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la surveillance de vos autres travaux Stream Analytics ou autres ressources Microsoft Azure. Le compte de stockage utilisé pour remplacer <YOUR STORAGE ACCOUNT NAME> dans le code ci-dessous doit être un compte de stockage qui se trouve dans l’abonnement du travail Stream Analytics pour lequel vous avez activé la survei...
[ 0.004981993697583675, -0.019450940191745758, 0.004329917021095753, 0.01627304218709469, 0.06575335562229156, 0.07875188440084457, 0.015883365646004677, 0.04447760060429573, -0.02109534852206707, -0.07530539482831955, -0.016400838270783424, -0.047458723187446594, -0.08956625312566757, 0.038...
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Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez notre page de questions Microsoft Q&A sur Azure Stream Analytics. Présentation d’Azure Stream Analytics Prise en main d'Azure Stream Analytics Mise à l’échelle des travaux Azure Stream Analytics Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics Références sur...
[ -0.01595429703593254, -0.016827691346406937, 0.0031128935515880585, -0.01101799588650465, 0.04771754890680313, 0.04633408039808273, 0.03936224430799484, 0.04186389967799187, -0.023223068565130234, -0.07830365002155304, -0.01894194446504116, -0.02578691765666008, -0.060558829456567764, 0.00...
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Configuration d’alertes pour des tâches Azure Stream Analytics Article • 01/06/2023 Vous devez superviser votre travail Azure Stream Analytics pour assurer la continuité de l’exécution du travail sans problème. Cet article décrit comment configurer des alertes pour les scénarios courants qui doivent être supervisés. Vo...
[ 0.030740967020392418, 0.008670137263834476, -0.01741829141974449, -0.005517351906746626, 0.037484295666217804, -0.011694572865962982, 0.039842020720243454, 0.054075419902801514, -0.009549224749207497, -0.04891035705804825, -0.03794519603252411, -0.023576023057103157, -0.0830349326133728, 0...
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4. Le nom de votre travail Stream Analytics doit automatiquement apparaître sous RESSOURCE. Cliquez sur Ajouter une condition, puis sélectionnez Toutes les opérations d’administration sous Configurer la logique du signal. 5. Sous Configurer la logique du signal, définissez Niveau d’événement sur Tous et État sur Échec....
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7. Les champs RESSOURCE, CONDITION et GROUPES D’ACTIONS doivent chacun avoir une entrée. Notez que pour que les alertes se déclenchent, les conditions définies doivent être respectées. Par exemple, vous pouvez mesurer la valeur moyenne d’une métrique sur les 15 dernières minutes, toutes les 5 minutes. Ajoutez un nom de...
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Mise à l’échelle des travaux Azure Stream Analytics Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics Étapes suivantes
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Résoudre les problèmes liés à Azure Stream Analytics à l’aide des journaux de ressources Article • 23/07/2024 Il arrive parfois qu’un travail Azure Stream Analytics s’arrête de manière inattendue. Il est important d’être en mesure de résoudre ce type de problème. Les échecs peuvent être liés à un résultat de requête in...
[ 0.0041421642526984215, -0.0021324155386537313, -0.029970016330480576, -0.008135438896715641, 0.038482051342725754, 0.03169802576303482, 0.05387576296925545, 0.038591522723436356, -0.036308273673057556, -0.02388351410627365, -0.032694634050130844, -0.0032674961257725954, -0.08979929983615875,...
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Les journaux d’activité sont activés par défaut et proposent des informations détaillées sur les opérations effectuées par votre travail Stream Analytics. Les informations présentes dans les journaux d’activité vous aident à déterminer la cause racine des problèmes ayant un impact sur votre travail. Pour utiliser les j...
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4. Faites défiler jusqu'à la section Propriétés du JSON, qui fournit des détails sur l’erreur à l'origine de l'échec de l'opération. Dans cet exemple, cet échec était dû à une erreur d'exécution liée à des valeurs de latitude hors limites. Des incohérences dans les données qui sont traitées par un travail Stream Analyt...
[ 0.0011177973356097937, -0.001846405561082065, -0.01673601008951664, 0.01796984113752842, 0.03180621191859245, 0.005775700323283672, 0.05125019699335098, 0.08469393849372864, -0.008488304913043976, -0.040085963904857635, 0.012332572601735592, -0.011454799212515354, -0.09485120326280594, 0.0...
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1. Créez un espace de travail Log Analytics si vous n’en avez pas déjà un. Il est recommandé d’avoir votre espace de travail Log Analytics dans la même région que votre travail Stream Analytics. 2. Connectez-vous au portail Azure et accédez à votre travail Stream Analytics. Sous Supervision, sélectionnez Journaux de di...
[ 0.031095534563064575, 0.02241712063550949, -0.024847274646162987, -0.015837743878364563, 0.057446010410785675, 0.0438823439180851, 0.03766832873225212, 0.04739506170153618, -0.03581257164478302, -0.07119647413492203, -0.028380153700709343, -0.02908991649746895, -0.0697266012430191, 0.01285...
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5. Stream Analytics fournit des requêtes prédéfinies qui vous permettent de rechercher facilement les journaux qui vous intéressent. Vous pouvez sélectionner n’importe quelle requête prédéfinie dans le volet gauche, puis sélectionner Exécuter. Les résultats de la requête s’affichent dans le volet inférieur. Azure Strea...
