Configuración de un perfil de flujo de datos

Importante

En esta página se incluyen instrucciones para administrar componentes de Operaciones de IoT de Azure mediante manifiestos de implementación de Kubernetes, que se encuentra en versión preliminar. Esta característica se proporciona con varias limitacionesy no se debe usar para cargas de trabajo de producción.

Consulte Términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure para conocer los términos legales que se aplican a las características de Azure que se encuentran en la versión beta, en versión preliminar o que todavía no se han publicado para que estén disponibles con carácter general.

Los perfiles de flujo de datos se pueden usar para agrupar flujos de datos para que compartan la misma configuración. Puede crear varios perfiles de flujo de datos para administrar conjuntos de distintas configuraciones de flujo de datos.

La configuración más importante es el recuento de instancias, que determina el número de instancias que ejecutan los flujos de datos. Por ejemplo, puede tener un perfil de flujo de datos con una sola instancia para desarrollo y pruebas, y otro perfil con varias instancias para producción. O bien, puede usar un perfil de flujo de datos con un recuento de instancias bajo para flujos de datos de bajo rendimiento y un perfil con un recuento de instancias alto para flujos de datos de alto rendimiento. Del mismo modo, puede crear un perfil de flujo de datos con diferentes opciones de diagnóstico con fines de depuración.

Perfil de flujo de datos predeterminado

De forma predeterminada, se crea un perfil de flujo de datos denominado "predeterminado" cuando se implementa Azure IoT Operations. Este perfil de flujo de datos cuenta con un único recuento de instancias. Puede usar este perfil de flujo de datos para empezar a trabajar con operaciones de Azure IoT.

Actualmente, al usar el portal de experiencia de operaciones, se usa el perfil de flujo de datos predeterminado para todos los flujos de datos.

Bicep

param aioInstanceName string = '<AIO_INSTANCE_NAME>'
param customLocationName string = '<CUSTOM_LOCATION_NAME>'

// Pointer to the Azure IoT Operations instance
resource aioInstance 'Microsoft.IoTOperations/instances@2024-11-01' existing = {
  name: aioInstanceName
}

// Pointer to your custom location where AIO is deployed
resource customLocation 'Microsoft.ExtendedLocation/customLocations@2021-08-31-preview' existing = {
  name: customLocationName
}

// Pointer to the default dataflow profile
resource defaultDataflowProfile 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles@2024-11-01' = {
  parent: aioInstance
  name: 'default'
  extendedLocation: {
    name: customLocation.id
    type: 'CustomLocation'
  }
  properties: {
    instanceCount: 1
  }
}

Kubernetes (versión preliminar)

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: DataflowProfile
metadata:
  name: default
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  instanceCount: 1

A menos que necesite rendimiento o redundancia adicional, puede usar el perfil de flujo de datos predeterminado para los flujos de datos. Si necesita ajustar el recuento de instancias u otra configuración, puede crear un nuevo perfil de flujo de datos.

Creación de un nuevo perfil de flujo de datos

Para crear un nuevo perfil de flujo de datos, especifique el nombre del perfil y el recuento de instancias.

Bicep

resource dataflowProfile 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles@2024-11-01' = {
  parent: aioInstance
  name: '<NAME>'
  properties: {
    instanceCount: <COUNT>
  }
}

Kubernetes (versión preliminar)

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: DataflowProfile
metadata:
  name: '<NAME>'
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  instanceCount: <COUNT>

Ampliación

Puede escalar el perfil de flujo de datos para ajustar el número de instancias que ejecutan los flujos de datos. Aumentar el recuento de instancias puede mejorar el rendimiento de los flujos de datos mediante la creación de varios clientes para procesar los datos. Al usar flujos de datos con servicios en la nube que tienen límites de velocidad por cliente, aumentar el número de instancias puede ayudarle a mantenerse dentro de los límites de velocidad.

El escalado también puede mejorar la resistencia de los flujos de datos proporcionando redundancia en caso de errores.

Para escalar manualmente el perfil de flujo de datos, especifique el número de instancias que desea ejecutar. Por ejemplo, para establecer el recuento de instancias en 3:

Bicep

properties: {
  instanceCount: 3
}

Kubernetes (versión preliminar)

spec:
  instanceCount: 3

Configuración de diagnóstico

Puede configurar otras opciones de diagnóstico para un perfil de flujo de datos, como el nivel de registro y el intervalo de métricas.

En la mayoría de los casos, la configuración predeterminada es suficiente. Sin embargo, puede invalidar el nivel de registro u otra configuración para la depuración.

Para obtener información sobre cómo configurar estas opciones de diagnóstico, consulte ProfileDiagnostics.

Por ejemplo, para establecer el nivel de registro en depurar:

Bicep

resource dataflowProfile 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles@2024-11-01' = {
  parent: aioInstance
  name: '<NAME>'
  properties: {
    instanceCount: 1
    diagnostics: {
      {
        logs: {
          level: 'debug'
        }
      }
    }
  }
}

Kubernetes (versión preliminar)

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: DataflowProfile
metadata:
  name: '<NAME>'
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  instanceCount: 1
  diagnostics:
    logs:
      level: debug

Pasos siguientes

Para obtener más información sobre los flujos de datos, consulte Creación de un flujo de datos.