azure-eventhub-ts

โดย microsoft

สร้างแอปพลิเคชันสตรีมมิ่งเหตุการณ์โดยใช้ Azure Event Hubs SDK สำหรับ JavaScript (@azure/event-hubs) ใช้เมื่อนำไปใช้กับการรับส่งเหตุการณ์ที่มีปริมาณสูง การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ข้อมูลเทเลเมทรีจาก IoT หรือสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์พร้อมผู้บริโภคแบบแบ่งพาร์ติชัน

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

Azure Event Hubs SDK for TypeScript

High-throughput event streaming and real-time data ingestion.

Installation

npm install @azure/event-hubs @azure/identity

For checkpointing with consumer groups:

npm install @azure/eventhubs-checkpointstore-blob @azure/storage-blob

Environment Variables

EVENTHUB_NAMESPACE=<namespace>.servicebus.windows.net
EVENTHUB_NAME=my-eventhub
STORAGE_ACCOUNT_NAME=<storage-account>
STORAGE_CONTAINER_NAME=checkpoints
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Authentication

import { EventHubProducerClient, EventHubConsumerClient } from "@azure/event-hubs";
import { DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential } from "@azure/identity";

const fullyQualifiedNamespace = process.env.EVENTHUB_NAMESPACE!;
const eventHubName = process.env.EVENTHUB_NAME!;
// Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
const credential = new DefaultAzureCredential({requiredEnvVars: ["AZURE_TOKEN_CREDENTIALS"]});
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/javascript/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-node-latest#credential-classes
// const credential = new ManagedIdentityCredential();

// Producer
const producer = new EventHubProducerClient(fullyQualifiedNamespace, eventHubName, credential);

// Consumer
const consumer = new EventHubConsumerClient(
  "$Default", // Consumer group
  fullyQualifiedNamespace,
  eventHubName,
  credential
);

Core Workflow

Send Events

const producer = new EventHubProducerClient(namespace, eventHubName, credential);

// Create batch and add events
const batch = await producer.createBatch();
batch.tryAdd({ body: { temperature: 72.5, deviceId: "sensor-1" } });
batch.tryAdd({ body: { temperature: 68.2, deviceId: "sensor-2" } });

await producer.sendBatch(batch);
await producer.close();

Send to Specific Partition

// By partition ID
const batch = await producer.createBatch({ partitionId: "0" });

// By partition key (consistent hashing)
const batch = await producer.createBatch({ partitionKey: "device-123" });

Receive Events (Simple)

const consumer = new EventHubConsumerClient("$Default", namespace, eventHubName, credential);

const subscription = consumer.subscribe({
  processEvents: async (events, context) => {
    for (const event of events) {
      console.log(`Partition: ${context.partitionId}, Body: ${JSON.stringify(event.body)}`);
    }
  },
  processError: async (err, context) => {
    console.error(`Error on partition ${context.partitionId}: ${err.message}`);
  },
});

// Stop after some time
setTimeout(async () => {
  await subscription.close();
  await consumer.close();
}, 60000);

Receive with Checkpointing (Production)

import { EventHubConsumerClient } from "@azure/event-hubs";
import { ContainerClient } from "@azure/storage-blob";
import { BlobCheckpointStore } from "@azure/eventhubs-checkpointstore-blob";

const containerClient = new ContainerClient(
  `https://${storageAccount}.blob.core.windows.net/${containerName}`,
  credential
);

const checkpointStore = new BlobCheckpointStore(containerClient);

const consumer = new EventHubConsumerClient(
  "$Default",
  namespace,
  eventHubName,
  credential,
  checkpointStore
);

const subscription = consumer.subscribe({
  processEvents: async (events, context) => {
    for (const event of events) {
      console.log(`Processing: ${JSON.stringify(event.body)}`);
    }
    // Checkpoint after processing batch
    if (events.length > 0) {
      await context.updateCheckpoint(events[events.length - 1]);
    }
  },
  processError: async (err, context) => {
    console.error(`Error: ${err.message}`);
  },
});

Receive from Specific Position

const subscription = consumer.subscribe({
  processEvents: async (events, context) => { /* ... */ },
  processError: async (err, context) => { /* ... */ },
}, {
  startPosition: {
    // Start from beginning
    "0": { offset: "@earliest" },
    // Start from end (new events only)
    "1": { offset: "@latest" },
    // Start from specific offset
    "2": { offset: "12345" },
    // Start from specific time
    "3": { enqueuedOn: new Date("2024-01-01") },
  },
});

Event Hub Properties

// Get hub info
const hubProperties = await producer.getEventHubProperties();
console.log(`Partitions: ${hubProperties.partitionIds}`);

// Get partition info
const partitionProperties = await producer.getPartitionProperties("0");
console.log(`Last sequence: ${partitionProperties.lastEnqueuedSequenceNumber}`);

Batch Processing Options

const subscription = consumer.subscribe(
  {
    processEvents: async (events, context) => { /* ... */ },
    processError: async (err, context) => { /* ... */ },
  },
  {
    maxBatchSize: 100,           // Max events per batch
    maxWaitTimeInSeconds: 30,    // Max wait for batch
  }
);

Key Types

import {
  EventHubProducerClient,
  EventHubConsumerClient,
  EventData,
  ReceivedEventData,
  PartitionContext,
  Subscription,
  SubscriptionEventHandlers,
  CreateBatchOptions,
  EventPosition,
} from "@azure/event-hubs";

import { BlobCheckpointStore } from "@azure/eventhubs-checkpointstore-blob";

Event Properties

// Send with properties
const batch = await producer.createBatch();
batch.tryAdd({
  body: { data: "payload" },
  properties: {
    eventType: "telemetry",
    deviceId: "sensor-1",
  },
  contentType: "application/json",
  correlationId: "request-123",
});

// Access in receiver
consumer.subscribe({
  processEvents: async (events, context) => {
    for (const event of events) {
      console.log(`Type: ${event.properties?.eventType}`);
      console.log(`Sequence: ${event.sequenceNumber}`);
      console.log(`Enqueued: ${event.enqueuedTimeUtc}`);
      console.log(`Offset: ${event.offset}`);
    }
  },
});

Error Handling

consumer.subscribe({
  processEvents: async (events, context) => {
    try {
      for (const event of events) {
        await processEvent(event);
      }
      await context.updateCheckpoint(events[events.length - 1]);
    } catch (error) {
      // Don't checkpoint on error - events will be reprocessed
      console.error("Processing failed:", error);
    }
  },
  processError: async (err, context) => {
    if (err.name === "MessagingError") {
      // Transient error - SDK will retry
      console.warn("Transient error:", err.message);
    } else {
      // Fatal error
      console.error("Fatal error:", err);
    }
  },
});

Best Practices

  1. Use checkpointing - Always checkpoint in production for exactly-once processing
  2. Batch sends - Use createBatch() for efficient sending
  3. Partition keys - Use partition keys to ensure ordering for related events
  4. Consumer groups - Use separate consumer groups for different processing pipelines
  5. Handle errors gracefully - Don't checkpoint on processing failures
  6. Close clients - Always close producer/consumer when done
  7. Monitor lag - Track lastEnqueuedSequenceNumber vs processed sequence

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