[ -0.012549957260489464, -0.0170176699757576, -0.01824912801384926, -0.012642082758247852, 0.05951616168022156, 0.048692233860492706, 0.051930226385593414, 0.042601700872182846, -0.03839579224586487, -0.05009641498327255, -0.024322884157299995, -0.03495030105113983, -0.07752450555562973, -0....
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Commentaires Cette page a-t-elle été utile ? Indiquer des commentaires sur le produit | Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A Événements non conformes à la définition de la requête (types et valeurs de champs ne correspondant pas, champs manquants, etc.) Erreurs d’évaluation d’expression Autres erreurs et événements Tou...
[ 0.021028095856308937, 0.0019756988622248173, -0.018129544332623482, 0.002393395407125354, 0.04035763815045357, 0.033875517547130585, 0.019764143973588943, 0.0692523866891861, -0.025967484340071678, -0.01799716241657734, -0.010701523162424564, -0.016258476302027702, -0.09241049736738205, -0...
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Optimiser une requête à l’aide de la simulation de travaux Article • 24/05/2023 Une façon d’améliorer les performances d’un travail Azure Stream Analytics (ASA) consiste à appliquer le parallélisme dans la requête. Cet article montre comment utiliser la Simulation de travaux dans Visual Studio Code (VS Code) et évaluer...
[ 0.01867174729704857, -0.04225487262010574, -0.007669399026781321, 0.02554542012512684, 0.043450452387332916, 0.049201611429452896, 0.04085194692015648, 0.05230407416820526, -0.0399913527071476, -0.10419489443302155, -0.001240770099684596, -0.0695461556315422, -0.079526886343956, 0.02050004...
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les performances des requêtes en fonction des suggestions de modification et à les exécuter en parallèle. Par exemple, nous utilisons un travail non parallèle qui récupère les données d’entrée d’un Event Hub et envoie les résultats à un autre Event Hub. Prérequis : Extension Outils ASA pour VS Code. Si vous ne l’avez p...
[ -0.000812382553704083, -0.051520030945539474, -0.014992435462772846, 0.00761932460591197, 0.04485765099525452, 0.037517257034778595, 0.03589002415537834, 0.06028873100876808, -0.05193476378917694, -0.08304359018802643, 0.0028403978794813156, -0.036883678287267685, -0.0965307429432869, 0.01...
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1. Ouvrez le projet ASA dans VS Code. Accédez au fichier de requête *.asaql et sélectionnez Simuler le travail pour démarrer la simulation de travaux. 2. Sous l’onglet Diagramme, il indique le nombre de nœuds de diffusion en continu alloués au travail et le nombre de partitions dans chaque nœud de streaming. La capture...
[ -0.004165413789451122, -0.015316184610128403, -0.023253127932548523, 0.045744359493255615, 0.03980915620923042, 0.016561729833483696, 0.034139517694711685, 0.05017460137605667, -0.01338384672999382, -0.10648992657661438, -0.03126578405499458, -0.04756041243672371, -0.06583046913146973, 0.0...
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3. Étant donné que cette requête n’est PAS en parallèle, vous pouvez sélectionner l’onglet Améliorations et afficher des suggestions sur l’amélioration de la requête. 4. Sélectionnez l’étape de requête dans la liste des améliorations. Vous voyez que les lignes correspondantes sont mises en surbrillance et vous pouvez m...
[ -0.01328518707305193, -0.04239461570978165, -0.020435335114598274, -0.01599693112075329, 0.05573436617851257, 0.06929875165224075, 0.017406268045306206, 0.02243056148290634, -0.04291943460702896, -0.09656082838773727, 0.017797768115997314, 0.014043658971786499, -0.07443217188119888, -0.014...
{ "azure_component": "other", "chunk_index": 1209, "contains_sku": false, "document_title": "Azure Stream Analytics", "file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf", "is_summary": false, "service_name": "Stream Analytics", "source": "1010", "source_file": "azure-stream-analytics.pdf", "tota...
5. Pour cet exemple, vous ajoutez l’Id de partition à la ligne 22 et enregistrez votre modification. Vous pouvez ensuite utiliser la Simulation d’actualisation pour obtenir le nouveau diagramme. 6. Vous pouvez également ajuster les unités de streaming pour stimuler la façon dont les nœuds de streaming sont alloués avec...
[ 0.013814560137689114, -0.018648069351911545, -0.010001263581216335, 0.04500879719853401, 0.06503237038850784, 0.05681038647890091, 0.011469109915196896, 0.025106191635131836, -0.027434583753347397, -0.050394780933856964, -0.009417221881449223, -0.0480777770280838, -0.06654772907495499, 0.0...
{ "azure_component": "other", "chunk_index": 1210, "contains_sku": false, "document_title": "Azure Stream Analytics", "file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf", "is_summary": false, "service_name": "Stream Analytics", "source": "1011", "source_file": "azure-stream-analytics.pdf", "tota...
1. Accédez à votre éditeur de requête dans Portail Azure et sélectionnez Simulation de travaux dans le volet inférieur. Cela simule le travail en cours d’exécution de la topologie en fonction de votre requête et des unités de streaming prédéfinies. 2. Sélectionnez Améliorations pour afficher les suggestions d’améliorat...
[ 0.006975873839110136, -0.04393131285905838, -0.013675657100975513, 0.035738665610551834, 0.05871643126010895, 0.05068559944629669, 0.02190224453806877, 0.034301839768886566, -0.03510528802871704, -0.0910770371556282, -0.007760406471788883, -0.028264574706554413, -0.09175072610378265, 0.000...
