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Tutoriel : Déployer Azure Stream Analytics en tant que module IoT Edge

S’applique à :Coche IoT Edge 1.5 IoT Edge 1.5

Important

IoT Edge 1.5 LTS est la version prise en charge. IoT Edge 1.4 LTS est en fin de vie depuis le 12 novembre 2024. Si vous utilisez une version antérieure, consultez l’article Mettre à jour IoT Edge.

Dans ce tutoriel, vous allez créer un travail Azure Stream Analytics dans le portail Azure et le déployer en tant que module IoT Edge sans code supplémentaire.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à :

  • Créer un travail Azure Stream Analytics pour traiter les données à la périphérie.
  • Connecter le nouveau travail Azure Stream Analytics à d’autres modules IoT Edge.
  • Déployer le travail Azure Stream Analytics sur un appareil IoT Edge depuis le portail Azure.

Diagramme montrant l’architecture de flux, notamment la mise en lots et le déploiement d’un travail Azure Stream Analytics.

Le module Stream Analytics de ce didacticiel calcule la température moyenne sur une fenêtre propagée de 30 secondes. Lorsque la moyenne atteint 70, le module envoie une alerte pour que l’appareil prenne des mesures. Dans ce cas, l’action consiste à réinitialiser le capteur de température simulé. Dans un environnement de production, vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour arrêter une machine ou prendre des mesures préventives lorsque la température atteint des niveaux dangereux.

Pourquoi utiliser Azure Stream Analytics dans IoT Edge ?

De nombreuses solutions IoT utilisent les services d’analytique pour obtenir des insights sur les données envoyées par les appareils IoT au fur et à mesure de leur arrivée dans le cloud. Avec Azure IoT Edge, vous déplacez la logique Azure Stream Analytics sur l’appareil lui-même. Le traitement des flux de télémétrie à la périphérie réduit la quantité de données chargées et le temps nécessaire pour réagir aux insights exploitables. Azure IoT Edge et Azure Stream Analytics s’intègrent pour simplifier le développement de votre charge de travail.

Azure Stream Analytics utilise une syntaxe de requête structurée pour l’analyse des données dans le cloud et sur les appareils IoT Edge. Pour plus d’informations, consultez la documentation Azure Stream Analytics.

Prérequis

Si vous ne disposez pas d’un compte Azure, créez-en un gratuitement avant de commencer.

  • Un appareil Azure IoT Edge.

    Utilisez une machine virtuelle Azure en tant qu’appareil IoT Edge en suivant les étapes du guide de démarrage rapide pour les appareilsLinux ou Windows.

  • Un niveau gratuit ou standard IoT Hub dans Azure.

Créer un travail Azure Stream Analytics

Dans cette section, vous allez créer un travail Azure Stream Analytics qui :

  • Reçoit des données de votre appareil IoT Edge.
  • Interroge les données de télémétrie pour les valeurs en dehors d’une plage définie.
  • Effectue une action sur l’appareil IoT Edge en fonction des résultats de la requête.

Créez un compte de stockage.

Lorsque vous créez un travail Azure Stream Analytics pour s’exécuter sur un appareil IoT Edge, vous devez le stocker afin que l’appareil puisse y accéder. Vous pouvez utiliser un compte de stockage Azure existant ou en créer un nouveau.

  1. Dans le portail Azure, accédez à Créer une ressource>Stockage>Compte de stockage.

  2. Fournissez les valeurs suivantes pour créer votre compte de stockage :

    Champ Valeur
    Abonnement Choisissez le même abonnement que votre IoT Hub.
    groupe de ressources Utilisez le même groupe de ressources pour toutes vos ressources de test pour les guides de démarrage rapide et les didacticiels IoT Edge. Par exemple, utilisez IoTEdgeResources.
    Nom Fournissez un nom unique pour votre compte de stockage.
    Emplacement Sélectionnez un emplacement proche de vous.

