azure-stream-analytics
Azure Stream Analyticsの設計、開発、トラブルシューティング、セキュリティ、連携など、幅広い専門知識を活用して、リアルタイムデータ処理ジョブを構築するSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Expert knowledge for Azure Stream Analytics development including troubleshooting, best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. Use when building ASA jobs with Event Hubs/Kafka, Cosmos DB/SQL outputs, ML/AML scoring, UDFs, or IoT Edge, and other Azure Stream Analytics related development tasks. Not for Azure Synapse Analytics (use azure-synapse-analytics), Azure Data Explorer (use azure-data-explorer), Azure Event Hubs (use azure-event-hubs), Azure Functions (use azure-functions).
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Azure Stream Analyticsの設計、開発、トラブルシューティング、セキュリティ、連携など、幅広い専門知識を活用して、リアルタイムデータ処理ジョブを構築するSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Azure Stream Analytics スキル
このスキルは、Azure Stream Analytics に関する専門的なガイダンスを提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイメントを網羅しています。ローカルのクイックリファレンスコンテンツとリモートのドキュメント取得機能を組み合わせています。
このスキルの使い方
エージェントへの重要事項: 以下のカテゴリインデックスを使用して、関連するセクションを見つけてください。行範囲が指定されているカテゴリ(例:
L35-L120)の場合は、指定された行でread_fileを使用してください。ファイルリンクが指定されているカテゴリ(例:[security.md](security.md))の場合は、リンクされた参照ファイルでread_fileを使用してください。
エージェントへの重要事項:
metadata.generated_atが3ヶ月以上前の場合は、ユーザーにリポジトリから最新バージョンをプルするよう提案してください。mcp_microsoftdocsツールが利用できない場合は、ユーザーにインストールを提案してください: インストールガイド
このスキルは、ドキュメントコンテンツを取得するためにネットワークアクセスを必要とします。
- 推奨: クエリ文字列
from=learn-agent-skillを指定してmcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchを使用します。Markdown を返します。 - フォールバック: クエリ文字列
from=learn-agent-skill&accept=text/markdownを指定してfetch_webpageを使用します。Markdown を返します。
カテゴリインデックス
| カテゴリ | 行 | 説明 |
|---|---|---|
| トラブルシューティング | L37-L56 | Stream Analytics ジョブの問題の診断と修正: エラーコード(構成/データ/外部/内部)、入力/出力接続の失敗、クエリ/UDF のバグ、および図、メトリック、リソースログを使用したデバッグ。 |
| ベストプラクティス | L57-L75 | Stream Analytics ジョブの設計、クエリパターン、パフォーマンスチューニング、スケーリング、信頼性、時間処理、地理空間ロジック、ML/Cosmos/SQL 出力、およびアラートに関するベストプラクティス。 |
| 意思決定 | L76-L83 | Stream Analytics ソリューションを設計するためのツール選択、移行パス、自動スケーリングオプション、および Azure のリアルタイム/ストリーム処理サービスの比較に関するガイダンス。 |
| アーキテクチャと設計パターン | L84-L88 | 参照トポロジと高可用性ジョブ設計を含む、回復性のある地理冗長な Azure Stream Analytics ソリューションを設計するためのアーキテクチャパターンとベストプラクティス。 |
| 制限とクォータ | L89-L94 | Stream Analytics のストリーミングユニットとクラスターの構成とチューニング。サイズ変更、パフォーマンスのスケーリング、容量制限とリソースクォータの理解方法を含む。 |
| セキュリティ | L95-L114 | マネージドID、プライベートエンドポイント、VNet、データ保護、資格情報ローテーション、および Event Hubs、SQL、Cosmos DB、Blob、Service Bus、Power BI などの出力に対する Azure Policy を使用した Stream Analytics のセキュリティ保護。 |
| 構成 | L115-L148 | Stream Analytics ジョブの構成: 入力/出力(SQL、Cosmos DB、Event Hubs、Kafka、Power BI、Delta Lake など)、パーティショニング、自動スケーリング、互換性、監視、およびエラー/遅延イベントポリシー。 |
| 統合とコーディングパターン | L149-L168 | Stream Analytics と Kafka、Event Hubs、ML/AML、スキーマレジストリの統合、および UDF/集計の実装、.NET SDK 管理、JSON/Avro 解析、ML/異常パターン。 |
| デプロイメント | L169-L182 | Stream Analytics ジョブとクラスターのデプロイ、開始/停止、スケーリング、移動、および ARM/Bicep、GitHub Actions、Azure DevOps、npm/NuGet、IoT Edge/Stack Hub を介した CI/CD 自動化。 |
トラブルシューティング
ベストプラクティス
| トピック | URL |
|---|---|
| Azure Stream Analytics ジョブをローカルで開発およびデバッグする | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/develop-locally |
| Buil |
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Azure Stream Analytics Skill
This skill provides expert guidance for Azure Stream Analytics. Covers troubleshooting, best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. It combines local quick-reference content with remote documentation fetching capabilities.
