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　　微軟發(fā)布了 Azure Stream Analytics 無代碼編輯器，這是一個(gè)支持拖放的畫布，可用于開發(fā)流處理場(chǎng)景下的作業(yè)，如流處理 ETL、數(shù)據(jù)攝入、物化數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)流平臺(tái)和事件攝入服務(wù) Azure Event Hubs 中。

　　Azure Stream Analytics 是一個(gè)托管的實(shí)時(shí)分析服務(wù)。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(shí)候，該公司發(fā)布了一個(gè)公開預(yù)覽版，現(xiàn)在發(fā)布的正式版包含了幾項(xiàng)新功能，比如：

　　支持兩個(gè)新的輸出：Event Hubs 和 Azure Data Explorer。

　　在“管理字段”中支持三種數(shù)據(jù)操作的內(nèi)置函數(shù)：日期時(shí)間函數(shù)、字符串函數(shù)和數(shù)學(xué)函數(shù)。

　　在“Event Hubs – Process Data”下新增三個(gè)場(chǎng)景模板。

　　Stream Analytics 作業(yè)由三個(gè)主要組件組成：流輸入、轉(zhuǎn)換和輸出。根據(jù)用戶需要，作業(yè)可以包含任意數(shù)量的組件，包括多個(gè)輸入、具有各種轉(zhuǎn)換的并行分支和多個(gè)輸出。要?jiǎng)?chuàng)建作業(yè)，用戶可以打開 Event Hubs 實(shí)例、選擇 Process Data 并選擇任何可用的模板。

　　用戶可以選擇一個(gè)事件中心(模板中的第一步)作為作業(yè)的輸入，并配置一個(gè)到事件中心實(shí)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(shù)編輯團(tuán)隊(duì)說明了無代碼編輯器的好處：

　　本質(zhì)上，這個(gè)新服務(wù)為你提供了一個(gè)畫布，讓你可以查看所有傳入的數(shù)據(jù)流，然后根據(jù)需要對(duì)它們進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并寫入你選擇的目標(biāo)——所有這些都是以無代碼的方式進(jìn)行的。你可以利用 Azure 數(shù)據(jù)專家多年來積累的深厚知識(shí)，把時(shí)間用在思考數(shù)據(jù)整形(shape your data)的最佳方法上，而不是陷入設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)查詢和轉(zhuǎn)換操作的語法中。

　　此外，微軟 Messaging and Eventing 首席架構(gòu)師 Clemens Vasters 在推特上寫道：

　　它不僅為構(gòu)建分析作業(yè)提供了一種超級(jí)靈活的方式，而且還可以將事件數(shù)據(jù)發(fā)送到各種數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)湖中。內(nèi)置于 Event Hubs 門戶體驗(yàn)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(gè)可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)流管道的點(diǎn)選式可視化構(gòu)建器。

　　要了解關(guān)于 Stream Analytics 的更多信息，請(qǐng)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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