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Le cluster Azure Stream Analytics offre un déploiement à locataire unique pour des scénarios de streaming complexes et exigeants. À grande échelle, les clusters Stream Analytics peuvent traiter plus de 400 Mo/seconde en temps réel. Les tâches Stream Analytics exécutées sur des clusters dédiés bénéficient de toutes les fonctionnalités de l'offre Standard, y compris le support pour la connectivité via un lien privé vers vos entrées et sorties.
Les clusters Stream Analytics sont facturés par des unités de streaming (SUS) qui représentent la quantité de ressources processeur et de mémoire allouées à votre cluster. Une unité de streaming est identique entre les offres standard et dédiées et Azure Stream Analytics prend en charge deux structures d’unité de streaming : SU V1(à déprécier) et SU V2(recommandé) en savoir plus.
Lorsque vous créez un cluster sur le portail, un cluster V2 dédié est créé par défaut. Les clusters dédiés V2 prennent en charge de 12 à 66 SU V2s et peuvent être mis à l'échelle par incréments de 12 (12, 24, 48...). Les clusters dédiés V1, l'offre d'origine d'ASA, sont toujours pris en charge ; ils nécessitent un minimum de 36 SUs.
La puissance de calcul sous-jacente pour les unités de streaming V1 et V2 est la suivante :
Pour plus d’informations sur les offres de cluster dédiées et les tarifs, consultez la page de tarification d’Azure Stream Analytics.
Remarque
Les tâches d’un cluster dédié créé avec la capacité SU V2 peuvent uniquement prendre en charge les tâches avec SU V2. Cela signifie que vous ne pouvez pas exécuter à la fois les unités SKU V1 et V2 dans un cluster dédié. Les combinaisons ne sont pas prises en charge en raison de contraintes de capacité.
Un cluster Stream Analytics peut servir de plateforme de diffusion en continu pour votre organisation et peut être partagé par différentes équipes travaillant sur différents cas d’usage.
Remarque
Azure Stream Analytics prend également en charge l’intégration de réseau virtuel. L’intégration au réseau virtuel permet l’isolation réseau qui est effectuée en déployant des instances dédiées d’Azure Stream Analytics dans votre réseau virtuel. Un minimum de 6 SU V2 est requis pour les travaux de réseau virtuel en savoir plus.
Présentation des clusters Stream Analytics
Les clusters Stream Analytics sont alimentés par le même moteur que les travaux Stream Analytics exécutés dans un environnement multi-locataire. Le cluster monolocataire dédié a les fonctionnalités suivantes :
Hébergement à locataire unique ne subissant pas le bruit d’autres locataires. Vos ressources sont vraiment « isolées » et fonctionnent mieux lorsqu’il y a une rafale de trafic.
Ajustez la capacité de votre cluster entre 12 et 66 SU V2 à mesure que votre utilisation de streaming augmente au fil du temps.
Prise en charge du réseau virtuel qui permet à vos travaux Stream Analytics de se connecter à d’autres ressources en toute sécurité à l’aide de points de terminaison privés.
Possibilité de créer des fonctions définies par l’utilisateur C# et des désérialiseurs personnalisés dans n’importe quelle région.
Aucun coût de maintenance vous permet de concentrer votre effort sur la création de solutions d’analytique en temps réel.
Comment commencer
Vous pouvez créer un cluster Stream Analytics via le portail Azure. Si vous avez des questions ou avez besoin d’aide pour l’intégration, vous pouvez contacter l’équipe Stream Analytics.
Questions fréquentes
Comment choisir entre un cluster Stream Analytics et un travail Stream Analytics ?
Le moyen le plus simple de commencer consiste à créer et développer un travail Stream Analytics pour vous familiariser avec le service et voir comment il peut répondre à vos besoins d’analyse.
Les tâches Stream Analytics seules ne prennent pas en charge les VNets. Si vos entrées ou sorties sont sécurisées derrière un pare-feu ou un réseau virtuel Azure, vous disposez des deux options suivantes :
Si votre ordinateur local a accès aux ressources d’entrée et de sortie sécurisées par un réseau virtuel (par exemple, Azure Event Hubs ou Azure SQL Database), vous pouvez installer les outils Azure Stream Analytics pour Visual Studio sur votre ordinateur local. Vous pouvez développer et tester des travaux Stream Analytics localement sur votre appareil sans entraîner de coûts. Une fois que vous êtes prêt à utiliser Stream Analytics dans votre architecture, vous pouvez créer un cluster Stream Analytics, configurer des points de terminaison privés et exécuter vos travaux à grande échelle.
Vous pouvez créer un cluster Stream Analytics, configurer le cluster avec les points de terminaison privés nécessaires à votre pipeline et exécuter vos travaux Stream Analytics sur le cluster.
Quelles performances puis-je attendre ?
Une unité de streaming est identique pour les offres Standard et Dedicated. Un seul travail qui utilise un cluster de 36 unités SU complètes peut atteindre environ 36 Mo/seconde de débit avec une latence de l'ordre de la milliseconde. Le nombre exact dépend du format des événements et du type d’analytique. Étant donné qu’il est dédié, le cluster Stream Analytics offre des garanties de performances plus fiables. Tous les travaux exécutés sur votre cluster ne vous appartiennent qu’à vous.
Puis-je augmenter la capacité de mon cluster ?
Oui. Vous pouvez facilement configurer la capacité de votre cluster, ce qui vous permet d’effectuer un scale-up ou un scale-down en fonction des besoins pour répondre à votre demande changeante.
Puis-je exécuter mes travaux existants sur ces nouveaux clusters que j’ai créés ?
Oui. Vous pouvez lier vos travaux existants à votre cluster Stream Analytics nouvellement créé et l’exécuter comme d’habitude. Vous n’avez pas besoin de recréer vos travaux Stream Analytics existants à partir de zéro.
Combien me coûteront ces clusters ?
Vos clusters Stream Analytics sont facturés en fonction de la capacité de SU choisie. Les clusters sont facturés toutes les heures et il n’y a pas de frais supplémentaires par travail en cours d’exécution dans ces clusters. Consultez la page de tarification du service Private Link pour connaître les mises à jour de facturation des points de terminaison privés.
Quelles entrées et sorties puis-je connecter en privé depuis mon cluster Stream Analytics ?
Stream Analytics prend en charge différents types d’entrée et de sortie. Vous pouvez créer des points de terminaison privés dans votre cluster qui permettent aux travaux d’accéder aux ressources d’entrée et de sortie. Actuellement, Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Stockage Azure, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Event Hubs, Azure IoT Hubs, Azure Function et Azure Service Bus sont des services pris en charge pour lesquels vous pouvez créer des points de terminaison privés managés.
Étapes suivantes
Vous disposez maintenant d’une vue d’ensemble du cluster Azure Stream Analytics. Ensuite, vous pouvez créer votre cluster et exécuter votre travail Stream Analytics :