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Início Rápido: criar um trabalho do Stream Analytics usando o portal do Azure

  • Artigo

Nesse início rápido, você criará um trabalho do Stream Analytics no portal do Azure. Você define um trabalho do Stream Analytics que lê dados de streaming em tempo real e filtra mensagens com temperatura maior que 27. O trabalho do Stream Analytics faz a leitura de dados do Hub IoT do Azure, transforma os dados e grava a saída de dados em um contêiner de um armazenamento de blobs do Azure. Os dados de entrada usados neste início rápido são gerados por um simulador online do Raspberry Pi.

Pré-requisitos

Se você não tiver uma assinatura do Azure, crie uma conta gratuita.

Preparar os dados de entrada

Antes de definir o trabalho do Stream Analytics, você deve preparar os dados de entrada. Os dados de sensor em tempo real são incluídos no Hub IoT, posteriormente configurado como a entrada do trabalho. Para preparar os dados de entrada exigidos pelo trabalho, complete as seguintes etapas:

  1. Entre no portal do Azure.

  2. Selecione Criar um recurso. Na página Criar recurso, selecione Internet das Coisas>Hub IoT.

    Captura de tela mostrando o menu do Hub IoT na página “Criar recurso”.

  3. Na página Hub IoT, siga estas etapas:

    1. Para Assinatura, selecione sua assinatura do Azure.
    2. Em Grupo de recursos, selecione um grupo de recursos existente ou crie um novo.
    3. Em Nome do hub IoT, insira um nome para o hub.
    4. Em Região, selecione a região mais próxima de você.
    5. Em Camada, selecione Gratuito, se ainda estiver disponível na sua assinatura. Para obter mais informações, consulte Preço do Hub IoT.
    6. Em Limite diário de mensagens, mantenha o valor padrão.
    7. Selecione Avançar: Rede na parte inferior da página.

    Captura de tela mostrando a página do Hub IoT para criação.

  4. Selecione Examinar + criar. Examine suas informações do Hub IoT e selecione Criar. A criação do Hub IoT pode levar alguns minutos. Você pode monitorar o progresso no painel Notificações.

  5. Depois da criação do recurso (hub IoT), selecione Acessar recurso para navegar até a página do Hub IoT.

  6. Na página Hub IoT, selecione Dispositivos no menu à esquerda e, em seguida, + Adicionar dispositivo.

    Captura de tela mostrando o botão “Adicionar dispositivo” na página “Dispositivos”.

  7. Forneça uma Identificação do dispositivo e selecione Salvar.

    Captura de tela mostrando a página “Criar dispositivo”.

  8. Depois da criação do dispositivo, você deve vê-lo na lista de Dispositivos IoT. Pressione o botão Atualizar na página se não encontrá-lo.

    Captura de tela mostrando a lista de dispositivos.

  9. Selecione seu dispositivo na lista.

  10. Na página do dispositivo, selecione o botão Avançar ao lado de Cadeia de Conexão Primária e salve-o em um bloco de notas para uso posterior.

    Captura de tela mostrando o botão “Copiar” ao lado da cadeia de conexão do dispositivo.

Executar o simulador de IoT

  1. Abra o Simulador Online de IoT do Azure do Raspberry Pi.

  2. Substitua o espaço reservado na Linha 15 pela cadeia de conexão do dispositivo do Hub IoT do Azure salva em uma seção anterior.

  3. Selecione Executar. A saída deve exibir os dados de sensor e as mensagens que estão sendo enviadas ao Hub IoT.

    Captura de tela mostrando a página “Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator” com a consulta de exemplo.

Criar o armazenamento de blobs

  1. No canto superior esquerdo do portal do Azure, selecione Criar um recurso. Selecione Armazenamento em Categorias no menu à esquerda e, em seguida, selecione Conta de armazenamento.

  2. No painel Criar conta de armazenamento, insira um nome para a conta de armazenamento, um local e um grupo de recursos. Escolha o mesmo local e grupo de recursos do Hub IoT criado. Depois selecione Revisão na parte inferior da página.

    Captura de tela mostrando a página Criar uma conta de armazenamento.

  3. Na página Revisão, analise suas configurações e selecione Criar para criar a conta.

  4. Depois da criação do recurso, selecione Acessar recurso para navegar até a página da Conta de armazenamento.

  5. Na página Conta de armazenamento, selecione Contêineres no menu esquerdo e, em seguida, + Contêiner.

    Captura de tela mostrando o menu “Adicionar contêiner” na página “Contêineres”.

  6. Na página Novo contêiner, forneça um nome para o contêiner, como container1, e selecione Criar.

    Captura de tela mostrando a página “Adicionar contêiner”.

Criar um trabalho de Stream Analytics

  1. Em uma guia separada da mesma janela do navegador ou em uma janela separada, entre no portal do Azure.

  2. Selecione Todos os serviços no menu esquerdo. Selecione Analytics em Categorias. Passe o mouse sobre Trabalhos do Stream Analytics e selecione + ou Selecionar + Criar na janela pop-up.

    Captura de tela que mostra o menu de tarefas do Stream Analytics.

  3. Na página Novo trabalho do Stream Analytics, siga estas etapas:

    1. Para Assinatura, selecione sua assinatura do Azure.

    2. Em Grupo de recursos, selecione o mesmo recurso usado anteriormente neste início rápido.

    3. Em Nome, insira um nome para o trabalho. O nome do trabalho do Stream Analytics pode conter somente caracteres alfanuméricos, hifens e sublinhados e deve ter entre 3 e 63 caracteres.

