Rychlý start: Vytvoření úlohy Stream Analytics pomocí webu Azure Portal

  • Článek

V tomto rychlém startu se dozvíte, jak vytvořit úlohu Stream Analytics na webu Azure Portal. V tomto rychlém startu definujete úlohu Stream Analytics, která čte streamovaná data v reálném čase a filtruje zprávy s teplotou větší než 27. Úloha Stream Analytics čte data ze služby IoT Hub, transformuje data a zapisuje výstupní data do kontejneru v úložišti objektů blob v Azure. Vstupní data použitá v tomto rychlém startu se generují online simulátorem Raspberry Pi.

Než začnete

Pokud ještě nemáte předplatné Azure, vytvořte si bezplatný účet.

Příprava vstupních dat

Před definováním úlohy Stream Analytics byste měli připravit vstupní data. Data ze snímačů v reálném čase se ingestují do IoT Hubu, která se později nakonfigurovala jako vstup úlohy. Pokud chcete připravit vstupní data požadovaná úlohou, proveďte následující kroky:

  1. Přihlaste se k portálu Azure.

  2. Vyberte Vytvořit prostředek.

    Screenshot showing the Create a resource menu.

  3. Na stránce Vytvořit prostředek vyberte Internet věcí>IoT Hub.

    Screenshot showing the IoT Hub menu on the Create a resource page.

  4. Na stránce služby IoT Hub postupujte takto:

    1. Jako předplatné vyberte své předplatné Azure.
    2. V části Skupina prostředků vyberte existující skupinu prostředků nebo vytvořte novou skupinu prostředků.
    3. Jako název centra IoT zadejte název vašeho centra IoT.
    4. V části Oblast vyberte oblast, která je k vám nejblíže.
    5. Pokud je ve vašem předplatném stále k dispozici, vyberte úroveň Free. Další informace najdete v tématu o cenách služby IoT Hub.
    6. U denního limitu zpráv ponechte výchozí hodnotu.
    7. Vyberte Další: Sítě v dolní části stránky.

    Screenshot showing the IoT Hub page for creation.

  5. Vyberte Zkontrolovat a vytvořit. Zkontrolujte informace o službě IoT Hub a vyberte Vytvořit. Vytvoření služby IoT Hub může trvat několik minut. Průběh můžete sledovat v podokně Oznámení.

  6. Po vytvoření prostředku (IoT Hub) vyberte Přejít k prostředku a přejděte na stránku IoT Hubu.

  7. Na stránce IoT Hubu vyberte Zařízení v nabídce vlevo a pak vyberte + Přidat zařízení.

    Screenshot showing the Add device button on the Devices page.

  8. Zadejte ID zařízení a vyberte Uložit.

    Screenshot showing the Create a device page.

  9. Po vytvoření zařízení by se mělo zobrazit ze seznamu zařízení IoT. Pokud tlačítko Aktualizovat na stránce nevidíte, vyberte tlačítko Aktualizovat .

    Screenshot showing the list of devices.

  10. V seznamu vyberte své zařízení.

  11. Na stránce zařízení vyberte tlačítko kopírovat vedle primárního řetězce Připojení ionu a uložte ho do poznámkového bloku, abyste ho mohli použít později.

    Screenshot showing the copy button next to device connection string.

Vytvoření úložiště objektů blob

  1. V levém horním rohu webu Azure Portal vyberte Vytvořit prostředek>Úložiště>Účet úložiště.

  2. V podokně Vytvořit účet úložiště zadejte název účtu úložiště, umístění a skupinu prostředků. Zvolte stejné umístění a skupinu prostředků jako Službu IoT Hub, kterou jste vytvořili. Pak vyberte Zkontrolovat v dolní části stránky.

    Screenshot showing the Create a storage account page.

