text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Ce code envoie les données d’événement au format JSON. Quand vous configurez
une entrée pour un travail Stream Analytics, vous spécifiez un format JSON pour
les données d’entrée.
7. Exécutez le producteur et diffusez en continu dans Event Hubs. Sur une machine
Windows, quand vous utilisez une invite de commandes Node.j... | [
-0.056807518005371094,
-0.024615304544568062,
-0.05041637644171715,
-0.0014321518829092383,
0.02559916488826275,
0.01435630489140749,
0.042550452053546906,
0.06913448125123978,
-0.03810185566544533,
-0.0444733090698719,
-0.03628038242459297,
-0.04406201094388962,
-0.08794338256120682,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1094,
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"source": "914",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Dans cette section, vous créez un travail Azure Stream Analytics. Le client Kafka envoie
des événements au hub d’événements. Vous créez un travail Stream Analytics qui
accepte des données d’événement en entrée et les envoie dans un stockage blob Azure.
Si vous n’avez pas de compte de stockage Azure, créez-en un.
La req... | [
0.023857902735471725,
-0.007838799618184566,
-0.0005641188472509384,
0.003633880289271474,
0.033614546060562134,
0.03772552311420441,
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0.09589534252882004,
-0.007437360007315874,
-0.05244896933436394,
-0.032070983201265335,
-0.032929711043834686,
-0.06856267154216766,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1095,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "915",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
1. Dans le message de notification, sélectionnez Atteindre la ressource pour voir la
page Travail Stream Analytics.
2. Sélectionnez Entrées dans la section TOPOLOGIE DU TRAVAIL dans le menu de
gauche.
3. Sélectionnez Ajouter une entrée de flux, puis sélectionnez Hub d’événements.
Configurer les entrées du travail | [
-0.01076701283454895,
-0.03273371234536171,
-0.02156038023531437,
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0.03841900825500488,
0.04014639928936958,
-0.008335413411259651,
0.03602981939911842,
-0.042631033807992935,
-0.10079523175954819,
-0.03346637263894081,
0.018966350704431534,
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0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1096,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "916",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
4. Dans la page de configuration Entrée de hub d’événements, effectuez les actions
suivantes :
a. Spécifiez un alias pour l’entrée.
b. Sélectionnez votre abonnement Azure.
c. Sélectionnez l’espace de noms du hub d’événements créé précédemment.
d. Sélectionnez test pour le hub d’événements.
e. Sélectionnez Enregistrer. | [
-0.02794444002211094,
-0.020433297380805016,
-0.007876521907746792,
-0.008472412824630737,
0.05866742506623268,
0.033898334950208664,
0.021532215178012848,
0.043961357325315475,
-0.018441611900925636,
-0.06156362220644951,
-0.029306799173355103,
-0.016275545582175255,
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... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1097,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "917",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
1. Sélectionnez Sorties dans la section TOPOLOGIE DU TRAVAIL du menu.
2. Sélectionnez + Ajouter dans la barre d’outils, puis Stockage Blob
Configurer la sortie du travail | [
-0.053288739174604416,
-0.026334036141633987,
-0.033608417958021164,
0.00235044420696795,
0.07274609804153442,
0.06670621037483215,
-0.006146520841866732,
0.02543380670249462,
-0.06102015823125839,
-0.09970001131296158,
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-0.00381288374774158,
-0.033861152827739716,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1098,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
3. Dans la page Paramètres de sortie du stockage Blob, effectuez les actions suivantes
:
a. Spécifiez un alias pour la sortie.
b. Sélectionnez votre abonnementAzure.
c. Sélectionnez votre compte de stockage Azure.
d. Entrez un nom pour le conteneur qui stocke les données de sortie de la requête
Stream Analytics.
e. Sél... | [
-0.009737350977957249,
-0.039787888526916504,
-0.018623394891619682,
0.006523737218230963,
0.061358388513326645,
0.0749410018324852,
-0.008256723172962666,
0.01573992148041725,
-0.012620432302355766,
-0.07006250321865082,
-0.018419764935970306,
-0.05157129094004631,
-0.07406340539455414,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1099,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "919",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
4. Sélectionnez Enregistrer dans la barre d’outils.
1. Sélectionnez Vue d’ensemble dans le menu de gauche.
2. Sélectionnez Démarrer.
3. Dans la page Démarrer le travail, sélectionnez Démarrer.
Exécuter la tâche Stream Analytics | [
-0.028084658086299896,
-0.006820315029472113,
-0.011123357340693474,
-0.00769193097949028,
0.03372825309634209,
0.0448719747364521,
0.032749488949775696,
0.011810513213276863,
-0.05252918228507042,
-0.07856469601392746,
-0.03998066484928131,
-0.010044179856777191,
-0.030072413384914398,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1100,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
4. Attendez que l’état du travail passe de Démarrage à En cours d’exécution.
1. Réexécutez le producteur Kafka pour envoyer des événements au hub
d’événements.
