教程：将 Azure 流分析作为 IoT Edge 模块进行部署

项目
07/15/2024

适用于：IoT Edge 1.5 IoT Edge 1.4

重要

IoT Edge 1.5 LTS 和 IoT Edge 1.4 LTS 是受支持的版本。 IoT Edge 1.4 LTS 的生命周期结束日期为 2024 年 11 月 12 日。如果你使用的是早期版本，请参阅更新 IoT Edge。

在本教程中，请在 Azure 门户中创建 Azure 流分析作业，然后将其部署为 IoT Edge 模块（无需额外的代码）。

你将学习如何执行以下操作：

在 Edge 上创建 Azure 流分析作业用于处理数据。
将新的 Azure 流分析作业与其他 IoT Edge 模块相连接。
将 Azure 流分析作业从 Azure 门户部署到 IoT Edge 设备。

流体系结构的示意图，其中显示了 Azure 流分析作业的暂存和部署。

本教程中的流分析模块在一个滚动的 30 秒时段内计算平均温度。当平均温度达到 70 时，模块会发送一个警报，以便设备采取操作。在这种情况下，该操作是重置模拟温度传感器。在生产环境中，当温度达到危险级别时，可以使用此功能关闭机器或采取预防措施。

为什么在 IoT Edge 中使用 Azure 流分析？

许多 IoT 解决方案使用分析服务来了解从 IoT 设备到达云的数据。使用 Azure IoT Edge 时，可以获取 Azure 流分析逻辑，将其转到设备中。在边缘处理遥测流可以减少上传数据量，缩短对可操作见解进行响应的时间。集成 Azure IoT Edge 和 Azure 流分析，以简化工作负载开发。

Azure 流分析提供一种丰富结构化的查询语法，可用于在云和 IoT Edge 设备上进行数据分析。有关详细信息，请参阅 Azure 流分析文档。

先决条件

如果没有 Azure 试用版订阅，请在开始前创建 Azure 试用版订阅。

Azure IoT Edge 设备。

可以按照适用于 Linux 或 Windows 设备的快速入门中的步骤，将 Azure 虚拟机用作 IoT Edge 设备。
Azure 中的免费或标准层 IoT 中心。

创建 Azure 流分析作业

在本部分，你将创建一个 Azure 流分析作业用于执行以下步骤：

从 IoT Edge 设备接收数据。
查询遥测数据中超出设置的范围的值。
根据查询结果对 IoT Edge 设备采取措施。

创建存储帐户

创建可以在 IoT Edge 设备上运行的 Azure 流分析作业时，需采用特定的存储方式，以便能够从设备进行调用。可以使用现有的 Azure 存储帐户，也可以现在就创建一个新的。

在 Azure 门户中，转到“创建资源”>“存储”>“存储帐户”。

提供以下值来创建存储帐户：

字段	值
订阅	选择与 IoT 中心相同的订阅。
资源组	建议对 IoT Edge 快速入门和教程中的所有测试资源使用同一资源组。例如，IoTEdgeResources。
名称	为存储帐户提供唯一的名称。
位置	选择靠近你的位置。

将其他字段保留默认值，然后选择“查看 + 创建”。
查看设置，然后选择“创建”。

创建新作业

在 Azure 门户中，选择：
1. 创建资源
2. 左侧菜单中的“物联网”
3. 在搜索栏中键入“流分析”以在市场中找到它
4. 选择“创建”，然后从下拉菜单中选择“流分析作业”

提供以下值来创建新的流分析作业：

字段	值
名称	为作业提供一个名称。例如，IoTEdgeJob
订阅	选择与 IoT 中心相同的订阅。
资源组	建议对在 IoT Edge 快速入门和教程中创建的所有测试资源使用同一资源组。例如，名为 IoTEdgeResources 的资源。
区域	选择靠近你的位置。
宿主环境	选择“边缘”。此选项意味着部署将转到 IoT Edge 设备，而不是托管在云中。

选择“查看 + 创建”。
确认选项，然后选择“创建”。

配置作业

在 Azure 门户中创建流分析作业以后，即可配置其输入、输出以及要对传递的数据运行的查询。

本部分创建一个用于从 IoT Edge 设备接收温度数据的作业。它在一个滚动的 30 秒时段中分析该数据。如果该时段中的平均温度超出 70 度，则会向 IoT Edge 设备发送警报。

