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クイック スタート: Azure Portal を使用して Stream Analytics ジョブを作成する

このクイック スタートでは、Azure portal で Stream Analytics ジョブを作成します。 リアルタイム ストリーミング データを読み取り、温度が 27 を超えるメッセージをフィルター処理する Stream Analytics ジョブを定義します。 Stream Analytics ジョブは、IoT Hub からデータを読み取り、データを変換し、Azure BLOB ストレージ内のコンテナーに出力データを書き込みます。 このクイック スタートで使用される入力データは、Raspberry Pi オンライン シミュレーターによって生成されます。

前提条件

Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、無料アカウントを作成してください。

入力データを準備する

Stream Analytics ジョブを定義する前に、入力データを準備する必要があります。 リアルタイムのセンサー データは、ジョブの入力として構成された IoT Hub に後で取り込まれます。 ジョブで必要な入力データを準備するには、次の手順を完了します。

  1. Azure portal にサインインします。

  2. [リソースの作成] を選択します。 [リソースの作成] ページで、[モノのインターネット]>[IoT Hub] を選びます。

    [リソースの作成] ページの [IoT Hub] メニューを示すスクリーンショット。

  3. [IoT Hub] ページで、次の手順のようにします。

    1. [サブスクリプション] で、Azure サブスクリプションを選択します。
    2. [リソース グループ] で、既存のリソース グループを選ぶか、新しいリソース グループを作成します。
    3. [IoT ハブ名] に、IoT ハブの名前を入力します。
    4. [リージョン] で、最も近いリージョンを選びます。
    5. [レベル] では [Free] を選びます (サブスクリプションで引き続き使用可能な場合)。 詳細については、「IoT Hub の価格」を参照してください。
    6. [1 日あたりのメッセージの制限] では、既定値をそのまま使用します。
    7. ページの下部にある [Next: Networking](次へ: ネットワーク) を選択します。

    IoT ハブの作成ページを示すスクリーンショット。

  4. [Review + create](レビュー + 作成) を選択します。 IoT Hub の情報を確認して、[作成] を選択します。 お客様の IoT ハブの作成には数分かかることがあります。 [通知] ウィンドウで進行状況を監視できます。

  5. リソース (IoT ハブ) が作成されたら、[リソースに移動] を選んで IoT ハブのページに移動します。

  6. [IoT Hub] ページの左側のメニューで [デバイス] を選んでから、[+ デバイスの追加] を選びます。

    [デバイス] ページの [デバイスの追加] ボタンを示すスクリーンショット。

  7. [デバイス ID] を入力し、[保存] を選択します。

    [デバイスの作成] ページを示すスクリーンショット。

  8. デバイスが作成されると、[IoT デバイス] の一覧にデバイスが表示されるはずです。 表示されない場合は、ページの [最新の情報に更新] ボタンを選びます。

    デバイスの一覧を示すスクリーンショット。

  9. 一覧からお使いのデバイスを選択します。

  10. デバイス ページで、プライマリ接続文字列の横にあるコピー ボタン選択し、後で使用するためにメモ帳に保存します。

    デバイスの接続文字列の隣にあるコピー ボタンのスクリーンショット。

IoT シミュレーターを実行する

  1. Raspberry Pi Azure IoT オンライン シミュレーターを開きます。

  2. 前のセクションで保存した Azure IoT Hub デバイスの接続文字列を使用して、行 15 のプレースホルダーを置き換えます。

  3. [実行] を選択します。 お客様の IoT ハブに送信されているセンサー データとメッセージが出力に表示されます。

    サンプル クエリを含む **Raspberry Pi Azure IoT オンライン シミュレーター**のページを示すスクリーンショット。

BLOB ストレージを作成する

  1. Azure portal の左上隅から [リソースの作成] を選択します。 左側のメニューの [カテゴリ] の下にある [ストレージ] を選択し、続いて [ストレージ アカウント] を選択します。

  2. [ストレージ アカウントの作成] ウィンドウで、ストレージ アカウントの名前、場所、リソース グループを入力します。 お客様が作成した IoT ハブと同じ場所およびリソース グループを選択します。 次に、ページの下部にある [確認] を選択します。

    [ストレージ アカウントの作成] ページのスクリーンショット。

  3. [確認] ページで設定を確認し、[作成] を選んでアカウントを作成します。

  4. リソースが作成されたら、[リソースに移動] を選んで [ストレージ アカウント] ページに移動します。

  5. [ストレージ アカウント] ページの左側のメニューで [コンテナー] を選んでから、[+ コンテナー] を選びます。

    [コンテナー] ページの [コンテナーの追加] メニューを示すスクリーンショット。

  6. [新しいコンテナー] ページで、コンテナーの名前 (container1 など) を指定して、[作成] を選びます。

    **[コンテナーの追加]** ページを示すスクリーンショット。

Stream Analytics のジョブの作成

  1. 同じブラウザー ウィンドウの別のタブまたは別のブラウザー ウィンドウで、Azure portal にサインインします。

  2. 左側のメニューから、 [すべてのサービス] を選択します。 [カテゴリ] の下の [分析] を選択します。 [Stream Analytics ジョブ] の上にマウス ポインターを置き、ポップアップ ウィンドウで + を選択するか、または [+ 作成] を選択します。

    Stream Analytics ジョブ メニューを示すスクリーンショット。

  3. [新しい Stream Analytics ジョブ] ページで、次の手順のようにします。

    1. [サブスクリプション] で、Azure サブスクリプションを選択します。

    2. [リソース グループ] で、このクイック スタートで前に使ったのと同じリソースを選びます。

    3. [名前] に、ジョブの名前を入力します。 Stream Analytics ジョブ名には、英数字、ハイフン、アンダースコアのみを使用することができます。長さは 3 文字以上 63 文字以下でなければなりません。

