IoT Edge のモジュールと接続を設定する

[アーティクル]
09/24/2023

重要

Azure SQL Edge では、ARM64 プラットフォームがサポートされなくなりました。

Azure SQL Edge で鉄鉱石の不純物を予測する、この 3 部構成チュートリアルの第 2 部では、IoT Edge の次のモジュールを設定します。

Azure SQL Edge
データジェネレーター IoT Edge モジュール

コンテナーレジストリの資格情報の指定

モジュールイメージをホストするコンテナーレジストリに対する資格情報を指定する必要があります。これらの資格情報は、リソースグループに作成されているコンテナーレジストリ内にあります。 [アクセスキー] セクションに移動します。次のフィールドをメモします。

レジストリ名
ログインサーバー
ユーザー名
Password

ここで、IoT Edge モジュールにコンテナーの資格情報を指定します。

リソースグループに作成された IoT ハブに移動します。
[IoT Edge] セクションの [デバイスの自動管理] で [デバイス ID] を選択します。このチュートリアルでは、ID は IronOrePredictionDevice です。
[モジュールの設定] セクションを選択します。
[コンテナーレジストリの資格情報] で、次の値を入力します。

フィールド値

名前レジストリ名

Address ログインサーバー

[ユーザー名] ユーザー名

Password Password

フィールド	値
名前	レジストリ名
Address	ログインサーバー
[ユーザー名]	ユーザー名
Password	Password

データジェネレーターモジュールのビルド、プッシュ、およびデプロイ

プロジェクトファイルをお使いのマシンにクローンします。
Visual Studio 2019 を使用して、ファイル IronOre_Silica_Predict.sln を開きます

deployment.template.json 内のコンテナーレジストリの詳細を更新します

"registryCredentials": {
     "RegistryName": {
         "username": "",
         "password": "",
         "address": ""
     }
}

modules.json ファイルを更新して、ターゲットコンテナーレジストリ (またはモジュールのリポジトリ) を指定します
```
"image": {
     "repository":"samplerepo.azurecr.io/ironoresilicapercent",
     "tag":
}
```
デバッグモードまたはリリースモードでプロジェクトを実行し、プロジェクトが問題なく実行できることを確認します
プロジェクト名を右クリックし、 [Build and Push IoT Edge Modules]\(IoT Edge モジュールをビルドしてプッシュする\) を選択して、プロジェクトをコンテナーレジストリにプッシュします。
データジェネレーターモジュールを IoT Edge モジュールとしてエッジデバイスにデプロイします。

Azure SQL Edge モジュールのデプロイ

[+ 追加]、[IoT Edge モジュール] の順に選択して、Azure SQL Edge モジュールをデプロイします。
[IoT Edge モジュールの追加] ページで構成オプションを設定して Azure SQL Edge モジュールをデプロイします。構成オプションの詳細については、「Azure SQL Edge のデプロイ」を参照してください。
Azure SQL Edge モジュールのデプロイに MSSQL_PACKAGE 環境変数を追加して、このチュートリアルのパート 1 の手順 8 で作成したデータベース DACPAC ファイルの SAS URL を指定します。
更新プログラムを選択する
[デバイスのモジュールを設定してください] ページで [次へ: ルート] > を選択します。
[デバイスのモジュールを設定してください] ページのルートペインで、IoT Edge ハブ通信へのモジュールのルートを次のように指定します。以下のルート定義でモジュール名を忘れずに更新してください。
```
FROM /messages/modules/<your_data_generator_module>/outputs/IronOreMeasures
INTO BrokeredEndpoint("/modules/<your_azure_sql_edge_module>/inputs/IronOreMeasures")
```
次に例を示します。
```
FROM /messages/modules/ASEDataGenerator/outputs/IronOreMeasures
INTO BrokeredEndpoint("/modules/AzureSQLEdge/inputs/IronOreMeasures")
```
[デバイスのモジュールを設定してください] ページで、[次へ: 確認および作成] > を選択します
[デバイスのモジュールを設定してください] ページで [作成] を選択します

