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자습서: IoT Edge에서 기계 학습을 위한 환경 설정

적용 대상:예 아이콘 IoT Edge 1.1

중요합니다

IoT Edge 1.1 지원 종료 날짜는 2022년 12월 13일이었습니다. 이 제품, 서비스, 기술 또는 API가 지원되는 방식에 대한 정보를 확인하려면 Microsoft 제품 라이프사이클을 참조하세요. 최신 버전의 IoT Edge로 업데이트하는 방법에 대한 자세한 내용은 업데이트 IoT Edge를 참조하세요.

이 문서는 개발 및 배포를 위한 환경을 준비하는 데 도움이 됩니다. 먼저 필요한 모든 도구를 사용하여 개발 머신을 설정합니다. 그런 다음, Azure에서 필요한 클라우드 리소스를 만듭니다.

자습서의 이 섹션에서는 다음 방법을 알아봅니다.

  • 개발을 위해 가상 머신을 설정합니다.
  • 개발 환경에서 사용할 IoT Hub 및 클라우드 스토리지를 설정합니다.

필수 조건

이 문서는 IoT Edge에서 Azure Machine Learning을 사용하는 방법에 대한 자습서 시리즈의 일부입니다. 시리즈의 각 문서는 이전 문서의 작업을 기반으로 합니다. 이 문서에 직접 도착한 경우 시리즈의 첫 번째 문서를 방문하세요.

개발 VM 설정

이 단계는 일반적으로 클라우드 개발자가 수행합니다. 일부 소프트웨어는 데이터 과학자에게도 도움이 될 수 있습니다.

많은 필수 구성 요소가 이미 구성된 Azure 가상 머신을 만드는 PowerShell 스크립트를 만들었습니다. 만드는 VM은 중첩된 가상화를 처리할 수 있어야 하므로 Standard_D8s_v3 머신 크기를 선택했습니다.

개발 VM은 다음을 사용하여 설정됩니다.

개발자 VM은 반드시 필요한 것은 아닙니다. 모든 개발 도구를 로컬 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다. 저희는 공정한 환경을 보장하기 위해 VM을 사용하는 것을 강력히 권장합니다.

가상 머신을 만들고 구성하는 데 약 30분이 걸립니다.

  1. Machine Learning 및 IoT Edge 샘플 리포지토리를 복제하거나 로컬 컴퓨터에 다운로드합니다.

  2. 관리자 권한으로 PowerShell을 열고 코드를 다운로드한 루트 디렉터리 아래에 있는 \IoTEdgeAndMlSample\DevVM 디렉터리로 이동합니다. 귀하의 소스에 대한 루트 디렉터리를 srcdir으로 참조하겠습니다.

    cd c:\srcdir\IoTEdgeAndMlSample\DevVM

    DevVM 디렉터리에는 이 자습서를 완료하는 데 적합한 Azure 가상 머신을 만드는 데 필요한 파일이 포함되어 있습니다.

  3. 다음 명령을 실행하여 스크립트 실행을 허용합니다. 메시지가 표시되면 모든 예를 선택합니다.

    Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process

  4. Create-AzureDevVM.ps1실행합니다.

    .\Create-AzureDevVm.ps1

    메시지가 표시되면 다음 정보를 제공합니다.

    • Azure 구독 ID: 포털의 Azure 구독 에서 찾을 수 있는 구독 ID입니다.
    • 리소스 그룹 이름: Azure에서 새 리소스 또는 기존 리소스 그룹의 이름입니다.
    • 위치: 가상 머신을 만들 Azure 위치를 선택합니다. 예를 들어 '미국 서부 2' 또는 '북유럽'입니다. 자세한 내용은 Azure 위치를 참조하세요.
    • 사용자 이름: VM의 관리자 계정에 대한 기억하기 쉬운 이름을 제공합니다.
    • 암호: VM의 관리자 계정에 대한 암호를 설정합니다.

    스크립트는 다음 단계를 실행하면서 몇 분 동안 실행됩니다.

    1. Azure PowerShell Az 모듈을 설치합니다.
    2. Azure에 로그인하라는 메시지가 표시됩니다.
    3. VM 만들기에 대한 정보를 확인합니다. 계속하려면 y 또는 Enter 키를 누릅니다.
    4. 리소스 그룹이 없으면 만듭니다.
    5. 가상 머신을 배포합니다.
    6. VM에서 Hyper-V 사용하도록 설정합니다.
    7. 개발에 대한 소프트웨어 요구 사항을 설치하고 샘플 리포지토리를 복제합니다.
    8. VM을 다시 시작합니다.
    9. VM에 연결하기 위해 데스크톱에 RDP 파일을 만듭니다.

