Dela via

Snabbstart: Skapa ett Stream Analytics-jobb med hjälp av Azure-portalen

  • Artikel

I den här snabbstarten skapar du ett Stream Analytics-jobb i Azure Portal. Du definierar ett Stream Analytics-jobb som läser strömmande data i realtid och filtrerar meddelanden med en temperatur som är större än 27. Stream Analytics-jobbet läser data från IoT Hub, transformerar data och skriver utdata till en container i en Azure Blob Storage. De indata som används i den här snabbstarten genereras av en Raspberry Pi-onlinesimulator.

Förutsättningar

Om du inte har någon Azure-prenumeration kan du skapa ett kostnadsfritt konto.

Förbereda indata

Innan du definierar Stream Analytics-jobbet bör du förbereda indata. Realtidssensordata matas in till IoT Hub, som senare konfigurerades som jobbindata. Förbered de indata som krävs för jobbet genom att utföra följande steg:

  1. Logga in på Azure-portalen.

  2. Välj Skapa en resurs. På sidan Skapa en resurs väljer du Sakernas>Internet IoT Hub.

    Skärmbild som visar IoT Hub-menyn på sidan Skapa en resurs.

  3. Följ dessa steg på sidan IoT Hub :

    1. För Prenumeration väljer du din Azure-prenumeration.
    2. För Resursgrupp väljer du en befintlig resursgrupp eller skapar en ny resursgrupp.
    3. För IoT Hub-namn anger du ett namn för din IoT-hubb.
    4. För Region väljer du den region som är närmast dig.
    5. för Nivå väljer du Kostnadsfri, om den fortfarande är tillgänglig för din prenumeration. Mer information finns i Prissättning för IoT-hubb.
    6. Behåll standardvärdet för daglig meddelandegräns.
    7. Välj Nästa: Nätverk längst ned på sidan.

    Skärmbild som visar IoT Hub-sidan för skapande.

  4. Välj Granska + skapa. Granska din IoT Hub-information och välj Skapa. Det kan ta några minuter innan IoT-hubben skapas. Du kan övervaka förloppet i fönsterrutan Meddelanden.

  5. När resursen (IoT Hub) har skapats väljer du Gå till resurs för att navigera till sidan IoT Hub.

  6. På sidan IoT Hub väljer du Enheter på den vänstra menyn och väljer sedan + Lägg till enhet.

    Skärmbild som visar knappen Lägg till enhet på sidan Enheter.

  7. Ange ett enhets-ID och välj Spara.

    Skärmbild som visar sidan Skapa en enhet.

  8. När enheten har skapats bör du se enheten från listan med IoT-enheter . Välj knappen Uppdatera på sidan om du inte ser den.

    Skärmbild som visar listan över enheter.

  9. Välj enheten i listan.

  10. På enhetssidan väljer du kopieringsknappen bredvid Primär anslutningssträng och sparar den i ett anteckningsblock som ska användas senare.

    Skärmbild som visar kopieringsknappen bredvid enhetens anslutningssträng.

Köra IoT-simulatorn

  1. Öppna Raspberry Pi Azure IoT-onlinesimulatorn.

  2. Ersätt platshållaren på rad 15 med Azure IoT Hub-enhetens anslutningssträng, som du sparade i föregående avsnitt.

  3. Markera Kör. Utdata bör visas de sensordata och meddelanden som skickas till din IoT-hubb.

    Skärmbild som visar sidan **Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator** med exempelfrågan.

Skala bloblagring

  1. I det övre vänstra hörnet av Azure Portal väljer du Skapa en resurs. Välj Lagring under Kategorier på den vänstra menyn och välj sedan Lagringskonto.

  2. I fönsterrutan Skapa lagringskonto anger du namn, plats och resursgrupp för lagringskonto. Välj samma plats och resursgrupp som den IoT-hubb som du skapade. Välj sedan Granska längst ned på sidan.

    Skärmbild som visar sidan Skapa ett lagringskonto.

  3. På sidan Granska granskar du inställningarna och väljer Skapa för att skapa kontot.

  4. När resursen har skapats väljer du Gå till resurs för att gå till sidan Lagringskonto .

  5. På sidan Lagringskonto väljer du Containrar på den vänstra menyn och väljer sedan + Container.

    Skärmbild som visar menyn Lägg till container på sidan Containrar.

  6. På sidan Ny container anger du ett namn för containern, till exempel container1, och väljer Skapa.

    Skärmbild som visar sidan **Lägg till container**.

Skapa ett Stream Analytics-jobb

  1. Logga in på Azure Portal på en separat flik i samma webbläsarfönster eller i ett separat webbläsarfönster.

  2. Välj Alla tjänster på den vänstra menyn. Välj Analys under Kategorier. Hovra musen över Stream Analytics-jobb och välj + eller Välj + Skapa i popup-fönstret.

    Skärmbild som visar Stream Analytics-jobbmenyn.

  3. Följ dessa steg på sidan Nytt Stream Analytics-jobb :

    1. För Prenumeration väljer du din Azure-prenumeration.

    2. För Resursgrupp väljer du samma resurs som du använde tidigare i den här snabbstarten.

    3. Som Namn anger du ett namn för jobbet. Stream Analytics-jobbets namn får enbart innehålla alfanumeriska tecken, bindestreck och understreck och måste vara mellan 3 och 63 tecken långt.

