Configurer un profil de flux de données

Article
11/20/2024

Important

Cette page contient des instructions pour gérer les composants d’Opérations Azure IoT en utilisant des manifestes de déploiement Kubernetes, qui est en préversion. Cette fonctionnalité est fournie avec plusieurs limitations et ne doit pas être utilisée pour les charges de travail de production.

Pour connaître les conditions juridiques qui s’appliquent aux fonctionnalités Azure en version bêta, en préversion ou plus généralement non encore en disponibilité générale, consultez l’Avenant aux conditions d’utilisation des préversions de Microsoft Azure.

Les profils de flux de données peuvent être utilisés pour regrouper des flux de données afin qu’ils partagent la même configuration. Vous pouvez créer plusieurs profils de flux de données pour gérer des ensembles de configurations de flux de données différentes.

Le paramètre le plus important est le nombre d’instances qui détermine le nombre d’instances exécutant les flux de données. Par exemple, il est possible que vous ayez un profil de flux de données avec une instance unique pour le développement et les tests, et un autre profil avec plusieurs instances pour la production. Il est également possible d’utiliser un profil de flux de données avec un nombre d’instances faible pour les flux de données à faible débit et un profil avec un nombre d’instances élevé pour les flux de données à débit élevé. De façon similaire, vous pouvez créer un profil de flux de données avec différents paramètres de diagnostic à des fins de débogage.

Profil de flux de données par défaut

Par défaut, un profil de flux de données nommé « default » est créé quand Opérations Azure IoT est déployé. Ce profil de flux de données a un nombre d’instances unique. Vous pouvez utiliser ce profil de flux de données pour démarrer Opérations Azure IoT.

Actuellement, lors de l’utilisation du portail d’expérience des opérations, le profil de flux de données par défaut est utilisé pour tous les flux de données.

Bicep
Kubernetes (préversion)

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
  }
}

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

À moins que vous ayez besoin d’une redondance ou d’un débit supplémentaire, vous pouvez utiliser le profil de flux de données par défaut pour vos flux de données. Si vous devez ajuste le nombre d’instances ou d’autres paramètres, vous pouvez créer un profil de flux de données.

Créer un profil de flux de données

Pour créer un profil de flux de données, spécifiez le nom du profil et le nombre d’instances.

Bicep
Kubernetes (préversion)

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

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

Mise à l'échelle

Vous pouvez mettre à l’échelle le profil de flux de données pour ajuster le nombre d’instances qui exécutent les flux de données. L’augmentation du nombre d’instances peut améliorer le débit des flux de données en créant plusieurs clients pour traiter les données. Lorsque vous utilisez des flux de données avec des services cloud qui ont des limites de débit par client, l’augmentation du nombre d’instances peut vous aider à rester dans les limites de débit.

La mise à l’échelle peut également améliorer la résilience des flux de données en offrant une redondance en cas de défaillance.

Pour mettre à l’échelle manuellement le profil de flux de données, spécifiez le nombre d’instances que vous souhaitez exécuter. Par exemple, pour définir le nombre d’instances sur 3 :

Bicep
Kubernetes (préversion)

properties: {
  instanceCount: 3
}

spec:
  instanceCount: 3

Paramètres de diagnostic

Vous pouvez configurer d’autres paramètres de diagnostic pour un profil de flux de données, tels que le niveau de consignation et l’intervalle des mesures.

Dans la plupart des cas, les paramètres par défaut sont suffisants. Toutefois, vous pouvez remplacer le niveau de consignation ou d’autres paramètres pour le débogage.

Pour découvrir comment configurer ces paramètres de diagnostic, consultez ProfileDiagnostics.

Par exemple, pour définir le niveau de journalisation à déboguer :

Bicep
Kubernetes (préversion)

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

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

Étapes suivantes

Si vous souhaitez découvrir plus d’informations sur les flux de données, consultez Créer un flux de données.

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