    4. [ホスティング環境] で、[クラウド] が選ばれていることを確認します。 Stream Analytics ジョブは、クラウドまたはエッジにデプロイすることができます。 [クラウド] にすると Azure Cloud にデプロイでき、[Edge] オプションにすると IoT Edge デバイスにデプロイできます。

    5. [ストリーミング ユニット] で、[1] を選びます。 ストリーミング ユニットとは、ジョブの実行に必要なコンピューティング リソースのことです。 ストリーミング ユニットのスケーリングについては、ストリーミング ユニットの理解と調整に関する記事を参照してください。

    6. ページ下部にある [確認と作成] を選択します。

      **[新しい Stream Analytics ジョブ]** ページを示すスクリーンショット。

  4. [確認および作成] ページで設定を確認し、[作成] を選んで Stream Analytics ページを作成します。

  5. デプロイのページで、[リソースに移動] を選んで [Stream Analytics ジョブ] ページに移動します。

ジョブの入力を構成する

このセクションでは、Stream Analytics ジョブへの IoT Hub デバイスの入力を構成します。 クイック スタート内の前のセクションでお客様が作成した IoT ハブを使用します。

  1. Stream Analytics ジョブ ページで、左側のメニューの ジョブ トポロジ 入力 を選択します。

  2. 入力 ページで、IoT Hub>入力追加 を選択します。

    **[ストリーム入力の追加]** > **[IoT Hub]** メニューが選ばれている **[入力]** ページを示すスクリーンショット。

  3. [IoT Hub] ページで、次の手順のようにします。

    1. [入力のエイリアス] に「IoTHubInput」と入力します。

    2. [サブスクリプション] で、前に作成した IoT ハブが含まれるサブスクリプションを選びます。 このクイックスタートでは、同じサブスクリプションに IoT ハブを作成しているものとします。

    3. [IoT Hub] で、自分の IoT ハブを選びます。

    4. [保存] を選んで、Stream Analytics ジョブの入力設定を保存します。

      IoT ハブの情報を入力する [新しい入力] ページを示すスクリーンショット。

ジョブの出力を構成する

  1. 次に、左側のメニューの [ジョブ トポロジ][出力] を選びます。

  2. 出力 ページで、Blob Storage/ADLS Gen2 >出力の追加 を選択します。

    メニューで **[追加]** -> **[Blob Storage]** オプションが選択された **[出力]** ページを示すスクリーンショット。

  3. [Blob Storage または ADLS Gen2][新しい出力] ページで、次の手順のようにします。

    1. [出力のエイリアス] に「BlobOutput」と入力します。

    2. [サブスクリプション] で、前に作成した Azure ストレージ アカウントが含まれるサブスクリプションを選びます。 このクイックスタートでは、同じサブスクリプションにストレージ アカウントを作成したものとします。

    3. [ストレージ アカウント] で、自分のストレージ アカウントを選びます。

    4. [コンテナー] で、BLOB コンテナーがまだ選ばれていない場合は選びます。

    5. [認証モード] で、[接続文字列] を選びます。

    6. ページの下部にある [保存] を選んで、出力の設定を保存します。

      Azure ストレージ アカウントの情報を入力する **[新しい出力]** ページを示すスクリーンショット。

変換クエリを定義する

  1. 次に、左側のメニューで、[ジョブ トポロジ] の下にある [クエリ] を選びます。

  2. クエリ ウィンドウに次のクエリを入力します。 この例では、クエリによって IoT Hub からデータが読み取られ、BLOB 内の新しいファイルにそれがコピーされます。

    SELECT *
    INTO BlobOutput
    FROM IoTHubInput
    WHERE Temperature > 27
    
  3. ツール バーの [クエリの保存] を選びます。

    サンプル クエリを含む **[クエリ]** ページを示すスクリーンショット。

Stream Analytics ジョブを開始して出力をチェックする

  1. Azure portal でジョブの概要ページに戻り、ジョブの開始を選択します。

    **[開始]** ボタンが選ばれた **[概要]** ページを示すスクリーンショット。

  2. [ジョブの開始] ページで、[ジョブ出力の開始時刻][今すぐ] が選ばれていることを確認し、ページの下部にある [開始] を選びます。

    **[ジョブの開始]** ページを示すスクリーンショット。

  3. 数分経ったら、ポータルで、ジョブの出力として構成したストレージ アカウントとコンテナーを見つけます。 コンテナーに出力ファイルが表示されるようになりました。 ジョブは初めて開始するときに数分かかり、開始後はデータが到着すると実行され続けます。

    サンプル出力ファイルを含む **[コンテナー]** ページを示すスクリーンショット。

  4. ファイルを選び、[BLOB] ページで [編集] を選んでファイルの内容を表示します。

    サンプル出力ファイルを示すスクリーンショット。

リソースのクリーンアップ

リソース グループ、Stream Analytics ジョブ、およびすべての関連するリソースは、不要になったら削除します。 ジョブを削除すると、ジョブによって消費されるストリーミング ユニットに対する課金を回避することができます。 ジョブを後で使用する計画がある場合は、ジョブを停止し、必要なときに再起動することができます。 このジョブを使い続けない場合は、以下の手順のようにして、このクイックスタートで作成したすべてのリソースを削除します。

  1. Azure Portal の左側のメニューで [リソース グループ] を選択し、作成したリソースの名前を選択します。
  2. リソース グループのページで [削除] を選択し、削除するリソースの名前をテキスト ボックスに入力してから [削除] を選択します。
  3. Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator アプリで、ウィンドウの右下の [実行] の隣にある [リセット] を選択します。

次のステップ

その他の入力ソースの構成やリアルタイム検出の実行について学習するには、次の記事に進んでください。