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빠른 시작: Visual Studio를 사용하여 Azure Stream Analytics 작업 만들기

  • 아티클

이 빠른 시작에서는Visual Studio용 Azure Stream Analytics 도구를 사용하여 Stream Analytics 작업을 만들고 실행하는 방법을 보여줍니다. 예제 작업에서는 IoT Hub 서비스에서 스트리밍 데이터를 읽습니다. 27°를 초과할 때 평균 온도를 계산하고 Blob 스토리지의 새 파일에 결과 출력 이벤트를 작성하는 작업을 정의합니다.

참고 항목

  • 최상의 로컬 개발 환경을 위해 Visual Studio Code용 Stream Analytics 도구를 사용하는 것이 좋습니다. Visual Studio 2019(버전 2.6.3000.0)용 Stream Analytics 도구에는 알려진 기능 차이가 있으며 앞으로 개선되지 않을 것입니다.
  • Visual Studio 및 Visual Studio Code 도구는 중국 동부, 중국 북부, 독일 중부 및 독일 북동부 지역의 작업을 지원하지 않습니다.

시작하기 전에

  • Azure 구독이 없는 경우 무료 계정을 만드세요.

  • Azure Portal에 로그인합니다.

  • Visual Studio 2019, Visual Studio 2015, Visual Studio 2013 업데이트 4를 설치합니다. Enterprise(Ultimate/Premium), Professional 및 Community Edition이 지원됩니다. Express Edition은 지원되지 않습니다.

  • 설치 지침에 따라 Visual Studio용 Stream Analytics 도구를 설치합니다.

입력 데이터 준비

Stream Analytics 작업을 정의하기 전에 나중에 작업 입력으로 구성될 데이터를 준비해야 합니다. 작업에 필요한 입력 데이터를 준비하려면 다음 단계를 완료합니다.

  1. Azure Portal에 로그인합니다.

  2. 리소스 만들기>사물 인터넷>IoT Hub를 선택합니다.

  3. IoT Hub 창에서 다음 정보를 입력합니다.

    설정 제안 값 Description
    구독 <구독> 사용할 Azure 구독을 선택합니다.
    Resource group asaquickstart-resourcegroup 새로 만들기를 선택하고 계정의 새로운 리소스 그룹 이름을 입력합니다.
    IoT Hub 이름 MyASAIoTHub IoT Hub의 이름을 선택합니다.
    지역 <사용자와 가장 가까운 지역 선택> IoT Hub를 호스트할 수 있는 지리적 위치를 선택합니다. 사용자와 가장 가까운 위치를 사용합니다.
    계층 Free 이 빠른 시작에서는 구독에서 계속 사용할 수 있는 경우 무료를 선택합니다. 체험 계층을사용 할 수 없는 경우 가능한 가장 낮은 계층을 선택합니다. 자세한 내용은 IoT Hub 가격 책정을 참조하세요.

    Screenshot showing the Create IoT Hub wizard in the Azure portal.

  4. 검토 + 만들기를 선택합니다. IoT Hub 정보를 검토하고 만들기를 선택합니다. IoT Hub를 만드는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 알림 창에서 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.

  5. 배포가 완료되면 리소스로 이동을 선택하여 IoT 허브에 대한 IoT Hub 페이지로 이동합니다.

  6. IoT Hub 페이지의 왼쪽 탐색 메뉴에 있는 장치 관리에서 디바이스를 선택합니다.

  7. 디바이스 페이지의 도구 모음에서 + 디바이스 추가를 선택합니다.

    Screenshot showing the Devices page with Add device selected.

  8. 디바이스 만들기 페이지에서 디바이스의 이름을 입력하고 저장을 선택합니다.

    Screenshot showing the Create a device page.

  9. 디바이스가 만들어진 후에 IoT 디바이스 목록에서 디바이스를 엽니다. 디바이스가 아직 표시되지 않으면 페이지를 새로 고칩니다.

    Screenshot showing the devices list with the device you created.

  10. 기본 연결 문자열을 복사하고 나중에 사용할 수 있도록 메모장에 저장합니다.

