Azure Stream Analytics on IoT Edge
Azure Stream Analytics on IoT Edge を使用することで、開発者は、ほぼリアルタイムの分析インテリジェンスをより IoT デバイスに近い場所に展開し、デバイス生成データの価値を最大限に活用できるようになります。 Azure Stream Analytics は、低遅延、回復性、帯域幅の効率的な使用、およびコンプライアンスを考慮して設計されています。 企業は制御ロジックを生産工程に近い場所に展開し、クラウドで実行されるビッグ データ分析を補完できます。
Azure Stream Analytics on IoT Edge は Azure IoT Edge フレームワークの内部で実行されます。 Stream Analytics でジョブが作成されたら、IoT Hub を使用して展開し、管理できます。
一般的なシナリオ
このセクションでは、Stream Analytics on IoT Edge の一般的なシナリオについて説明します。 次の図は、IoT デバイスと Azure クラウド間でのデータ フローを示したものです。
コマンドと制御の待機時間が短い
製造安全システムは、非常に短い待機時間で運用データに応答する必要があります。 Stream Analytics on IoT Edge を使用することで、センサー データをほぼリアルタイムで分析し、異常を検出した際はコマンドを発行してマシンを停止したり、アラートをトリガーしたりできます。
クラウドへの接続が制限されている
リモート採掘装置、接続された船舶、海洋掘削など、ミッション クリティカルなシステムでは、クラウド接続が断続的なときでも、データを分析し、そのデータに対応する必要があります。 Stream Analytics では、ネットワーク接続とは関係なくストリーミング ロジックが実行され、さらなる処理や保存のためにクラウドに送信するデータを選択できます。
帯域幅が制限されている
ジェット エンジンやコネクテッド カーによって生成されるデータ量は膨大になる可能性があるため、クラウドに送信する前に、データをフィルター処理または前処理する必要があります。 Stream Analytics を使用すると、クラウドに送信する必要があるデータをフィルター処理したり集計したりできます。
コンプライアンス
法令順守では、一部のデータについてはクラウドに送信する前に、ローカルでの匿名化または集計が必要になる可能性があります。
Azure Stream Analytics のエッジ ジョブ
Stream Analytics エッジ ジョブは、Azure IoT Edge デバイスに展開されたコンテナー内で実行されます。 Edge ジョブは 2 つの部分で構成されます。
ジョブ定義の役割を担うクラウド部分: ユーザーが、クラウド内の入力、出力、クエリ、その他の設定 (順不同のイベントなど) を定義します。
IoT デバイス上で実行されているモジュール。 モジュールが Stream Analytics エンジンを含んでおり、クラウドからジョブ定義を受け取ります。
Stream Analytics では、IoT Hub を使用してエッジ ジョブをデバイスに展開します。 詳細については、IoT Edge のデプロイに関するページを参照してください。
Edge ジョブの制限事項
目的は、IoT Edge ジョブとクラウド ジョブの間の類似性を確認することです。 ほとんどの SQL クエリ言語機能は、エッジとクラウドの両方でサポートされています。 ただし、次の機能はエッジ ジョブではサポートされていません。
- JavaScript でのユーザー定義関数 (UDF)。 UDF は、IoT Edge ジョブ向けの C# (プレビュー) で使用できます。
- ユーザー定義集計 (UDA)。
- Azure ML 関数。
- 入力/出力の AVRO 形式。 現時点では、CSV と JSON のみがサポートされています。
- 次の SQL 演算子:
- PARTITION BY
- GetMetadataPropertyValue
- 遅延到着ポリシー
ランタイムとハードウェア要件
Stream Analytics on IoT Edge を実行するには、Azure IoT Edge を実行できるデバイスが必要です。
Stream Analytics と Azure IoT Edge では、Docker コンテナーを使用して、複数のホスト オペレーティング システム (Windows、Linux) で実行されるポータブル ソリューションを提供します。
Stream Analytics on IoT Edge は、x86-64 または ARM (Advanced RISC Machines) アーキテクチャの両方で実行される Windows および Linux イメージとして使用可能になります。
入力と出力
Stream Analytics Edge ジョブは、IoT Edge デバイスで実行されている他のモジュールから入力と出力を取得できます。 特定のモジュールとの接続を確立するには、展開時にルーティング構成を設定します。 詳細については、IoT Edge モジュールの構成に関するドキュメントをご覧ください。
入力と出力の両方で、CSV 形式および JSON 形式がサポートされます。
Stream Analytics ジョブで作成した入力ストリームおよび出力ストリームごとに、対応するエンドポイントが、展開済みのモジュールに作成されます。 こうしたエンドポイントは、展開のルートで使用できます。
サポートされているストリーム入力の種類は次のとおりです。
- Edge ハブ
- イベント ハブ
- IoT Hub
サポートされているストリーム出力の種類は次のとおりです。
- Edge ハブ
- SQL Database
- イベント ハブ
- Blob Storage/ADLS Gen2
参照入力では参照ファイルがサポートされます。 他の出力には、ダウンストリームのクラウド ジョブを使用して到達できます。 たとえば、Edge 内でホストされている Stream Analytics ジョブで出力が Edge Hub に送信された後、Edge Hub から IoT Hub に出力を送信できます。 クラウドでホストされている 2 つ目の Azure Stream Analytics ジョブを、IoT Hub からの入力と Power BI または別の出力の種類への出力で使用できます。
ライセンスとサード パーティに関する通知
Azure Stream Analytics モジュールのイメージ情報
このバージョン情報は、2020 年 9 月 21 日に最終更新が行われました。
イメージ:
mcr.microsoft.com/azure-stream-analytics/azureiotedge:1.0.9-linux-amd64- 基本イメージ: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-alpine
- プラットフォーム:
- アーキテクチャ: amd64
- OS: linux
イメージ:
mcr.microsoft.com/azure-stream-analytics/azureiotedge:1.0.9-linux-arm32v7- 基本イメージ: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-bionic-arm32v7
- プラットフォーム:
- アーキテクチャ: arm
- OS: linux
イメージ:
mcr.microsoft.com/azure-stream-analytics/azureiotedge:1.0.9-linux-arm64- 基本イメージ: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:3.0-bionic-arm64v8
- プラットフォーム:
- アーキテクチャ: arm64
- OS: linux
ヘルプの参照
詳細については、Azure Stream Analytics に関する Microsoft Q&A 質問ページを参照してください。