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Analisi di flusso di Azure su IoT Edge

Analisi di flusso di Azure in IoT Edge consente agli sviluppatori di distribuire l'intelligenza analitica quasi in tempo reale più vicina ai dispositivi IoT in modo che possano sbloccare il valore completo dei dati generati dal dispositivo. Azure Stream Analytics è pensato per offrire bassa latenza, resilienza, gestione efficiente della larghezza di banda e conformità. Le aziende possono distribuire la logica di controllo vicino alle operazioni industriali e integrare l'analisi di Big Data eseguita nel cloud.

Azure Stream Analytics su IoT Edge viene eseguito nel framework Azure IoT Edge. Dopo aver creato il processo in Analisi di flusso, è possibile distribuirlo e gestirlo usando l'hub IoT.

Scenari comuni

Questa sezione descrive gli scenari comuni per Analisi di flusso in IoT Edge. Il diagramma seguente illustra il flusso di dati tra i dispositivi IoT e il cloud di Azure.

Diagramma generale di IoT Edge

Comando e controllo a bassa latenza

I sistemi di sicurezza di produzione devono rispondere ai dati operativi con latenza ultra bassa. Con Analisi di flusso in IoT Edge, è possibile analizzare i dati dei sensori quasi in tempo reale ed eseguire comandi quando si rilevano anomalie per arrestare un computer o attivare avvisi.

Connettività limitata al cloud

I sistemi cruciali, ad esempio attrezzature minerarie remote, navi connesse o perforazioni offshore, devono analizzare e reagire ai dati anche quando la connettività cloud è intermittente. Con Analisi di flusso, la logica di streaming viene eseguita indipendentemente dalla connettività di rete ed è possibile scegliere ciò che si invia al cloud per un'ulteriore elaborazione o archiviazione.

Larghezza di banda limitata

Il volume di dati prodotti da motori jet o automobili connesse può essere così grande che i dati devono essere filtrati o pre-elaborati prima di inviarli al cloud. Usando Analisi di flusso, è possibile filtrare o aggregare i dati che devono essere inviati al cloud.

Conformità

La conformità alle normative può richiedere che alcuni dati siano resi anonimi o aggregati in locale prima di essere inviati al cloud.

Processi perimetrali in Analisi di flusso di Azure

I processi Edge di Analisi di flusso vengono eseguiti in contenitori distribuiti nei dispositivi Azure IoT Edge. I lavori edge sono composti da due parti:

  • Parte cloud responsabile della definizione del processo: gli utenti definiscono input, output, query e altre impostazioni, ad esempio eventi non ordinati, nel cloud.

  • Un modulo in esecuzione nei dispositivi IoT. Il modulo contiene il motore di Analisi di flusso e riceve la definizione del processo dal cloud.

Stream Analytics usa IoT Hub per distribuire attività edge ai dispositivi. Per altre informazioni, vedere Distribuzione di IoT Edge.

Job Edge di Azure Stream Analytics

Limitazioni delle attività Edge

L'obiettivo è avere parità tra processi IoT Edge e processi cloud. La maggior parte delle funzionalità del linguaggio di query SQL è supportata sia per edge che per il cloud. Tuttavia, le funzionalità seguenti non sono supportate per i processi perimetrali:

  • Funzioni definite dall'utente in JavaScript. Le funzioni definite dall'utente sono disponibili in C# per i processi IoT Edge (anteprima).
  • Aggregazioni definite dall'utente (UDA).
  • Funzioni di Azure ML.
  • Formato AVRO per input/output. Attualmente sono supportati solo CSV e JSON.
  • Gli operatori SQL seguenti:
    • PARTIZIONE PER
    • GetMetadataPropertyValue
  • Politica di arrivo in ritardo

Requisiti di runtime e hardware

Per eseguire Analisi di flusso in IoT Edge, sono necessari dispositivi che possono eseguire Azure IoT Edge.

Analisi di flusso e Azure IoT Edge usano contenitori Docker per fornire una soluzione portatile in esecuzione in più sistemi operativi host (Windows, Linux).

L'analisi di flusso su IoT Edge è resa disponibile come immagini Windows e Linux, in esecuzione su architetture x86-64 o ARM (Advanced RISC Machines).

Ingresso e uscita

I processi Edge di Analisi di flusso possono ottenere input e output da altri moduli in esecuzione nei dispositivi IoT Edge. Per connettersi da e a moduli specifici, è possibile impostare la configurazione del routing in fase di distribuzione. Altre informazioni sono descritte nella documentazione sulla composizione del modulo IoT Edge.

Per gli input e gli output, sono supportati i formati CSV e JSON.

Per ogni flusso di input e output creato nel processo di Analisi di flusso, viene creato un endpoint corrispondente nel modulo distribuito. Questi endpoint possono essere usati nei percorsi della distribuzione.

I tipi di input di flusso supportati sono:

  • Hub di Edge
  • Hub eventi
  • IoT Hub

I tipi di output del flusso supportati sono:

  • Hub di Edge
  • SQL Database
  • Hub eventi
  • Archiviazione BLOB/ADLS Gen2

L'input di riferimento supporta il tipo di file di riferimento. È possibile raggiungere altri output usando un cloud job downstream. Ad esempio, un processo di Analisi di flusso ospitato in Edge invia l'output all'hub Edge, che può quindi inviare l'output all'hub IoT. È possibile usare un secondo processo di Analisi di flusso di Azure ospitato nel cloud con input dall'hub IoT e l'output in Power BI o in un altro tipo di output.

Informazioni sull'immagine del modulo di Analisi di flusso di Azure

Queste informazioni sulla versione sono state aggiornate l'ultima volta il 2020-09-21:

  • Immagine: mcr.microsoft.com/azure-stream-analytics/azureiotedge:1.0.9-linux-amd64

    • immagine di base: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-alpine
    • Piattaforma:
      • architettura: amd64
      • os: linux

  • Immagine: mcr.microsoft.com/azure-stream-analytics/azureiotedge:1.0.9-linux-arm32v7

    • immagine di base: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-bionic-arm32v7
    • Piattaforma:
      • architettura: ARM
      • os: linux

  • Immagine: mcr.microsoft.com/azure-stream-analytics/azureiotedge:1.0.9-linux-arm64

    • immagine di base: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:3.0-bionic-arm64v8
    • Piattaforma:
      • architettura: arm64
      • os: linux

Ottenere assistenza

Per ulteriore assistenza, provare la pagina delle domande di Microsoft Q&A per Analisi di flusso di Azure.

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