注意

在下一节配置 IoT Edge 设置中部署作业时，需指定数据的具体来源和目标。

设置输入和输出

导航到 Azure 门户中的流分析作业。
在“作业拓扑”下选择“输入”，然后选择“添加输入”。
从下拉列表中选择“边缘中心”。

如果在列表中看不到“Edge 中心”选项，则你可能已将流分析作业创建为云托管的作业。请尝试创建新作业，并确保选择“Edge”作为宿主环境。
在“新建输入”窗格中，输入 temperature 作为输入别名。
将其他字段保留默认值，然后选择“保存”。
在“作业拓扑”下打开“输出”，然后选择“添加”。
从下拉列表中选择“边缘中心”。
在“新建输出”窗格中，输入 alert 作为输出别名。
将其他字段保留默认值，然后选择“保存”。

创建查询

在“作业拓扑”下选择“查询”。
将默认文本替换为以下查询。
```
SELECT  
    'reset' AS command
INTO
   alert
FROM
   temperature TIMESTAMP BY timeCreated
GROUP BY TumblingWindow(second,30)
HAVING Avg(machine.temperature) > 70
```
如在此查询中，如果计算机的平均温度在 30 秒的时段内达到 70 度，SQL 代码会向警报输出发送重置命令。重置命令已作为可执行的操作预先编程到传感器中。
选择“保存查询”。

配置 IoT Edge 设置

若要准备需部署到 IoT Edge 设备的流分析作业，需将 Azure 流分析作业与存储帐户关联起来。部署作业时，作业定义将以容器的形式导出到存储帐户中。

在流分析服务中的“设置”菜单下，选择“存储帐户设置”。
选择“从订阅中选择 Blob 存储/ADLS Gen 2”选项。
Azure 存储帐户会自动显示在页面上。如果未看到，请确保创建存储。或者，如需选择与“存储帐户”字段中所列存储不同的存储，请从下拉菜单中选择它。
如果必须进行任何更改，请选择“保存”。

部署作业

现已准备好在 IoT Edge 设备上部署 Azure 流分析作业。

在本部分，请使用 Azure 门户中的设置模块向导来创建部署清单。部署清单是一个 JSON 文件，该文件描述将要部署到设备的所有模块。该清单还显示存储模块映像的容器注册表、模块的管理方式，以及模块的相互通信方式。 IoT Edge 设备从 IoT 中心检索其部署清单，任何使用其中的信息来部署和配置所有已分配的模块。

就本教程来说，请部署两个模块。第一个模块是 SimulatedTemperatureSensor：一个模拟温度和湿度传感器的模块。第二个是流分析作业。传感器模块提供了作业查询将要分析的数据流。

在 Azure 门户中导航到 IoT 中心。
在“设备管理”菜单下选择“设备”，然后选择 IoT Edge 设备将其打开。
选择“设置模块”。
如果以前在此设备上部署了 SimulatedTemperatureSensor 模块，则它可以自动填充数据。否则，请通过以下步骤来添加模块：
1. 选择“+ 添加”，然后选择“IoT Edge 模块”。
2. 对于名称，请键入 SimulatedTemperatureSensor。
3. 对于映像 URI，请输入 mcr.microsoft.com/azureiotedge-simulated-temperature-sensor:1.5。
4. 保留其他默认设置，然后选择“添加”。
通过以下步骤添加 Azure 流分析 Edge 作业：
1. 依次选择“+ 添加”、“Azure 流分析模块”。
2. 选择创建的订阅和 Azure 流分析 Edge 作业。
3. 选择“保存”。
保存更改后，流分析作业的详细信息将发布到创建的存储容器。
在流分析添加完成部署后，确认两个新模块显示在“设置模块”页上。
选择“查看 + 创建”。此时会显示部署清单。
选择“创建”。
几分钟后，在设备的“设置模块”页上，应会看到列出的正在运行的模块。如果看不到模块，请刷新页面，或者再等待几分钟，然后再次刷新。