  3. Na stránce Revize zkontrolujte nastavení a vyberte Vytvořit a vytvořte účet.

  4. Po vytvoření prostředku vyberte Přejít k prostředku a přejděte na stránku účtu úložiště.

  5. Na stránce účet úložiště vyberte v nabídce vlevo kontejnery a pak vyberte + Kontejner.

    Screenshot showing the Add container menu on the Containers page.

  6. Na stránce Nový kontejner zadejte název kontejneru, například kontejner1, a vyberte Vytvořit.

    Screenshot showing the **Add container** page.

Vytvoření úlohy Stream Analytics

  1. Na samostatné kartě stejného okna prohlížeče nebo v samostatném okně prohlížeče se přihlaste k webu Azure Portal.
  2. V levém horním rohu webu Azure Portal vyberte Vytvořit prostředek.
  3. V seznamu výsledků vyberte úlohu Stream Analytics Analytics>. Pokud v seznamu nevidíte úlohu Stream Analytics, vyhledejte úlohu Stream Analytics pomocí vyhledávacího pole v tématu a vyberte ji z výsledků hledání.
  4. Na stránce Nová úloha Stream Analytics postupujte takto:

    1. Jako předplatné vyberte své předplatné Azure.

    2. V části Skupina prostředků vyberte stejný prostředek, který jste použili dříve v tomto rychlém startu.

    3. Do pole Název zadejte název úlohy. Název úlohy Stream Analytics může obsahovat jen alfanumerické znaky, spojovníky a podtržítka a musí být dlouhý 3 až 63 znaků.

    4. V případě hostitelského prostředí ověřte, že je vybraný cloud . Úlohy Stream Analytics můžete nasadit do cloudu nebo do hraničního zařízení. Cloud umožňuje nasazení do cloudu Azure a možnost Edge umožňuje nasazení do zařízení IoT Edge.

    5. U jednotek streamu vyberte 1. Jednotky streamování představují výpočetní prostředky nutné k provedení úlohy. Podrobnosti o škálování jednotek streamování najdete v článku věnovaném principům a úpravám jednotek streamování.

    6. Vyberte Zkontrolovat a vytvořit v dolní části stránky.

      Screenshot showing the **New Stream Analytics job** page.

  5. Na stránce Zkontrolovat a vytvořit zkontrolujte nastavení a vyberte Vytvořit a vytvořte stránku Stream Analytics.
  6. Na stránce nasazení vyberte Přejít k prostředku a přejděte na stránku úlohy Stream Analytics.

Konfigurace vstupu úlohy

V této části nakonfigurujete vstup zařízení ioT Hubu do úlohy Stream Analytics. Použijte IoT Hub, který jste vytvořili v předchozí části rychlého startu.

  1. Na stránce úlohy Stream Analytics vyberte vstupy v horní části topologie úlohy v nabídce vlevo.

  2. Na stránce Vstupy vyberte Přidat vstup>IoT Hub.

    Screenshot showing the **Inputs** page with **Add stream input** > **IoT Hub** menu selected.**.

  3. Na stránce IoT Hubu postupujte takto:

    1. Jako vstupní alias zadejte IoTHubInput.

    2. V části Předplatné vyberte předplatné, které obsahuje centrum IoT, které jste vytvořili dříve. V tomto rychlém startu se předpokládá, že jste centrum IoT vytvořili ve stejném předplatném.

    3. V případě IoT Hubu vyberte ioT Hub.

    4. Výběrem možnosti Uložit uložte vstupní nastavení pro úlohu Stream Analytics.

      Screenshot showing the New input page to enter input IoT hub information.

Konfigurace výstupu úlohy

  1. Teď v horní nabídce vlevo vyberte Výstupy v topologii úlohy.

  2. Na stránce Výstupy vyberte Přidat výstupní>úložiště objektů blob nebo ADLS Gen2.

    Screenshot showing the **Outputs** page with **Add** -> **Blob storage** option selected on the menu.