    4. Em Ambiente de hospedagem, confirme se Nuvem está selecionado. Os trabalhos do Stream Analytics podem ser implantados na nuvem ou na borda. Nuvem permite implantar na nuvem do Azure e a opção Edge permite implantar em um dispositivo IoT Edge.

    5. Em Unidades de fluxo, selecione 1. As unidades de streaming representam os recursos de computação necessários para executar um trabalho. Para saber mais sobre como dimensionar unidades de streaming, consulte o artigo Entendendo e ajustando as unidades de streaming.

    6. Selecione Revisar + criar na parte inferior da página.

      Captura de tela mostrando a página “Novo trabalho do Stream Analytics”.

  4. Na página Revisar + criar, analise as configurações e selecione Criar para criar uma página do Stream Analytics.

  5. Na página de implantação, selecione Acessar recurso para navegar até a página Trabalho do Stream Analytics.

Configurar entrada de trabalho

Nesta seção, você configura uma entrada de dispositivo Hub IoT para o trabalho do Stream Analytics. Use o Hub IoT criado na seção anterior do início rápido.

  1. Na página Trabalho do Stream Analytics, selecione Entradas em Topologia do trabalho no menu à esquerda.

  2. Na página Entradas, selecione Adicionar entrada>Hub IoT do Azure.

    Captura de tela mostrando a página “Entradas” com o menu “Adicionar entrada de fluxo” > “Hub IoT” selecionado.

  3. Na página Hub IoT, siga estas etapas:

    1. Em Alias de entrada, insira IoTHubInput.

    2. Em Assinatura, selecione a assinatura que tem o hub IoT criado anteriormente. Este início rápido pressupõe que você criou o hub IoT na mesma assinatura.

    3. Em Hub IoT, selecione o hub IoT.

    4. Selecione Salvar para salvar as configurações de entrada para o trabalho do Stream Analytics.

      Captura de tela mostrando a página “Nova entrada” para inserir informações de entrada do hub IoT.

Configurar saída de trabalho

  1. Agora, selecione Saídas em Topologia do trabalho no menu à esquerda.

  2. Na página Saídas, selecione Adicionar saída>Armazenamento de Blobs/ADLS Gen2.

    Captura de tela mostrando a página

  3. Na página Nova saída de Armazenamento de blobs/ADLS Gen2, siga estas etapas:

    1. Em Alias de saída, insira BlobOutput.

    2. Em Assinatura, selecione a assinatura que tem a conta de Armazenamento do Azure que você criou anteriormente. Este início rápido pressupõe que você criou a conta de Armazenamento na mesma assinatura.

    3. Em Conta de armazenamento, selecione sua conta de Armazenamento.

    4. Em Contêiner, selecione o contêiner de blobs, se ele ainda não estiver selecionado.

    5. Em Modo de autenticação, selecione Cadeia de conexão.

    6. Selecione Salvar na parte inferior da página para salvar as configurações de saída.

      Captura de tela mostrando a página “Nova saída” para inserir informações de entrada da conta de Armazenamento do Azure.

Definir a consulta de transformação

  1. Selecione Consulta em Topologia do trabalho no menu à esquerda.

  2. Insira a consulta a seguir na janela de consulta. Neste exemplo, a consulta lê os dados do Hub IoT e os copia para um novo arquivo no blob.

    SELECT *
INTO BlobOutput
FROM IoTHubInput
WHERE Temperature > 27

  3. Selecione Salvar consulta na barra de ferramentas.

    Captura de tela mostrando a página “Consulta” com a consulta de exemplo.

Iniciar o trabalho do Stream Analytics e verificar a saída

  1. Volte à página de visão geral do trabalho no portal do Microsoft Azure e selecione Iniciar Trabalho.

    Captura de tela mostrando a página “Visão geral” com o botão “Iniciar” selecionado.

  2. Na página Iniciar trabalho, confirme se Agora está selecionado para Hora de início da saída do trabalho e, em seguida, clique em Iniciar na parte inferior da página.

    Captura de tela mostrando a página “Iniciar trabalho”.

  3. Após alguns minutos, no portal, localize a conta de armazenamento e o contêiner que você configurou como saída para o trabalho. Agora você pode ver o arquivo de saída no contêiner. O trabalho leva alguns minutos para ser iniciado pela primeira vez. Depois disso, ele continua sendo executado à medida que os dados chegam.

    Captura de tela mostrando a página “Contêiner” com o arquivo de saída de exemplo.

  4. Selecione o arquivo e, na página Blob, clique em Editar para exibir o conteúdo do arquivo.

    Captura de tela mostrando o arquivo de saída de exemplo.

Limpar os recursos

Quando não forem mais necessários, exclua o grupo de recursos, o trabalho do Stream Analytics e todos os recursos relacionados. A exclusão do trabalho evita a cobrança das unidades de streaming consumidas por ele. Se você está planejando usar o trabalho no futuro, pode interrompê-lo e reiniciar mais tarde, quando necessário. Se você não pretende continuar usando este trabalho, exclua todos os recursos criados por este início rápido seguindo estas etapas:

  1. No menu à esquerda no Portal do Azure, selecione Grupos de recursos e selecione o nome do recurso criado.
  2. Em sua página de grupo de recursos, selecione Excluir, digite o nome do recurso para excluir na caixa de texto e selecione Excluir.
  3. No aplicativo Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator, selecione Redefinir ao lado de Executar no painel inferior à direita.

Próxima etapa

Para saber mais sobre como configurar outras fontes de entrada e executar detecção em tempo real, avance para o artigo a seguir:

Detecção de fraude em tempo real usando o Azure Stream Analytics