リモート監視ソリューションアクセラレータをローカルにデプロイする - Docker

この記事では、テストと開発のためにリモート監視ソリューションアクセラレータをローカルコンピューターにデプロイする方法について説明します。マイクロサービスをローカル Docker コンテナーにデプロイする方法について説明します。ローカルマイクロサービスのデプロイでは、クラウド内の IoT Hub、Cosmos DB、Azure Streaming Analytics、Azure Time Series Insights サービスのクラウドサービスが使用されます。

ローカルコンピューター上の IDE でリモート監視ソリューションアクセラレータを実行する場合は、「リモート監視ソリューションアクセラレータをローカルにデプロイする - Visual Studio」を参照してください。

前提条件

リモート監視ソリューションアクセラレータで使用される Azure サービスをデプロイするには、アクティブな Azure サブスクリプションが必要です。

アカウントをお持ちでない場合は、数分で無料試用版アカウントを作成できます。詳細については、「Azure の無料試用版サイト」を参照してください。

マシンのセットアップ

ローカルデプロイを完了するには、ローカル開発マシンに次のツールがインストールされている必要があります。

Git
Docker
Visual Studio - マイクロサービスに変更を加える予定がある場合。
Node.js v8 - このソフトウェアは、スクリプトが Azure リソースの作成に使用する PCS CLI の前提条件です。 Node.js v10 を使用しないでください。

注

これらのツールは、Windows、Linux、iOS など、多くのプラットフォームで使用できます。

ソースコードをダウンロードする

リモート監視のソースコードリポジトリには、マイクロサービスの Docker イメージを実行するために必要なソースコードと Docker 構成ファイルが含まれます。

リポジトリのローカルバージョンを複製して作成するには、コマンドライン環境を使用して、ローカルコンピューター上の適切なフォルダーに移動します。次に、次のいずれかのコマンドセットを実行して、.NET リポジトリを複製します。

最新バージョンの .NET マイクロサービス実装をダウンロードするには、次を実行します。

git clone --recurse-submodules https://github.com/Azure/azure-iot-pcs-remote-monitoring-dotnet.git

# To retrieve the latest submodules, run the following command:

cd azure-iot-pcs-remote-monitoring-dotnet
git submodule foreach git pull origin master

注

これらのコマンドは、マイクロサービスをローカルで実行するために使用するスクリプトに加えて、すべてのマイクロサービスのソースコードをダウンロードします。 Docker でマイクロサービスを実行するためにソースコードは必要ありませんが、後でソリューションアクセラレータを変更して変更をローカルでテストする場合は、ソースコードが役立ちます。

Azure サービスをデプロイする

この記事ではマイクロサービスをローカルで実行する方法を示しますが、マイクロサービスはクラウドで実行されている Azure サービスに依存します。次のスクリプトを使用して、Azure サービスをデプロイします。次のスクリプト例では、Windows マシンで .NET リポジトリを使用していることを前提としています。別の環境で作業している場合は、パス、ファイル拡張子、およびパス区切り記号を適切に調整します。

新しい Azure リソースを作成する

必要な Azure リソースをまだ作成していない場合は、次の手順に従います。

コマンドライン環境で、リポジトリの複製されたコピー内の \services\scripts\local\launch フォルダーに移動します。
次のコマンドを実行して、pcs CLI ツールをインストールし、Azure アカウントにサインインします。
```
npm install -g iot-solutions
pcs login
```
start.cmd スクリプトを実行します。このスクリプトでは、次の情報の入力を求められます。
- ソリューション名。
- 使用する Azure サブスクリプション。
- 使用する Azure データセンターの場所。
  
  このスクリプトは、ソリューション名を使用して Azure にリソースグループを作成します。このリソースグループには、ソリューションアクセラレータが使用する Azure リソースが含まれています。このリソースグループは、対応するリソースが不要になったら削除できます。
  
  また、このスクリプトは、PCS プレフィックスを持つ一連の環境変数をローカルコンピューターに追加します。これらの環境変数は、Azure Key Vault リソースから読み取ることができるリモート監視の詳細を提供します。この Key Vault リソースは、リモート監視が構成値を読み取る場所です。
  
