Настройка конечных точек потока данных для аналитики в режиме реального времени Microsoft Fabric

Чтобы отправить данные в Microsoft Fabric Real Time Intelligence из операций Интернета вещей Azure, можно настроить конечную точку потока данных. Эта конфигурация позволяет указать конечную точку назначения, метод проверки подлинности, раздел и другие параметры.

Требования

Экземпляр операций Azure IoT
Создайте рабочую область Fabric. По умолчанию моя рабочая область не поддерживается.
Создание потока событий
Добавление настраиваемой конечной точки в качестве источника

Примечание.

Event Stream поддерживает несколько источников ввода, включая Центры событий Azure. Если у вас есть существующий поток данных в Центр событий Azure, его можно перенести в Fabric, как показано в разделе «Краткий запуск». В этой статье показано, как передавать данные в режиме реального времени непосредственно в Microsoft Fabric без каких-либо других прыжков между ними.

Получение сведений о пользовательской конечной точке подключения

Получите сведения о подключении, совместимые с Kafka, для пользовательской конечной точки. Сведения о подключении используются для настройки конечной точки потока данных в операциях Интернета вещей Azure.

Аутентификация Entra ID
Проверка подлинности SASL

Этот метод использует управляемую идентичность экземпляра операций Azure IoT для аутентификации в потоке событий. Используйте методы аутентификации управляемой идентификации, назначаемые системой, для настройки конечной точки передачи данных.

Сведения о подключении находятся на портале Fabric в разделе "Источники " потока событий.
На панели сведений для настраиваемой конечной точки выберите протокол Kafka .
Выберите раздел аутентификации Entra ID, чтобы просмотреть сведения о подключении.

Скопируйте сведения о значениях для Bootstrap сервера, имени темы и строки подключения - первичного ключа. Эти значения используются для настройки конечной точки потока данных.

Снимок экрана в Microsoft Fabric с деталями подключения к пользовательской конечной точке.

Настройки	Описание
Сервер начальной загрузки	Адрес сервера начальной загрузки используется для свойства имени хоста в точке подключения потока данных.
Имя раздела	Имя концентратора событий используется в качестве топика Kafka и имеет формат es_aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb.

Сведения о подключении находятся на портале Fabric в разделе "Источники " потока событий.
На панели сведений для настраиваемой конечной точки выберите протокол Kafka .
Выберите раздел проверки подлинности ключа SAS , чтобы просмотреть сведения о подключении.

Снимок экрана в Microsoft Fabric с деталями подключения к пользовательской конечной точке.

Настройки	Описание
Сервер начальной загрузки	Адрес сервера начальной загрузки используется для свойства имени хоста в точке подключения потока данных.
Имя раздела	Имя концентратора событий используется в качестве топика Kafka и имеет формат es_aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb.
Первичный ключ строки подключения	Строка подключения с первичным ключом.

Создание конечной точки потока данных Microsoft Fabric для аналитики в реальном времени

Microsoft Fabric Real-Time Intelligence поддерживает простой уровень аутентификации и безопасности (SASL), управляемую удостоверенность, назначаемую системой, и управляемую удостоверенность, назначаемую пользователем, в качестве методов аутентификации. Дополнительные сведения о доступных методах проверки подлинности см. в разделе "Доступные методы проверки подлинности".

На портале операций Интернета вещей перейдите на вкладку конечных точек потока данных .
В разделе "Создание новой конечной точки потока данных" выберите Microsoft Fabric Real-Time Intelligence>New.

Введите следующие параметры для конечной точки.

Скриншот, демонстрирующий использование опыта в области операций для создания новой конечной точки потока данных Fabric Real-Time Intelligence.

Настройка	Описание
Имя.	Имя конечной точки потока данных.
Хост	Имя узла настраиваемой конечной точки потока событий в формате `*.servicebus.windows.net:9093`. Используйте ранее отмеченный адрес сервера начальной загрузки.
Метод аутентификации	Метод, используемый для проверки подлинности. Выберите управляемое удостоверение, назначенное системой для Entra ID, управляемое удостоверение, назначенное пользователем или SASL.

При выборе метода проверки подлинности SASL необходимо также ввести следующие параметры:

Настройка	Описание
Тип SASL	Выберите "Обычный".
Секретное имя, синхронизированное	Введите имя синхронизированного секрета. Секрет Kubernetes с этим именем создается на кластере.