shell
2. Vérifiez que vous voyez les données de sortie générées dans le stockage blob
Azure. Vous voyez un fichier JSON dans le conteneur avec 100 lignes qui
re... | [
-0.024653403088450432,
-0.0013770711375400424,
-0.03166310861706734,
0.03779418393969536,
0.06141646206378937,
0.015506844967603683,
0.03892297297716141,
0.07419351488351822,
-0.035948388278484344,
-0.0358816497027874,
0.031538598239421844,
-0.043400414288043976,
-0.036778949201107025,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1101,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "921",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Dans ce scénario, le travail Azure Stream Analytics a reçu des données d’entrée du
hub d’événements et les a stocké dans le stockage blob Azure.
Dans cet article, vous avez appris à diffuser en streaming dans Event Hubs sans changer
vos clients de protocole ni exécuter vos propres clusters. Pour en savoir plus sur Even... | [
-0.007782531436532736,
-0.046490591019392014,
0.002007291652262211,
0.026527056470513344,
0.0546320378780365,
-0.006984339561313391,
0.012958630919456482,
0.08051437884569168,
-0.016678782179951668,
-0.03695660084486008,
0.008094362914562225,
-0.08047112822532654,
-0.06735151261091232,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1102,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "922",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Traiter des données de votre instance
Event Hub avec Azure Stream Analytics
Article • 14/08/2024
Le service Azure Stream Analytics facilite l'ingestion, le traitement et l'analyse des
données de streaming Azure Event Hubs, et offre de précieux insights permettant des
actions en temps réel. Vous pouvez utiliser le porta... | [
0.0018715597689151764,
-0.029205627739429474,
-0.0010728384368121624,
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0.02355203777551651,
0.011099930852651596,
0.030395030975341797,
0.04439760372042656,
-0.047023117542266846,
-0.04904557764530182,
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-0.05007578060030937,
-0.06501428782939911,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1103,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "923",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
1. Connectez-vous au portail Azure
.
2. Accédez à votre espace de noms Event Hubs, puis au Event Hub contenant les
données entrantes.
3. Dans le menu de navigation de gauche, développez Fonctionnalités, puis
sélectionnez Traiter les données, puis sélectionnez Démarrer dans le Activer les
insights en temps réel à partir... | [
-0.027647478505969048,
0.0008253059932030737,
-0.008079520426690578,
-0.007480998989194632,
0.03639229014515877,
0.027335520833730698,
0.03175736218690872,
0.06763185560703278,
-0.04122598096728325,
-0.08225711435079575,
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-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1104,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "924",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Le type de sérialisation de vos données est automatiquement détecté (JSON
ou CSV). Vous pouvez le remplacer manuellement par JSON/CSV/AVRO.
Vous pouvez afficher un aperçu des données entrantes au format tableau ou
au format brut.
Si les données qui apparaissent ne sont pas à jour, sélectionnez Actualiser
pour afficher ... | [
-0.0257415771484375,
0.013034701347351074,
0.000943359627854079,
0.016366982832551003,
0.022554533556103706,
0.03248288482427597,
0.04339898005127907,
0.04648254066705704,
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-0.013057787902653217,
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-0.066708505153656,
-0.002774... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1105,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "925",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
télécharger les résultats.
Écrivez votre propre requête de transformation des données. Consultez Référence
sur le langage de requête Stream Analytics.
6. Une fois la requête testée, pour la déplacer en production, sélectionnez Créer un
travail Stream Analytics.
7. Sur la page Nouveau travail Stream Analytics, procédez ... | [
0.015386421233415604,
-0.018747350201010704,
-0.00913156196475029,
0.021316461265087128,
0.05647614225745201,
0.05579225718975067,
-0.0007952333544380963,
0.038140106946229935,
-0.027802007272839546,
-0.08305564522743225,
-0.039188746362924576,
-0.01738070696592331,
-0.06746289879083633,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1106,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "926",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
e. Pour le Nom de la stratégie Event Hubs, créez une stratégie ou sélectionnez
une stratégie existante.
f. Pour le Groupe de consommateurs Event Hubs, créez un groupe de
consommateurs ou sélectionnez un groupe de consommateurs existant.
g. Sélectionnez Créer pour créer le travail Stream Analytics.
