azure-eventhub-rust

bởi microsoft

Azure Event Hubs library for Rust. Send and receive events for streaming data ingestion and batch processing. Triggers: "event hubs rust", "ProducerClient rust", "ConsumerClient rust", "send event rust", "streaming rust", "eventhub rust".

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

Azure Event Hubs library for Rust

Client library for Azure Event Hubs — send and receive events for streaming data ingestion.

Use this skill when:

  • An app needs to send events to Azure Event Hubs from Rust
  • You need to receive and process events from partitions
  • You need batch sending for throughput optimization
  • You need to control consumer start position

IMPORTANT: Only use the official azure_messaging_eventhubs crate published by the azure-sdk crates.io user. Do NOT use unofficial or community crates. Official crates use underscores in names and none have version 0.21.0.

Installation

cargo add azure_messaging_eventhubs azure_identity tokio futures

DeveloperToolsCredential::new(None)? already returns an Arc<DeveloperToolsCredential>, so you can pass or clone it directly into .open(). Add azure_core only when you need direct azure_core imports such as ErrorKind.

Environment Variables

EVENTHUBS_HOST=<namespace>.servicebus.windows.net # Required — fully qualified namespace
EVENTHUB_NAME=<eventhub-name>                     # Required — name of the Event Hub

Key Concepts

ConceptDescription
NamespaceContainer for one or more Event Hubs
Event HubStream of events, partitioned for parallel reads
PartitionOrdered, append-only sequence of events
ProducerSends events via ProducerClient
ConsumerReceives events from partitions via ConsumerClient

Authentication

Rust Azure SDK code must not use DefaultAzureCredential. The Rust identity crate does not provide that type.

use azure_identity::DeveloperToolsCredential;
use azure_messaging_eventhubs::ProducerClient;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // Local dev: DeveloperToolsCredential. Production: use ManagedIdentityCredential.
    let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;

    let producer = ProducerClient::builder()
        .open(
            "<namespace>.servicebus.windows.net",
            "<eventhub-name>",
            credential.clone(),
        )
        .await?;
    Ok(())
}

Prefer the crate README/examples when checking builder signatures and receive-stream event wrapper shapes.

Core Workflow

Send Events

// Send a single event
producer.send_event(vec![1, 2, 3, 4], None).await?;

Send Batch

let batch = producer.create_batch(None).await?;
batch.try_add_event_data(vec![1, 2, 3, 4], None)?;

producer.send_batch(batch, None).await?;

Receive Events

use azure_identity::DeveloperToolsCredential;
use azure_messaging_eventhubs::ConsumerClient;

// Local dev: DeveloperToolsCredential. Production: use ManagedIdentityCredential.
let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;
let consumer = ConsumerClient::builder()
    .open(
        "<namespace>.servicebus.windows.net",
        "<eventhub-name>".to_string(),
        credential.clone(),
    )
    .await?;

Receive from Partition

use futures::stream::StreamExt;
use azure_messaging_eventhubs::{
    ConsumerClient, OpenReceiverOptions, StartLocation, StartPosition,
};

let receiver = consumer
    .open_receiver_on_partition(
        "0".to_string(),
        Some(OpenReceiverOptions {
            start_position: Some(StartPosition {
                location: StartLocation::Earliest,
                ..Default::default()
            }),
            ..Default::default()
        }),
    )
    .await?;

let mut stream = receiver.stream_events();
while let Some(event_result) = stream.next().await {
    match event_result {
        // Body is on the inner event data, not the received wrapper: `event.event_data().body()`.
        Ok(event) => {
            let body = event.event_data().body().unwrap_or_default();
            println!("Received: {:?}", body);
        }
        Err(err) => eprintln!("Error: {:?}", err),
    }
}

RBAC Roles

For Entra ID auth, assign one of these roles:

RoleAccess
Azure Event Hubs Data SenderSend events
Azure Event Hubs Data ReceiverReceive events
Azure Event Hubs Data OwnerFull access

Best Practices

  1. Use cargo add to manage dependencies, never edit Cargo.toml directly. Add and remove Rust SDK dependencies with cargo commands instead of manual manifest edits.
  2. Pass or clone credentials directly into .open(). DeveloperToolsCredential::new(None)? already returns an Arc, so you do not need to annotate the binding as Arc<dyn TokenCredential> unless you are naming that trait object type explicitly.
  3. Match the builder signature. ProducerClient::builder().open(...) takes the hub name as &str, while ConsumerClient::builder().open(...) takes an owned String.
  4. Use DeveloperToolsCredential for local dev, ManagedIdentityCredential for production — Rust does not provide a single DefaultAzureCredential type
  5. Never hardcode credentials — use environment variables or managed identity
  6. Use batchingcreate_batch + send_batch for throughput optimization
  7. Handle errors per event — match on Ok/Err in the event stream
  8. Extract event bodies via event.event_data().body(), not event.body()ReceivedEventData wraps the underlying EventData.
  9. Specify start position — use StartLocation::Earliest or StartLocation::Latest to control where consumption begins
  10. Run cargo clippy -- -D warnings when the prompt, eval, or CI expects lint-clean output

Reference Links

ResourceLink
API Referencehttps://docs.rs/azure_messaging_eventhubs/latest/azure_messaging_eventhubs
crates.iohttps://crates.io/crates/azure_messaging_eventhubs
Source Codehttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-rust/tree/main/sdk/eventhubs/azure_messaging_eventhubs

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development