使用 Azure 流分析的地理围栏和地理空间聚合方案

借助内置的地理空间函数，可以使用 Azure 流分析来为机群管理、单车共享、联网汽车和资产跟踪等方案构建应用程序。

Azure 流分析支持云中和 IoT Edge 运行时中的低延迟实时地理围栏计算。

某家制造公司需要跟踪其建筑物中的资产。 他们在每台设备上装备了 GPS，并希望在设备离开特定的区域时接收通知。

本示例中的参考数据包含建筑物以及允许在每个建筑物中使用的设备的地理围栏信息。 请记住，参考数据可以是静态的，也可以是缓慢变化的。 本方案使用静态参考数据。 数据流持续发出设备 ID 及其当前位置。

可以使用 GeoJSON 对象定义地理围栏。 对于兼容性版本 1.2 和更高版本的作业，还可以使用已知文本 (WKT) 将地理围栏定义为 NVARCHAR(MAX)。 WKT 是一个开放地理空间信息联盟 (OGC) 标准，用于以文本格式表示空间数据。

内置地理空间函数可以使用定义的地理围栏来确定某个元素是在特定地理围栏多边形的内部还是外部。

下表列出了可以存储在 Azure Blob 存储或 Azure SQL 表中的地理围栏参考数据示例。 每个场地由地理空间多边形表示，每个设备与允许的场地 ID 相关联。

设备可以通过名为 DeviceStreamInput 的流每隔一分钟发出其 ID 和位置。 下表列出了一个输入流。

可以编写一个查询，用于将设备流与地理围栏参考数据相联接，并在每次设备离开允许的建筑物时生成警报。

SELECT DeviceStreamInput.DeviceID, SiteReferenceInput.SiteID, SiteReferenceInput.SiteName 
INTO Output
FROM DeviceStreamInput 
JOIN SiteReferenceInput
ON st_within(DeviceStreamInput.GeoPosition, SiteReferenceInput.Geofence) = 0
WHERE DeviceStreamInput.DeviceID = SiteReferenceInput.AllowedDeviceID

下图显示了地理围栏。 可以根据流数据输入查看设备所在的位置。

设备“C”位于建筑物 ID 2 的内部，根据参考数据，这是不允许的。 此设备应位于建筑物 ID 3 的内部。 运行此作业会针对此特定违规生成警报。

如果某个场地允许多个设备，则可以在 AllowedDeviceID 中定义设备 ID 的数组，并在 WHERE 子句中使用用户定义的函数，来验证流设备 ID 是否与该列表中的任何设备 ID 相匹配。 有关详细信息，请参阅有关云作业的 Javascript UDF 教程。

Azure 流分析支持云中和 IoT Edge 运行时中的低延迟实时地理空间聚合。

某家出租车公司想要构建一个实时应用程序，以引导其出租车司机在租车需求旺盛的城市区域找到活计。

该公司将城市的逻辑区域存储为参考数据。 每个区域由 RegionID、RegionName 和 Geofence 定义。

下表列出了可以存储在 Azure Blob 存储或 Azure SQL 表中的地理围栏参考数据示例。 每个区域由地理空间多边形表示，该多边形用于将来自流数据的请求相关联。

这些多边形仅用于参考，而不表示实际城市的逻辑或物理划分。

下表包含“乘车”流数据。

以下查询将设备流与地理围栏参考数据相联接，并每隔一分钟计算 15 分钟时间范围内每个区域的请求数。

SELECT count(*) as NumberOfRequests, RegionsRefDataInput.RegionName 
FROM UserRequestStreamDataInput
JOIN RegionsRefDataInput 
ON st_within(UserRequestStreamDataInput.FromLocation, RegionsRefDataInput.Geofence) = 1
GROUP BY RegionsRefDataInput.RegionName, hoppingwindow(minute, 1, 15)

此查询每隔一分钟输出该城市中每个区域在过去 15 分钟的请求计数。 可以通过与 Azure 函数等服务的集成，以短信的形式将其广播给所有司机。

下图演示了该查询在 Power BI 仪表板中的输出。

• 流分析地理空间函数的简介
• 地理空间函数（Azure 流分析）