Azure Stream Analytics в IoT Edge

Azure Stream Analytics в IoT Edge позволяет разработчикам развертывать аналитические аналитики практически в режиме реального времени ближе к устройствам Интернета вещей, чтобы они могли разблокировать полную ценность созданных устройств данных. Azure Stream Analytics предоставляет такие преимущества, как минимальная задержка, отказоустойчивость, эффективное использование пропускной способности и соответствие требованиям. Предприятия могут развертывать логику управления близко к промышленным операциям и дополнять аналитику больших данных в облаке.

Azure Stream Analytics в IoT Edge выполняется в платформе Azure IoT Edge . После создания задания в Stream Analytics его можно развернуть и управлять ими с помощью Центра Интернета вещей.

Распространенные сценарии

В этом разделе описаны распространенные сценарии Stream Analytics в IoT Edge. На следующей схеме показан поток данных между устройствами Интернета вещей и облаком Azure.

Команда и управление с низкой задержкой

Производственные системы безопасности должны реагировать на операционные данные с низкой задержкой. С помощью Stream Analytics в IoT Edge можно анализировать данные датчика практически в режиме реального времени и выдавать команды при обнаружении аномалий для остановки компьютера или активации оповещений.

Ограниченное подключение к облаку

Критически важные системы, такие как удаленное горнодобывающее оборудование, подключенные суда или оффшорное бурение, должны анализировать и реагировать на данные, даже если подключение к облаку периодически возникает. С помощью Stream Analytics логика потоковой передачи выполняется независимо от сетевого подключения, и вы можете выбрать то, что вы отправляете в облако для дальнейшей обработки или хранения.

Ограниченная пропускная способность

Объем данных, создаваемых реактивными двигателями или подключенными автомобилями, может быть таким большим, что данные должны быть отфильтрованы или предварительно обработаны перед отправкой в облако. С помощью Stream Analytics можно фильтровать или агрегировать данные, которые необходимо отправить в облако.

Соответствие

Для обеспечения соответствия нормативным требованиям может потребоваться локально анонимизировать или агрегировать некоторые данные перед отправкой в облако.

Пограничные задания в Azure Stream Analytics

Задания Stream Analytics Edge выполняются в контейнерах, развернутых на устройствах Azure IoT Edge. Пограничные задания состоят из двух частей:

• Облачная часть, отвечающая за определение задания: пользователи определяют входные данные, выходные данные, запросы и другие параметры, такие как события вне порядка в облаке.

• Модуль, работающий на устройствах Интернета вещей. Модуль содержит подсистему Stream Analytics и получает определение задания из облака.

Stream Analytics использует Центр Интернета вещей для развертывания заданий на периферии на устройствах. Дополнительные сведения см. в статье о развертывании IoT Edge.

Ограничения заданий Edge

Цель состоит в том, чтобы иметь паритет между заданиями IoT Edge и облачными заданиями. Большинство функций языка запросов SQL поддерживаются как для граничных устройств, так и для облачных решений. Однако следующие функции не поддерживаются для пограничных заданий:

• Определяемые пользователем функции (UDF) в JavaScript. UDF доступны в C# для заданий IoT Edge (предварительная версия).
• Определяемые пользователем агрегаты (UDA).
• Функции машинного обучения Azure.
• Формат AVRO для входных и выходных данных. В настоящее время поддерживаются только CSV и JSON.
• Следующие операторы SQL:
  • РАЗБИВКА ПО
  • GetMetadataPropertyValue
• Политика позднего прибытия

Требования к среде выполнения и оборудованию

Чтобы запустить Stream Analytics в IoT Edge, вам нужны устройства, которые могут запускать Azure IoT Edge.

Stream Analytics и Azure IoT Edge используют контейнеры Docker для предоставления переносимого решения, работающего в нескольких операционных системах узла (Windows, Linux).

Stream Analytics на IoT Edge доступен в виде образов Windows и Linux, работающих на архитектурах x86-64 или ARM (Расширенный набор командных машин RISC).

Входные и выходные данные

Задания Stream Analytics Edge могут получать входные и выходные данные из других модулей, работающих на устройствах IoT Edge. Чтобы подключиться к определенным модулям, можно задать конфигурацию маршрутизации во время развертывания. Дополнительные сведения описаны в документации по композиции модуля IoT Edge.

Для входных и выходных данных поддерживаются форматы CSV и JSON.

Для каждого входного и выходного потока, создаваемого в задании Stream Analytics, на развернутом модуле создается соответствующая конечная точка. Эти конечные точки можно использовать в маршрутах развертывания.

Поддерживаемые типы входных данных потока:

• Центр Edge
• Центр событий
• Центр Интернета вещей

Поддерживаемые форматы выходных данных потока:

• Центр Edge
• База данных SQL
• Центр событий
• Хранилище Blob-данных и ADLS второго поколения

Ссылочные входные данные поддерживают тип ссылочного файла. Другие выходные данные можно получить с помощью нижестоящего облачного задания. Например, задание Stream Analytics, размещенное в Edge, отправляет выходные данные в Центр Edge, которое затем может отправлять выходные данные в Центр Интернета вещей. Вы можете использовать второе облачное задание Azure Stream Analytics с входными данными из Центра Интернета вещей и выходными данными в Power BI или другом типе вывода.

Сведения об образе модуля Azure Stream Analytics

Эта информация о версии была обновлена 21.09.2020.

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

  • базовый образ: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-alpine
  • платформа:
    • архитектура: amd64
    • os: linux

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

  • базовый образ: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-bionic-arm32v7
  • платформа:
    • архитектура: ARM
    • os: linux

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

  • базовый образ: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:3.0-bionic-arm64v8
  • платформа:
    • архитектура: arm64
    • os: linux

Получите помощь

Дополнительные сведения см. на странице вопросов Microsoft Q&A для Azure Stream Analytics.

Дальнейшие действия

• Дополнительные сведения о Azure IoT Edge
• Руководство по Stream Analytics в IoT Edge
• Разработка заданий Stream Analytics Edge с помощью средств Visual Studio
• Реализация CI/CD для Stream Analytics с помощью API