７ Notes
Nous vous rec... | [
0.021701280027627945,
-0.017878251150250435,
0.007037656847387552,
-0.03955968841910362,
0.039328210055828094,
0.04162386804819107,
-0.007929998449981213,
0.06260213255882263,
-0.03817002847790718,
-0.047296419739723206,
-0.04243851080536842,
-0.028961295261979103,
-0.06217347830533981,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1107,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "927",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
8. Votre travail Stream Analytics est maintenant créé dans le même contexte que celui
où vous avez testé votre requête, et l’entrée correspond à votre Event Hub.
9. Ajoutez une sortie de votre choix.
10. Revenez à la page du travail Stream Analytics en cliquant sur le nom du travail
dans le lien de navigation.
11. Séle... | [
0.0038627570029348135,
-0.04578723758459091,
-0.03187910467386246,
0.0015677708433941007,
0.030672766268253326,
0.059785254299640656,
-0.0013782241148874164,
0.04874913766980171,
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-0.0748077780008316,
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-0.06924134492874146,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1108,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "928",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Problème : l’utilisateur ne peut pas accéder à l’aperçu des données, car il ne dispose pas
des autorisations appropriées sur l’abonnement.
Option 1 : l’utilisateur qui veut afficher un aperçu des données entrantes doit être ajouté
en tant que Contributeur sur l’abonnement.
Option 2 : l’utilisateur doit être ajouté en t... | [
0.0023620023857802153,
-0.0057557616382837296,
-0.0019719053525477648,
0.01588091067969799,
0.049785614013671875,
0.030659083276987076,
0.029895352199673653,
0.021070634946227074,
-0.028908010572195053,
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-0.01890198141336441,
-0.02843511663377285,
-0.06019634008407593,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1109,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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Votre travail Azure Stream Analytics affiche par défaut trois unités de streaming. Pour
ajuster ce paramètre, sélectionnez Mettre à l’échelledans le menu de gauche de la page
Travail Stream Analytics du portail Azure. Pour plus d’informations sur les unités de
streaming, consultez Comprendre et ajuster les unités de st... | [
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-0.013180929236114025,
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Azure Event Hubs a récemment lancé la fonctionnalité géo en préversion publique.
Cette fonctionnalité est différente de la fonctionnalité récupération d’urgence géo
d’Azure Event Hubs.
Lorsque le type de basculement est Forcé et que la cohérence de la réplication est
Asynchrone, le travail Stream Analytics ne garantit ... | [
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Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
s’améliore avant que la fonctionnalité de géo d’Event Hubs soit généralement
disponible et puisse être utilisée dans des travaux de production Stream Analytics.
Pour plus d'informations sur les r... | [
0.03559800609946251,
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Diffuser des données dans Azure SQL
Database à l’aide de l’intégration d’Azure
Stream Analytics (préversion)
18/06/2025
Vous pouvez ingérer, traiter, afficher et analyser des données de streaming en temps réel dans
une table directement à partir d’une base de données dans Azure SQL Database à l’aide
d’Azure Stream Anal... | [
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-0.007204189896583557,
0.013329199515283108,
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Facilité d’utilisation supplémentaire avec les données en préversion : préversion des
données entrantes à partir de la source d’événements (Event Hub/IoT Hub) dans le
contexte de la table sélectionnée.
Pour effectuer les étapes de cet article, vous avez besoin des ressources suivantes :
Un abonnement Azure. Si vous n’a... | [
-0.024561697617173195,
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0.030762476846575737,
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4. Entrez les détails de la source de vos événements, puis sélectionnez Suivant : Sortie.
Type d’entrée : Event Hub/IoT Hub
Alias d’entrée : entrez un nom pour identifier votre source d’événements
Abonnement : identique à l’abonnement Azure SQL Database
Espace de noms Event Hub : Nom de l’espace de noms
Nom du hub d’év... | [
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5. Sélectionnez la table dans laquelle vous souhaitez ingérer vos données de streaming. Une
fois l’opération terminée, sélectionnez Créer.
Nom d’utilisateur, mot de passe : entrez vos informations d’identification pour
l’authentification SQL Server. Sélectionnez Valider.
