
0.05229980871081352,
-0.05127514898777008,
-0.046861302107572556,
0.005214786622673273,
-0.012297991663217545,
-0.05624875798821449,
-0.003... | {
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Observons la mise à l’échelle à l’aide des mesures de latence suivantes pour chaque
taille de lot :
Latence
Taille du lot
200 ms
lots de 1 000 événements maximum
250 ms
lots de 5 000 événements
300 ms
lots de 10 000 événements
500 ms
lots de 25 000 événements
1. Utilisation de la première option (ne pas provisionner pl... | [
-0.005106542259454727,
-0.05135124921798706,
-0.004954095464199781,
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0.03986683860421181,
0.02884013205766678,
0.01594894751906395,
0.07462737709283829,
-0.05099906399846077,
-0.028202110901474953,
-0.016758030280470848,
-0.031020456925034523,
-0.04063038527965546,
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"tota... |
par seconde. Pour traiter 1 000 000 d’événements par
seconde, le travail aurait donc besoin de 60 unités de diffusion en continu. Par
rapport à la première option, le travail Stream Analytics effectuerait un plus grand
nombre de demandes de service web par lot, ce qui entraînerait alors une
augmentation des coûts.
Le t... | [
0.010089072398841381,
-0.041820984333753586,
0.006805979646742344,
0.01529163308441639,
0.0560942180454731,
0.045343708246946335,
0.0053881327621638775,
0.04303645342588425,
-0.02654024213552475,
-0.06024067848920822,
0.0026618833653628826,
-0.023911260068416595,
-0.04869748651981354,
0.01... | {
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Taille de lot (latence
Machine Learning)
500 (200
ms)
1 000
(200 ms)
5 000
(250 ms)
10 000
(300 ms)
25 000
(500 ms)
6 unités de diffusion en
continu
2 500
5 000
20 000
30,000
50 000
12 unités de diffusion en
continu
5 000
10 000
40 000
60 000
100 000
18 unités de diffusion en
continu
7 500
15,000
60 000
90 000
150 000
... | [
0.0015425591263920069,
-0.060478512197732925,
-0.0002701177727431059,
-0.0004092260205652565,
0.03763722628355026,
0.019859030842781067,
0.007780406158417463,
0.05211043730378151,
-0.027593139559030533,
-0.01302379835397005,
-0.024202728644013405,
-0.039482031017541885,
-0.03258662670850754,... | {
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"tota... |
L’utilisation de lots partiels évite un surcroît de latence de travail
induit par le regroupement des événements issus des différentes transmissions de type
pull.
Dans la zone de surveillance d’un travail Stream Analytics, trois nouvelles métriques
associées aux fonctions ont été ajoutées. Il s’agit des métriques DEMAN... | [
0.012766710482537746,
-0.04466123506426811,
-0.0174372848123312,
-0.006273860111832619,
0.028960322961211205,
0.034963738173246384,
0.008060122840106487,
0.035461463034152985,
-0.0566394068300724,
-0.03469067066907883,
-0.014559471048414707,
-0.021200330927968025,
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-0.... | {
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Les définitions de ces métriques sont les suivantes :
DEMANDES DE FONCTION : Nombre de demandes de fonction.
ÉVÉNEMENTS DE FONCTION : Nombre d’événements dans les demandes de fonction.
DEMANDES DE FONCTION AYANT ÉCHOUÉ : Nombre de demandes de fonction ayant
échoué.
Pour mettre à l’échelle un travail Stream Analytics av... | [
-0.012693316675722599,
-0.0661022812128067,
0.014327471144497395,
-0.0029507928993552923,
0.02758440375328064,
0.0744388997554779,
0.01796310395002365,
0.07683227211236954,
-0.042478691786527634,
-0.007918225601315498,
-0.04120766371488571,
-0.01975901611149311,
-0.06642946600914001,
-0.01... | {
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"tota... |
Exécuter votre travail Azure Stream
Analytics dans un réseau virtuel Azure
Article • 12/05/2025
Cet article explique comment exécuter votre travail Azure Stream Analytics (ASA) dans un
réseau virtuel Azure.
La prise en charge du réseau virtuel vous permet de limiter l’accès à Azure Stream Analytics à
votre infrastructu... | [
0.008989019319415092,
-0.035057470202445984,
0.017432205379009247,
0.024199625477194786,
0.012395422905683517,
0.02382287196815014,
0.0651683509349823,
0.023044634610414505,
-0.023191794753074646,
-0.08903121948242188,
-0.040805913507938385,
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"total... |
Les travaux ASA injectés dans un réseau virtuel doivent avoir accès aux métadonnées
telles que les points de contrôle pour être stockés dans des tables Azure à des fins
opérationnelles.
Si vous avez déjà un compte GPV2 provisionné avec votre travail ASA, aucune étape
supplémentaire n’est requise.