  3. Conservez les valeurs par défaut pour les autres champs, puis sélectionnez Vérifier + Créer.

  4. Passez en revue vos paramètres, puis sélectionnez Créer.

Créer une nouvelle tâche

  1. Dans le portail Azure, sélectionnez :

    1. Créer une ressource
    2. Internet des objets dans le menu de gauche
    3. Tapez Stream Analytics dans la barre de recherche pour la trouver dans la Place de marché Azure
    4. Sélectionnez Créer, puis Tâche Stream Analytics dans le menu déroulant

  2. Fournissez les valeurs suivantes pour créer votre tâche Stream Analytics :

    Champ Valeur
    Nom Fournissez un nom pour votre travail. Par exemple, IoTEdgeJob
    Abonnement Choisissez le même abonnement que votre IoT Hub.
    groupe de ressources Utilisez le même groupe de ressources pour toutes les ressources de test que vous créez pendant les guides de démarrage rapide et les didacticiels IoT Edge. Par exemple, une ressource nommée IoTEdgeResources.
    Région Choisissez un emplacement proche de vous.
    Environnement d’hébergement Sélectionnez Edge. Cette option vous permet de déployer sur un appareil IoT Edge au lieu du cloud.

  3. Sélectionnez Revoir + créer.

  4. Confirmez vos options, puis sélectionnez Créer.

Configurer votre travail

Après avoir créé votre travail Stream Analytics dans le portail Azure, configurez-le avec une entrée, une sortie et une requête à exécuter sur les données qui transitent.

Cette section montre comment créer un travail qui reçoit des données de température à partir d’un appareil IoT Edge. Il analyse les données dans une fenêtre glissante de 30 secondes. Si la température moyenne dans cette fenêtre dépasse 70 degrés, le travail envoie une alerte à l’appareil IoT Edge.

Notes

Vous spécifiez d'où proviennent les données et où elles vont dans la section suivante, configurer les paramètres IoT Edge, lorsque vous déployez le travail.

Définissez votre entrée et votre sortie

  1. Accédez à votre travail Stream Analytics dans le portail Azure.

  2. Sous Topologie de travail, sélectionnez Entrées, puis Ajouter une entrée.

  3. Choisissez Edge Hub dans la liste déroulante.

    Si vous ne voyez pas l’option Hub Edge dans la liste, vous avez peut-être créé votre travail Stream Analytics en tant que travail hébergé dans le cloud. Essayez de créer un travail et veillez à sélectionner Edge comme environnement d’hébergement.

  4. Dans le volet Nouvelle entrée, saisissez température comme Alias d’entrée.

  5. Conservez les valeurs par défaut pour les autres champs et sélectionnez Enregistrer.

  6. Sous Topologie de travail, sélectionnez Sorties, puis Sélectionnez Ajouter.

  7. Choisissez Edge Hub dans la liste déroulante.

  8. Dans le volet Nouvelle sortie, saisissez alerte comme alias de sortie.

  9. Conservez les valeurs par défaut pour les autres champs et sélectionnez Enregistrer.

Créer une requête

  1. Sous Topologie de la tâche, sélectionnez Requête.

  2. Remplacez le texte par défaut par la requête suivante :

    SELECT  
    'reset' AS command
INTO
   alert
FROM
   temperature TIMESTAMP BY timeCreated
GROUP BY TumblingWindow(second,30)
HAVING Avg(machine.temperature) > 70

    Dans cette requête, le code SQL envoie une commande de réinitialisation à la sortie d’alerte si la température moyenne de la machine dans une fenêtre de 30 secondes atteint 70 degrés. La commande de réinitialisation est préprogrammeée dans le capteur en tant qu’action.

  3. Sélectionnez Enregistrer la requête.

Configurer les paramètres IoT Edge

Pour déployer votre travail Stream Analytics sur un appareil IoT Edge, associez votre travail Azure Stream Analytics à un compte de stockage. Lorsque vous déployez votre travail, la définition de tâche est exportée vers le compte de stockage sous forme de conteneur.

  1. Dans votre service Stream Analytics, sous le menu Paramètres , sélectionnez Paramètres du compte de stockage.

  2. Choisissez l’option Sélectionner un stockage blob/ADLS Gen 2 dans vos abonnements.

  3. Votre compte de stockage Azure s’affiche automatiquement sur la page. Si vous n’en voyez pas, veillez à créer un stockage. Si vous devez choisir un stockage différent de celui répertorié dans le champ Compte de stockage , sélectionnez-le dans le menu déroulant.

  4. Sélectionnez Enregistrer si vous avez apporté des modifications.

Déployer la tâche

Vous êtes désormais prêt à déployer la tâche Azure Stream Analytics sur votre appareil IoT Edge.