  ヒント
  
  スクリプトが正常に実行された後、環境変数は、<ホームフォルダー>\.pcs\<ソリューション名>.envというファイルに保存されます。将来のソリューションアクセラレータのデプロイに使用できます。 docker-compose を実行すると、ローカルコンピューターに設定されたすべての環境変数によって、services\scripts\local\.env ファイル値がオーバーライドされることに注意してください。
コマンドライン環境から終了します。

既存の Azure リソースを使用する

必要な Azure リソースを既に作成している場合は、対応する環境変数をローカルコンピューターに作成します。次の環境変数を設定します。

PCS_KEYVAULT_NAME - Azure Key Vault リソースの名前
PCS_AAD_APPID - AAD アプリケーション ID
PCS_AAD_APPSECRET - AAD アプリケーションシークレット

構成値は、この Azure Key Vault リソースから読み取られます。これらの環境変数は、展開の .env >に保存できます。 docker-compose を実行すると、ローカルコンピューターで設定された環境変数によって、services\scripts\local\.env ファイル値がオーバーライドされることに注意してください。

マイクロサービスに必要な構成の一部は、初期デプロイ時に作成 Key Vault のインスタンスに格納されます。 keyvault 内の対応する変数は、必要に応じて変更する必要があります。

Docker でマイクロサービスを実行する

新しいコマンドプロンプトを開き、start.cmd スクリプトによって設定された環境変数に確実にアクセスできるようにします。 Windows では、次のコマンドを実行して、環境変数が設定されていることを確認できます。

set PCS

このコマンドは、start.cmd スクリプトによって設定されたすべての環境変数を表示します。

Docker がローカルコンピューターで実行されていることを確認します。

注

Docker が Windows 実行されている場合は、 Linux コンテナーを実行している必要があります。

ローカル Docker コンテナーで実行されているマイクロサービスは、Azure クラウドサービスにアクセスする必要があります。 Docker 環境のインターネット接続をテストするには、次のコマンドを使用して、コンテナー内からインターネットアドレスに ping を実行します。

docker run --rm -ti library/alpine ping google.com

ソリューションアクセラレータを実行するには、コマンドライン環境の services\scripts\local フォルダーに移動し、次のコマンドを実行します。

docker-compose up

注

ローカルドライブを Docker と共有してからdocker-compose upを実行してください。

このコマンドを初めて実行すると、Docker によって Docker ハブからマイクロサービスイメージがダウンロードされ、コンテナーがローカルにビルドされます。次の実行では、Docker によってコンテナーが直ちに実行されます。

ヒント

Microsoft では、新しい機能を使用して新しい Docker イメージを頻繁に発行しています。最新のものをプルする前に、次の一連のコマンドを使用して、ローカルの Docker コンテナーと対応するイメージをクリーンアップできます。

docker list
docker rm <list_of_containers>
docker rmi <list_of_images>

別のシェルを使用して、コンテナーのログを表示できます。最初に、docker ps コマンドを使用してコンテナー ID を見つけます。次に、docker logs {container-id} --tail 1000 を使用して、指定したコンテナーの最後の 1000 エントリを表示します。

Stream Analytics ジョブを開始する

Stream Analytics ジョブを開始するには、次の手順に従います。

Azure ポータルに移動します。
ソリューション用に作成リソースグループに移動します。リソースグループの名前は、start.cmd スクリプトの実行時にソリューションに対して選択した名前です。
リソースの一覧で Stream Analytics ジョブ をクリックします。
[Stream Analytics ジョブ 概要] ページで、[開始] ボタンをクリックします。次に、[開始] をクリックして、今すぐジョブを開始します。

ダッシュボードに接続する

リモート監視ソリューションダッシュボードにアクセスするには、ブラウザーで https://localhost:8080 に移動します。 Web UI とローカルマイクロサービスを使用できるようになりました。

クリーンアップ

不要な料金を回避するために、テストが完了したら、Azure サブスクリプションからクラウドサービスを削除します。サービスを削除するには、Azure portal に移動し、start.cmd スクリプトによって作成されたリソースグループを削除します。

docker-compose down --rmi all コマンドを使用して、Docker イメージを削除し、ローカルコンピューター上の領域を解放します。 GitHub からソースコードを複製したときに作成されたリモート監視リポジトリのローカルコピーを削除することもできます。

次のステップ

リモート監視ソリューションをデプロイしたので、次の手順では、ソリューションダッシュボードの機能を探索します。

Last updated on 2018-10-25