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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 dataflow 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に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。