  3. Na stránce Nový výstup pro Úložiště objektů blob nebo ADLS Gen2 postupujte takto:

    1. Jako alias výstupu zadejte BlobOutput.

    2. V části Předplatné vyberte předplatné, které obsahuje účet úložiště Azure, který jste vytvořili dříve. V tomto rychlém startu se předpokládá, že jste vytvořili účet úložiště ve stejném předplatném.

    3. Jako účet úložiště vyberte svůj účet úložiště.

    4. Pokud kontejner ještě není vybraný, vyberte kontejner objektů blob.

    5. V režimu ověřování vyberte Připojení ionový řetězec.

    6. Výběrem možnosti Uložit v dolní části stránky uložte nastavení výstupu.

      Screenshot showing the **New output** page to enter input Azure storage account information.

Definice transformačního dotazu

  1. Nyní v levé nabídce vyberte Dotaz v topologii úlohy.

  2. Do okna dotazu zadejte následující dotaz. V tomto příkladu dotaz načte data ze služby IoT Hub a zkopíruje je do nového souboru v objektu blob.

    SELECT *
INTO BlobOutput
FROM IoTHubInput
WHERE Temperature > 27

  3. Na panelu nástrojů vyberte Uložit dotaz .

    Screenshot showing the **Query** page with the sample query.

Spuštění simulátoru IoT

  1. Otevřete simulátor Raspberry Pi Azure IoT Online.

  2. Zástupný symbol na řádku 15 nahraďte zařízením Azure IoT Hub připojovací řetězec, které jste si uložili v předchozí části.

  3. Vyberte Spustit. Výstup by měl zobrazit data snímačů a zprávy, které se odesílají do ioT Hubu.

    Screenshot showing the **Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator** page with the sample query.

Spuštění úlohy Stream Analytics a kontrola výstupu

  1. Vraťte se na stránku přehledu úlohy na webu Azure Portal a vyberte Spustit úlohu.

    Screenshot showing the **Overview** page with **Start** button selected.

  2. Na stránce Spustit úlohu potvrďte, že je vybraná možnost Nyní pro čas zahájení výstupu úlohy, a pak vyberte Spustit v dolní části stránky.

    Screenshot showing the **Start job** page.

  3. Po několika minutách na portálu vyhledejte účet úložiště a kontejner, který jste pro úlohu nakonfigurovali jako výstup. Soubor výstupu teď uvidíte v kontejneru. První spuštění úlohy trvá několik minut, jakmile se spustí, bude se při příchodu dat dál spouštět.

    Screenshot showing the **Container** page with the sample output file.

  4. Vyberte soubor a potom na stránce Objekt blob vyberte Upravit , aby se zobrazil obsah v souboru.

    Screenshot showing the sample output file.

Vyčištění prostředků

Pokud už ji nepotřebujete, odstraňte skupinu prostředků, úlohu Stream Analytics a všechny související prostředky. Odstraněním úlohy se zabrání zaúčtování jednotek streamování, které daná úloha spotřebovává. Pokud plánujete používat tuto úlohu v budoucnu, můžete ji zastavit a znovu ji spustit později, až ji budete potřebovat. Pokud tuto úlohu nebudete dál používat, pomocí následujícího postupu odstraňte všechny prostředky vytvořené tímto rychlým startem:

  1. V nabídce vlevo na portálu Azure Portal vyberte Skupiny prostředků a potom zvolte název vytvořeného prostředku.

  2. Na stránce skupiny prostředků zvolte Odstranit, do textového pole zadejte prostředek, který chcete odstranit, a potom vyberte Odstranit.

Další kroky

V tomto rychlém startu jste pomocí webu Azure Portal nasadili jednoduchou úlohu Stream Analytics. Úlohy Stream Analytics můžete nasadit také pomocí PowerShellu, sady Visual Studio a editoru Visual Studio Code.

Pokud se chcete dozvědět o konfiguraci dalších vstupních zdrojů a provádění detekce v reálném čase, pokračujte na další článek:

Zjišťování možných podvodů v reálném čase pomocí Stream Analytics