Konfigurera dataflödesslutpunkter

Viktigt!

Den här sidan innehåller instruktioner för att hantera Azure IoT Operations-komponenter med hjälp av Kubernetes-distributionsmanifest, som finns i förhandsversion. Den här funktionen har flera begränsningar och bör inte användas för produktionsarbetsbelastningar.

Juridiska villkor för Azure-funktioner i betaversion, förhandsversion eller som av någon annan anledning inte har gjorts allmänt tillgängliga ännu finns i kompletterande användningsvillkor för Microsoft Azure-förhandsversioner.

Kom igång med dataflöden genom att först skapa dataflödesslutpunkter. En dataflödesslutpunkt är anslutningspunkten för dataflödet. Du kan använda en slutpunkt som källa eller mål för dataflödet. Vissa slutpunktstyper kan användas som både källor och mål, medan andra endast gäller för mål. Ett dataflöde behöver minst en källslutpunkt och en målslutpunkt.

Använd följande tabell för att välja den slutpunktstyp som ska konfigureras:

Slutpunktstyp	beskrivning	Kan användas som källa	Kan användas som mål
MQTT	För dubbelriktade meddelanden med MQTT-koordinatorer, inklusive den som är inbyggd i Azure IoT Operations och Event Grid.	Ja	Ja
Kafka	För dubbelriktade meddelanden med Kafka-mäklare, inklusive Azure Event Hubs.	Ja	Ja
Data Lake	För att ladda upp data till Azure Data Lake Gen2-lagringskonton.	Nej	Ja
Microsoft Fabric OneLake	För att ladda upp data till Microsoft Fabric OneLake lakehouses.	Nej	Ja
Azure-datautforskaren	För att ladda upp data till Azure Data Explorer-databaser.	Nej	Ja
Lokal lagring	För att skicka data till en lokalt tillgänglig beständig volym, genom vilken du kan ladda upp data via Azure Container Storage som aktiveras av Azure Arc Edge-volymer.	Nej	Ja

Viktigt!

Lagringsslutpunkter kräver ett schema för serialisering. Om du vill använda dataflöde med Microsoft Fabric OneLake, Azure Data Lake Storage, Azure Data Explorer eller Lokal lagring måste du ange en schemareferens.

Om du vill generera schemat från en exempeldatafil använder du schemagenhjälpen.

Dataflöden måste använda den lokala MQTT-asynkrona slutpunkten

När du skapar ett dataflöde anger du käll- och målslutpunkterna. Dataflödet flyttar data från källslutpunkten till målslutpunkten. Du kan använda samma slutpunkt för flera dataflöden och du kan använda samma slutpunkt som både källan och målet i ett dataflöde.

Det går dock inte att använda anpassade slutpunkter som både källa och mål i ett dataflöde. Den här begränsningen innebär att den inbyggda MQTT-koordinatorn i Azure IoT Operations måste vara minst en slutpunkt. Det kan vara antingen källan, målet eller båda. Om du vill undvika dataflödesdistributionsfel använder du MQTT-standardslutpunkten för dataflöde som källa eller mål för varje dataflöde.

Det specifika kravet är att varje dataflöde måste ha antingen källan eller målet konfigurerat med en MQTT-slutpunkt som har värden aio-broker. Därför är det inte absolut nödvändigt att använda standardslutpunkten, och du kan skapa ytterligare dataflödesslutpunkter som pekar på den lokala MQTT-koordinatorn så länge värden är aio-broker. Men för att undvika problem med förvirring och hanterbarhet är standardslutpunkten den rekommenderade metoden.

Följande tabell visar scenarier som stöds:

Scenario	Stöds
Standardslutpunkt som källa	Ja
Standardslutpunkt som mål	Ja
Anpassad slutpunkt som källa	Ja, om målet är standardslutpunkt eller en MQTT-slutpunkt med värd aio-broker
Anpassad slutpunkt som mål	Ja, om källan är standardslutpunkt eller en MQTT-slutpunkt med värd aio-broker
Anpassad slutpunkt som källa och mål	Nej, om inte en av dem är en MQTT-slutpunkt med värden aio-broker

Återanvända slutpunkter

Tänk på varje dataflödesslutpunkt som ett paket med konfigurationsinställningar som innehåller var data ska komma från eller gå till ( host värdet), hur du autentiserar med slutpunkten och andra inställningar som TLS-konfiguration eller batchinställning. Så du behöver bara skapa den en gång och sedan kan du återanvända den i flera dataflöden där de här inställningarna skulle vara desamma.