    VM의 이름을 다시 시작하라는 메시지가 표시되면 스크립트 출력에서 해당 이름을 복사할 수 있습니다. 출력에는 VM에 연결하기 위한 RDP 파일의 경로도 표시됩니다.

자동 종료 일정 설정

비용을 줄이기 위해 1900 PST로 설정된 자동 종료 일정으로 개발 VM이 만들어졌습니다. 위치 및 일정에 따라 이 설정을 업데이트해야 할 수 있습니다. 종료 일정을 업데이트하려면 다음을 수행합니다.

  1. Azure Portal에서 스크립트가 만든 VM으로 이동합니다.

  2. 왼쪽 창 메뉴의 작업에서 자동 종료를 선택합니다.

  3. 예약된 종료 및 표준 시간대를 원하는 대로 조정하고 저장을 선택합니다.

개발 VM에 연결

이제 VM을 만들었으므로 자습서를 완료하는 데 필요한 소프트웨어 설치를 완료해야 합니다.

  1. 스크립트가 데스크톱에서 만든 RDP 파일을 두 번 클릭합니다.

  2. 원격 연결의 게시자를 알 수 없음을 말하는 대화 상자가 표시됩니다. 이는 허용 가능하므로 연결을 선택합니다.

  3. VM을 만들 때 제공한 관리자 암호를 입력하고 확인 버튼을 클릭합니다.

  4. VM에 대한 인증서를 수락하라는 메시지가 표시됩니다. 예를 선택합니다.

Visual Studio Code 확장 설치

이제 개발 머신에 연결했으므로 Visual Studio Code에 몇 가지 유용한 확장을 추가하여 개발 환경을 더 쉽게 만듭니다.

  1. 개발 VM에 연결하고, PowerShell 창을 열고, C:\source\IoTEdgeAndMlSample\DevVM 디렉터리로 이동합니다. 이 디렉터리 VM을 만든 스크립트에 의해 만들어졌습니다.

    cd C:\source\IoTEdgeAndMlSample\DevVM

  2. 다음 명령을 실행하여 스크립트 실행을 허용합니다. 메시지가 표시되면 모든 예를 선택합니다.

    Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process

  3. Visual Studio Code 확장 스크립트를 실행합니다.

    .\Enable-CodeExtensions.ps1

  4. 스크립트는 VS 코드 확장을 설치하는 데 몇 분 동안 실행됩니다.

    • Azure IoT Edge
    • Azure IoT Hub
    • 파이썬
    • C# (프로그래밍 언어)
    • 도커
    • PowerShell

IoT Hub 및 스토리지 설정

이러한 단계는 일반적으로 클라우드 개발자가 수행합니다.

Azure IoT Hub는 IoT 디바이스와 클라우드 간의 보안 통신을 처리하기 때문에 모든 IoT 애플리케이션의 핵심입니다. IoT Edge 기계 학습 솔루션의 작동을 위한 주요 조정 지점입니다.

  • IoT Hub는 경로를 사용하여 IoT 디바이스에서 들어오는 데이터를 다른 다운스트림 서비스로 전달합니다. IoT Hub 경로를 활용하여 디바이스 데이터를 Azure Storage로 보냅니다. Azure Storage에서 디바이스 데이터는 Azure Machine Learning에서 남은 RUL(유용한 수명) 분류자를 학습시키는 데 사용됩니다.

  • 자습서의 뒷부분에서 IoT Hub를 사용하여 Azure IoT Edge 디바이스를 구성하고 관리합니다.

이 섹션에서는 스크립트를 사용하여 Azure IoT Hub 및 Azure Storage 계정을 만듭니다. 그런 다음, Azure Portal에서 허브에서 받은 데이터를 Azure Storage 컨테이너로 전달하는 경로를 구성합니다. 이러한 단계를 완료하는 데 약 10분이 걸립니다.