了解两个新模块

从设备的“设置模块”选项卡中，选择流分析模块名称，以转到“更新 IoT Edge 模块”页。可在此处更新设置。

“设置”选项卡具有指向标准 Azure 流分析映像的“映像 URI”。这一映像用于每个部署到 IoT Edge 设备的流分析模块。

“模块孪生设置”选项卡显示用于定义 Azure 流分析 (ASA) 属性（称为 ASAJobInfo）的 JSON。该属性的值指向存储容器中的作业定义。此属性说明如何根据特定的作业详细信息配置流分析映像。

默认情况下，流分析模块名称与它基于的作业的名称相同。如果需要，可在此页上更改模块名称，但不必要这样做。
如果进行了更改，请选择“应用”；如果未进行任何更改，请选择“取消”。

将路由分配给模块

在“在设备:<your-device-name> 上设置模块”页上，选择“下一步: 路由”。

在“路由”选项卡中，定义消息在模块和 IoT 中心之间传递的方式。消息使用名称/值对构造。

使用下表所示的对添加路由名称和值。将 {moduleName} 的实例替换为 Azure 流分析模块的名称。此模块的名称应与你在“设置模块”页上的设备模块列表中看到的名称相同，如 Azure 门户中所示。

名称	值
telemetryToCloud	`FROM /messages/modules/SimulatedTemperatureSensor/* INTO $upstream`
alertsToCloud	`FROM /messages/modules/{moduleName}/* INTO $upstream`
alertsToReset	`FROM /messages/modules/{moduleName}/* INTO BrokeredEndpoint("/modules/SimulatedTemperatureSensor/inputs/control")`
telemetryToAsa	`FROM /messages/modules/SimulatedTemperatureSensor/* INTO BrokeredEndpoint("/modules/{moduleName}/inputs/temperature")`

在此处声明的路由定义流经 IoT Edge 设备的数据流。来自 SimulatedTemperatureSensor 的遥测数据先发送到 IoT 中心，然后发送到在流分析作业中配置的“温度”输入。警报输出消息先发送到 IoT 中心，然后发送到 SimulatedTemperatureSensor 模块以触发重置命令。

在完成时选择“下一步:查看 + 创建”。
在“查看 + 创建”选项卡中，可以查看在向导中提供的信息如何转换为 JSON 部署清单。
查看完清单后，选择“创建”以完成模块设置。

查看数据

现在可以转到 IoT Edge 设备，查看 Azure 流分析模块与 SimulatedTemperatureSensor 模块之间的交互。

注意

如果对设备使用虚拟机，则可以使用 Azure 本地 Shell 直接访问所有经过 Azure 身份验证的服务。

检查所有模块是否在 Docker 中运行：
```
iotedge list  
```
查看所有系统日志和指标数据。将 {moduleName} 替换为 Azure 流分析模块的名称：
```
iotedge logs -f {moduleName}  
```
通过查看传感器日志，了解重置命令如何影响模拟温度传感器：
```
iotedge logs SimulatedTemperatureSensor
```
可以看到，机器温度逐渐升高，在 30 秒内达到了 70 度。然后，流分析模块触发重置，机器温度下降到 21 度。

清理资源

如果打算继续学习下一篇建议的文章，可以保留已创建的资源和配置，以便重复使用。还可以继续使用相同的 IoT Edge 设备作为测试设备。

否则，可以删除本文中使用的本地配置和 Azure 资源，以免产生费用。

删除 Azure 资源

删除 Azure 资源和资源组的操作不可逆。请确保不要意外删除错误的资源组或资源。如果在现有的包含要保留资源的资源组中创建了 IoT 中心，请只删除 IoT 中心资源本身，而不要删除资源组。

若要删除资源，请执行以下操作：

登录到 Azure 门户，然后选择“资源组”。
选择包含 IoT Edge 测试资源的资源组的名称。
查看资源组包含的资源列表。若要删除这一切，可以选择“删除资源组”。如果只需删除部分，可以选择每个资源以单独删除。

后续步骤

本教程介绍了如何配置 Azure 流分析作业来分析 IoT Edge 设备中的数据，然后介绍了如何将此 Azure 流分析模块加载到 IoT Edge 设备，以便处理并响应本地出现的温度增高情况，并将聚合的数据流发送到云。若要了解 Azure IoT Edge 如何为企业创建更多解决方案，请继续学习其他教程。

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