Kurz: Nastavení prostředí pro strojové učení ve službě IoT Edge

Platí pro: IoT Edge 1.1

Důležité

Datum ukončení podpory ioT Edge 1.1 bylo 13. prosince 2022. Informace o tom, jak se tento produkt, služba, technologie nebo rozhraní API podporují, najdete v životním cyklu produktů Společnosti Microsoft . Další informace o aktualizaci na nejnovější verzi IoT Edge najdete v tématu Aktualizace IoT Edge.

Tento článek vám pomůže připravit prostředí na vývoj a nasazení. Nejprve nastavte vývojový počítač se všemi potřebnými nástroji. Pak vytvořte potřebné cloudové prostředky v Azure.

V této části kurzu se naučíte:

• Nastavte virtuální počítač pro vývoj.
• Nastavte IoT Hub a cloudové úložiště pro vaše vývojové prostředí.

Požadavky

Tento článek je součástí série kurzů o používání služby Azure Machine Learning ve službě IoT Edge. Každý článek v řadě vychází z práce v předchozím článku. Pokud jste se k tomuto článku dostali přímo, navštivte první článek série.

Nastavení vývojového virtuálního počítače

Tento krok obvykle provádí cloudový vývojář. Některé z těchto softwarových aplikací můžou být užitečné i pro datové vědce.

Vytvořili jsme skript PowerShellu, který vytvoří virtuální počítač Azure s mnoha už nakonfigurovanými požadavky. Virtuální počítač, který vytváříme, musí být schopný zpracovat vnořenou virtualizaci, což je důvod, proč jsme zvolili velikost stroje Standard_D8s_v3.

Vývojový virtuální počítač se nastaví pomocí následujících:

• Windows 10
• Čokoláda
• Docker Desktop pro Windows
• Git pro Windows
• Git Credential Manager pro Windows
• .NET Core SDK
• Python 3
• Visual Studio Code
• Azure PowerShell
• Rozšíření VS Code
  • Azure IoT Edge
  • Azure IoT Hub
  • Python
  • C#
  • Docker
  • PowerShell

Vývojářský virtuální počítač není nezbytně nutný – všechny vývojové nástroje je možné spouštět na místním počítači. Důrazně ale doporučujeme použít virtuální počítač, abyste zajistili rovné podmínky.

Vytvoření a konfigurace virtuálního počítače trvá přibližně 30 minut.

1. Naklonujte nebo stáhněte ukázkové úložiště Machine Learning a IoT Edge do místního počítače.

2. Otevřete PowerShell jako správce a přejděte do adresáře \IoTEdgeAndMlSample\DevVM umístěného pod kořenovým adresářem, kam jste kód stáhli. Budeme odkazovat na kořenový adresář pro váš zdroj jako srcdir.

   cd c:\srcdir\IoTEdgeAndMlSample\DevVM
   

   Adresář DevVM obsahuje soubory potřebné k vytvoření virtuálního počítače Azure vhodného pro dokončení tohoto kurzu.

3. Spuštěním následujícího příkazu povolte spouštění skriptů. Po zobrazení výzvy zvolte Ano na vše .

   Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process
   

4. Spusťte Create-AzureDevVM.ps1.

   .\Create-AzureDevVm.ps1
   

   Po zobrazení výzvy zadejte následující informace:

   • ID předplatného Azure: ID vašeho předplatného, které najdete v předplatných Azure na portálu.
   • Název skupiny prostředků: Název nové nebo existující skupiny prostředků v Azure.
   • Umístění: Zvolte umístění Azure, ve kterém se virtuální počítač vytvoří. Například USA – západ 2 nebo Severní Evropa. Další informace najdete v tématu Umístění Azure.
   • Uživatelské jméno: Zadejte zapamatovatelný název účtu správce virtuálního počítače.
   • Heslo: Nastavte heslo pro účet správce virtuálního počítače.