How to Use This Skill
IMPORTANT for Agent: Use the Category Index below to locate relevant sections. For categories with line ranges (e.g.,
L35-L120), useread_filewith the specified lines. For categories with file links (e.g.,[security.md](security.md)), useread_fileon the linked reference file
IMPORTANT for Agent: If
metadata.generated_atis more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. Ifmcp_microsoftdocstools are not available, suggest the user install it: Installation Guide
This skill requires network access to fetch documentation content:
- Preferred: Use
mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchwith query stringfrom=learn-agent-skill. Returns Markdown. - Fallback: Use
fetch_webpagewith query stringfrom=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.
Category Index
| Category | Lines | Description |
|---|---|---|
| Troubleshooting | L37-L56 | Diagnosing and fixing Stream Analytics job issues: error codes (config/data/external/internal), input/output connection failures, query/UDF bugs, and using diagrams, metrics, and resource logs to debug. |
| Best Practices | L57-L75 | Best practices for Stream Analytics job design, query patterns, performance tuning, scaling, reliability, time handling, geospatial logic, ML/Cosmos/SQL outputs, and alerting. |
| Decision Making | L76-L83 | Guidance on choosing tools, migration paths, autoscaling options, and comparing Azure real-time/stream processing services for designing Stream Analytics solutions. |
| Architecture & Design Patterns | L84-L88 | Architectural patterns and best practices for designing resilient, geo-redundant Azure Stream Analytics solutions, including reference topologies and high-availability job designs. |
| Limits & Quotas | L89-L94 | Configuring and tuning Stream Analytics streaming units and clusters, including how to resize, scale performance, and understand capacity limits and resource quotas. |
| Security | L95-L114 | Securing Stream Analytics with managed identities, private endpoints, VNets, data protection, credential rotation, and Azure Policy for outputs like Event Hubs, SQL, Cosmos DB, Blob, Service Bus, Power BI. |
| Configuration | L115-L148 | Configuring Stream Analytics jobs: inputs/outputs (SQL, Cosmos DB, Event Hubs, Kafka, Power BI, Delta Lake, etc.), partitioning, autoscale, compatibility, monitoring, and error/late-event policies. |
| Integrations & Coding Patterns | L149-L168 | Integrating Stream Analytics with Kafka, Event Hubs, ML/AML, schema registry, and implementing UDFs/aggregates, .NET SDK management, JSON/Avro parsing, and ML/anomaly patterns. |
| Deployment | L169-L182 | Deploying, starting/stopping, scaling, and moving Stream Analytics jobs and clusters, plus CI/CD automation via ARM/Bicep, GitHub Actions, Azure DevOps, npm/NuGet, and IoT Edge/Stack Hub. |
Troubleshooting
Best Practices
Decision Making
| Topic | URL |
|---|---|
| Select developer tools for Azure Stream Analytics jobs | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/feature-comparison |
| Migrate Stream Analytics projects from Visual Studio to VS Code | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/migrate-to-vscode |
| Choose and configure autoscale for Stream Analytics SUs | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-autoscale |
| Choose Azure real-time and stream processing services | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/streaming-technologies |
Architecture & Design Patterns
| Topic | URL |
|---|---|
| Design geo-redundant Azure Stream Analytics job architectures | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/geo-redundancy |
Limits & Quotas
| Topic | URL |
|---|---|
| Resize Azure Stream Analytics clusters by streaming units | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/scale-cluster |
| Understand and tune Azure Stream Analytics streaming units | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-streaming-unit-consumption |