Выберите "Добавить ссылку ", чтобы создать новую или выбрать существующую ссылку Key Vault для ссылок на имя пользователя и пароль.

Для ссылки на имя пользователя для секрета токена значение секрета должно быть именно строкой в виде литерала $ConnectionString, а не ссылкой на переменную среды.

Снимок экрана: создание ссылки на имя пользователя в Azure Key Vault.

Для секрета токена значение пароля должно быть строкой подключения с первичным ключом от пользовательской конечной точки потока событий.

Снимок экрана: создание ссылки на пароль в Azure Key Vault.

Нажмите «Применить», чтобы подготовить конечную точку.

Создание или замена

Используйте команду az iot ops dataflow endpoint create fabric-onelake, чтобы создать или заменить конечную точку потока данных Microsoft Fabric Real-Time Intelligence.

az iot ops dataflow endpoint create fabric-realtime --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --host "<BootstrapServerAddress>"

Ниже приведен пример команды для создания или замены конечной точки потока данных Microsoft Fabric Real-Time Intelligence, названной fabric-realtime-endpoint.

az iot ops dataflow endpoint create fabric-realtime --resource-group myResourceGroup --instance myAioInstance --name fabric-realtime-endpoint --host "fabricrealtime.servicebus.windows.net:9093"

Создание или изменение

Используйте команду az iot ops dataflow endpoint apply, чтобы создать или изменить конечную точку потока данных Microsoft Fabric Real-Time Intelligence.

az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName> --config-file <ConfigFilePathAndName>

Параметр --config-file — это путь и имя файла файла конфигурации JSON, содержащего свойства ресурса.

В этом примере предположим, что файл конфигурации с именем fabric-endpoint.json и указанным ниже содержимым хранится в домашнем каталоге пользователя.

{
  "endpointType": "FabricRealTimeIntelligence",
  "fabricRealTimeIntelligenceSettings": {
    "authentication": {
      "method": "Sasl",
      "saslSettings": {
        "saslType": "Plain",
        "secretRef": "<SecretName>"
      }
    },
    "host": "<BootstrapServerAddress>",
    "topic": "<TopicName>",
    "names": {
      "workspaceName": "<WorkspaceName>",
      "eventStreamName": "<EventStreamName>"
    }
  }
}

Ниже приведен пример команды для создания новой конечной точки потока данных аналитики Microsoft Fabric Real-Time с именем fabric-realtime-endpoint:

az iot ops dataflow endpoint apply --resource-group myResourceGroupName --instance myAioInstanceName --name fabric-realtime-endpoint --config-file ~/fabric-realtime-endpoint.json

Создайте файл Bicep .bicep со следующим содержимым.

kafkaSettings: {
  authentication: {
    method: 'Sasl' // Or ScramSha256, ScramSha512
    saslSettings: {
      saslType: 'Plain' // Or ScramSha256, ScramSha512
      secretRef: '<SECRET_NAME>'
    }
  }
}

Затем развернитесь с помощью Azure CLI.

az deployment group create --resource-group <RESOURCE_GROUP> --template-file <FILE>.bicep

Это важно

Использование манифестов развертывания Kubernetes не поддерживается в рабочих средах и должно использоваться только для отладки и тестирования.

kubectl create secret generic sasl-secret -n azure-iot-operations \
  --from-literal=token='<YOUR_SASL_TOKEN>'

Создайте файл манифеста .yaml Kubernetes со следующим содержимым.

kafkaSettings:
  authentication:
    method: Sasl
    saslSettings:
      saslType: Plain # Or ScramSha256, ScramSha512
      secretRef: <SECRET_NAME>

Затем примените файл манифеста к кластеру Kubernetes.

kubectl apply -f <FILE>.yaml

Доступные методы проверки подлинности

Следующие методы проверки подлинности доступны для конечных точек потока данных аналитики Real-Time Fabric.