   Skript se spustí několik minut, protože provede následující kroky:

   1. Nainstaluje modul Az Azure PowerShellu.
   2. Vyzve vás, abyste se přihlásili k Azure.
   3. Potvrdí informace o vytvoření virtuálního počítače. Pokračujte stisknutím klávesy y nebo Enter .
   4. Vytvoří skupinu prostředků, pokud neexistuje.
   5. Nasadí virtuální počítač.
   6. Povolí Hyper-V na virtuálním počítači.
   7. Nainstaluje software potřebný pro vývoj a naklonuje ukázkové úložiště.
   8. Restartuje virtuální počítač.
   9. Vytvoří na ploše soubor RDP pro připojení k virtuálnímu počítači.

   Pokud se zobrazí výzva k restartování virtuálního počítače, můžete jeho název zkopírovat z výstupu skriptu. Výstup také ukazuje cestu k souboru RDP pro připojení k virtuálnímu počítači.

Nastavení plánu automatického vypnutí

Aby se snížily náklady, vytvořil se vývojový virtuální počítač s plánem automatického vypnutí nastaveným na 1900 PST. Toto nastavení možná budete muset aktualizovat v závislosti na vaší poloze a plánu. Aktualizace plánu vypnutí:

1. Na webu Azure Portal přejděte na virtuální počítač, který skript vytvořil.

2. V nabídce levého podokna v části Operace vyberte Automatické vypnutí.

3. Podle potřeby upravte plánované vypnutí a časové pásmo a vyberte Uložit.

Připojení k vývojovému virtuálnímu počítači

Teď, když jsme vytvořili virtuální počítač, musíme dokončit instalaci softwaru potřebného k dokončení kurzu.

1. Dvakrát klikněte na soubor RDP, který skript vytvořil na ploše.

2. Zobrazí se dialogové okno s informací, že vydavatel vzdáleného připojení je neznámý. To je přijatelné, proto vyberte Připojit.

3. Zadejte heslo správce, které jste zadali k vytvoření virtuálního počítače, a klikněte na OK.

4. Zobrazí se výzva k přijetí certifikátu pro virtuální počítač. Vyberte Ano.

Instalace rozšíření pro Visual Studio Code

Teď, když jste se připojili k vývojovému počítači, přidejte do editoru Visual Studio Code několik užitečných rozšíření, která usnadňují vývoj.

1. Připojte se k vývojovému virtuálnímu počítači, otevřete okno PowerShellu a přejděte do adresáře C:\source\IoTEdgeAndMlSample\DevVM . Tento adresář vytvořil skript, který vytvořil virtuální počítač.

   cd C:\source\IoTEdgeAndMlSample\DevVM
   

2. Spuštěním následujícího příkazu povolte spouštění skriptů. Po zobrazení výzvy zvolte Ano na vše .

   Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process
   

3. Spusťte skript rozšíření editoru Visual Studio Code.

   .\Enable-CodeExtensions.ps1
   

4. Skript poběží několik minut a nainstaluje rozšíření VS Code:

   • Azure IoT Edge
   • Azure IoT Hub
   • Python
   • C#
   • Docker
   • PowerShell

Nastavení služby IoT Hub a úložiště

Tyto kroky obvykle provádí cloudový vývojář.

Azure IoT Hub je jádrem každé aplikace IoT, protože zpracovává zabezpečenou komunikaci mezi zařízeními IoT a cloudem. Jedná se o hlavní koordinační bod pro provoz řešení strojového učení IoT Edge.

• IoT Hub používá trasy k směrování příchozích dat ze zařízení IoT do jiných podřízených služeb. Využijeme trasy ioT Hubu k odesílání dat zařízení do Azure Storage. Ve službě Azure Storage využívají data zařízení služba Azure Machine Learning k trénování našeho zbývajícího klasifikátoru životnosti (RUL).

• Později v tomto kurzu použijeme IoT Hub ke konfiguraci a správě našeho zařízení Azure IoT Edge.

V této části použijete skript k vytvoření centra Azure IoT a účtu služby Azure Storage. Pak na webu Azure Portal nakonfigurujete trasu, která předává data přijatá centrem do kontejneru Azure Storage. Dokončení těchto kroků trvá přibližně 10 minut.