Blob Storage 만들기

  1. Azure Portal의 왼쪽 위 모서리에서 리소스 만들기>스토리지>스토리지 계정을 선택합니다.

  2. 스토리지 계정 만들기 창에서 스토리지 계정 이름, 위치 및 리소스 그룹을 입력합니다. 자신이 만든 IoT Hub와 동일한 위치 및 리소스 그룹을 선택합니다. 그런 다음, 검토 + 만들기를 선택하여 계정을 만듭니다.

    Screenshot showing the Create storage account page in the Azure portal.

  3. 스토리지 계정이 만들어지면 개요 창에서 Blob service 타일을 선택합니다.

    Screenshot showing the Storage account overview page with Blob service selected.

  4. Blob service 페이지의 도구 모음에서 + 컨테이너를 선택합니다.

  5. 새 컨테이너 페이지에서 컨테이너 이름(예: container1)을 입력합니다. 공용 액세스 수준을 프라이빗(익명 액세스 없음)으로 유지하고 만들기를 선택합니다.

    Screenshot showing the New container page.

Stream Analytics 프로젝트 만들기

  1. Visual Studio를 시작합니다.

  2. 파일 > 새 프로젝트를 선택합니다.

  3. 왼쪽의 템플릿 목록에서 Stream Analytics를 선택한 다음, Azure Stream Analytics 애플리케이션을 선택합니다.

  4. 프로젝트 이름, 위치 및 솔루션 이름을 입력하고, 만들기를 선택합니다.

    Screenshot showing the Create a Stream Analytics project dialog box.

  5. Azure Stream Analytics 프로젝트에 포함된 요소를 확인합니다.

    Screenshot showing the Solution Explorer window for a sample Stream Analytics application project in Visual Studio.

필수 구독 선택

  1. Visual Studio의 보기 메뉴에서 서버 탐색기를 선택합니다.
  2. Azure를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고, Microsoft Azure 구독에 연결을 선택한 다음, Azure 계정으로 로그인합니다.

입력 정의

  1. 솔루션 탐색기에서 입력 노드를 확장하고 Input.json을 두 번 클릭합니다.

  2. Stream Analytics 입력 구성을 다음 값으로 채웁니다.

    설정 제안 값 설명
    입력 별칭 입력 작업의 입력을 식별하는 이름을 입력합니다.
    확보 경로 유형 데이터 스트림 데이터 스트림 또는 참조 데이터라는 적절한 입력 원본을 선택합니다.
    원본 IoT Hub 적합한 입력 원본을 선택합니다.
    리소스 현재 계정에서 데이터 원본 선택 기존 계정을 선택하거나 데이터를 수동으로 입력하도록 선택합니다.
    구독 <구독> 만든 IoT Hub가 있는 Azure 구독을 선택합니다.
    IoT Hub MyASAIoTHub IoT Hub의 이름을 선택하거나 입력합니다. IoT Hub 이름이 동일한 구독에 만들어지면 자동으로 검색됩니다.

  3. 다른 옵션을 기본값으로 유지하고 저장을 선택하여 설정을 저장합니다.

    Screenshot showing the Stream Analytics Input Configuration page.

출력 정의

  1. 솔루션 탐색기에서 출력 노드를 확장하고 Output.json을 두 번 클릭합니다.

  2. Stream Analytics 출력 구성을 다음 값으로 채웁니다.

    설정 제안 값 설명
    출력 별칭 출력 작업의 출력을 식별하는 이름을 입력합니다.
    sink Data Lake Storage Gen 2/Blob Storage 적합한 싱크를 선택하세요.
    리소스 데이터 원본 설정 수동 제공 기존 계정을 선택하거나 데이터를 수동으로 입력하도록 선택합니다.
    구독 <구독> 만든 스토리지 계정이 있는 Azure 구독을 선택합니다. 동일한 또는 다른 구독에 스토리지 계정이 있을 수 있습니다. 이 예제에서는 동일한 구독에 스토리지 계정을 만들었다고 가정합니다.
    스토리지 계정 asaquickstartstorage 스토리지 계정의 이름을 선택하거나 입력합니다. 스토리지 계정 이름이 동일한 구독에 만들어지면 자동으로 검색됩니다.
    컨테이너 container1 스토리지 계정에서 만든 기존 컨테이너를 선택합니다.
    경로 패턴 output 컨테이너 내에서 만들 파일 경로 이름을 입력합니다.

