Azure Stream Analytics na urządzeniach IoT Edge

  • Artykuł

Usługa Azure Stream Analytics w usłudze IoT Edge umożliwia deweloperom wdrażanie analizy bliskiej czasowi rzeczywistemu bliżej urządzeń Internetu rzeczy, aby w pełni wykorzystać dane wygenerowane na urządzeniach. Usługę Azure Stream Analytics zaprojektowano pod kątem małych opóźnień, odporności, wydajnego wykorzystywania przepustowości i zgodności. Przedsiębiorstwa mogą wdrażać logikę sterowania w pobliżu operacji przemysłowych i uzupełniać analizę danych big data wykonywaną w chmurze.

Usługa Azure Stream Analytics w usłudze IoT Edge działa w ramach platformy Azure IoT Edge . Po utworzeniu zadania w usłudze Stream Analytics możesz wdrożyć je i zarządzać nim przy użyciu usługi IoT Hub.

Typowe scenariusze

W tej sekcji opisano typowe scenariusze usługi Stream Analytics w usłudze IoT Edge. Na poniższym diagramie przedstawiono przepływ danych między urządzeniami IoT i chmurą platformy Azure.

High level diagram of IoT Edge

Polecenie i kontrolka o małym opóźnieniu

Systemy bezpieczeństwa produkcyjnego muszą reagować na dane operacyjne z bardzo niskim opóźnieniem. Usługa Stream Analytics w usłudze IoT Edge umożliwia analizowanie danych czujników niemal w czasie rzeczywistym i wydawanie poleceń podczas wykrywania anomalii w celu zatrzymania maszyny lub wyzwalania alertów.

Ograniczona łączność z chmurą

Systemy o znaczeniu krytycznym, takie jak zdalna sprzęt górniczy, połączone statki lub wiercenie na morzu, muszą analizować i reagować na dane nawet wtedy, gdy łączność w chmurze jest sporadycznie. Dzięki usłudze Stream Analytics logika przesyłania strumieniowego działa niezależnie od łączności sieciowej i możesz wybrać elementy wysyłane do chmury w celu dalszego przetwarzania lub przechowywania.

Ograniczona przepustowość

Ilość danych generowanych przez silniki odrzutowe lub połączone samochody może być tak duża, że dane muszą być filtrowane lub wstępnie przetwarzane przed wysłaniem ich do chmury. Za pomocą usługi Stream Analytics można filtrować lub agregować dane, które muszą być wysyłane do chmury.

Zgodność

Zgodność z przepisami może wymagać, aby niektóre dane były lokalnie anonimizowane lub agregowane przed wysłaniem ich do chmury.

Zadania usługi Edge w usłudze Azure Stream Analytics

Zadania usługi Stream Analytics Edge są uruchamiane w kontenerach wdrożonych na urządzeniach usługi Azure IoT Edge. Zadania brzegowe składają się z dwóch części:

  • Część chmury odpowiedzialna za definicję zadania: użytkownicy definiują dane wejściowe, dane wyjściowe, zapytania i inne ustawienia, takie jak zdarzenia poza kolejnością, w chmurze.

  • Moduł działający na urządzeniach IoT. Moduł zawiera aparat usługi Stream Analytics i odbiera definicję zadania z chmury.

Usługa Stream Analytics używa usługi IoT Hub do wdrażania zadań brzegowych na urządzeniach. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Wdrażanie usługi IoT Edge.

Azure Stream Analytics Edge job

Ograniczenia zadań usługi Edge

Celem jest parzystość między zadaniami usługi IoT Edge i zadaniami w chmurze. Większość funkcji języka zapytań SQL jest obsługiwana zarówno dla krawędzi, jak i chmury. Jednak następujące funkcje nie są obsługiwane w przypadku zadań brzegowych:

  • Funkcje zdefiniowane przez użytkownika (UDF) w języku JavaScript. Funkcja UDF jest dostępna w języku C# dla zadań usługi IoT Edge (wersja zapoznawcza).
  • Agregacje zdefiniowane przez użytkownika (UDA).
  • Funkcje usługi Azure ML.
  • Format AVRO dla danych wejściowych/wyjściowych. Obecnie obsługiwane są tylko pliki CSV i JSON.
  • Następujące operatory SQL:
    • PARTYCJONOWANIE WEDŁUG
    • GetMetadataPropertyValue
  • Zasady późnego przyjazdu

Wymagania dotyczące środowiska uruchomieniowego i sprzętowego

Aby uruchomić usługę Stream Analytics w usłudze IoT Edge, potrzebne są urządzenia, które mogą uruchamiać usługę Azure IoT Edge.

Usługi Stream Analytics i Azure IoT Edge używają kontenerów platformy Docker do zapewnienia przenośnego rozwiązania działającego w wielu systemach operacyjnych hosta (Windows, Linux).

Usługa Stream Analytics w usłudze IoT Edge jest udostępniana jako obrazy systemu Windows i Linux działające w architekturze x86-64 lub ARM (Advanced RISC Machines).

Dane wejściowe i wyjściowe

Zadania usługi Stream Analytics Edge mogą pobierać dane wejściowe i wyjściowe z innych modułów uruchomionych na urządzeniach usługi IoT Edge. Aby nawiązać połączenie z określonych modułów i z określonymi modułami, możesz ustawić konfigurację routingu w czasie wdrażania. Więcej informacji znajduje się w dokumentacji dotyczącej kompozycji modułu usługi IoT Edge.

W przypadku danych wejściowych i wyjściowych obsługiwane są formaty CSV i JSON.

Dla każdego strumienia wejściowego i wyjściowego tworzonego w zadaniu usługi Stream Analytics odpowiedni punkt końcowy jest tworzony w wdrożonym module. Te punkty końcowe mogą być używane w trasach wdrożenia.

Obsługiwane typy danych wejściowych strumienia to:

  • Koncentrator brzegowy
  • Centrum zdarzeń usługi Event Hubs
  • Usługa IoT Hub

Obsługiwane typy danych wyjściowych strumienia to:

  • Koncentrator brzegowy
  • SQL Database
  • Centrum zdarzeń usługi Event Hubs
  • Blob Storage/ADLS Gen2

Dane wejściowe odwołania obsługują typ pliku referencyjnego. Inne dane wyjściowe można uzyskać przy użyciu podrzędnego zadania w chmurze. Na przykład zadanie usługi Stream Analytics hostowane w przeglądarce Edge wysyła dane wyjściowe do usługi Edge Hub, co może następnie wysyłać dane wyjściowe do usługi IoT Hub. Możesz użyć drugiego zadania usługi Azure Stream Analytics hostowanego w chmurze z danymi wejściowymi z usługi IoT Hub i danymi wyjściowymi do usługi Power BI lub innego typu danych wyjściowych.

Uwagi dotyczące licencji i innych firm

Informacje o obrazie modułu usługi Azure Stream Analytics

Te informacje o wersji zostały ostatnio zaktualizowane w dniu 2020-09-21:

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

    • obraz podstawowy: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-alpine
    • Platformy:
      • architektura: amd64
      • system operacyjny: linux

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

    • obraz podstawowy: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-bionic-arm32v7
    • Platformy:
      • architektura: arm
      • system operacyjny: linux

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

    • obraz podstawowy: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:3.0-bionic-arm64v8
    • Platformy:
      • architektura: arm64
      • system operacyjny: linux

Uzyskaj pomoc

Aby uzyskać dalszą pomoc, wypróbuj stronę pytań i odpowiedzi firmy Microsoft dotyczącą usługi Azure Stream Analytics.

Następne kroki