Назначаемый системой управляемый идентификатор

Перед настройкой конечной точки потока данных назначьте роль управляемому удостоверению Операций Интернета вещей Azure, который предоставляет разрешение на подключение к брокеру Kafka:

В портале Azure перейдите к экземпляру Azure IoT Operations и выберите "Обзор".
Скопируйте имя расширения, указанное после Azure IoT Operations Arc extension. Например, azure-iot-operations-xxxx7.
Перейдите к облачному ресурсу, которому необходимо предоставить разрешения. Например, перейдите к пространству имен Центров событий >Управление доступом (IAM)>Добавить назначение роли.
На вкладке "Роль" выберите соответствующую роль.
На вкладке "Участники", чтобы назначить доступ, выберите вариант "Пользователь, группа или служебный принципал", а затем нажмите + Выбрать участников и выполните поиск управляемой идентификации Azure IoT Operations. Например, azure-iot-operations-xxxx7.

Затем настройте конечную точку потока данных с параметрами управляемой идентификации, назначенной системой.

На странице параметров конечной точки потока данных для операций выберите вкладку Базовый, затем выберите Метод проверки подлинности>Назначенное системой управляемое удостоверение.

Создание или замена

Используйте команду az iot ops dataflow endpoint create с параметром, --auth-type заданным SystemAssignedManagedIdentity для проверки подлинности управляемого удостоверения, назначаемого системой.

az iot ops dataflow endpoint create <Command> --auth-type SystemAssignedManagedIdentity --audience <Audience> --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName>

Создание или изменение

Используйте команду az iot ops dataflow endpoint apply с параметром --config-file.

Предположим, что в этом примере файл конфигурации имеет следующее содержимое:

{
    "endpointType": "Kafka",
    "kafkaSettings": {
        "host": "fabricrealtime.servicebus.windows.net:9093",
        "authentication": {
            "method": "SystemAssignedManagedIdentity",
            "systemAssignedManagedIdentitySettings": {}
        },
        "tls": {
            "mode": "Enabled"
        }
    }
}

kafkaSettings: {
  authentication: {
    method: 'SystemAssignedManagedIdentity'
    systemAssignedManagedIdentitySettings: {}
  }
}

Это важно

kafkaSettings:
  authentication:
    method: SystemAssignedManagedIdentity
    systemAssignedManagedIdentitySettings:
      {}

Управляемая идентификация, назначаемая пользователем

Чтобы использовать назначаемое пользователем управляемое удостоверение для проверки подлинности, необходимо сначала развернуть операции Интернета вещей Azure с включенными безопасными параметрами. Затем необходимо настроить управляемое удостоверение, назначаемое пользователем, для облачных подключений. Дополнительные сведения см. в статье "Включение безопасных параметров в развертывании Операций Интернета вещей Azure".

Перед тем как настроить конечную точку потока данных, назначьте роль назначенной пользователем управляемой идентичности, которая предоставляет разрешение на подключение к брокеру Kafka:

В портал Azure перейдите к облачному ресурсу, которому необходимо предоставить разрешения. Например, перейдите к пространству имен Event Grid >Управление доступом (IAM)> и добавьте назначение роли.
На вкладке "Роль" выберите соответствующую роль.
На вкладке Участники, для Назначения доступа выберите опцию Управляемое удостоверение, затем выберите + Выбрать участников и найдите управляемое удостоверение, назначаемое пользователем.

Затем настройте конечную точку обработки данных с параметрами управляемой идентичности, назначенной пользователем.

На странице параметров конечной точки потока данных для операций выберите вкладку Базовый, затем выберите метод проверки подлинности>Пользовательская управляемая идентичность.

Создание или замена

Используйте команду az iot ops dataflow endpoint create с параметром --auth-type , установленным UserAssignedManagedIdentity, для проверки подлинности с помощью управляемого пользователем удостоверения.

az iot ops dataflow endpoint create <Command> --auth-type UserAssignedManagedIdentity --client-id <ClientId> --tenant-id <TenantId> --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName>

Создание или изменение

Используйте команду az iot ops dataflow endpoint apply с параметром --config-file

Предположим, что в этом примере файл конфигурации имеет следующее содержимое:

{
    "endpointType": "Kafka",
    "kafkaSettings": {
        "authentication": {
          "method": "UserAssignedManagedIdentity",
          "userAssignedManagedIdentitySettings": {
            "clientId": "<ID>",
            "tenantId": "<ID>",
            // Optional
            "scope": "https://<Scope_Url>"
          }
        }
    }
}

kafkaSettings: {
  authentication: {
    method: 'UserAssignedManagedIdentity'
    UserAssignedManagedIdentitySettings: {
      clientId: '<CLIENT_ID>'
      tenantId: '<TENANT_ID>'
      // Optional
      // scope: 'https://<SCOPE_URL>'
    }
  }
  ...
}

Это важно

kafkaSettings:
  authentication:
    method: UserAssignedManagedIdentity
    userAssignedManagedIdentitySettings:
      clientId: <CLIENT_ID>
      tenantId: <TENANT_ID>
      # Optional
      # scope: https://<SCOPE_URL>

SASL

Чтобы использовать SASL для проверки подлинности, укажите метод проверки подлинности SASL и настройте тип SASL и ссылку на секрет с именем секрета, содержащего маркер SASL.

Azure Key Vault — это рекомендуемый способ синхронизации строка подключения с кластером Kubernetes, чтобы на него можно было ссылаться в потоке данных. Чтобы настроить эту конечную точку, необходимо включить безопасные параметры с помощью веб-интерфейса интерфейса взаимодействия с операциями.

На странице параметров конечной точки потока данных для операций выберите вкладку Базовый, затем выберите метод проверки подлинности>SASL.

Введите следующие параметры для конечной точки:

Настройка	Описание
Тип SASL	Тип проверки подлинности SASL, который следует использовать. Поддерживаются типы `Plain`, `ScramSha256` и `ScramSha512`.
Секретное имя, синхронизированное	Имя секрета Kubernetes, содержащего маркер SASL.
Ссылка на имя пользователя или секрет токена	Ссылка на секрет, используемый в комбинации с именем пользователя или токеном для аутентификации по протоколу SASL.
Ссылка на пароль секрета токена	Ссылка на пароль или секрет маркера, используемый для аутентификации SASL.

Создание или замена

Используйте команду az iot ops dataflow endpoint create с параметром --auth-type, установленным на Sasl для аутентификации SASL.

az iot ops dataflow endpoint create <Command> --auth-type Sasl --sasl-type <SaslType> --secret-name <SecretName> --resource-group <ResourceGroupName> --instance <AioInstanceName> --name <EndpointName>

Создание или изменение

Используйте команду az iot ops dataflow endpoint apply с параметром --config-file

Предположим, что в этом примере файл конфигурации имеет следующее содержимое:

{
    "endpointType": "Kafka",
    "kafkaSettings": {
        "authentication": {
          "method": "Sasl",
          "saslSettings": {
            "saslType": "<SaslType>",
            "secretRef": "<SecretName>"
          }
        }
    }
}

kafkaSettings: {
  authentication: {
    method: 'Sasl' // Or ScramSha256, ScramSha512
    saslSettings: {
      saslType: 'Plain' // Or ScramSha256, ScramSha512
      secretRef: '<SECRET_NAME>'
    }
  }
}

Это важно

kubectl create secret generic sasl-secret -n azure-iot-operations \
  --from-literal=token='<YOUR_SASL_TOKEN>'

kafkaSettings:
  authentication:
    method: Sasl
    saslSettings:
      saslType: Plain # Or ScramSha256, ScramSha512
      secretRef: <SECRET_NAME>

Поддерживаемые типы SASL:

Plain
ScramSha256
ScramSha512

Секрет должен находиться в том же пространстве имен, что и конечная точка потока данных Kafka. Секрет должен иметь маркер SASL в качестве пары "ключ-значение".

Расширенные настройки

Дополнительные параметры для этой конечной точки идентичны расширенным параметрам конечных точек Azure Event Hubs.

Следующие шаги

Дополнительные сведения о потоках данных см. в статье "Создание потока данных".

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2025-06-25

Настройка конечных точек потока данных для аналитики в режиме реального времени Microsoft Fabric

Требования

Получение сведений о пользовательской конечной точке подключения

Создание конечной точки потока данных Microsoft Fabric для аналитики в реальном времени

Доступные методы проверки подлинности

Назначаемый системой управляемый идентификатор

Управляемая идентификация, назначаемая пользователем

SASL

Расширенные настройки

Следующие шаги

Обратная связь

Дополнительные ресурсы