Tableau : sélectionnez Créer nouveau ou Utiliser... | [
-0.020192069932818413,
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-0.007188546471297741,
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Prévisualisation d’entrée : montre un aperçu des dernières données entrantes
provenant de la source d’événements d’entrée.
Le type de sérialisation de vos données est automatiquement détecté (JSON ou
CSV). Vous pouvez le remplacer manuellement par JSON/CSV/AVRO.
Vous pouvez afficher un aperçu des données entrantes au f... | [
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0.030131470412015915,
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"total... |
Schéma des résultats de test : affiche le schéma des résultats de votre requête de
streaming après le test. Vérifiez que le schéma de résultats de test correspond à
votre schéma de sortie.
Schéma de sortie : il contient le schéma de la table que vous avez sélectionnée à
l’étape 5 (nouvelle ou existante).
Créer : si vou... | [
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Gestion des erreurs de données de sortie :
Nouvelle tentative : lorsqu’une erreur se produit, Azure Stream Analytics réessaye
d’écrire l’événement indéfiniment jusqu’à ce que l’écriture réussisse. Il n’y a pas
de délai d’attente pour les nouvelles tentatives. Au final, le traitement de tous les
événements suivants est ... | [
-0.02178952656686306,
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0.05263776704668999,
0.035765912383794785,
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"total... |
Modifier le travail : vous pouvez modifier la requête. Si vous souhaitez apporter
davantage de modifications au modèle de tâche, ajouter davantage
d'entrées/sorties, puis ouvrez la tâche dans Stream Analytics. L’option Modifier est
désactivée lorsque le travail est en cours d’exécution.
Table de sortie d’aperçu : vous ... | [
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0.06111953407526016,
0.03685817867517471,
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Scénarios de geofencing et d’agrégation
géospatiale avec Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Avec ses fonctions géospatiales intégrées, Azure Stream Analytics vous permet de créer
des applications destinées à des scénarios de gestion de flottes, de covoiturage, de
voitures connectées, de suivi de ressources, et... | [
-0.010974704287946224,
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est un standard de l’Open Geospatial Consortium (OGC)
qui sert à représenter les données spatiales dans un format texte.
Les fonctions géospatiales intégrées peuvent utiliser des limites géographiques définies
pour déterminer si un élément se trouve à l’intérieur ou à l’extérieur des limites
géographiques d’un polygone... | [
-0.022794999182224274,
-0.027979230508208275,
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"total... |
Le tableau suivant est un exemple de données de référence de limites géographiques
qui pourraient être stockées dans le stockage Blob Azure ou une table Azure SQL.
Chaque site est représenté par un polygone géospatial, et chaque appareil est associé à
un ID de site autorisé.
SiteID
SiteName
Geofence
AllowedDeviceID
1
«... | [
-0.009582293219864368,
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0.00404... | {
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"total... |
Les appareils peuvent émettre leur ID et leur emplacement toutes les minutes via un flux
nommé DeviceStreamInput. Le tableau suivant est un flux d’entrée.
DeviceID
GeoPosition
« A »
« POINT(-122.13292341559497 47.636318374032726) »
« B »
« POINT(-122.13338475554553 47.63743531308874) »
« C »
« POINT(-122.13354001095752... | [
-0.015206331387162209,
-0.015651945024728775,
-0.007579551078379154,
-0.011324591934680939,
0.044058337807655334,
0.030690569430589676,
0.025347260758280754,
0.02221042662858963,
-0.003662649542093277,
-0.05132376775145531,
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-0.06984084099531174,
... | {
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"total... |
L’appareil « C » se trouve à l’intérieur du bâtiment numéro 2, ce qui n’est pas autorisé
d’après les données de référence. Cet appareil devrait se trouver à l’intérieur du
bâtiment numéro 3. L’exécution de cette tâche génère une alerte pour cette violation
spécifique.
Si un site autorise plusieurs appareils, un tableau... | [
-0.02842916175723076,
-0.025237491354346275,
0.019967790693044662,
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0.01129946205765009,
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0.0... | {
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"total... |
Une société de taxis souhaite créer une application en temps réel pour guider leurs
chauffeurs dans la recherche de courses dans les zones des villes où la demande est la
plus forte.
