azure-eventhub-dotnet

โดย microsoft

Azure Event Hubs SDK for .NET. Use for high-throughput event streaming: sending events (EventHubProducerClient, EventHubBufferedProducerClient), receiving events (EventProcessorClient with checkpointing), partition management, and real-time data ingestion. Triggers: "Event Hubs", "event streaming", "EventHubProducerClient", "EventProcessorClient", "send events", "receive events", "checkpointing", "partition".

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-eventhub-dotnet

Azure.Messaging.EventHubs (.NET)

High-throughput event streaming SDK for sending and receiving events via Azure Event Hubs.

Installation

# Core package (sending and simple receiving)
dotnet add package Azure.Messaging.EventHubs

# Processor package (production receiving with checkpointing)
dotnet add package Azure.Messaging.EventHubs.Processor

# Authentication
dotnet add package Azure.Identity

# For checkpointing (required by EventProcessorClient)
dotnet add package Azure.Storage.Blobs

Current Versions: Azure.Messaging.EventHubs v5.12.2, Azure.Messaging.EventHubs.Processor v5.12.2

Environment Variables

EVENTHUB_FULLY_QUALIFIED_NAMESPACE=<namespace>.servicebus.windows.net  # Required: Event Hubs fully qualified namespace
EVENTHUB_NAME=<event-hub-name>  # Required: Event Hub name
BLOB_STORAGE_CONNECTION_STRING=<storage-connection-string>  # Alternative to Entra ID auth
BLOB_CONTAINER_NAME=<checkpoint-container>  # Required: checkpoint container name
EVENTHUB_CONNECTION_STRING=Endpoint=sb://<namespace>.servicebus.windows.net/;SharedAccessKeyName=...  # Alternative to Entra ID auth
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod  # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Authentication

using Azure.Identity;
using Azure.Messaging.EventHubs;
using Azure.Messaging.EventHubs.Producer;

// Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
var credential = new DefaultAzureCredential(
    DefaultAzureCredential.DefaultEnvironmentVariableName
);
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/dotnet/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-dotnet#credential-classes
// var credential = new ManagedIdentityCredential();

var fullyQualifiedNamespace = Environment.GetEnvironmentVariable("EVENTHUB_FULLY_QUALIFIED_NAMESPACE");
var eventHubName = Environment.GetEnvironmentVariable("EVENTHUB_NAME");

var producer = new EventHubProducerClient(
    fullyQualifiedNamespace,
    eventHubName,
    credential);

Required RBAC Roles:

  • Sending: Azure Event Hubs Data Sender
  • Receiving: Azure Event Hubs Data Receiver
  • Both: Azure Event Hubs Data Owner

Client Types

ClientPurposeWhen to Use
EventHubProducerClientSend events immediately in batchesReal-time sending, full control over batching
EventHubBufferedProducerClientAutomatic batching with background sendingHigh-volume, fire-and-forget scenarios
EventHubConsumerClientSimple event readingPrototyping only, NOT for production
EventProcessorClientProduction event processingAlways use this for receiving in production

Core Workflow

1. Send Events (Batch)

using Azure.Identity;
using Azure.Messaging.EventHubs;
using Azure.Messaging.EventHubs.Producer;

await using var producer = new EventHubProducerClient(
    fullyQualifiedNamespace,
    eventHubName,
    new DefaultAzureCredential());

// Create a batch (respects size limits automatically)
using EventDataBatch batch = await producer.CreateBatchAsync();

// Add events to batch
var events = new[]
{
    new EventData(BinaryData.FromString("{\"id\": 1, \"message\": \"Hello\"}")),
    new EventData(BinaryData.FromString("{\"id\": 2, \"message\": \"World\"}"))
};

foreach (var eventData in events)
{
    if (!batch.TryAdd(eventData))
    {
        // Batch is full - send it and create a new one
        await producer.SendAsync(batch);
        batch = await producer.CreateBatchAsync();
        
        if (!batch.TryAdd(eventData))
        {
            throw new Exception("Event too large for empty batch");
        }
    }
}

// Send remaining events
if (batch.Count > 0)
{
    await producer.SendAsync(batch);
}

2. Send Events (Buffered - High Volume)

using Azure.Messaging.EventHubs.Producer;

var options = new EventHubBufferedProducerClientOptions
{
    MaximumWaitTime = TimeSpan.FromSeconds(1)
};

await using var producer = new EventHubBufferedProducerClient(
    fullyQualifiedNamespace,
    eventHubName,
    new DefaultAzureCredential(),
    options);

// Handle send success/failure
producer.SendEventBatchSucceededAsync += args =>
{
    Console.WriteLine($"Batch sent: {args.EventBatch.Count} events");
    return Task.CompletedTask;
};

producer.SendEventBatchFailedAsync += args =>
{
    Console.WriteLine($"Batch failed: {args.Exception.Message}");
    return Task.CompletedTask;
};

// Enqueue events (sent automatically in background)
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
    await producer.EnqueueEventAsync(new EventData($"Event {i}"));
}

// Flush remaining events before disposing
await producer.FlushAsync();

3. Receive Events (Production - EventProcessorClient)

using Azure.Identity;
using Azure.Messaging.EventHubs;
using Azure.Messaging.EventHubs.Consumer;
using Azure.Messaging.EventHubs.Processor;
using Azure.Storage.Blobs;

