Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Нет SystemPropertyColumns в Azure Stream Analytics из Visual Studio 2019 (v: 16.3.9)

Невозможно увидеть столбцы свойств системы, как на портале Azure в Visual Studio 2019. Ниже приведен снимок экрана для выходной конфигурации очереди служебной шины.

введите здесь описание изображения

Ниже приведен снимок экрана столбца системных свойств на портале Azure введите здесь описание изображения

Проблема в том, что шаблон ARM, сгенерированный из проекта, не будет иметь столбцов системных свойств. Кто-нибудь сталкивался с такой проблемой?

azure visual-studio-2019 azure-stream-analytics
06.01.2020

Ответы:


1

Я думаю, что функция вывода ASA в VS 2019 одинакова для всех. Версия моего инструмента — 16.4.2.

введите здесь описание изображения

Я попытался создать столбцы системных свойств на портале и просмотреть структуру json в https://resources.azure.com. /.

введите здесь описание изображения

Я попытался найти несколько официальные доказательства, но ничего похожего найти не удалось. Специально для этого: введите здесь описание изображения

Вы можете попробовать edit свой файл output.json добавить ключ-значение вручную. Если он все еще заблокирован, то похоже, что эта функция пока не поддерживается в ARM.

введите здесь описание изображения

07.01.2020
  • Я уже пытался добавить столбцы systempropertycolumns для вывода, но это не работает. Он не добавляет его в сгенерированный шаблон ARM. 07.01.2020
  • @Rusty Fine. Похоже, что он еще не поддерживается. Конечно, вы можете связаться с командой ASA, чтобы убедиться в этом. 07.01.2020
  • @Расти Привет, Расти. Пожалуйста, обратитесь к комментарию ниже, чтобы следить за ходом вашего беспокойства. 08.01.2020

    • 2

    В настоящий момент столбец системных свойств не поддерживается в Visual Studio.

    == Обновление: теперь поддерживаются столбцы системных свойств. Обновите расширение ASA, чтобы попробовать эту функцию.

    07.01.2020
  • Круто, признателен за любые доказательства или некоторые заявления о расширении. 07.01.2020
  • Спасибо, Джей. Ваш ответ потрясающий. Я разработчик расширения ASA VS, и у нас есть план по поддержке этой функции как можно скорее. 08.01.2020
  • Большое спасибо за ваше подтверждение. 08.01.2020
  • теперь это поддерживается в Visual Studio, но в пакете CICD nuget он все еще не поддерживается, я думаю, потому что при развертывании с использованием пакета nuget 2.3.0.0 он не работает nuget.org/packages/Microsoft.Azure.StreamAnalytics.CICD 28.02.2020
  • Привет @Rusty, большое спасибо за вашу поддержку. Мы все еще совершенствуем инструмент CICD, и я думаю, что он скоро будет выпущен, надеюсь, на этой неделе. 03.03.2020
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..