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Une fois que les unités de streaming ajustées pour simuler la topologie de votre travail, vous pouvez développer n’importe quel nœud de streaming pour observer le traitement de vos données au niveau du processeur. Le diagramme au niveau du processeur vous permet de :  Diagramme au niveau du processeur 
[ -0.005022876430302858, -0.02003062702715397, -0.007736163679510355, 0.0051635075360536575, 0.03723207488656044, 0.03400709852576256, -0.00850459560751915, 0.03461119532585144, -0.03757936879992485, -0.05841795727610588, -0.03075244277715683, -0.020706962794065475, -0.08018340170383453, 0.0...
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Observer l’allocation et le traitement des partitions d’entrée sur chaque nœud de streaming. Découvrir ce qu’est le décalage temporel pour chaque processeur informatique. Fournir des informations indiquant si les processeurs d’entrée et de sortie disposent d’un alignement parallèle. Pour mapper le processeur à l’étape ...
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Type Signification Clés de partition d’entrée non mises en correspondance Toutes les entrées doivent utiliser la même clé de partition. Faible niveau de compatibilité Mettez à niveau CompatibilityLevel sur le fichier JobConfig.json . Clé de partition de sortie introuvable Vous devez utiliser la clé de partition spécifi...
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Déboguer à l’aide du diagramme de travail physique (préversion) dans le portail Azure Article • 01/06/2023 Le diagramme de travail physique dans le portail Azure peut vous aider à visualiser les métriques clés de votre travail avec un nœud de diffusion en continu sous la forme d’un diagramme ou d’un tableau, par exempl...
[ 0.0010004885261878371, -0.011273523792624474, -0.015586093068122864, 0.022073961794376373, 0.057055674493312836, 0.03271957114338875, 0.017694884911179543, 0.033838413655757904, -0.02652832493185997, -0.06937234103679657, -0.0017954619834199548, -0.04699010029435158, -0.05716095119714737, ...
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Vous pouvez envisager de l’optimiser en travail parallèle (comme dans l’exemple ci- dessous) en réécrivant votre requête ou en mettant à jour des configurations d’entrée/sortie avec le simulateur de diagramme de travail dans l’extension Visual Studio Code ASA ou l’éditeur de requête dans le portail Azure. Pour en savoi...
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Le délai en filigrane et les événements d’entrée en backlog sont les principales métriques qui permettent de déterminer les performances de votre travail Stream Analytics. Si le délai en filigrane de votre travail augmente continuellement et si les événements d’entrée sont placés dans le backlog, cela signifie que votr...
[ 0.014504924416542053, -0.0004295521357562393, -0.060835789889097214, -0.02694067917764187, 0.03352372720837593, 0.0295375008136034, 0.02914833463728428, 0.04604502394795418, -0.03430875390768051, -0.050423890352249146, -0.0032842340879142284, -0.052379898726940155, -0.05278407782316208, 0....
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À partir du diagramme physique, vous pouvez facilement déterminer si toutes les partitions ont un délai en filigrane important, ou si ce n’est le cas que de quelques-unes d’entre elles, en affichant la valeur du délai en filigrane dans chaque nœud ou en choisissant le paramètre de carte thermique de délai en filigrane ...
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Après avoir appliqué les paramètres de carte thermique que vous avez définis ci-dessus, vous obtenez les nœuds de diffusion en continu avec un délai en filigrane important dans l’angle supérieur gauche. Vous pouvez ensuite vérifier si les nœuds de diffusion en continu correspondants ont beaucoup plus d’événements d’ent...
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Vous pouvez vérifier plus en détail le nombre de partitions allouées aux nœuds de diffusion en continu individuellement afin de déterminer si plus d’événements d’entrée sont occasionnés par davantage de partitions allouées ou une partition spécifique ayant davantage d’événements d’entrée. Pour cet exemple, tous les nœu...
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Comme le montre l’exemple, les partitions (0 et 1) ont plus de données d’entrée que d’autres partitions. C’est ce que nous appelons une asymétrie des données. Les nœuds de diffusion en continu qui traitent des partitions présentant une asymétrie des données doivent consommer plus de ressources de processeur et de mémoi...
[ -0.01093833614140749, 0.0030379255767911673, -0.07921011745929718, 0.02637072652578354, 0.06199105456471443, 0.04403621330857277, -0.009499617852270603, 0.009600772522389889, -0.04488307982683182, -0.07185006141662598, 0.010206000879406929, -0.036860380321741104, -0.0318213552236557, 0.042...
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2. Vérifiez l’utilisation du processeur et de la mémoire dans chaque nœud de diffusion en continu pour déterminer si l’utilisation est trop élevée dans tous les nœuds de diffusion en continu. Si l’utilisation du processeur et de l’unité de diffusion en continu est très élevée (plus de 80 pour cent) dans tous les nœuds ...
[ -0.0070552215911448, -0.001061218441464007, -0.038323212414979935, -0.00260147824883461, 0.07654132694005966, 0.05960795655846596, -0.006522079464048147, 0.0027355628553777933, -0.051828376948833466, -0.050455693155527115, 0.025429703295230865, -0.02963908575475216, 0.00003256869240431115, ...
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Envisagez de réduire le nombre de partitions pour chaque nœud de diffusion en continu afin de réduire les données d’entrée. Vous pourriez doubler les unités de diffusion en continu allouées à chaque nœud de diffusion en continu pour passer à deux partitions par nœud en augmentant le nombre de nœuds de diffusion en cont...