// Blob container for checkpointing
var blobClient = new BlobContainerClient(
    Environment.GetEnvironmentVariable("BLOB_STORAGE_CONNECTION_STRING"),
    Environment.GetEnvironmentVariable("BLOB_CONTAINER_NAME"));

await blobClient.CreateIfNotExistsAsync();

// Create processor
var processor = new EventProcessorClient(
    blobClient,
    EventHubConsumerClient.DefaultConsumerGroup,
    fullyQualifiedNamespace,
    eventHubName,
    new DefaultAzureCredential());

// Handle events
processor.ProcessEventAsync += async args =>
{
    Console.WriteLine($"Partition: {args.Partition.PartitionId}");
    Console.WriteLine($"Data: {args.Data.EventBody}");
    
    // Checkpoint after processing (or batch checkpoints)
    await args.UpdateCheckpointAsync();
};

// Handle errors
processor.ProcessErrorAsync += args =>
{
    Console.WriteLine($"Error: {args.Exception.Message}");
    Console.WriteLine($"Partition: {args.PartitionId}");
    return Task.CompletedTask;
};

// Start processing
await processor.StartProcessingAsync();

// Run until cancelled
await Task.Delay(Timeout.Infinite, cancellationToken);

// Stop gracefully
await processor.StopProcessingAsync();

4. Partition Operations

// Get partition IDs
string[] partitionIds = await producer.GetPartitionIdsAsync();

// Send to specific partition (use sparingly)
var options = new SendEventOptions
{
    PartitionId = "0"
};
await producer.SendAsync(events, options);

// Use partition key (recommended for ordering)
var batchOptions = new CreateBatchOptions
{
    PartitionKey = "customer-123"  // Events with same key go to same partition
};
using var batch = await producer.CreateBatchAsync(batchOptions);

EventPosition Options

Control where to start reading:

// Start from beginning
EventPosition.Earliest

// Start from end (new events only)
EventPosition.Latest

// Start from specific offset
EventPosition.FromOffset(12345)

// Start from specific sequence number
EventPosition.FromSequenceNumber(100)

// Start from specific time
EventPosition.FromEnqueuedTime(DateTimeOffset.UtcNow.AddHours(-1))

ASP.NET Core Integration

// Program.cs
using Azure.Identity;
using Azure.Messaging.EventHubs.Producer;
using Microsoft.Extensions.Azure;

builder.Services.AddAzureClients(clientBuilder =>
{
    clientBuilder.AddEventHubProducerClient(
        builder.Configuration["EventHub:FullyQualifiedNamespace"],
        builder.Configuration["EventHub:Name"]);
    
    clientBuilder.UseCredential(new DefaultAzureCredential());
});

// Inject in controller/service
public class EventService
{
    private readonly EventHubProducerClient _producer;
    
    public EventService(EventHubProducerClient producer)
    {
        _producer = producer;
    }
    
    public async Task SendAsync(string message)
    {
        using var batch = await _producer.CreateBatchAsync();
        batch.TryAdd(new EventData(message));
        await _producer.SendAsync(batch);
    }
}

Best Practices

  1. Use EventProcessorClient for receiving — Never use EventHubConsumerClient in production
  2. Checkpoint strategically — After N events or time interval, not every event
  3. Use partition keys — For ordering guarantees within a partition
  4. Reuse clients — Create once, use as singleton (thread-safe)
  5. Use await using — Ensures proper disposal
  6. Handle ProcessErrorAsync — Always register error handler
  7. Batch events — Use CreateBatchAsync() to respect size limits
  8. Use buffered producer — For high-volume scenarios with automatic batching

Error Handling

using Azure.Messaging.EventHubs;

try
{
    await producer.SendAsync(batch);
}
catch (EventHubsException ex) when (ex.Reason == EventHubsException.FailureReason.ServiceBusy)
{
    // Retry with backoff
    await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(5));
}
catch (EventHubsException ex) when (ex.IsTransient)
{
    // Transient error - safe to retry
    Console.WriteLine($"Transient error: {ex.Message}");
}
catch (EventHubsException ex)
{
    // Non-transient error
    Console.WriteLine($"Error: {ex.Reason} - {ex.Message}");
}

Checkpointing Strategies

StrategyWhen to Use
Every eventLow volume, critical data
Every N eventsBalanced throughput/reliability
Time-basedConsistent checkpoint intervals
Batch completionAfter processing a logical batch
// Checkpoint every 100 events
private int _eventCount = 0;

processor.ProcessEventAsync += async args =>
{
    // Process event...
    
    _eventCount++;
    if (_eventCount >= 100)
    {
        await args.UpdateCheckpointAsync();
        _eventCount = 0;
    }
};

Related SDKs

SDKPurposeInstall
Azure.Messaging.EventHubsCore sending/receivingdotnet add package Azure.Messaging.EventHubs
Azure.Messaging.EventHubs.ProcessorProduction processingdotnet add package Azure.Messaging.EventHubs.Processor
Azure.ResourceManager.EventHubsManagement plane (create hubs)dotnet add package Azure.ResourceManager.EventHubs
Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.EventHubsAzure Functions bindingdotnet add package Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.EventHubs

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development