Streaming de dados no Azure SQL Edge
Importante
O Azure SQL Edge será desativado em 30 de setembro de 2025. Para obter mais informações e opções de migração, consulte o Aviso de aposentadoria.
Nota
O Azure SQL Edge não suporta mais a plataforma ARM64.
O Azure SQL Edge fornece uma implementação nativa de recursos de streaming de dados chamada streaming Transact-SQL (T-SQL). Ele fornece streaming de dados em tempo real, análises e processamento de eventos para analisar e processar grandes volumes de dados de streaming rápido de várias fontes, simultaneamente. O streaming T-SQL é criado usando o mesmo mecanismo de streaming de alto desempenho que alimenta o Azure Stream Analytics no Microsoft Azure. O recurso dá suporte a um conjunto semelhante de recursos oferecidos pelo Azure Stream Analytics em execução na borda.
Assim como o Stream Analytics, o T-SQL Streaming reconhece padrões e relacionamentos em informações extraídas de várias fontes de entrada de IoT, incluindo dispositivos, sensores e aplicativos. Você pode usar esses padrões para acionar ações e iniciar fluxos de trabalho. Por exemplo, você pode criar alertas, alimentar informações para uma solução de relatório ou visualização ou armazenar os dados para uso posterior.
O streaming T-SQL pode ajudá-lo a:
- Analise fluxos de telemetria em tempo real a partir de dispositivos IoT.
- Utilize análises em tempo real dos dados gerados a partir de veículos autónomos e sem condutor.
- Use monitoramento remoto e manutenção preditiva de ativos industriais ou de fabricação de alto valor.
- Use a deteção de anomalias e o reconhecimento de padrões de leituras de sensores IoT em uma agricultura ou fazenda de energia.
Como funciona o streaming T-SQL?
O streaming T-SQL funciona exatamente da mesma maneira que o Azure Stream Analytics. Por exemplo, ele usa o conceito de trabalhos de streaming para processamento de streaming de dados em tempo real.
Um trabalho de análise de fluxo consiste em:
Entrada de fluxo: define as conexões com uma fonte de dados a partir da qual ler o fluxo de dados. Atualmente, o SQL Edge do Azure dá suporte aos seguintes tipos de entrada de fluxo:
- Hub de Borda
- Kafka (Atualmente, o suporte para entradas Kafka só está disponível nas versões Intel/AMD64 do Azure SQL Edge.)
Saída de fluxo: define as conexões com uma fonte de dados para gravar o fluxo de dados. Atualmente, o SQL Edge do Azure dá suporte aos seguintes tipos de saída de fluxo:
- Hub de Borda
- SQL (A saída SQL pode ser um banco de dados local dentro da instância do Azure SQL Edge ou um SQL Server remoto ou Banco de Dados SQL do Azure.)
Consulta de fluxo: define a transformação, as agregações, o filtro, a classificação e as junções a serem aplicadas ao fluxo de entrada, antes de serem gravadas na saída do fluxo. A consulta de fluxo é baseada na mesma linguagem de consulta usada pelo Stream Analytics. Para obter mais informações, consulte Linguagem de consulta do Stream Analytics.
Importante
O streaming T-SQL, ao contrário do Stream Analytics, atualmente não suporta o uso de dados de referência para pesquisas ou o uso de UDF e UDA em um trabalho de fluxo.
Nota
O streaming T-SQL suporta apenas um subconjunto da área de superfície do idioma suportada pelo Stream Analytics. Para obter mais informações, consulte Linguagem de consulta do Stream Analytics.
Limitações
As limitações e restrições a seguir se aplicam ao streaming T-SQL.
- Apenas um trabalho de streaming pode estar ativo a qualquer momento específico. Os trabalhos que já estão em execução devem ser interrompidos antes de iniciar outro trabalho.
- Cada execução de trabalho de streaming é de thread único. Se o trabalho de streaming contiver várias consultas, cada consulta será avaliada em ordem serial.
- Quando você interrompeu um trabalho de streaming no Azure SQL Edge, pode haver algum atraso antes que o próximo trabalho de streaming possa ser iniciado. Esse atraso é introduzido porque o processo de streaming subjacente precisa ser interrompido em resposta à solicitação de trabalho de parada e, em seguida, reiniciado em resposta à solicitação de trabalho inicial.
- T-SQL Streaming até 32 partições para um fluxo kafka. As tentativas de configurar uma contagem de partições mais alta resultam em um erro.