Documentação do Azure Stream Analytics

Sobre o Azure Stream Analytics

Visão geral

• O que é o Azure Stream Analytics?
• Padrões de solução do Azure Stream Analytics

Início Rápido

• Criar um trabalho com o portal do Azure

Tutorial

• Capturar os dados dos Hubs de Eventos em formato Parquet
• Gravar em uma tabela delta no Data Lake Storage Gen2
• Criar painéis do Power BI em tempo real sem o editor de código
• Analisar dados de chamadas fraudulentas e exibir os resultados

Conceito

• Escolher uma tecnologia de análise de streaming
• Escolher uma ferramenta de desenvolvimento para seus trabalhos

Conectar um trabalho a uma fonte de dados

Visão geral

• Saiba mais sobre os tipos de entrada

Conceito

• Transmitir dados de entrada
• Unir dados de referência para pesquisas

Guia de Instruções

• Usar dados de referência de um Banco de Dados SQL
• Solucionar problemas de conexões de entrada
• Processar eventos do Apache Kafka para os eventos dos Hubs de Eventos
• Processar dados dos Hubs de Eventos do Azure

Enviar dados para um coletor de saída

Visão geral

• Saiba mais sobre os tipos de saída

Conceito

• Saída para o Azure Cosmos DB
• Saída para o Banco de Dados SQL do Azure
• Particionamento de saída de blob personalizado
• Políticas de tratamento de erro de saída

Guia de Instruções

• Solucionar problemas de conexões de saída

Monitorar e solucionar problemas no trabalho

Guia de Instruções

• Monitorar e gerenciar trabalhos pelo portal do Azure
• Monitorar e gerenciar trabalhos por meio do Visual Studio
• Analisar o desempenho de tarefas usando métricas e dimensões de tarefas
• Depurar consultas localmente usando o diagrama de trabalho no Visual Studio Code
• Solucionar problemas usando logs de recurso
• Depurar usando o diagrama de tarefas
• Solucionar problemas de erros de dados

Revisar conceitos temporais

Conceito

• Padrões de consulta comuns
• Noções básicas sobre o controle de tempo no Stream Analytics
• Ponto de verificação e reprodução internos

Transformar dados com consultas do Stream Analytics

Conceito

• Introdução a funções de janelas
• Introdução a funções geoespaciais
• Analisar dados de JSON e Avro

Guia de Instruções

• Solucionar problemas de lógica de consulta
• Gravar agregações definidas pelo usuário do JavaScript
• Desenvolver funções definidas pelo usuário do .NET para trabalhos de IoT Edge

Tutorial

• Executar uma função definida pelo usuário de JavaScript
• Executar uma função C# definida pelo usuário em um trabalho do Edge do Stream Analytics

Analisar com o aprendizado de máquina

Guia de Instruções

• Usar o aprendizado de máquina para detectar anomalias
• Realizar uma análise de sentimento com o Machine Learning Studio (clássico)
• Dimensionar trabalhos com as funções do Machine Learning Studio (clássico)

Criar e gerenciar trabalhos com ferramentas para desenvolvedores

Guia de Instruções

• Explorar trabalhos com o Visual Studio Code
• Testar consultas usando dados de exemplo no Visual Studio Code
• Instalar ferramentas para Visual Studio
• Testar consultas usando dados de exemplo no Visual Studio
• Testar consultas usando dados dinâmicos no Visual Studio
• Exibir trabalhos no Visual Studio
• Desenvolver um trabalho do IoT Edge no Visual Studio

video

• Criar, gerenciar e testar com o Visual Studio Code

Experimentar tutoriais e soluções do Stream Analytics

Tutorial

• Detecção de fraude em tempo real
• Disparar uma função do Azure

Guia de Instruções

• Criar soluções com delimitação geográfica e agregação geoespacial
• Executar trabalhos no IoT Edge
• Criar uma solução de análise de sentimento
• Compilar uma solução IoT
• Simulação de transação de alta frequência
• Alerta com base nos limites de regra ajustáveis

Implantar tarefas do Stream Analytics

Guia de Instruções

• Configurar um pipeline de CI/CD com Visual Studio Code
• Configurar um pipeline de CI/CD com Visual Studio
• Usar as APIs REST para configurar o CI/CD para trabalhos do IoT Edge

Dimensionar tarefas de Stream Analytics

Guia de Instruções

• Expandir com unidades de streaming
• Escalar com paralelização de consultas
• Dimensionar trabalhos para aumentar a produtividade
• Otimizar o processamento por reparticionamento