Azure SQL Edge で T-SQL ストリーミングジョブを作成して開始します。

Azure Data Studio を開きます。

[ようこそ] タブで、次の詳細情報を使用して新しい接続を開始します。

フィールド	値
接続の種類	Microsoft SQL Server
サーバー	このデモのために作成された VM で示されているパブリック IP アドレス
ユーザー名	sa
Password	Azure SQL Edge インスタンスの作成時に使用された強力なパスワード
データベース	Default
[サーバーグループ]	Default
Name (名前) (省略可能)	必要に応じて名前を付けます。

[接続] を選択します。
[ファイル] メニュータブで新しいノートブックを開くか、キーボードショートカット Ctrl + N を使用します。

[新しいクエリ] ウィンドウで、T-SQL ストリーミングジョブを作成する次のスクリプトを実行します。スクリプトを実行する前に、次の変数を変更してください。

@SQL_SA_Password: Azure SQL Edge モジュールのデプロイ時に指定した MSSQL_SA_PASSWORD 値。

USE IronOreSilicaPrediction;
GO

DECLARE @SQL_SA_Password VARCHAR(200) = '<SQL_SA_Password>';
DECLARE @query VARCHAR(MAX);

/* Create objects required for streaming */

CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'MyStr0ng3stP@ssw0rd';

IF NOT EXISTS (
        SELECT name
        FROM sys.external_file_formats
        WHERE name = 'JSONFormat'
        )
BEGIN
    CREATE EXTERNAL FILE FORMAT [JSONFormat]
        WITH (FORMAT_TYPE = JSON)
END

IF NOT EXISTS (
        SELECT name
        FROM sys.external_data_sources
        WHERE name = 'EdgeHub'
        )
BEGIN
    CREATE EXTERNAL DATA SOURCE [EdgeHub]
        WITH (LOCATION = N'edgehub://')
END

IF NOT EXISTS (
        SELECT name
        FROM sys.external_streams
        WHERE name = 'IronOreInput'
        )
BEGIN
    CREATE EXTERNAL STREAM IronOreInput
        WITH (
                DATA_SOURCE = EdgeHub,
                FILE_FORMAT = JSONFormat,
                LOCATION = N'IronOreMeasures'
                )
END

IF NOT EXISTS (
        SELECT name
        FROM sys.database_scoped_credentials
        WHERE name = 'SQLCredential'
        )
BEGIN
    SET @query = 'CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL SQLCredential
                 WITH IDENTITY = ''sa'', SECRET = ''' + @SQL_SA_Password + ''''

    EXECUTE (@query)
END

IF NOT EXISTS (
        SELECT name
        FROM sys.external_data_sources
        WHERE name = 'LocalSQLOutput'
        )
BEGIN
    CREATE EXTERNAL DATA SOURCE LocalSQLOutput
        WITH (
                LOCATION = 'sqlserver://tcp:.,1433',
                CREDENTIAL = SQLCredential
                )
END

IF NOT EXISTS (
        SELECT name
        FROM sys.external_streams
        WHERE name = 'IronOreOutput'
        )
BEGIN
    CREATE EXTERNAL STREAM IronOreOutput
        WITH (
                DATA_SOURCE = LocalSQLOutput,
                LOCATION = N'IronOreSilicaPrediction.dbo.IronOreMeasurements'
                )
END

EXEC sys.sp_create_streaming_job @name = N'IronOreData',
    @statement = N'Select * INTO IronOreOutput from IronOreInput';

EXEC sys.sp_start_streaming_job @name = N'IronOreData';

次のクエリを使用して、データ生成モジュールからデータベースにデータがストリーム配信されていることを確認します。
```
SELECT TOP 10 *
FROM dbo.IronOreMeasurements
ORDER BY timestamp DESC;
```

このチュートリアルでは、データジェネレーターモジュールと SQL Edge モジュールをデプロイしました。その後、データ生成モジュールによって生成されたデータを SQL にストリーム配信するストリーミングジョブを作成しました。

次のステップ

ONNX を使用して Azure SQL Edge に ML モデルをデプロイする

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データジェネレーターモジュールのビルド、プッシュ、およびデプロイ

Azure SQL Edge モジュールのデプロイ

Azure SQL Edge で T-SQL ストリーミングジョブを作成して開始します。

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Azure SQL Edge で T-SQL ストリーミング ジョブを作成して開始します。

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