För att göra det enklare att återanvända slutpunkter är MQTT- eller Kafka-ämnesfiltret inte en del av slutpunktskonfigurationen. I stället anger du ämnesfiltret i dataflödeskonfigurationen. Det innebär att du kan använda samma slutpunkt för flera dataflöden som använder olika ämnesfilter.

Du kan till exempel använda standardslutpunkten för MQTT-koordinatordataflöde. Du kan använda den för både källan och målet med olika ämnesfilter:

Portal

Bicep

resource dataflow 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles/dataflows@2024-11-01' = {
  parent: <DEFAULT_PROFILE_RESOURCE>
  name: 'broker-to-broker'
  extendedLocation: {
    name: <CUSTOM_LOCATION_RESOURCE>.id
    type: 'CustomLocation'
  }
  properties: {
    mode: 'Enabled'
    operations: [
      {
        operationType: 'Source'
        sourceSettings: {
          endpointRef: 'default'
          dataSources: [
            'example/topic/1'
          ]
        }
      }
      {
        operationType: 'Destination'
        destinationSettings: {
          endpointRef: 'default'
          dataDestination: 'example/topic/2'
        }
      }
    ]
  }
}

Kubernetes (förhandsversion)

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: Dataflow
metadata:
  name: broker-to-broker
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  profileRef: default
  operations:
    - operationType: Source
      sourceSettings:
        endpointRef: default
        dataSources:
        - example/topic/1
    - operationType: Destination
      destinationSettings:
        endpointRef: default
        dataDestination: example/topic/2

På samma sätt kan du skapa flera dataflöden som använder samma MQTT-slutpunkt för andra slutpunkter och ämnen. Du kan till exempel använda samma MQTT-slutpunkt för ett dataflöde som skickar data till en Event Hubs-slutpunkt.

Portal

Bicep

resource dataflow 'Microsoft.IoTOperations/instances/dataflowProfiles/dataflows@2024-11-01' = {
  parent: <DEFAULT_PROFILE_RESOURCE>
  name: 'broker-to-eh'
  extendedLocation: {
    name: <CUSTOM_LOCATION_RESOURCE>.id
    type: 'CustomLocation'
  }
  properties: {
    mode: 'Enabled'
    operations: [
      {
        operationType: 'Source'
        sourceSettings: {
          endpointRef: 'default'
          dataSources: [
            'example/topic/3'
          ]
        }
      }
      {
        operationType: 'Destination'
        destinationSettings: {
          // The endpoint needs to be created before you can reference it here
          endpointRef: 'example-event-hub-endpoint'
          dataDestination: 'example/topic/4'
        }
      }
    ]
  }
}

Kubernetes (förhandsversion)

apiVersion: connectivity.iotoperations.azure.com/v1
kind: Dataflow
metadata:
  name: broker-to-eh
  namespace: azure-iot-operations
spec:
  profileRef: default
  operations:
    - operationType: Source
      sourceSettings:
        endpointRef: default
        dataSources:
        - example/topic/3
    - operationType: Destination
      destinationSettings:
        # The endpoint needs to be created before you can reference it here
        endpointRef: example-event-hub-endpoint
        dataDestination: example/topic/4

Precis som I MQTT-exemplet kan du skapa flera dataflöden som använder samma Kafka-slutpunkt för olika ämnen eller samma Data Lake-slutpunkt för olika tabeller.

Nästa steg

Skapa en dataflödesslutpunkt:

• MQTT eller Event Grid
• Kafka eller Event Hubs
• Data Lake
• Microsoft Fabric OneLake
• Lokal lagring