La société stocke les régions logiques des villes comme données de référence. Chaque
région est définie par les attributs RegionID, Regio... | [
-0.024420179426670074,
-0.03519953414797783,
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0.06592145562171936,
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40.72833625216264)) »
2
« Chinatown »
« POLYGON((-73.99712367114876
40.71281582267133,-73.9901070123658
40.71336881907936,-73.99023575839851
40.71452359088633,-73.98976368961189
40.71554823078944,-73.99551434573982
40.717337246783735,-73.99480624255989
40.718491949759304,-73.99652285632942
40.719109951574,-73.997767401... | [
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0.024257225915789604,
0.002859922358766198,
-0.05383632704615593,
0.007072669919580221,
-0.05428525432944298,
-0.06927632540464401,
-0.0... | {
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RegionID
RegionName
Geofence
3
« Tribeca »
« POLYGON((-74.01091641815208
40.72583120006787,-74.01338405044578
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40.7194238654018,-74.01091641815208 40.72583120006787)) »
Le tableau suivant contient des données... | [
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0.015433716587722301,
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0.013486957177519798,
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0.0352804958820343,
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0.029... | {
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"total... |
requête suivante établit une jonction entre le flux d’appareils et les données de
référence de limites géographiques et calcule le nombre de demandes par région sur
une fenêtre de temps de 15 minutes toutes les minutes.
SQL
Cette requête génère un nombre de demandes toutes les minutes pour les 15 dernières
minutes et p... | [
-0.026079680770635605,
-0.048701636493206024,
-0.004188030492514372,
0.03253791481256485,
0.05090346187353134,
0.028964048251509666,
0.025958403944969177,
0.03484810143709183,
0.0039156218990683556,
-0.04834780469536781,
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"total... |
Présentation des fonctions géospatiales Stream Analytics
Fonctions géospatiales (Azure Stream Analytics)
Étapes suivantes | [
-0.012387854978442192,
-0.014566094614565372,
0.03686106950044632,
0.02965226210653782,
0.030670875683426857,
0.048549484461545944,
0.021453963592648506,
0.052706632763147354,
-0.01893799751996994,
-0.04483062028884888,
-0.020565513521432877,
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"total... |
Surveiller Azure Stream Analytics
Article • 02/04/2024
Cet article aborde les points suivants :
Types de données de monitoring que vous pouvez collecter pour ce service.
Comment analyser ces données.
Quand vous avez des applications critiques et des processus métier qui s’appuient sur
des ressources Azure, vous devez m... | [
0.015789112076163292,
-0.013085310347378254,
0.0012744616251438856,
0.0006899209693074226,
0.0626697838306427,
0.02680501900613308,
0.015562384389340878,
0.03749619051814079,
-0.022477392107248306,
-0.058333124965429306,
0.022665029391646385,
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-0.08165197819471359,
0.... | {
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"total... |
Les types de ressource font également partie des ID de ressource pour chaque
ressource exécutée dans Azure. Par exemple, le type de ressource pour une machine
virtuelle peut être Microsoft.Compute/virtualMachines . Pour obtenir la liste des services
et leurs types de ressource associés, consultez Fournisseurs de ressou... | [
0.004775630310177803,
-0.01078654732555151,
-0.03685862198472023,
0.037606023252010345,
0.06474320590496063,
0.08079417049884796,
0.02022523805499077,
0.02824580855667591,
-0.03613967448472977,
-0.03940244019031525,
0.01578766666352749,
-0.022360771894454956,
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"total... |
Utilisées pour suivre les performances d’une ressource au fil du temps.
Collecte : Azure Monitor collecte automatiquement les métriques de plateforme.
Aucune configuration n'est requise.
Routage : vous pouvez aussi généralement router les métriques de plateforme vers les
journaux Azure Monitor / Log Analytics afin de p... | [
0.038375068455934525,
0.0021505237091332674,
-0.006097421981394291,
-0.017787853255867958,
0.07854214310646057,
0.02348669245839119,
0.0006512108375318348,
0.036807358264923096,
-0.005484273191541433,
-0.054641272872686386,
0.027685223147273064,
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... | {
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"total... |
Mesure
Condition
Agrégation
du temps
Seuil
Actions correctives
d’unités de streaming. Pour
plus d’informations,
consultez Profiter de la
parallélisation de requête
dans Azure Stream
Analytics.