1. Připojte se k vývojovému virtuálnímu počítači, otevřete okno PowerShellu a přejděte do adresáře IoTHubu .

   cd C:\source\IoTEdgeAndMlSample\IoTHub
   

2. Spusťte skript pro vytvoření. Použijte stejné hodnoty pro ID předplatného, umístění a skupinu prostředků, které jste použili při vytváření vývojového virtuálního počítače.

   .\New-HubAndStorage.ps1 -SubscriptionId <subscription id> -Location <location> -ResourceGroupName <resource group>
   

   • Zobrazí se výzva k přihlášení k Azure.
   • Skript potvrdí informace o vytvoření vašeho účtu Hubu a úložiště. Pokračujte stisknutím klávesy y nebo Enter .

Spuštění skriptu trvá asi dvě minuty. Po dokončení skript vypíše název centra IoT a účtu úložiště.

Kontrola trasy do úložiště ve službě IoT Hub

Jako součást vytváření centra IoT skript, který jsme spustili v předchozí části, rovněž vytvořil vlastní koncový bod a trasu. Trasy IoT Hubu se skládají z výrazu dotazu a koncového bodu. Pokud zpráva odpovídá výrazu, data se posílají podél trasy do přidruženého koncového bodu. Koncové body můžou být Event Hubs, fronty služby Service Bus a témata. V tomto případě je koncový bod kontejnerem typu blob v rámci účtu úložiště. Pojďme pomocí webu Azure Portal zkontrolovat trasu vytvořenou naším skriptem.

1. Otevřete azure Portal a přejděte do skupiny prostředků, kterou používáte pro účely tohoto kurzu.

2. V seznamu prostředků vyberte IoT Hub, který skript vytvořil. Bude mít název končící náhodnými znaky, například IotEdgeAndMlHub-jrujej6de6i7w.

3. V nabídce levého podokna v části Nastavení centra vyberte Směrování zpráv.

4. Na stránce Směrování zpráv vyberte kartu Vlastní koncové body .

5. Rozbalte část Úložiště :

   

   Zjišťujeme, že turbofanDeviceStorage je v seznamu vlastních koncových bodů. Všimněte si následujících charakteristik tohoto koncového bodu:

   • Odkazuje na kontejner úložiště objektů blob, který jste vytvořili a který se jmenuje devicedata, jak je uvedeno v názvu kontejneru.
   • Formát názvu souboru má v názvu slovo "partition". Tento formát je pohodlnější pro operace se soubory, které budeme dělat s Azure Notebooks později v tomto kurzu.
   • Jeho stav by měl být v pořádku.

6. Vyberte kartu Trasy .

7. Vyberte trasu s názvem turbofanDeviceDataToStorage.

8. Na stránce Podrobnosti trasy si všimněte, že koncovým bodem trasy je koncový bod turbofanDeviceStorage .

   

9. Podívejte se na směrovací dotaz, který je nastavený na true. Toto nastavení znamená, že všechny zprávy telemetrie zařízení budou odpovídat této trase; a proto se všechny zprávy odešlou do koncového bodu turbofanDeviceStorage .

10. Vzhledem k tomu, že nebyly provedeny žádné úpravy, zavřete tuto stránku.

Vyčistěte zdroje

Tento kurz je součástí sady, kde každý článek vychází z práce provedené v předchozích článcích. Prosím, vyčkejte s úklidem všech prostředků, dokud nedokončíte závěrečný kurz.

Další kroky

V tomto článku jsme vytvořili IoT Hub a nakonfigurovali trasu do účtu služby Azure Storage. V dalším kroku odešleme data ze sady simulovaných zařízení prostřednictvím ioT Hubu do účtu úložiště. Později v tomto kurzu po nakonfigurování zařízení a modulů IoT Edge se znovu podíváme na trasy a podíváme se trochu více na dotaz směrování.

Pokračujte k dalšímu článku a vytvořte simulované zařízení pro monitorování.

Generování dat zařízení