Dans cette section, vous utilisez l’Assistant Définir des modules dans le portail Azure pour créer un manifeste de déploiement. Un manifeste de déploiement est un fichier JSON qui décrit tous les modules déployés sur un appareil. Le manifeste présente également les registres de conteneurs qui stockent les images de modules, comment les modules doivent être gérés et comment les modules peuvent communiquer entre eux. Votre appareil IoT Edge récupère son manifeste de déploiement d’IoT Hub, puis utilise les informations qu’il contient pour déployer et configurer tous les modules assignés.

Pour ce didacticiel, vous déployez deux modules. Le premier est SimulatedTemperatureSensor, un module qui simule un capteur de température et d’humidité. Le second est votre travail Stream Analytics. Le module de capteur fournit le flux de données que votre requête de tâches analyse.

  1. Accédez à votre hub IoT dans le portail Azure.

  2. Sélectionnez Appareils sous le menu Gestion des appareils, puis sélectionnez votre appareil IoT Edge pour l’ouvrir.

  3. Sélectionnez Définir des modules.

  4. Si vous avez déployé le module SimulatedTemperatureSensor sur cet appareil, celui-ci peut se remplir automatiquement. Sinon, ajoutez le module en procédant comme suit :

    1. Sélectionnez + Ajouter, puis choisissez Module IoT Edge.
    2. Pour le nom, tapez SimulatedTemperatureSensor.
    3. Pour l’URI de l’image, entrez mcr.microsoft.com/azureiotedge-simulated-temperature-sensor:1.5.
    4. Conservez les autres paramètres par défaut, puis sélectionnez Ajouter.

  5. Ajoutez votre travail Azure Stream Analytics Edge en suivant les étapes :

    1. Sélectionnez + Ajouter et choisissez Module Azure Stream Analytics.
    2. Sélectionnez votre abonnement et le travail Azure Stream Analytics Edge que vous avez créé.
    3. Sélectionnez Enregistrer.

    Une fois que vous avez enregistré vos modifications, les détails de votre tâche Stream Analytics sont publiés dans le conteneur de stockage que vous avez créé.

  6. Une fois le déploiement de votre ajout Stream Analytics terminé, vérifiez que deux nouveaux modules apparaissent dans votre page Définir les modules.

    Capture d’écran confirmant que deux nouveaux modules se trouvent sur votre appareil. La capture d’écran montre également où se trouve le bouton Vérifier + créer.

  7. Sélectionnez Revoir + créer. Le manifeste de déploiement s’affiche.

  8. Sélectionnez Create (Créer).

  9. Dans la page Définir les modules de votre appareil, après quelques minutes, vous devriez voir les modules répertoriés et en cours d’exécution. Actualisez la page si vous ne voyez pas de modules, ou patientez quelques minutes de plus, puis actualisez-la à nouveau.

Comprenez les deux nouveaux modules

  1. Sous l’onglet Définir les modules de votre appareil, sélectionnez le nom de votre module Stream Analytics pour accéder à la page Mettre à jour le module IoT Edge. Ici, vous pouvez mettre à jour les paramètres.

    L’onglet Paramètres contient URI d’image qui pointe vers une image Azure Stream Analytics standard. Cette image unique est utilisée pour chaque module Stream Analytics qui est déployé sur un appareil IoT Edge.

    L’onglet Paramètres de jumeau de module présente le JSON qui définit la propriété Azure Stream Analytics (ASA) appelée ASAJobInfo. La valeur de cette propriété pointe vers la définition du travail dans votre conteneur de stockage. Cette propriété correspond à la configuration de l’image Stream Analytics avec les informations de votre tâche.

    Par défaut, le module Stream Analytics prend le nom de la tâche sur laquelle il est basé. Vous pouvez modifier le nom du module dans cette page si vous le souhaitez, mais cela n’est pas nécessaire.

  2. Sélectionnez Appliquer si vous avez apporté des modifications ou Annuler si vous n’avez apporté aucune modification.

Attribuez des itinéraires à vos modules

  1. Dans la page Définir des modules sur l’appareil :<nom de votre appareil>, sélectionnez Suivant : Itinéraires.

  2. Sous l’onglet Routes, vous définissez la manière dont les messages sont transmis entre les modules et le hub IoT. Les messages sont construits à l’aide de paires nom/valeur.

    Ajoutez les noms et les valeurs de l’itinéraire avec les paires indiquées dans le tableau suivant. Remplacez les instances de {moduleName} par le nom de votre module Azure Stream Analytics. Ce module doit porter le même nom que celui que vous voyez dans la liste des modules de votre appareil sur la page Définir des modules, comme indiqué dans le Portail Azure.

