Kurz: Nastavení prostředí pro strojové učení ve službě IoT Edge

Platí pro: IoT Edge 1.1

Důležité

Datum ukončení podpory ioT Edge 1.1 bylo 13. prosince 2022. Informace o způsobu podpory tohoto produktu, služby, technologie nebo rozhraní API najdete v tématu věnovaném životnímu cyklu produktů Microsoftu. Další informace o aktualizaci na nejnovější verzi IoT Edge najdete v tématu Aktualizace IoT Edge.

Tento článek vám pomůže připravit prostředí na vývoj a nasazení. Nejprve nastavte vývojový počítač se všemi potřebnými nástroji. Pak vytvořte potřebné cloudové prostředky v Azure.

V této části kurzu se naučíte:

• Nastavte virtuální počítač pro vývoj.
• Nastavte ioT Hub a cloudové úložiště pro vaše vývojové prostředí, které se má použít.

Požadavky

Tento článek je součástí série kurzů o používání služby Azure Machine Learning ve službě IoT Edge. Každý článek v řadě vychází z práce v předchozím článku. Pokud jste se k tomuto článku dostali přímo, navštivte první článek série.

Nastavení vývojového virtuálního počítače

Tento krok obvykle provádí cloudový vývojář. Některé z těchto softwarových aplikací můžou být užitečné i pro datové vědce.

Vytvořili jsme skript PowerShellu, který vytvoří virtuální počítač Azure s mnoha už nakonfigurovanými požadavky. Virtuální počítač, který vytvoříme, musí být schopný zpracovat vnořenou virtualizaci, a proto jsme zvolili Standard_D8s_v3 velikost počítače.

Vývojový virtuální počítač se nastaví pomocí následujících:

• Windows 10
• Čokoláda
• Docker Desktop pro Windows
• Git pro Windows
• Git Credential Manager pro Windows
• Sada .NET Core SDK
• Python 3
• Visual Studio Code
• Azure PowerShell
• Rozšíření VS Code
  • Azure IoT Edge
  • Azure IoT Hub
  • Python
  • C#
  • Docker
  • PowerShell

Vývojářský virtuální počítač není nezbytně nutný – všechny vývojové nástroje je možné spouštět na místním počítači. Důrazně ale doporučujeme použít virtuální počítač, abyste zajistili rovné podmínky.

Vytvoření a konfigurace virtuálního počítače trvá přibližně 30 minut.

1. Naklonujte nebo stáhněte ukázkové úložiště Machine Learning a IoT Edge do místního počítače.

2. Otevřete PowerShell jako správce a přejděte do adresáře \IoTEdgeAndMlSample\DevVM umístěného pod kořenovým adresářem, kam jste kód stáhli. Budeme odkazovat na kořenový adresář pro váš zdroj jako srcdir.

   cd c:\srcdir\IoTEdgeAndMlSample\DevVM
   

   Adresář DevVM obsahuje soubory potřebné k vytvoření virtuálního počítače Azure vhodného pro dokončení tohoto kurzu.

3. Spuštěním následujícího příkazu povolte spouštění skriptů. Po zobrazení výzvy zvolte Ano na vše .

   Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process
   

4. Spusťte Create-AzureDevVM.ps1.

   .\Create-AzureDevVm.ps1
   

   Po zobrazení výzvy zadejte tyto informace:

   • ID předplatného Azure: ID vašeho předplatného, které najdete v předplatných Azure na portálu.
   • Název skupiny prostředků: Název nové nebo existující skupiny prostředků v Azure.
   • Umístění: Zvolte umístění Azure, ve kterém se virtuální počítač vytvoří. Například USA – západ 2 nebo Severní Evropa. Další informace najdete v tématu Umístění Azure.
   • Uživatelské jméno: Zadejte zapamatovatelný název účtu správce virtuálního počítače.
   • Heslo: Nastavte heslo pro účet správce virtuálního počítače.