% d’utilisation
de l’UC
Supérieur
à
Average
90
Cela signifie probablement
que certaines opérations
(comme les fonctions
définie... | [
0.0021378574892878532,
-0.014817383140325546,
-0.007571625057607889,
0.0006102811312302947,
0.04529977962374687,
0.04892722889780998,
0.04647548869252205,
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-0.045253295451402664,
0.031633161008358,
-0.05569242686033249,
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0.0354... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
les
unités de streaming,
consultez Comprendre et
ajuster les unités de
streaming. Pour plus
d’informations sur la
parallélisation de votre
requête, consultez Tirer
parti de la parallélisation de
requête dans Azure Stream
Analytics.
Erreurs de
désérialisation
d’entrée
Supérieur
à
Total
0
Examinez les journaux
d’activité... | [
0.01050832960754633,
-0.04603462293744087,
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0.040866535156965256,
0.047566864639520645,
0.03776463493704796,
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-0.089266836643219,
0.014732... | {
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"total... |
Mesure
Condition
Agrégation
du temps
Seuil
Actions correctives
modifications appropriées à
l’entrée. Pour plus
d’informations sur les
journaux de ressources,
consultez Résoudre les
problèmes liés à Azure
Stream Analytics à l’aide
des journaux de ressources.
Pour obtenir une liste et les descriptions de toutes les métri... | [
-0.007777872029691935,
0.0076382579281926155,
-0.015008656308054924,
-0.008789255283772945,
0.06885360181331635,
0.04197600856423378,
0.038591694086790085,
0.028979191556572914,
-0.012706718407571316,
-0.043006882071495056,
0.016612637788057327,
-0.0023111458867788315,
-0.07157154381275177,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
et certains
partenaires de monitoring de Microsoft sont également disponibles. Pour plus
d’informations, consultez Journaux de ressource Azure et Destinations des journaux de
ressource.
Pour plus d’informations sur la collecte, le stockage et le routage des journaux de
ressource, consultez Paramètres de diagnostic dans... | [
0.013720005750656128,
-0.012032957747578621,
-0.02169746346771717,
0.005756182596087456,
0.06873630732297897,
0.02851133979856968,
0.004704462829977274,
0.017569182440638542,
0.0023006179835647345,
-0.027826178818941116,
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0.003952363505959511,
-0.08513006567955017,
0.0... | {
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"total... |
Tous les journaux de ressource dans Azure Monitor ont les mêmes champs d’en-tête,
suivis de champs propres au service. Le schéma commun est décrit dans Schéma des
journaux des ressources Azure Monitor.
Azure Stream Analytics capture deux catégories de journaux de ressources :
Création : capture les événements de journa... | [
-0.003460048232227564,
0.0034765154123306274,
-0.04089992493391037,
-0.004412909969687462,
0.06153026223182678,
0.02342088334262371,
0.03705379739403725,
0.05374063551425934,
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-0.... | {
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"total... |
les
opérations sur chaque ressource Azure qui sont vues comme extérieures à cette
ressource, par exemple, la création d’une ressource ou le démarrage d’une machine
virtuelle.
Collecte : les évènements de journal d’activité sont générés et collectés
automatiquement dans un magasin distinct pour leur consultation dans le... | [
-0.002971583278849721,
-0.026335999369621277,
-0.017172304913401604,
-0.008162686601281166,
0.06436330080032349,
0.04063589125871658,
0.017197147011756897,
0.03867697715759277,
-0.02321668528020382,
-0.03708787262439728,
-0.010352288372814655,
-0.01581745594739914,
-0.07544371485710144,
0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
D’autres emplacements comme le Stockage Azure, Azure Event Hubs et certains
partenaires de monitoring de Microsoft sont également disponibles. Pour plus
d’informations sur le routage du journal d’activité, consultez Vue d’ensemble du journal
d’activité Azure.
Pour obtenir une procédure pas à pas détaillée sur la façon ... | [
0.01712273433804512,
-0.015079104341566563,
-0.015905631706118584,
-0.0349423922598362,
0.07543791085481644,
-0.006665573921054602,
0.015467919409275055,
0.050159089267253876,
-0.026249025017023087,
-0.04002581536769867,
-0.002507830271497369,
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-0.08224224299192429,
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"is_summary": false,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
dans un même volet du portail Azure.
Les workbooks, des rapports personnalisables que vous pouvez créer dans le
portail Azure. Les workbooks peuvent inclure du texte, des métriques et des
requêtes de journal.