Les utilisateurs qui o... | [
-0.01748957484960556,
-0.034663040190935135,
-0.024733873084187508,
0.0422888807952404,
0.030878745019435883,
0.04423784464597702,
0.05547432601451874,
0.03261830657720566,
-0.030233051627874374,
-0.07931574434041977,
-0.029800737276673317,
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0.022... | {
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"total... |
Pour plus d’informations sur Azure NAT Gateway, consultez la documentation relative à
Azure NAT Gateway.
Lors de la configuration d’Azure IoT Hub avec des points de terminaison privés, vérifiez
que vous configurez également un point de terminaison privé et les paramètres DNS
correspondants pour le point de terminaison ... | [
-0.030832679942250252,
-0.04906409978866577,
-0.015551554039120674,
-0.012665487825870514,
0.021891767159104347,
0.03336763381958008,
0.05892645940184593,
0.016527608036994934,
-0.004571215715259314,
-0.060856591910123825,
-0.003974013961851597,
-0.047578323632478714,
-0.06243731454014778,
... | {
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"tota... |
affecte les instances prises en charge réelles et disponibles pour
une taille de sous-réseau donnée.
Considérations relatives à l’estimation des plages d’adresses IP :
Assurez-vous que la plage du sous-réseau n’entre pas en conflit avec la plage du sous-
réseau d’ASA. N’utilisez pas les adresses IP comprises entre 10.0... | [
-0.03743426129221916,
-0.022580623626708984,
-0.02814454399049282,
-0.0127993980422616,
0.02843986451625824,
0.04650072380900383,
0.009043632075190544,
0.014174705371260643,
-0.04655184596776962,
-0.07357518374919891,
0.021471403539180756,
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0.0097... | {
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"tota... |
Réservez :
Cinq adresses IP pour Azure Networking
Une adresse IP pour les fonctionnalités telles que les exemples de données, la
connexion aux tests et la découverte des métadonnées pour les travaux associés à ce
sous-réseau.
Deux adresses IP sont requises pour chaque ensemble de six unités de diffusion en
continu (SU)... | [
-0.03453563526272774,
-0.05382987856864929,
-0.05831928178668022,
0.0018103945767506957,
0.011071290820837021,
0.03874482586979866,
0.03302536904811859,
0.032072607427835464,
-0.008595505729317665,
-0.09854257106781006,
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"total... |
réseau intra-sous-réseau.
Autrement dit, elle doit autoriser le trafic entrant et sortant où résident à la fois les
adresses IP source et de destination dans le même sous-réseau. En savoir plus ici.
1. À partir du portail Azure, accédez à Réseaux dans la barre de menus, puis sélectionnez
Exécuter ce travail dans le rés... | [
-0.005056875292211771,
-0.0373024046421051,
-0.015222832560539246,
-0.009584308601915836,
0.06448163837194443,
0.056000981479883194,
0.04480987414717674,
0.02165692299604416,
-0.028222868219017982,
-0.07934033870697021,
-0.011804654262959957,
-0.03158988058567047,
-0.041882243007421494,
0.... | {
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"tota... |
1. Dans Visual Studio Code, référencez le sous-réseau dans votre travail ASA. Cette étape
indique à votre travail qu’il doit s’exécuter dans un sous-réseau.
2. Dans le fichier JobConfig.json , configurez VirtualNetworkConfiguration comme indiqué
dans l’image suivante.
1. Dans la page Travail Stream Analytics, sélectio... | [
0.022856585681438446,
-0.025400450453162193,
-0.012025129050016403,
0.028837477788329124,
0.050583019852638245,
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Pour configurer l’intégration au réseau virtuel à partir du portail Azure, en utilisant l’interface
CLI ou en définissant directement la propriété de site virtualNetworkSubnetId, vous devez avoir
au minimum les autorisations de contrôle d’accès en fonction du rôle suivantes sur le sous-
réseau ou à un niveau supérieur ... | [
-0.0077952309511601925,
-0.03668053075671196,
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0.03241619095206261,
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Action
Descriptif
Microsoft.Network/virtualNetworks/subnets/write
facultatif. Obligatoire si vous devez effectuer
la délégation de sous-réseau
Si le réseau virtuel se trouve dans un autre abonnement que votre travail ASA, vous devez vous
assurer que l’abonnement associé au réseau virtuel est inscrit pour le fournisseur... | [
-0.021987589076161385,
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"total... |
Pour plus d’informations,
consultez Résolution de noms des ressources dans les réseaux virtuels Azure.
Aucune configuration supplémentaire n’est nécessaire pour permettre à la fonctionnalité
d’intégration au réseau virtuel d’accéder à vos ressources locales via votre réseau virtuel. Vous
devez simplement connecter votr... | [
-0.001804618164896965,
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"tota... |
Cette fonctionnalité est facile à configurer, mais il est possible que vous rencontriez des
problèmes. Si vous rencontrez des problèmes d’accès au point de terminaison souhaité,
contactez le Support Microsoft.
Dépannage
７ Notes
Pour obtenir des commentaires directs sur cette fonctionnalité, contactez
askasa@microsoft.c... | [
0.003700742730870843,
0.01692131720483303,
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0.012473168782889843,
0.06745874881744385,
0.02842806838452816,
0.01333656907081604,
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