   Skript se spustí několik minut, protože provede následující kroky:

   1. Nainstaluje modul Az Azure PowerShellu.
   2. Vyzve vás, abyste se přihlásili k Azure.
   3. Potvrdí informace o vytvoření virtuálního počítače. Pokračujte stisknutím klávesy y nebo Enter .
   4. Vytvoří skupinu prostředků, pokud neexistuje.
   5. Nasadí virtuální počítač.
   6. Povolí na virtuálním počítači Hyper-V.
   7. Nainstaluje software potřebný pro vývoj a naklonuje ukázkové úložiště.
   8. Restartuje virtuální počítač.
   9. Vytvoří na ploše soubor RDP pro připojení k virtuálnímu počítači.

   Pokud se zobrazí výzva k restartování virtuálního počítače, můžete jeho název zkopírovat z výstupu skriptu. Výstup také ukazuje cestu k souboru RDP pro připojení k virtuálnímu počítači.

Nastavení plánu automatického vypnutí

Aby se snížily náklady, vytvořil se vývojový virtuální počítač s plánem automatického vypnutí nastaveným na 1900 PST. Toto nastavení možná budete muset aktualizovat v závislosti na vaší poloze a plánu. Aktualizace plánu vypnutí:

1. Na webu Azure Portal přejděte na virtuální počítač, který skript vytvořil.

2. V nabídce levého podokna v části Operace vyberte Automatické vypnutí.

3. Podle potřeby upravte plánované vypnutí a časové pásmo a vyberte Uložit.

Připojení k vývojovému virtuálnímu počítači

Teď, když jsme vytvořili virtuální počítač, musíme dokončit instalaci softwaru potřebného k dokončení kurzu.

1. Poklikejte na soubor RDP, který skript vytvořil na ploše.

2. Zobrazí se dialogové okno s informací, že vydavatel vzdáleného připojení je neznámý. To je přijatelné, proto vyberte Připojit.

3. Zadejte heslo správce, které jste zadali k vytvoření virtuálního počítače, a klikněte na OK.

4. Zobrazí se výzva k přijetí certifikátu pro virtuální počítač. Vyberte Ano.

Instalace rozšíření pro Visual Studio Code

Teď, když jste se připojili k vývojovému počítači, přidejte do editoru Visual Studio Code několik užitečných rozšíření, která usnadňují vývoj.

1. Připojte se k vývojovému virtuálnímu počítači, otevřete okno PowerShellu a přejděte do adresáře C:\source\IoTEdgeAndMlSample\DevVM . Tento adresář vytvořil skript, který vytvořil virtuální počítač.

   cd C:\source\IoTEdgeAndMlSample\DevVM
   

2. Spuštěním následujícího příkazu povolte spouštění skriptů. Po zobrazení výzvy zvolte Ano na vše .

   Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process
   

3. Spusťte skript rozšíření editoru Visual Studio Code.

   .\Enable-CodeExtensions.ps1
   

4. Skript poběží několik minut a nainstaluje rozšíření VS Code:

   • Azure IoT Edge
   • Azure IoT Hub
   • Python
   • C#
   • Docker
   • PowerShell

Nastavení služby IoT Hub a úložiště

Tyto kroky obvykle provádí cloudový vývojář.

Azure IoT Hub je jádrem každé aplikace IoT, protože zpracovává zabezpečenou komunikaci mezi zařízeními IoT a cloudem. Jedná se o hlavní koordinační bod pro provoz řešení strojového učení IoT Edge.

• IoT Hub používá trasy k směrování příchozích dat ze zařízení IoT do jiných podřízených služeb. Využijeme trasy ioT Hubu k odesílání dat zařízení do Azure Storage. Ve službě Azure Storage využívají data zařízení služba Azure Machine Learning k trénování našeho zbývajícího klasifikátoru životnosti (RUL).

• Později v tomto kurzu použijeme IoT Hub ke konfiguraci a správě našeho zařízení Azure IoT Edge.

V této části použijete skript k vytvoření centra Azure IoT a účtu služby Azure Storage. Pak na webu Azure Portal nakonfigurujete trasu, která předává data přijatá centrem do kontejneru Azure Storage. Dokončení těchto kroků trvá přibližně 10 minut.