[ -0.00915488600730896, -0.04491334781050682, -0.019893601536750793, 0.052504025399684906, 0.07184236496686935, 0.04628101736307144, 0.004448807332664728, 0.02222386933863163, -0.037311166524887085, -0.07614053785800934, -0.0027665174566209316, -0.07175273448228836, -0.034188225865364075, 0....
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Débogage à l’aide du diagramme de travail logique (préversion) dans le portail Azure Article • 01/06/2023 Le diagramme de travail (logique et physique) du portail Azure peut vous aider à visualiser les étapes de requête de votre travail avec sa source d’entrée, sa destination de sortie et ses métriques. Vous pouvez uti...
[ 0.009917574003338814, -0.009913617745041847, -0.002520268550142646, 0.006133273709565401, 0.05808506906032562, 0.025012493133544922, 0.02326710894703865, 0.0370420478284359, -0.029755230993032455, -0.08984356373548508, -0.028202369809150696, -0.025306105613708496, -0.06426366418600082, 0.0...
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Les métriques par défaut relatives au travail, comme Délai en filigrane, Événements d’entrée, Événements de sortie et Événements d’entrée en backlog, sont affichées dans la section Graphique et concernent les 30 dernières minutes. Vous pouvez visualiser d’autres métriques d’un graphique en les sélectionnant dans le vol...
[ 0.00781936477869749, 0.011816568672657013, -0.042266130447387695, -0.015388666652143002, 0.0357898473739624, 0.0395430363714695, 0.014558895491063595, 0.058979135006666183, -0.037088703364133835, -0.07488031685352325, 0.025338931009173393, -0.01554054394364357, -0.06099738925695419, 0.0168...
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Pour afficher l’extrait de code du script de requête qui correspond à l’étape de requête, sélectionnez l’icône {}’ dans le nœud de l’étape de requête comme illustré ci-dessous : 
[ -0.025056270882487297, -0.002374545903876424, -0.01386810839176178, 0.00814672652631998, 0.04970837011933327, 0.07068243622779846, -0.00489088287577033, 0.037869665771722794, -0.04929341748356819, -0.07335148751735687, -0.021754153072834015, -0.0028570375870913267, -0.10014821588993073, -0...
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Pour afficher le résumé des informations de la vue d’ensemble du travail, sélectionnez le bouton Résumé du travail à droite. Il fournit également les actions d’opération du travail dans la section Menu. Vous pouvez les utiliser pour arrêter le travail (bouton Arrêter), actualiser les données des métriques (bouton Actua...
[ 0.0282001793384552, 0.015218609943985939, -0.03350361809134483, -0.019695041701197624, 0.02139991894364357, 0.031446292996406555, 0.026964744552969933, 0.04879679158329964, -0.051512233912944794, -0.05658840388059616, -0.0021030937787145376, -0.005396031308919191, -0.05547347664833069, -0....
{ "azure_component": "other", "chunk_index": 1227, "contains_sku": false, "document_title": "Azure Stream Analytics", "file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf", "is_summary": false, "service_name": "Stream Analytics", "source": "1028", "source_file": "azure-stream-analytics.pdf", "tota...
Azure Stream Analytics. Le diagramme de travail intègre ces métriques aux étapes de requête (diagramme). Vous pouvez utiliser ces métriques dans les étapes pour monitorer et analyser votre travail. % d’utilisation de SU (mémoire) correspond au pourcentage de mémoire utilisée par votre travail. Si l’utilisation du SU (m...
[ 0.01018697489053011, -0.03329039365053177, -0.041343268007040024, -0.023101679980754852, 0.02347487024962902, 0.05339553952217102, 0.026209034025669098, 0.0527096688747406, -0.02462337538599968, -0.04887216165661812, -0.003787325695157051, -0.03865518048405647, -0.06774714589118958, 0.0202...
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d’événements d’entrée qui n’ont pas pu être désérialisés. Erreurs de conversion de données correspond au nombre d’événements de sortie qui n’ont pas pu être convertis dans le schéma de sortie attendu. Erreurs d’exécution correspond au nombre total d’erreurs liées au traitement des requêtes (à l’exception des erreurs dé...
[ -0.03701042756438255, 0.031108273193240166, -0.06086333096027374, -0.016657724976539612, 0.013912549242377281, 0.053211577236652374, 0.06687328219413757, 0.06136879697442055, -0.05378209799528122, -0.030757253989577293, -0.007163545116782188, -0.013975893147289753, -0.03602264076471329, 0....
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Événements reçus dans le désordre correspond au nombre d’événements reçus dans le désordre qui ont été supprimés ou dont l’horodatage a été réglé, en fonction de la stratégie de classement des événements. Il peut être affecté par la configuration du paramètre Événements reçus dans le désordre situé sous la section Ordr...
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Suspendre automatiquement un travail à l’aide de PowerShell et d’Azure Functions ou d’Azure Automation Article • 06/03/2024 Certaines applications nécessitent une approche de traitement de flux (par exemple, via Azure Stream Analytics) mais n’ont pas strictement besoin de s’exécuter en continu. Les raisons en sont les ...
[ 0.022448131814599037, -0.014734783209860325, -0.03277831897139549, -0.0038848344702273607, 0.04616373032331467, 0.010505523532629013, 0.0395059660077095, 0.04563429579138756, -0.04479324445128441, -0.04941308870911598, -0.05067434906959534, -0.026856688782572746, -0.059282343834638596, 0.0...