  1. 개발 VM에 연결하고, PowerShell 창을 열고, IoTHub 디렉터리로 이동합니다.

    cd C:\source\IoTEdgeAndMlSample\IoTHub

  2. 만들기 스크립트를 실행합니다. 개발 VM을 만들 때와 동일한 구독 ID, 위치 및 리소스 그룹에 대해 동일한 값을 사용합니다.

    .\New-HubAndStorage.ps1 -SubscriptionId <subscription id> -Location <location> -ResourceGroupName <resource group>
    • Azure에 로그인하라는 메시지가 표시됩니다.
    • 스크립트는 허브 및 스토리지 계정을 만들기 위한 정보를 확인합니다. 계속하려면 y 또는 Enter 키를 누릅니다.

스크립트를 실행하는 데 약 2분이 걸립니다. 완료되면 스크립트는 IoT Hub 및 스토리지 계정의 이름을 출력합니다.

IoT Hub에서 스토리지에 대한 경로 검토

IoT Hub를 만드는 과정의 일환으로 이전 섹션에서 실행한 스크립트도 사용자 지정 엔드포인트 및 경로를 만들었습니다. IoT Hub 경로는 쿼리 식과 엔드포인트로 구성됩니다. 메시지가 식과 일치하면 데이터가 경로를 따라 연결된 엔드포인트로 전송됩니다. 엔드포인트는 Event Hubs, Service Bus 대기열 및 토픽일 수 있습니다. 이 경우 엔드포인트는 스토리지 계정의 Blob 컨테이너입니다. Azure Portal을 사용하여 스크립트에서 만든 경로를 검토해 보겠습니다.

  1. Azure Portal을 열고 이 자습서에 사용 중인 리소스 그룹으로 이동합니다.

  2. 리소스 목록에서 스크립트가 만든 IoT Hub를 선택합니다. 이름은 IotEdgeAndMlHub-jrujej6de6i7w같은 임의의 문자로 끝납니다.

  3. 왼쪽 창 메뉴의 허브 설정에서 메시지 라우팅을 선택합니다.

  4. 메시지 라우팅 페이지에서 사용자 지정 엔드포인트 탭을 선택합니다.

  5. 스토리지 섹션을 확장합니다.

    I o T Hub 포털의 사용자 지정 엔드포인트 목록에 있는 turbofanDeviceStorage라는 스토리지의 스크린샷.

    turbofanDeviceStorage가 사용자 지정 엔드포인트 목록에 있는 것을 볼 수 있습니다. 이 엔드포인트에 대한 다음 특징을 확인합니다.

    • 컨테이너 이름으로 지정된 대로 이름이 devicedata인 Blob Storage 컨테이너를 가리킵니다.
    • 파일 이름 형식에는 "partition"이라는 단어가 포함되어 있습니다. 이 형식은 이 자습서의 뒷부분에서 Azure Notebooks로 수행할 파일 작업에 더 편리합니다.
    • 상태는 정상이어야 합니다.

  6. 경로 탭을 선택합니다.

  7. turbofanDeviceDataToStorage라는 경로를 선택합니다.

  8. 경로 세부 정보 페이지에서 경로의 엔드포인트는 turbofanDeviceStorage 엔드포인트입니다.

    turbofanDeviceDataToStorage 경로에 대한 세부 정보를 보여 주는 스크린샷

  9. true로 설정된 라우팅 쿼리를 확인 합니다. 이 설정은 모든 디바이스 원격 분석 메시지가 이 경로와 일치한다는 것을 의미합니다. 따라서 모든 메시지가 turbofanDeviceStorage 엔드포인트로 전송됩니다.

  10. 편집한 내용이 없으므로 이 페이지를 닫기만 하면 됩니다.

리소스 정리

이 자습서는 각 문서가 이전 문서에서 수행한 작업을 기반으로 빌드되는 집합의 일부입니다. 최종 자습서를 완료할 때까지 리소스를 정리해 주세요.

다음 단계

이 문서에서는 IoT Hub를 만들고 Azure Storage 계정에 대한 경로를 구성했습니다. 다음으로, IoT Hub를 통해 시뮬레이션된 디바이스 집합의 데이터를 스토리지 계정으로 보냅니다. 자습서의 뒷부분에서 IoT Edge 디바이스 및 모듈을 구성한 후 경로를 다시 살펴보고 라우팅 쿼리를 좀 더 살펴봅니다.

다음 문서를 계속 진행하여 모니터링할 시뮬레이션된 디바이스를 만듭니다.

디바이스 데이터 생성

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