1. Připojte se k vývojovému virtuálnímu počítači, otevřete okno PowerShellu a přejděte do adresáře IoTHubu .

   cd C:\source\IoTEdgeAndMlSample\IoTHub
   

2. Spusťte skript pro vytvoření. Stejné hodnoty použijte pro ID předplatného, umístění a skupinu prostředků, jako jste to udělali při vytváření vývojového virtuálního počítače.

   .\New-HubAndStorage.ps1 -SubscriptionId <subscription id> -Location <location> -ResourceGroupName <resource group>
   

   • Budete vyzváni k přihlášení do Azure.
   • Skript potvrdí informace o vytvoření vašeho účtu centra a úložiště. Pokračujte stisknutím klávesy y nebo Enter .

Skript poběží přibližně dvě minuty. Po dokončení skript vypíše název centra IoT a účtu úložiště.

Kontrola trasy do úložiště ve službě IoT Hub

V rámci vytváření centra IoT vytvořil skript, který jsme spustili v předchozí části, také vytvořil vlastní koncový bod a trasu. Trasy IoT Hubu se skládají z výrazu dotazu a koncového bodu. Pokud zpráva odpovídá výrazu, data se posílají podél trasy do přidruženého koncového bodu. Koncové body můžou být Event Hubs, fronty služby Service Bus a témata. V tomto případě je koncový bod kontejnerem objektů blob v účtu úložiště. Pojďme pomocí webu Azure Portal zkontrolovat trasu vytvořenou naším skriptem.

1. Otevřete azure Portal a přejděte do skupiny prostředků, kterou používáte pro účely tohoto kurzu.

2. V seznamu prostředků vyberte IoT Hub, který skript vytvořil. Bude mít název končící náhodnými znaky, například IotEdgeAndMlHub-jrujej6de6i7w.

3. V nabídce levého podokna v části Nastavení centra vyberte Směrování zpráv.

4. Na stránce Směrování zpráv vyberte kartu Vlastní koncové body.

5. Rozbalte část Úložiště:

   

   Vidíme, že turbofanDeviceStorage je v seznamu vlastních koncových bodů. Všimněte si následujících charakteristik tohoto koncového bodu:

   • Odkazuje na kontejner úložiště objektů blob, který jste vytvořili podle devicedata názvu kontejneru.
   • Formát názvu souboru má v názvu slovo "partition". Tento formát je pohodlnější pro operace se soubory, které budeme dělat s Azure Notebooks později v tomto kurzu.
   • Jeho stav by měl být v pořádku.

6. Vyberte kartu Trasy.

7. Vyberte trasu s názvem turbofanDeviceDataToStorage.

8. Na stránce Podrobnosti trasy si všimněte, že koncovým bodem trasy je koncový bod turbofanDeviceStorage.

   

9. Podívejte se na dotaz Směrování, který je nastavený na hodnotu true. Toto nastavení znamená, že všechny zprávy telemetrie zařízení budou odpovídat této trase; a proto se všechny zprávy odešlou do koncového bodu turbofanDeviceStorage .

10. Vzhledem k tomu, že nebyly provedeny žádné úpravy, zavřete tuto stránku.

Vyčištění prostředků

Tento kurz je součástí sady, kde každý článek vychází z práce provedené v předchozích článcích. Počkejte prosím, až vyčistíte všechny prostředky, dokud dokončíte konečný kurz.

Další kroky

V tomto článku jsme vytvořili IoT Hub a nakonfigurovali trasu do účtu služby Azure Storage. V dalším kroku odešleme data ze sady simulovaných zařízení prostřednictvím ioT Hubu do účtu úložiště. Později v tomto kurzu po nakonfigurování zařízení a modulů IoT Edge se znovu podíváme na trasy a podíváme se trochu více na dotaz směrování.

Pokračujte k dalšímu článku a vytvořte simulované zařízení pro monitorování.

Generování dat zařízení