Grafana, un outil de plateforme ouvert, parfait pour les tableaux de bord
opérationnels. Vous pouvez utiliser G... | [
0.0006992075359448791,
0.015937643125653267,
-0.03281104192137718,
0.012020144611597061,
0.07767072319984436,
0.012440926395356655,
0.002392139285802841,
0.04784992337226868,
-0.01971377432346344,
-0.0593796968460083,
-0.006474270019680262,
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-0.06744102388620377,
0.030... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Power BI, un service d’analyse métier qui fournit des visualisations interactives pour
diverses sources de données. Vous pouvez configurer Power BI pour importer
automatiquement les données de journal à partir d’Azure Monitor afin de tirer
parti de ces visualisations supplémentaires.
Vous pouvez extraire des données d’... | [
-0.013900053687393665,
-0.010673812590539455,
-0.016284724697470665,
-0.03223109245300293,
0.04982999339699745,
0.03085375390946865,
0.022305740043520927,
0.02890142798423767,
-0.025785397738218307,
-0.04227098450064659,
-0.018563617020845413,
-0.033945925533771515,
-0.08582185208797455,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Voici des exemples de requêtes que vous pouvez utiliser pour surveiller vos ressources
Azure Stream Analytics :
Répertorier toutes les erreurs dans les données d’entrée. La requête suivante
montre toutes les erreurs qui se sont produites lors du traitement des données des
entrées.
Kusto
Événements arrivés en retard. La... | [
0.018480125814676285,
-0.022175153717398643,
-0.007005976513028145,
0.02842438779771328,
0.04601149633526802,
0.04389902576804161,
0.05537790432572365,
0.055001500993967056,
-0.03577788546681404,
-0.05303318053483963,
-0.0026627215556800365,
-0.04827004671096802,
-0.06337418407201767,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
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"source": "956",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Toutes les erreurs de données de sortie. La requête suivante affiche toutes les
erreurs qui se sont produites lors de l’écriture des résultats de la requête dans les
sorties de votre travail.
Kusto
La requête suivante présente le résumé des opérations ayant échoué au cours des
sept derniers jours.
Kusto
Azure Monitor v... | [
-0.010004961863160133,
-0.011371170170605183,
-0.010332158766686916,
0.02006843499839306,
0.05287990719079971,
0.032897017896175385,
0.07511890679597855,
0.03821807727217674,
-0.028718847781419754,
-0.060838598757982254,
-0.01994197815656662,
-0.008405535481870174,
-0.08138304203748703,
0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
de requêtes d’alerte de journal. Le site Alertes de référence d’Azure Monitor (AMBA,
Azure Monitor Baseline Alerts)
fournit une méthode semi-automatisée
d’implémentation d’alertes, de tableaux de bord et de recommandations de métriques
de plateforme importants. Le site s’applique à un sous-ensemble des services Azure ... | [
0.02095557004213333,
-0.021500790491700172,
-0.04554201662540436,
-0.05493292212486267,
0.057942941784858704,
0.0013158757938072085,
0.0468880757689476,
0.022222377359867096,
-0.01833435520529747,
-0.054175782948732376,
-0.0066558588296175,
-0.011654611676931381,
-0.09118875861167908,
0.00... | {
"azure_component": "other",
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"contains_sku": false,
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "958",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
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... | [
0.012184134684503078,
0.00003903204924426973,
-0.01772485487163067,
-0.034508779644966125,
0.06174082309007645,
0.03434507176280022,
0.04378821700811386,
0.030928073450922966,
-0.031562015414237976,
-0.034017015248537064,
-0.007100692018866539,
-0.009518580511212349,
-0.07757344841957092,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1147,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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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,
-0.017466740682721138,
-0.009891831316053867,
-0.08298642933368683,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1148,
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "959",
"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,
-0.0007424128707498312,
-0.0025090151466429234,
-0.08145501464605331,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1149,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"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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"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,
-0.049153655767440796,
-0.07068505138158798,
0... | {
"azure_component": "other",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
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"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,
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0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1152,
"contains_sku": false,
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"is_summary": false,
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"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,
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "962",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"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,
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0.00903440173715353,
0.023458383977413177,
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-0.032894767820835114,
-0.04870494827628136,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1154,
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"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",
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"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... | {
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"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,
-... | {
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"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... | {
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"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... | {
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"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... | [
-0.05193048715591431,
-0.039074573665857315,
-0.05097385123372078,
-0.016206899657845497,
0.014905824325978756,
0.0565229207277298,
0.025171803310513496,
0.030224837362766266,
-0.038540810346603394,
-0.05160535126924515,
0.0013322317972779274,
-0.06827324628829956,
-0.06267824023962021,
0.... | {
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"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... | [
-0.03819672763347626,
-0.02522590197622776,
-0.013200013898313046,
-0.012811095453798771,
0.04659758880734444,
0.0487283356487751,
0.005173643119633198,
0.02786112017929554,
-0.0683855414390564,
-0.06806009262800217,
-0.011826908215880394,
0.0006782982964068651,
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0.044... | {
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"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... | [
-0.04022765904664993,
-0.03179051727056503,
-0.01680571399629116,
-0.004197136033326387,
0.03804667294025421,
0.044066399335861206,
0.0050446586683392525,
0.008796735666692257,
-0.0752604603767395,
-0.0277087539434433,
-0.006754658184945583,
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0.0... | {
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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 ... | [
-0.04874655604362488,
-0.04903959110379219,
-0.02492671273648739,
0.00033854760113172233,
0.036720409989356995,
0.04407170042395592,
0.021794363856315613,
0.022524213418364525,
-0.05276939272880554,
-0.008352682925760746,