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Pour l’exemple de cet article, vous souhaitez que votre travail s’exécute pendant N minutes avant de le suspendre pendant M minutes. Lorsque le travail est suspendu, les données d’entrée ne sont pas consommées et s’accumulent en amont. Une fois le travail démarré, il rattrape ce backlog et traite les données qui se déc...
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Par exemple, considérez que N = 5 minutes et M = 10 minutes. Avec ces paramètres, un travail dispose d’au moins 5 minutes pour traiter toutes les données reçues en 15. Les économies potentielles sont de jusqu’à 66 %. Pour redémarrer le travail, utilisez l’option de démarrage Lors du dernier arrêt. Cette option indique ...
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Si le travail est en cours d’exécution : Obtenez l’heure depuis le démarrage du travail (journaux). Obtenez les valeurs de métrique actuelles (métriques). Le cas échéant, arrêtez le travail (gestion des ressources Stream Analytics). Si le travail est arrêté : Obtenez l’heure depuis l’arrêt du travail (journaux). Le cas...
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qui facilite les déploiements. La deuxième raison est qu’il prend et retourne des objets plutôt que des chaînes. Les objets facilitent l’analyse et le traitement pour les tâches d’automatisation. Dans PowerShell, utilisez le module Az PowerShell (qui lance Az.Monitor et Az.StreamAnalytics) pour tout ce dont vous avez b...
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: Azure Functions, un moteur de calcul qui peut exécuter presque n’importe quel élément de code. Il offre un déclencheur de minuteur pouvant s’exécuter jusqu’à chaque seconde. Azure Automation, un service géré pour l’exploitation des charges de travail et des ressources cloud. Son objectif est approprié, mais son inter...
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(Functions ou Automation). Cet article traite de cet aspect plus tard. Tout d’abord, vous parcourez une version du script qui s’exécute uniquement localement. Ce script est délibérément écrit sous une forme simple, afin que tout le monde puisse le comprendre. En haut, vous définissez les paramètres requis et vérifiez l...
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Si le travail est en cours d’exécution, vérifiez si le travail est en cours d’exécution au moins N minutes. Vous vérifiez également son backlog et son filigrane. PowerShell $restartThresholdMinute = 10 # This is M $stopThresholdMinute = 5 # This is N $maxInputBacklog = 0 # The amount of backlog you tolerate when stoppi...
[ -0.0092253927141428, 0.008129824884235859, -0.02190602757036686, -0.011022074148058891, 0.0577966570854187, 0.003912252373993397, 0.05347345024347305, 0.056344907730817795, -0.013445088639855385, -0.06066472455859184, -0.027635831385850906, 0.012917117215692997, -0.039359066635370255, 0.00...
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records of history, to make sure you're not missing what you're looking for. It might need adjustment for a job that has a lot of logging happening. ## There's a bug in Get-AzActivityLog that triggers an error when Select-Object First is in the same pipeline (on the same line). So you move it down. $startTi...
[ -0.009718145243823528, 0.00037562320358119905, -0.0007608243031427264, -0.04033024236559868, 0.07112535834312439, -0.02055266872048378, 0.05170426517724991, 0.028416229411959648, 0.004808073863387108, -0.04028349369764328, -0.010036948136985302, 0.011045796796679497, -0.05116046965122223, ...
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$currentBacklog = Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -TimeGrain 00:01:00 -MetricName "InputEventsSourcesBacklogged" -DetailedOutput - WarningAction Ignore $currentWatermark = Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -TimeGrain 00:01:00 -MetricName "OutputWatermarkDelaySeconds" -DetailedOutput - WarningAction Ignore...
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Where-Object {$_.Maximum -ge 0} | Sort-Object -Property Timestamp -Descending | Where-Object {$_.Timestamp -ge $startTimeStamp} | Select-Object -First $stopThresholdMinute | Measure-Object -Average Maximum # Here you average $WatermarkA...
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least N values ) { Write-Output "asaRobotPause - Job $($asaJobName) is stopping..." Stop-AzStreamAnalyticsJob -ResourceGroupName $resourceGroupName - Name $asaJobName } else { Write-Output "asaRobotPause - Job $($asaJobName) is not stopping yet, it needs to have less than $(...
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Si le travail est arrêté, vérifiez le journal à rechercher lorsque la dernière action de Stop Job s’est produite : PowerShell } elseif ($currentJobState -eq "Stopped") { # First, look up the job start time with Get-AzActivityLog ## Get-AzActivityLog issues warnings about deprecation coming in future releases....
[ -0.010040624998509884, 0.015360682271420956, -0.03683122992515564, -0.009581267833709717, 0.04966200888156891, -0.009017727337777615, 0.05585357919335365, 0.057896677404642105, -0.005574433598667383, -0.06140071898698807, -0.04039278253912926, 0.006203938741236925, -0.049331482499837875, 0...
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set interval is $($restartThresholdMinute), it is now starting..." Start-AzStreamAnalyticsJob -ResourceGroupName $resourceGroupName - Name $asaJobName -OutputStartMode LastOutputEventTime } else{ Write-Output "asaRobotPause - Job $($jobName) was paused $([int]$minutesSinceStopped) minutes ago,...
[ 0.0021802899427711964, -0.006352413445711136, -0.033625829964876175, -0.0006460812874138355, 0.024639520794153214, -0.01753769814968109, 0.06133999675512314, 0.049434155225753784, -0.023574506863951683, -0.05994684621691704, -0.04536804184317589, 0.012010869570076466, -0.051538385450839996, ...