    4. För Värdmiljö kontrollerar du att Molnet är valt. Stream Analytics-jobb kan distribueras till molnet eller edge. Med molnet kan du distribuera till Azure-molnet, och med alternativet Edge kan du distribuera till en IoT Edge-enhet.

    5. För Stream-enheter väljer du 1. Strömningsenheter representerar de bearbetningsresurser som krävs för att köra ett jobb. Mer information om skalning av strömningsenheter finns i artikeln om att förstå och justera strömningsenheter.

    6. Välj Granska + skapa längst ned på sidan.

      Skärmbild som visar sidan **Nytt Stream Analytics-jobb**.

  4. På sidan Granska + skapa granskar du inställningarna och väljer Skapa för att skapa en Stream Analytics-sida.

  5. På distributionssidan väljer du Gå till resurs för att navigera till stream analytics-jobbsidan .

Konfigurera jobbindata

I det här avsnittet konfigurerar du en IoT Hub-enhetsinmatning till Stream Analytics-jobbet. Använd den IoT-hubb som du skapade i föregående avsnitt i snabbstarten.

  1. På sidan Stream Analytics-jobb väljer du Indata under Jobbtopologi på den vänstra menyn.

  2. På sidan Indata väljer du Lägg till indata-IoT>Hub.

    Skärmbild som visar sidan **Indata** med **Lägg till indata för dataström** > **IoT Hub** vald.**.

  3. Följ dessa steg på sidan IoT Hub :

    1. För Indataalias anger du IoTHubInput.

    2. För Prenumeration väljer du den prenumeration som har den IoT-hubb som du skapade tidigare. Den här snabbstarten förutsätter att du har skapat IoT-hubben i samma prenumeration.

    3. För IoT Hub väljer du din IoT-hubb.

    4. Välj Spara för att spara indatainställningarna för Stream Analytics-jobbet.

      Skärmbild som visar sidan Ny indata för att ange indatainformation för IoT Hub.

Konfigurera jobbutdata

  1. Välj Nu Utdata under Jobbtopologi på den vänstra menyn.

  2. På sidan Utdata väljer du Lägg till utdata>bloblagring/ADLS Gen2.

    Skärmbild som visar sidan **Utdata** med alternativet **Lägg till** -> **Blob Storage** valt på menyn.

  3. Följ dessa steg på sidan Nya utdata för Blob Storage/ADLS Gen2:

    1. För Utdataalias anger du BlobOutput.

    2. För Prenumeration väljer du den prenumeration som har azure-lagringskontot som du skapade tidigare. Den här snabbstarten förutsätter att du har skapat lagringskontot i samma prenumeration.

    3. För Lagringskonto väljer du ditt lagringskonto.

    4. För Container väljer du din blobcontainer om den inte redan är markerad.

    5. För Autentiseringsläge väljer du Anslutningssträng.

    6. Välj Spara längst ned på sidan för att spara utdatainställningarna.

      Skärmbild som visar sidan **Nya utdata** för att ange indatainformation för Azure-lagringskontot.

Definiera transformationsfrågan

  1. Välj nu Fråga under Jobbtopologi på den vänstra menyn.

  2. Ange följande fråga i frågefönstret. I det här exemplet läser frågan data från IoT-hubben och kopierar dem till en ny fil i bloben.

    SELECT *
INTO BlobOutput
FROM IoTHubInput
WHERE Temperature > 27

  3. Välj Spara fråga i verktygsfältet.

    Skärmbild som visar sidan **Fråga** med exempelfrågan.

Starta Stream Analytics-jobbet och kontrollera utdata

  1. Gå tillbaka till jobböversiktssidan i Azure Portal och välj Starta jobb.

    Skärmbild som visar sidan **Översikt** med knappen **Start** markerad.

  2. På sidan Starta jobb bekräftar du att Nu är valt för Starttid för jobbutdata och välj sedan Starta längst ned på sidan.

    Skärmbild som visar sidan **Startjobb**.

  3. Efter några minuter letar du upp lagringskontot och containern som du har konfigurerat som utdata för jobbet i portalen. Nu kan du se utdatafilen i containern. Jobbet tar några minuter att starta för första gången. När det har startats fortsätter det att köras när data tas emot.

    Skärmbild som visar sidan **Container** med exempelutdatafilen.

  4. Välj filen och välj sedan Redigera på sidan Blob för att visa innehållet i filen.

    Skärmbild som visar exempelutdatafilen.

Rensa resurser

När den inte längre behövs tar du bort resursgruppen, Stream Analytics-jobbet och alla relaterade resurser. Om du tar bort jobbet undviker du att bli fakturerad för de strömmande enheter som används av jobbet. Om du planerar att använda jobbet i framtiden kan du stoppa det och sedan starta det igen när du behöver det. Om du inte kommer att fortsätta att använda det här jobbet tar du bort alla resurser som skapats i den här snabbstarten med hjälp av följande steg:

  1. Klicka på Resursgrupper på den vänstra menyn i Azure-portalen och välj sedan namnet på den resurs du skapade.
  2. På sidan med resursgrupper klickar du på Ta bort, skriver in namnet på resursen som ska tas bort i textrutan och väljer sedan Ta bort.
  3. I Appen Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator väljer du Återställ bredvid Kör i det nedre fönstret till höger.

Gå vidare

Om du vill se hur du konfigurerar andra indatakällor och utför realtidsidentifiering fortsätter du till följande artikel:

Identifiering av bedrägerier i realtid med hjälp av Azure Stream Analytics