微軟發(fā)布了 Azure Stream Analytics 無代碼編輯器，這是一個支持拖放的畫布，可用于開發(fā)流處理場景下的作業(yè)，如流處理 ETL、數據攝入、物化數據并公開發(fā)布到 Azure Cosmos DB。該無代碼編輯器托管在微軟的大數據流平臺和事件攝入服務 Azure Event Hubs 中。

　　Azure Stream Analytics 是一個托管的實時分析服務。它提供的無代碼編輯器讓用戶可以開發(fā) Stream Analytics 作業(yè)而不用編寫一行代碼。今年早些時候，該公司發(fā)布了一個公開預覽版，現在發(fā)布的正式版包含了幾項新功能，比如：

　　支持兩個新的輸出：Event Hubs 和 Azure Data Explorer。

　　在“管理字段”中支持三種數據操作的內置函數：日期時間函數、字符串函數和數學函數。

　　在“Event Hubs – Process Data”下新增三個場景模板。

　　Stream Analytics 作業(yè)由三個主要組件組成：流輸入、轉換和輸出。根據用戶需要，作業(yè)可以包含任意數量的組件，包括多個輸入、具有各種轉換的并行分支和多個輸出。要創(chuàng)建作業(yè)，用戶可以打開 Event Hubs 實例、選擇 Process Data 并選擇任何可用的模板。

　　用戶可以選擇一個事件中心(模板中的第一步)作為作業(yè)的輸入，并配置一個到事件中心實例的連接。接下來，用戶還必須完成其他步驟，如分組、管理字段和輸出(如 Cosmos DB、Event Hub、Synapse 和 Azure Data Explorer)。

　　在 A Cloud Guru 的一篇博文中，技術編輯團隊說明了無代碼編輯器的好處：

　　本質上，這個新服務為你提供了一個畫布，讓你可以查看所有傳入的數據流，然后根據需要對它們進行轉換，并寫入你選擇的目標——所有這些都是以無代碼的方式進行的。你可以利用 Azure 數據專家多年來積累的深厚知識，把時間用在思考數據整形(shape your data)的最佳方法上，而不是陷入設計數據查詢和轉換操作的語法中。

　　此外，微軟 Messaging and Eventing 首席架構師 Clemens Vasters 在推特上寫道：

　　它不僅為構建分析作業(yè)提供了一種超級靈活的方式，而且還可以將事件數據發(fā)送到各種數據庫存儲和數據湖中。內置于 Event Hubs 門戶體驗中。

　　通過無代碼編輯器，微軟為其客戶帶來了類似于 Stream Designer(由 Confluent 最近發(fā)布)的解決方案，那是一個可以簡化數據流管道的點選式可視化構建器。

　　要了解關于 Stream Analytics 的更多信息，請查閱官方文檔，其中包含無代碼編輯器的使用教程。
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