0.010934362187981606,
-0.07208861410617828,
-0.055969301611185074,
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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,
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... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
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... | [
-0.016628585755825043,
0.02858283743262291,
-0.04059116542339325,
-0.04423283040523529,
0.04391181841492653,
0.04121994972229004,
0.01932176575064659,
0.055727411061525345,
-0.029127754271030426,
-0.018063878640532494,
-0.04379045590758324,
-0.02245573326945305,
-0.06475380808115005,
0.006... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"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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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"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,
0.... | {
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"total... |
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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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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "971",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"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... | [
0.02932138182222843,
-0.005802725441753864,
0.0008398274658247828,
-0.011907147243618965,
0.04472162574529648,
0.005289943888783455,
0.03852064162492752,
0.05779128521680832,
-0.03863640874624252,
-0.07271323353052139,
0.023139944300055504,
-0.05340610817074776,
-0.06268873065710068,
0.029... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1169,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "972",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"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... | [
0.012036217376589775,
-0.009892708621919155,
-0.010568920522928238,
0.020052891224622726,
0.029354793950915337,
0.04754716530442238,
0.030402665957808495,
0.03369182348251343,
-0.039478130638599396,
-0.03378250449895859,
0.03443697467446327,
-0.04761417582631111,
-0.07275251299142838,
0.02... | {
"azure_component": "other",
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"service_name": "Stream Analytics",
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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,
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0.0007941076182760298,
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0.008115756325423717,
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-0.06257345527410507,
0.03... | {
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
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... | [
0.045896098017692566,
-0.012570803053677082,
0.010608996264636517,
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0.022001834586262703,
0.02281302958726883,
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-0.04193464294075966,
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-0.07732579112052917,
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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,
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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,
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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... | [
-0.001796532073058188,
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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... | [
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"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... | [
-0.021264707669615746,
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"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... | [
-0.013158952817320824,
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0.0041495864279568195,
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0.01... | {
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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,
0.05992265045642853,
0.019981790333986282,
0.01619907282292843,
0.058466438204050064,
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-0... | {
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"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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0.04684854671359062,
0.008313866332173347,
0.02302452176809311,
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"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,
0.008332876488566399,
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0.018941855058073997,
0.024956095963716507,
0.06201600655913353,
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-0.00420015212148428,
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0.... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "984",
"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,
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-0.06182534247636795,
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0.01385... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1182,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"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,
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0.05798305571079254,
-0.020675010979175568,
-0.06937666982412338,
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0.024... | {
"azure_component": "other",
"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",
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"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,
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0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1184,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"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... | [
-0.0198656152933836,
-0.02008492685854435,
-0.001014544046483934,
-0.00918647926300764,
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-0.07036638259887695,
0.017... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1185,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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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... | [
0.006528883241117001,
-0.004826304502785206,
0.009498321451246738,
0.0029485116247087717,
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-0.07201389223337173,
-0.0651073083281517,
0.009559695608913898,
-0.07972180843353271,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1186,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
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"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,
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... | {
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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... | [
-0.004006114788353443,
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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... | [
-0.017217693850398064,
-0.02386028692126274,
-0.0020263055339455605,
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"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,
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"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,
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"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,
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0.03799205273389816,
0.04714542627334595,
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"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,
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0.02116611786186695,
0.047185953706502914,
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"total... |
Subsets and Splits
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