  3. 다른 옵션을 기본값으로 유지하고 저장을 선택하여 설정을 저장합니다.

    Screenshot showing the Stream Analytics Output Configuration page.

변환 쿼리 정의

  1. Visual Studio의 솔루션 탐색기에서 Script.asaql을 엽니다.

  2. 다음 쿼리를 추가합니다.

    SELECT *
INTO Output
FROM Input
WHERE Temperature > 27

Stream Analytics 쿼리를 Azure에 제출

  1. 쿼리 편집기의 스크립트 편집기에서 Azure에 제출을 선택합니다.

  2. 작업 제출 창에서 새 Azure Stream Analytics 작업 만들기를 선택합니다.

  3. 작업 이름을 입력합니다.

  4. Azure 구독을 선택합니다.

  5. 리소스 그룹을 선택합니다.

  6. 클러스터의 기본값을 유지합니다.

  7. 빠른 시작의 시작 부분에서 사용한 위치를 선택합니다.

  8. 그런 다음, 제출을 선택합니다.

    Screenshot showing the Submit Job dialog box.

IoT 시뮬레이터 실행

  1. 새 브라우저 탭 또는 창에서 Raspberry Pi Azure IoT 온라인 시뮬레이터를 엽니다.

  2. 15행의 자리 표시자를 이전 섹션에서 저장한 Azure IoT Hub 디바이스 연결 문자열로 대체합니다.

  3. 실행을 선택합니다. IoT Hub로 전송 중인 센서 데이터와 메시지가 출력에 표시되어야 합니다.

    Screenshot showing the Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator.

Stream Analytics 작업 시작 및 출력 확인

  1. 작업이 만들어지면 작업 보기가 자동으로 열립니다. 녹색 화살표 단추를 선택하여 작업을 시작합니다.

    Screenshot showing the Start button to start a Stream Analytics job from Visual Studio.

  2. 작업 출력 시작 모드를 JobStartTime으로 변경하고 시작을 선택합니다.

    Screenshot showing the Stream Analytics Start Job Configuration dialog box.

  3. 작업 상태가 실행 중으로 변경되고 입력/출력 이벤트가 있습니다. 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 도구 모음에서 새로 고침 단추를 선택하여 메트릭을 새로 고칩니다.

    Screenshot showing the job status as running and metrics for the job.

  4. 결과를 보려면 보기 메뉴에서 클라우드 탐색기를 선택하고, 리소스 그룹의 스토리지 계정으로 이동합니다. Blob 컨테이너 아래에서 container1 및 출력 파일 경로를 차례로 두 번 클릭합니다.

    View results

리소스 정리

더 이상 필요하지 않으면 리소스 그룹, 스트리밍 작업 및 모든 관련 리소스를 삭제합니다. 작업을 삭제하면 작업에서 사용된 스트리밍 단위에 대한 청구를 방지합니다. 작업을 나중에 사용하려는 경우 중지하고 나중에 필요할 때 다시 시작할 수 있습니다. 이 작업을 계속 사용하지 않으려면 다음 단계를 사용하여 이 빠른 시작에서 만든 모든 리소스를 삭제합니다.

  1. Azure Portal의 왼쪽 메뉴에서 리소스 그룹을 선택한 다음, 만든 리소스의 이름을 선택합니다.
  2. 리소스 그룹 페이지에서 삭제를 선택하고 텍스트 상자에서 삭제할 리소스의 이름을 입력한 다음, 삭제를 선택합니다.

다음 단계

이 빠른 시작에서는 Visual Studio를 사용하여 간단한 Stream Analytics 작업을 배포했습니다. Azure Portal과 PowerShell을 통해 Stream Analytics 작업도 배포할 수 있습니다.

Azure Stream Analytics tools for Visual Studio를 알아보려면 다음 문서를 계속 합니다.

Visual Studio를 사용하여 Azure Stream Analytics 작업 보기