    Capture d’écran montrant le nom de vos modules Stream Analytics dans votre appareil IoT Edge dans le Portail Azure.

    Nom Valeur
    telemetryToCloud FROM /messages/modules/SimulatedTemperatureSensor/* INTO $upstream
    alertsToCloud FROM /messages/modules/{moduleName}/* INTO $upstream
    alertsToReset FROM /messages/modules/{moduleName}/* INTO BrokeredEndpoint("/modules/SimulatedTemperatureSensor/inputs/control")
    telemetryToAsa FROM /messages/modules/SimulatedTemperatureSensor/* INTO BrokeredEndpoint("/modules/{moduleName}/inputs/temperature")

    Les itinéraires que vous déclarez ici définissent le flux de données via l’appareil IoT Edge. Les données de télémétrie de SimulatedTemperatureSensor sont envoyées à IoT Hub et à l’entrée temperature qui a été configurée dans la tâche Stream Analytics. Les messages de sortie d’alerte sont envoyés à IoT Hub et au module SimulatedTemperatureSensor pour déclencher la commande de réinitialisation.

  3. Sélectionnez Suivant : Vérifier + créer.

  4. À l’étape Vérifier + créer, vous voyez que les informations que vous avez fournies dans l’Assistant ont été converties en manifeste de déploiement JSON.

  5. Lorsque vous avez terminé de passer en revue le manifeste, sélectionnez Créer pour terminer la configuration de votre module.

Afficher les données

Accédez à votre appareil IoT Edge pour voir l’interaction entre le module Azure Stream Analytics et le module SimulatedTemperatureSensor.

Notes

Si vous utilisez une machine virtuelle pour un appareil, utilisez Azure Cloud Shell pour accéder directement à tous les services authentifiés Azure.

  1. Vérifiez que tous les modules sont en cours d’exécution dans Docker :

    iotedge list

  2. Affichez tous les journaux d’activité système et les données des métriques. Remplacez {moduleName} par le nom de votre module Azure Stream Analytics :

    iotedge logs -f {moduleName}

  3. Voyez comment la commande de réinitialisation affecte SimulatedTemperatureSensor en consultant les journaux du capteur :

    iotedge logs SimulatedTemperatureSensor

    Vous pouvez voir la température de l’ordinateur augmenter progressivement jusqu’à atteindre 70 degrés pendant 30 secondes. Le module Stream Analytics déclenche alors une réinitialisation qui fait redescendre la température de l’ordinateur à 21.

    Capture d’écran de la commande de réinitialisation dans la sortie des journaux du module.

Nettoyer les ressources

Si vous souhaitez passer à l’article recommandé suivant, conservez les ressources et les configurations que vous avez créées et réutilisées. Vous pouvez également continuer à utiliser le même appareil IoT Edge comme appareil de test.

Sinon, supprimez les configurations locales et les ressources Azure que vous avez utilisées dans cet article pour éviter les frais.

Supprimer les ressources Azure

La suppression des ressources et des groupes de ressources Azure est irréversible. Veillez à ne pas supprimer accidentellement les mauvaises ressources ou le mauvais groupe de ressources. Si vous avez créé le hub IoT à l’intérieur d’un groupe de ressources existant qui a des ressources que vous souhaitez conserver, supprimez uniquement la ressource IoT Hub elle-même, et non le groupe de ressources.

Pour supprimer les ressources :

  1. Connectez-vous au Portail Azure, puis sélectionnez Groupes de ressources.

  2. Sélectionnez le nom du groupe de ressources contenant vos ressources de test de IoT Edge.

  3. Passez en revue la liste des ressources contenues dans votre groupe de ressources. Si vous souhaitez toutes les supprimer, vous pouvez sélectionner Supprimer le groupe de ressources. Si vous souhaitez en supprimer seulement quelques-unes, vous pouvez sélectionner chaque ressource pour la supprimer individuellement.

Étapes suivantes

Dans ce tutoriel, vous allez configurer un travail Azure Stream Analytics pour analyser les données à partir de votre appareil IoT Edge. Vous avez chargé le module Azure Stream Analytics sur votre appareil IoT Edge pour traiter et réagir aux augmentations de température localement, puis envoyé le flux de données agrégé dans le cloud. Pour savoir comment Azure IoT Edge peut vous aider à créer d’autres solutions, essayez le tutoriel suivant.

Déployer un modèle Azure Machine Learning en tant que module