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À la fin, journaliser l’achèvement du travail : PowerShell À des fins de référence, l’équipe Azure Functions gère un Guide de développement pour PowerShell exhaustif. Tout d’abord, vous avez besoin d’une nouvelle application de fonction. Une application de fonction est semblable à une solution qui peut héberger plusieu...
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Contrôle d’accès (IAM), ajoutez une attribution de rôle au rôle Contributeur pour un membre de type Identité managée. Sélectionnez le nom de la fonction précédemment. Dans le script PowerShell, vous pouvez ajouter une vérification pour vous assurer que l’identité managée est correctement définie. (Le script final est d...
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La meilleure façon de transmettre vos paramètres au script dans Functions consiste à utiliser les paramètres d’application de l’application de fonction en tant que variables d’environnement. La première étape consiste à suivre la procédure pour définir vos paramètres en tant que paramètres de l’application sur la page ...
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De la même façon que vous deviez installer Azure PowerShell localement pour utiliser les commandes Stream Analytics (comme Start-AzStreamAnalyticsJob ), vous devez l’ajouter à l’hôte de l’application de fonction: 1. Dans la page de l’application de fonction, sous Functions, sélectionnez fichiers d’application, puis sél...
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Si nécessaire, vous pouvez modifier la valeur du minuteur dans intégration en mettant à jour la planification. Ensuite, dans Code + Test, vous pouvez copier votre script dans run.ps1 et le tester. Vous pouvez également copier le script complet à partir de GitHub . La logique métier a été déplacée dans une instruction t...
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Vous pouvez vérifier que tout s’exécute correctement en sélectionnant Test/Exécuter dans le volet Code + Test. Vous pouvez également vérifier le volet Analyse, mais il est toujours en retard par quelques exécutions. Enfin, vous souhaitez être averti par le biais d’une alerte si la fonction ne s’exécute pas correctement...
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Dans l’éditeur de requête, sélectionnez Nouvelle règle d’alerte. Dans le volet qui s’ouvre, définissez mesure comme suit : Mesure : failedCount Type d’agrégation : Total Granularité d’agrégation : 5 minutes Ensuite, configurez logique d’alerte comme suit : Opérateur : Supérieur à Valeur de seuil : 0 Fréquence d’évaluat...
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Le compte Automation doit avoir reçu une identité managée lors de l’approvisionnement. Toutefois, si nécessaire, vous pouvez activer une identité managée à l’aide de cette procédure. Comme vous l’avez fait pour la fonction, vous devez accorder les autorisations appropriées sur le travail Stream Analytics que vous souha...
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Une fois la configuration terminée, vous pouvez créer le runbook spécifique à l’intérieur du compte Automation pour exécuter votre script. Ici, vous n’avez pas besoin d’ajouter Azure PowerShell en tant qu’exigence. Elle est déjà intégrée. Dans le portail, sous Automation de processus, sélectionnez Runbooks. Sélectionne...
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simple. Il est maintenant judicieux de se souvenir qu’il existe des solutions de contournement pour atteindre des intervalles de planification inférieurs à 1 heure. Enfin, vous pouvez configurer une alerte. La première étape consiste à activer les journaux à l’aide des paramètres de diagnostic du compte Automation. La ...
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Une fois que vous avez compris le script, le retravailler pour étendre son étendue est une tâche simple. Vous pouvez facilement mettre à jour le script pour cibler une liste de travaux au lieu d’un seul. Vous pouvez définir et traiter des étendues plus grandes à l’aide de balises, de groupes de ressources ou même d’abo...
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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 gestion Azure Stream Analytics
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Kit de développement logiciel (SDK) .NET de gestion : Configurer et exécuter des tâches analytics à l’aide de l’API Azure Stream Analytics pour .NET Article • 01/06/2023 Découvrez comment configurer et exécuter des travaux d’analyse à l’aide de l’API Stream Analytics pour .NET avec le Kit de développement logiciel (SDK...
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Créez un groupe de ressources Azure dans votre abonnement. Voici un exemple de script Azure PowerShell. Pour obtenir des informations sur Azure PowerShell, consultez Installation et configuration d’Azure PowerShell. PowerShell Configurez une source d’entrée et une cible de sortie auxquelles le travail se connecte. Pour...
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PowerShell 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 Azure PowerShell suivante : PowerShell 4. Ajoutez la référence suivante dans votre fichier .csproj : C# 5. Ajoutez les...
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Un objet StreamAnalyticsManagementClient vous permet de gérer le travail et les composants de travail, comme l’entrée, la sortie et la transformation. Ajoutez le code suivant au début de la méthode Main : C# La valeur de la variable resourceGroupName doit être la même que le nom du groupe de ressources que vous avez cr...
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Le code suivant crée un travail Stream Analytics sous le groupe de ressources que vous avez défini. Vous ajouterez ultérieurement une entrée, une sortie et une transformation au travail. C# Le code suivant crée une source d’entrée Stream Analytics avec objet blob comme type de source d’entrée et sérialisation CSV. Pour...
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Les sources d’entrée, qu’elles proviennent d’un stockage d’objets blob ou d’un hub d’événements, sont liées à une tâche spécifique. Pour utiliser la même source d’entrée pour différents travaux, vous devez appeler la méthode à nouveau et spécifier un nom de travail différent. La méthode TestConnection teste si le trava...
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Le résultat de l’appel TestConnection est un objet ResourceTestResult qui contient deux propriétés : status : il peut s’agir de l’une des chaînes suivantes : [« TestNotAttempted », « TestSucceeded », « TestFailed »] error : il s’agit du type ErrorResponse contenant les propriétés suivantes : code : propriété obligatoir...
