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StreamInsight で次の問題があります。注文からの新しいタスクが入ってきて、出力アダプターをトリガーして予測を行うクエリがあります。outputadapter は、予測されたタスク サイクル タイムをテーブル (Windows Azure 内) に書き込みます。予測はニューラル ネットワークに基づいており、outputadapter に組み込まれています。予測がテーブルに書き込まれた後、予測されたすべての時間で何か他のことをしたいと思います。したがって、2 番目のクエリでは、5 分間の時間枠で書かれたタスクの数をカウントしたいと考えています。テーブルに保存されている予測値の数が注文のタスクの数と等しい場合、テーブルからすべての予測値を取得して、注文のサイクル タイムを予測したいと考えています。

このアイデアでは、outputadapter で新しいイベントを作成して、予測時間がテーブルに書き込まれていることを知る必要があります。しかし、outputadapter から streaminsight サーバーで新しいイベントをキューに入れることはできないと思います。

おそらく、この図で問題が明確になります: http://i40.tinypic.com/4h4850.jpg

誰かが私を助けてくれることを願っています。ありがとうカルロ

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まず、「出力アダプター」という用語の使用に基づいて、2.1 より前の StreamInsight を使用していると想定しています。

あなたが投稿した内容から、アダプターが入力または出力のいずれかを行うことを強くお勧めしますが、両方ではありません。これにより、複雑さが軽減され、実装が容易になり、アダプターの作成方法に応じて、ソリューションに再利用可能なコードが含まれるようになります。

StreamInsight からニューラル ネットワーク予測エンジンにデータを送信する場合は、そのための出力アダプターを作成する必要があります。次に、ニューラル ネットワーク予測エンジンから結果を取得し、データを StreamInsight にエンキューする入力アダプターを作成します。ニューラル ネットワーク予測エンジンの入力アダプターからストリームを作成したら、動的クエリ構成を使用して、ストリームを Windows Azure ストレージ出力アダプターと次のクエリに共有できます。

ニューラル ネットワーク予測エンジンがデータを入力アダプターに「プッシュ」できる場合は、それが適しています。そうでない場合は、結果をポーリングする必要があります。

これには他にもたくさんありますが、詳細がなければ、より詳細に掘り下げることは困難です。

お役に立てれば。

于 2013-05-15T04:40:43.190 に答える