Share via

Azure Stream Analytics op IoT Edge

  • Artikel

Met Azure Stream Analytics in IoT Edge kunnen ontwikkelaars in bijna realtime analytische intelligence implementeren dichter in de buurt van IoT-apparaten. Op deze manier kan er gebruik worden gemaakt van de volledige waarde van de gegevens die door het apparaat worden gegenereerd. Azure Stream Analytics biedt een lage latentie, tolerantie en efficiënt gebruik van bandbreedte en naleving. Ondernemingen kunnen controlelogica dicht bij de industriële activiteiten implementeren en big data-analyses in de cloud aanvullen.

Azure Stream Analytics in IoT Edge wordt uitgevoerd binnen het Azure IoT Edge-framework . Zodra de taak is gemaakt in Stream Analytics, kunt u deze implementeren en beheren met behulp van IoT Hub.

Algemene scenario's

In deze sectie worden de algemene scenario's voor Stream Analytics in IoT Edge beschreven. In het volgende diagram ziet u de gegevensstroom tussen IoT-apparaten en de Azure-cloud.

High level diagram of IoT Edge

Opdracht en beheer met lage latentie

Veiligheidssystemen voor productie moeten reageren op operationele gegevens met een ultra lage latentie. Met Stream Analytics in IoT Edge kunt u sensorgegevens in bijna realtime analyseren en opdrachten uitgeven wanneer u afwijkingen detecteert om een machine te stoppen of waarschuwingen te activeren.

Beperkte connectiviteit met de cloud

Bedrijfskritieke systemen, zoals externe mijnbouwapparatuur, verbonden schepen of offshore boren, moeten gegevens analyseren en erop reageren, zelfs wanneer de cloudconnectiviteit onregelmatig is. Met Stream Analytics wordt uw streaminglogica onafhankelijk van de netwerkverbinding uitgevoerd en kunt u kiezen wat u naar de cloud verzendt voor verdere verwerking of opslag.

Beperkte bandbreedte

Het volume aan gegevens dat wordt geproduceerd door jetmotoren of verbonden auto's kan zo groot zijn dat gegevens moeten worden gefilterd of vooraf verwerkt voordat ze naar de cloud worden verzonden. Met Stream Analytics kunt u de gegevens filteren of aggregeren die naar de cloud moeten worden verzonden.

Naleving

Voor naleving van regelgeving moeten sommige gegevens mogelijk lokaal geanonimiseerd of geaggregeerd worden voordat ze naar de cloud worden verzonden.

Edge-taken in Azure Stream Analytics

Stream Analytics Edge-taken worden uitgevoerd in containers die zijn geïmplementeerd op Azure IoT Edge-apparaten. Edge-taken bestaan uit twee delen:

  • Een cloudonderdeel dat verantwoordelijk is voor de taakdefinitie: gebruikers definiëren invoer, uitvoer, query en andere instellingen, zoals gebeurtenissen buiten de volgorde, in de cloud.

  • Een module die wordt uitgevoerd op uw IoT-apparaten. De module bevat de Stream Analytics-engine en ontvangt de taakdefinitie van de cloud.

Stream Analytics maakt gebruik van IoT Hub om edge-taken te implementeren op apparaten. Zie IoT Edge-implementatie voor meer informatie.

Azure Stream Analytics Edge job

Beperkingen voor Edge-taken

Het doel is om pariteit te hebben tussen IoT Edge-taken en cloudtaken. De meeste sql-querytaalfuncties worden ondersteund voor zowel edge als cloud. De volgende functies worden echter niet ondersteund voor edge-taken:

  • Door de gebruiker gedefinieerde functies (UDF) in JavaScript. UDF is beschikbaar in C# voor IoT Edge-taken (preview).
  • Door de gebruiker gedefinieerde aggregaties (UDA).
  • Azure ML-functies.
  • AVRO-indeling voor invoer/uitvoer. Op dit moment worden alleen CSV en JSON ondersteund.
  • De volgende SQL-operators:
    • PARTITIONEREN OP
    • GetMetadataPropertyValue
  • Beleid voor late aankomst

Runtime- en hardwarevereisten

Als u Stream Analytics wilt uitvoeren op IoT Edge, hebt u apparaten nodig waarop Azure IoT Edge kan worden uitgevoerd.

Stream Analytics en Azure IoT Edge maken gebruik van Docker-containers om een draagbare oplossing te bieden die wordt uitgevoerd op meerdere hostbesturingssystemen (Windows, Linux).

Stream Analytics op IoT Edge wordt beschikbaar gesteld als Windows- en Linux-installatiekopieën, die worden uitgevoerd op zowel x86-64- als ARM-architecturen (Advanced RISC Machines).

Invoer en uitvoer

Stream Analytics Edge-taken kunnen invoer en uitvoer ophalen van andere modules die worden uitgevoerd op IoT Edge-apparaten. Als u verbinding wilt maken van en naar specifieke modules, kunt u de routeringsconfiguratie instellen tijdens de implementatie. Meer informatie wordt beschreven in de samenstellingsdocumentatie van de IoT Edge-module.

Voor zowel invoer- als uitvoer worden CSV- en JSON-indelingen ondersteund.

Voor elke invoer- en uitvoerstroom die u in uw Stream Analytics-taak maakt, wordt er een bijbehorend eindpunt gemaakt in de geïmplementeerde module. Deze eindpunten kunnen worden gebruikt in de routes van uw implementatie.

Ondersteunde stroominvoertypen zijn:

  • Edge Hub
  • Event Hub
  • IoT Hub

Ondersteunde stroomuitvoertypen zijn:

  • Edge Hub
  • SQL Database
  • Event Hub
  • Blob Storage/ADLS Gen2

Verwijzingsinvoer ondersteunt het referentiebestandstype. Andere uitvoer kan worden bereikt met behulp van een cloudtaak downstream. Een Stream Analytics-taak die wordt gehost in Edge verzendt bijvoorbeeld uitvoer naar Edge Hub, die vervolgens uitvoer naar IoT Hub kan verzenden. U kunt een tweede in de cloud gehoste Azure Stream Analytics-taak gebruiken met invoer van IoT Hub en uitvoer naar Power BI of een ander uitvoertype.

Kennisgevingen van licenties en derden

Afbeeldingsgegevens van de Azure Stream Analytics-module

Deze versie-informatie is voor het laatst bijgewerkt op 2020-09-21:

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

    • basisinstallatiekopieën: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-alpine
    • Platform:
      • architectuur: amd64
      • besturingssysteem: linux

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

    • basisinstallatiekopieën: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-bionic-arm32v7
    • Platform:
      • architectuur: arm
      • besturingssysteem: linux

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

    • basisinstallatiekopieën: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:3.0-bionic-arm64v8
    • Platform:
      • architectuur: arm64
      • besturingssysteem: linux

Hulp vragen

Probeer de microsoft Q&A-vragenpagina voor Azure Stream Analytics voor meer hulp.

Volgende stappen