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Le code suivant crée une transformation Stream Analytics avec la requête « select * from Input » et spécifie l’allocation d’une unité de diffusion en continu pour le travail Stream Analytics. Pour plus d’informations sur le réglage des unités de diffusion en continu, consultez Mise à l’échelle des travaux Azure Stream ...
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Vous pouvez arrêter un travail Stream Analytics en cours d’exécution en appelant la méthode Stop . C# La méthode Delete supprime le travail, ainsi que les ressources sous-jacentes, y compris les entrées, les sorties et la transformation du travail. C# Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez notre page de questio...
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Kit de développement logiciel (SDK) .NET Azure Stream Analytics Management Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics Références sur l’API REST de gestion d’Azure Stream Analytics
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Implémenter CI/CD pour Stream Analytics sur IoT Edge à l’aide d’API Article • 01/06/2023 Vous pouvez activer l’intégration et le déploiement continus pour les tâches Azure Stream Analytics à l’aide d’API REST. Cet article fournit des exemples d’API à utiliser, et explique comment les utiliser. Les API REST ne sont pas ...
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--http-user=" <Admin>" --http-password="<password>" <url> Windows $user = "<username>" $pass = "<password>" $encodedCreds = [Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::ASCII.GetBytes(("{0}:{1}" -f $user,$pass))) $basicAuthValue = "Basic $encodedCreds" $headers = New-Object "System.Collections.Generic.Dictionary[[Str...
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Pour plus d’informations, consultez la documentation de l’API. Pour publier une tâche Stream Analytics sur IoT Edge, appelez la méthode POST à l’aide de l’API de publication de package IoT Edge. Méthode URL de demande POST https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionid}/resourceGroups/{resourcegroupname}/pr...
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"serialization": {             "type": "JSON",             "properties": {               "fieldDelimiter": ",",               "encoding": "UTF8"             }           },           "datasource": {             "type": "GatewayMessageBus",             "properties": {             }           }         }     ...
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{         "query": "{query}"       }     },     "package": {       "storageAccount" : {         "accountName": "{blobstorageaccountname}",         "accountKey": "{blobstorageaccountkey}"       },       "container": "{blobcontaine}]"     },     "outputs": [       {         "name": "{outputname}",         "...
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}           },           "datasource": {             "type": "GatewayMessageBus",             "properties": {             }           }         }       }     ]   } } Publier le package IoT Edge
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L’appel précédent à l’API de publication de package IoT Edge déclenche une opération asynchrone et retourne l’état 202. L’en-tête de réponse d’emplacement contient l’URI utilisé pour obtenir l’état de cette opération asynchrone. Un appel à l’URI dans l’en-tête d’emplacement retourne l’état 202 pour indiquer que l’opéra...
[ -0.05523401498794556, -0.03374319523572922, -0.004684207495301962, -0.029764248058199883, 0.02865562215447426, 0.041696783155202866, 0.058189500123262405, 0.02479087933897972, -0.06023198738694191, -0.032676443457603455, -0.039123695343732834, -0.05684279277920723, -0.06604661047458649, 0....
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avec curl : Bash La réponse inclut les informations que vous devez ajouter au script de déploiement IoT Edge. Les exemples ci-dessous illustrent les informations que vous devez recueillir et où les ajouter dans le manifeste du déploiement. Exemple de corps de réponse une fois la publication réussie : JSON Exemple de ma...
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status : "Succeeded" } { "modulesContent": { "$edgeAgent": { "properties.desired": { "schemaVersion": "1.0", "runtime": { "type": "docker", "settings": { "minDockerVersion": "v1.25", "loggingOptions": "", "registryCredential...
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Après la configuration du manifeste de déploiement, consultez Déployer des modules Azure IoT Edge avec Azure CLI pour plus d’informations sur le déploiement. Azure Stream Analytics sur IoT Edge Didacticiel pour ASA sur IoT Edge Développer des tâches IoT Edge Azure Stream Analytics avec les outils Visual Studio ...
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Exporter un modèle Azure Resource Manager de tâche Azure Stream Analytics Article • 03/04/2023 • 2 minutes de lecture Les modèles Azure Resource Manager vous permettent d’implémenter une infrastructure en tant que code. Le modèle est un fichier JSON (JavaScript Object Notation) qui définit l’infrastructure et la config...
[ 0.0028504887595772743, 0.0030094932299107313, -0.015486839227378368, 0.012283370830118656, 0.047644611448049545, 0.013646611012518406, 0.020686231553554535, 0.07459862530231476, 0.0068572391755878925, -0.07861650735139847, -0.028358150273561478, -0.035635460168123245, -0.053147051483392715, ...
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Pour plus d’informations sur l’utilisation de Visual Studio Code pour gérer les tâches Stream Analytics, voir Démarrage rapide de Visual Studio Code. L’étape suivante consiste à compiler le script de la tâche dans un modèle Azure Resource Manager. Avant de compiler le script, vérifiez que votre travail a au moins une e...
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Ensuite, complétez le fichier de paramètres du modèle Azure Resource Manager. 1. Ouvrez le fichier JobTemplate.parameters.json situé dans le dossier Deploy de votre espace de travail Stream Analytics dans Visual Studio Code. 2. Notez que les clés d’entrée et de sortie ont la valeur null. Remplacez les valeurs null par ...
