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Azure Stream Analytics em IoT Edge

O Azure Stream Analytics no IoT Edge permite que os desenvolvedores implantem inteligência analítica quase em tempo real mais perto dos dispositivos IoT para que possam desbloquear todo o valor dos dados gerados pelo dispositivo. O Azure Stream Analytics foi concebido para baixa latência, resiliência, utilização eficiente da largura de banda e conformidade. As empresas podem implantar lógica de controle próxima às operações industriais e complementar a análise de Big Data feita na nuvem.

O Azure Stream Analytics no IoT Edge é executado dentro da estrutura do Azure IoT Edge. Depois que o trabalho é criado no Stream Analytics, você pode implantá-lo e gerenciá-lo usando o Hub IoT.

Cenários comuns

Esta seção descreve os cenários comuns do Stream Analytics no IoT Edge. O diagrama a seguir mostra o fluxo de dados entre dispositivos IoT e a nuvem do Azure.

Diagrama de alto nível do IoT Edge

Comando e controlo de baixa latência

Os sistemas de segurança de fabricação devem responder aos dados operacionais com latência ultrabaixa. Com o Stream Analytics no IoT Edge, você pode analisar os dados do sensor quase em tempo real e emitir comandos quando detetar anomalias para parar uma máquina ou disparar alertas.

Conectividade limitada com a nuvem

Sistemas de missão crítica, como equipamentos de mineração remotos, embarcações conectadas ou perfuração offshore, precisam analisar e reagir aos dados, mesmo quando a conectividade na nuvem é intermitente. Com o Stream Analytics, sua lógica de streaming é executada independentemente da conectividade de rede e você pode escolher o que enviar para a nuvem para processamento ou armazenamento adicional.

Largura de banda limitada

O volume de dados produzidos por motores a jato ou carros conectados pode ser tão grande que os dados devem ser filtrados ou pré-processados antes de enviá-los para a nuvem. Usando o Stream Analytics, você pode filtrar ou agregar os dados que precisam ser enviados para a nuvem.

Conformidade

A conformidade regulamentar pode exigir que alguns dados sejam localmente anonimizados ou agregados antes de serem enviados para a nuvem.

Trabalhos de computação na extremidade no Azure Stream Analytics

Os trabalhos do Stream Analytics Edge são executados em contêineres implantados em dispositivos Azure IoT Edge. As tarefas de edge são compostas por duas partes:

  • Uma parte da nuvem que é responsável pela definição do trabalho: os usuários definem entradas, saídas, consultas e outras configurações, como eventos fora de ordem, na nuvem.

  • Um módulo em execução em seus dispositivos IoT. O módulo contém o mecanismo do Stream Analytics e recebe a definição de tarefa da nuvem.

O Stream Analytics usa o Hub IoT para implantar trabalhos de borda no(s) dispositivo(s). Para mais informações, consulte a implantação do IoT Edge .

trabalho do Azure Stream Analytics Edge

Limitações dos trabalhos em edge

O objetivo é ter paridade entre os trabalhos do IoT Edge e os trabalhos na nuvem. A maioria dos recursos de linguagem de consulta SQL são suportados para borda e nuvem. No entanto, os seguintes recursos não são suportados para tarefas de computação de borda:

  • Funções definidas pelo usuário (UDF) em JavaScript. UDF estão disponíveis em C# para trabalhos do IoT Edge (versão de teste).
  • Agregações definidas pelo usuário (UDA).
  • Funções do Azure ML.
  • Formato AVRO para entrada/saída. No momento, apenas CSV e JSON são suportados.
  • Os seguintes operadores SQL:
    • PARTIÇÃO POR
    • GetMetadataPropertyValue
  • Política de chegadas tardias

Requisitos de tempo de execução e hardware

Para executar o Stream Analytics no IoT Edge, você precisa de dispositivos que possam ser executados Azure IoT Edge.

O Stream Analytics e o Azure IoT Edge usam contêineres do Docker para fornecer uma solução portátil que é executada em vários sistemas operacionais host (Windows, Linux).

O Stream Analytics no IoT Edge é disponibilizado como imagens Windows e Linux, rodando em arquiteturas x86-64 ou ARM (Advanced RISC Machines).

Entrada e saída

Os trabalhos do Stream Analytics Edge podem obter entradas e saídas de outros módulos em execução em dispositivos IoT Edge. Para se conectar de e para módulos específicos, você pode definir a configuração de roteamento no momento da implantação. Mais informações são apresentadas na documentação sobre a composição do módulo IoT Edge .

Para entradas e saídas, os formatos CSV e JSON são suportados.

Para cada fluxo de entrada e saída que você cria em seu trabalho do Stream Analytics, um ponto de extremidade correspondente é criado no módulo implantado. Esses pontos de extremidade podem ser usados nas rotas da sua implantação.

Os tipos de entrada de fluxo suportados são:

  • Hub de Periferia
  • Hub de Eventos
  • IoT Hub

Os tipos de saída de fluxo suportados são:

  • Hub de Borda
  • Banco de dados SQL
  • Hub de Eventos
  • Armazenamento de Blob/ADLS Gen2

A entrada de referência suporta o tipo de arquivo de referência. Outras saídas podem ser alcançadas usando um trabalho na nuvem a jusante. Por exemplo, um trabalho do Stream Analytics hospedado no Edge envia a saída para o Edge Hub, que pode enviar a saída para o Hub IoT. Você pode usar um segundo trabalho do Azure Stream Analytics hospedado na nuvem com entrada do Hub IoT e saída para o Power BI ou outro tipo de saída.

Informações de imagem do módulo Azure Stream Analytics

Esta informação de versão foi atualizada pela última vez em 2020-09-21:

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

    • Imagem base: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-alpine
    • plataforma:
      • Arquitetura: AMD64
      • SO: Linux

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

    • Imagem base: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-bionic-arm32v7
    • plataforma:
      • arquitetura: ARM
      • Sistema Operativo: Linux

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

    • Imagem base: mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:3.0-bionic-arm64v8
    • plataforma:
      • Arquitetura: ARM64
      • SO: Linux

Obter ajuda

Para obter mais assistência, tente a página de perguntas Microsoft Q&A do Azure Stream Analytics.

Próximos passos

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