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データ フロー プロファイルを構成する

  • [アーティクル]

重要

このページには、プレビュー段階にある Kubernetes デプロイ マニフェストを使用して Azure IoT Operations コンポーネントを管理する手順が含まれます。 この機能はいくつかの制限を設けて提供されており、運用環境のワークロードには使用しないでください。

ベータ版、プレビュー版、または一般提供としてまだリリースされていない Azure の機能に適用される法律条項については、「Microsoft Azure プレビューの追加使用条件」を参照してください。

データ フロー プロファイルを使用すると、データ フローをグループ化して、同じ構成を共有できます。 複数のデータ フロー プロファイルを作成して、さまざまなデータ フロー構成のセットを管理できます。

最も重要な設定は、データ フローを実行するインスタンスの数を決定するインスタンス数です。 たとえば、開発とテスト用の 1 つのインスタンスを含むデータ フロー プロファイルと、運用環境用の複数のインスタンスを持つ別のプロファイルがあるとします。 または、低スループットのデータ フローにはインスタンス数が少ないデータ フロー プロファイルを使用し、高スループットのデータ フローではインスタンス数が多いプロファイルを使用することもできます。 同様に、デバッグ目的で異なる診断設定を使用してデータ フロー プロファイルを作成できます。

既定のデータ フロー プロファイル

既定では、Azure IoT Operations のデプロイ時に "default" という名前のデータ フロー プロファイルが作成されます。 このデータ フロー プロファイルのインスタンス数は 1 つです。 このデータ フロー プロファイルを使用して、Azure IoT Operations の使用を開始できます。

現在、操作エクスペリエンス ポータルを使用する場合、すべてのデータ フローに既定のデータ フロー プロファイルが使用されます。

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

追加のスループットまたは冗長性が必要な場合を除いて、データ フローに既定のデータ フロー プロファイルを使用できます。 インスタンス数またはその他の設定を調整する必要がある場合は、新しいデータ フロー プロファイルを作成できます。

新しいデータ フロー プロファイルを作成する

新しいデータ フロー プロファイルを作成するには、プロファイルの名前とインスタンス数を指定します。

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

スケーリング

データ フロー プロファイルをスケーリングして、データ フローを実行するインスタンスの数を調整できます。 インスタンス数を増やすと、データを処理する複数のクライアントを作成して、データ フローのスループットを向上させることができます。 クライアントあたりのレート制限があるクラウド サービスでデータ フローを使用するときは、インスタンス数を増やすと、レート制限内に留めるのに役立ちます。

スケーリングでは、障害が発生した場合の冗長性を提供することで、データ フローの回復性を向上させることもできます。

データ フロー プロファイルを手動でスケーリングする場合には、実行するインスタンスの数を指定します。 たとえば、インスタンス数を 3 に設定するには、次のようにします。

properties: {
  instanceCount: 3
}

診断設定

ログ レベルやメトリック間隔など、データ フロー プロファイルの他の診断設定を構成できます。

ほとんどの場合、既定の設定で十分です。 ただし、デバッグのためにログ レベルまたはその他の設定をオーバーライドできます。

これらの診断設定を構成する方法については、「ProfileDiagnostics」を参照してください。

たとえば、ログ レベルをデバッグに設定するには、次のようにします。

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

次のステップ

データ フローの詳細については、データ フローの作成に関するページを参照してください。