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Intégration et déploiement continus (CI/CD) des travaux Stream Analytics Article • 20/02/2025 Vous pouvez générer, tester et déployer votre travail Azure Stream Analytics (ASA) par une intégration du contrôle de code source. L’intégration du contrôle de code source crée un flux de travail dans lequel une mise à jour de...
[ 0.03592897951602936, -0.007545003667473793, -0.03467298671603203, 0.05458039790391922, 0.03148572891950607, -0.00467641931027174, 0.046634871512651443, 0.0571567639708519, 0.01522044837474823, -0.09956333786249161, -0.04536038637161255, -0.059588562697172165, -0.06755602359771729, 0.018262...
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Commentaires Cette page a-t-elle été utile ? Indiquer des commentaires sur le produit | Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A Automatiser les builds, les tests et les déploiements d’une tâche Azure Stream Analytics à l’aide des outils CI/CD Configurer un pipeline CI/CD pour une tâche Stream Analytics à l’aide d’Azure Pi...
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Automatiser les builds, les tests et les déploiements d’un projet Stream Analytics Article • 23/01/2025 Le package npm CI/CD Azure Stream Analytics (ASA) vous permet de générer, test et déployer vos projets Stream Analytics. Cet article explique comment utiliser le package npm avec n’importe quel système CI/CD. Pour co...
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La commande build effectue une vérification syntaxique de mot clé et génère des modèles Azure Resource Manager (ARM). Argument Description --project Spécifiez le fichier asaproj.json à l’aide du chemin d’accès relatif ou absolu. -- outputPath Spécifiez le dossier de sortie pour le stockage de modèles ARM à l’aide du ch...
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Pour utiliser une identité managée pour Azure Data Lake Store Gen1 comme récepteur de sortie, vous devez fournir l’accès au principal de service à l’aide de PowerShell avant de déployer sur Azure. Découvrez plus d’informations sur le déploiement d’ADLS Gen1 avec une identité managée et le modèle Resource Manager . Si v...
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Vous pouvez utiliser le package npm CI/CD afin de configurer et exécuter des tests automatisés pour votre projet Stream Analytics. PowerShell Vous trouverez les cas de test dans le fichier de configuration du test. Argument Description --project Spécifiez le fichier asaproj.json à l’aide du chemin d’accès relatif ou ab...
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JSON Vous pouvez utiliser la commande suivante pour exécuter plusieurs cas de test pour votre projet. Un résumé des résultats des tests est généré dans le dossier de sortie. Le processus se termine avec le code 0 pour tous les tests réussis ; -1 pour les exceptions ; -2 pour les tests échoués. PowerShell Argument Descr...
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Argument Description --testConfigPath Chemin d'accès au fichier de configuration de test. S’il n’est pas spécifié, le fichier est recherché dans \test sous le répertoire actif du fichier asaproj.json, avec le nom de fichier par défaut testConfig.json. --outputPath Chemin d’accès au dossier de sortie des résultats des t...
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output_alias, "ExpectedOutput": (string) path_to_the_expected_output_file, "Output": (string) path_to_the_actual_output_file } ], "OutputNotEqual": [ (array) records_of_actual_outputs_not_equal_to_expected_outputs { "OutputAlias": (string) output_alias, ...
[ 0.04097278416156769, -0.022224871441721916, -0.059375423938035965, 0.0157033521682024, 0.06856037676334381, 0.0373801551759243, 0.026829147711396217, 0.016556426882743835, -0.01792522333562374, -0.04089438170194626, -0.004965790547430515, 0.00903888139873743, -0.09665510058403015, 0.019759...
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Pour déployer votre projet Stream Analytics en utilisant des modèles ARM, procédez comme suit : 1. Connectez-vous à votre compte Azure : PowerShell 2. Déployez votre projet Stream Analytics : "OutputUnexpected": [ (array) records_of_actual_outputs_unexpected { "OutputAlias": (string) output_alia...
[ 0.021399682387709618, -0.013039185665547848, -0.009460460394620895, 0.03313170373439789, 0.06157509237527847, 0.03542628139257431, 0.0372748039662838, 0.048276711255311966, -0.016540009528398514, -0.07382446527481079, -0.036923203617334366, -0.019450673833489418, -0.07093828171491623, -0.0...
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Commentaires Cette page a-t-elle été utile ? Indiquer des commentaires sur le produit | Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A PowerShell Pour plus d’informations sur le déploiement de ressources en tirant parti des modèles ARM, consultez Effectuer un déploiement avec un fichier de modèle Resource Manager et Azure PowerS...
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Utiliser Azure DevOps pour créer un pipeline CI/CD pour une tâche Stream Analytics Article • 17/12/2024 Dans cet article, vous allez apprendre à créer des pipelines Azure DevOps build et release à l’aide des outils Azure Stream Analytics CI/CD. Avant de commencer, validez vos projets Stream Analytics complets en tant q...
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3. Sélectionnez Utiliser l’éditeur classique pour créer un pipeline sans YAML. 4. Sélectionnez votre type de source, votre projet d’équipe et votre référentiel. Sélectionnez ensuite Continuer. 5. Dans la page Sélectionner un modèle, sélectionnez Projet vide. Installer le package npm
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1. Dans la page Tâches, sélectionnez le signe plus en regard de Travail d’agent 1. Entrez npm dans la recherche de tâches et sélectionnez npm. 2. Donnez à la tâche un nom d’affichage. Définissez l'option Commande sur Personnalisée, puis entrez la commande suivante dans Commande et arguments. Conservez les options par d...
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