チュートリアル:Azure Stack Edge Pro GPU で IoT Edge モジュールを使用してコンピューティング ワークロードを実行する
適用対象: 
Azure Stack Edge Pro - GPUAzure Stack Edge Pro R
注意
Linux VM に最新の IoT Edge バージョンをデプロイすることを強くお勧めします。 Azure Stack Edge 上のマネージド IoT Edge では、最新の機能と修正プログラムがない古いバージョンの IoT Edge ランタイムが使用されます。 手順については、Ubuntu VM のデプロイに関するページを参照してください。 IoT Edge を実行できるその他のサポートされている Linux ディストリビューションの詳細については、「Azure IoT Edge のサポートされるシステム」のコンテナー エンジンに関する部分を参照してください。
このチュートリアルでは、Azure Stack Edge Pro GPU デバイスで IoT Edge モジュールを使用して、コンピューティング ワークロードを実行する方法について説明します。 コンピューティングを構成すると、デバイスはデータを Azure に送信する前に変換できます。
この手順の所要時間はおおよそ 10 分から 15 分です。
このチュートリアルでは、以下の内容を学習します。
- コンピューティングを構成する
- 共有を追加する
- コンピューティング モジュールを追加する
- データ変換を検証して転送する
前提条件
Azure Stack Edge Pro GPU デバイスでコンピューティング ロールを設定する前に、次のことを確認してください。
- Azure Stack Edge Pro のアクティブ化に関するページで説明されているように、Azure Stack Edge Pro デバイスがアクティブ化されていること。
- データに対して実行できる IoT Edge モジュールがあること。 このチュートリアルでは、
filemove2モジュールを使用して、デバイス上の Edge ローカル共有から Edge 共有にデータを移動します。データは、Edge 共有から Azure Storage アカウントに転送されます。
コンピューティングを構成する
Azure Stack Edge Pro にコンピューティングを構成するには、Azure portal を使用して IoT Hub リソースを作成します。
Azure portal で、Azure Stack Edge リソースの [概要] に移動し、[Azure Stack Edge 向けの Kubernetes] を選択します。
[Kubernetes サービスの概要] で、[追加] を選択します。
リソースの作成後、Kubernetes サービスがオンラインであることが [概要] に示されます。
バックグラウンドで仮想マシンと Kubernetes クラスターが作成されているため、コンピューティングの構成には 20 分から 30 分かかることがあります。
共有を追加する
このチュートリアルのシンプルなデプロイでは、2 つの共有が必要になります。1 つは Edge 共有で、もう 1 つは Edge ローカル共有です。
Edge 共有をデバイスに追加するには、次の手順を実行します。
Azure Stack Edge リソースで、[クラウド ストレージ ゲートウェイ]>[共有] の順に移動します。
コマンド バーで、 [+ 共有の追加] を選択します。
[共有の追加] ブレードで、共有名を指定して共有の種類を選択します。
Edge 共有をマウントするには、 [Edge コンピューティングで共有を使用する] チェック ボックスをオンにします。
[ストレージ アカウント] 、 [ストレージ サービス] 、既存のユーザーを選択して、 [作成] を選択します。
Note
NFS 共有をコンピューティングにマウントするには、コンピューティング ネットワークを NFS 仮想 IP アドレスと同じサブネット上に構成する必要があります。 コンピューティング ネットワークを構成する方法の詳細については、Azure Stack Edge Pro でのコンピューティング ネットワークの有効化に関するページを参照してください。
Edge 共有が作成されると、作成の成功に関する通知が表示されます。 共有の一覧は更新されているかもしれませんが、共有の作成が完了するまで待つ必要があります。
デバイスに Edge ローカル共有を追加するには、前のすべての手順を繰り返し、 [Edge ローカル共有として構成] のチェック ボックスをオンにします。 ローカル共有内のデータはデバイスに残ります。
ローカルの NFS 共有を作成した場合は、次のリモート同期 (rsync) コマンド オプションを使用して、ファイルを共有にコピーします。
rsync <source file path> < destination file path>rsyncコマンドの詳細については、rsyncに関するドキュメントを参照してください。[クラウド ストレージ ゲートウェイ]> [共有] に移動して、共有の更新された一覧を確認します。
モジュールを追加する
カスタム モジュールまたはあらかじめ構築されたモジュールを追加できます。 デバイスには、事前に構築されたモジュールもカスタム モジュールも付属していません。 カスタム モジュールを作成する方法については、Azure Stack Edge Pro デバイス用の C# モジュールの開発に関するページを参照してください。
このセクションでは、Azure Stack Edge Pro 用の C# モジュールの開発に関するページでお客様が作成したカスタム モジュールを IoT Edge デバイスに追加します。 このカスタム モジュールによって、Edge デバイス上の Edge ローカル共有からファイルが受け取られ、デバイス上の Edge (クラウド) 共有にそれらが移動されます。 その後、クラウド共有から、そのクラウド共有に関連付けられた Azure ストレージ アカウントにファイルがプッシュされます。
モジュールを追加するには、次の手順を実行します。
[IoT Edge] > [モジュール] に移動します。 コマンド バーで、 [+ モジュールの追加] を選択します。
[モジュールの追加] ブレードで、次の値を入力します。
フィールド 値 名前 モジュールの一意の名前。 このモジュールは、お客様の Azure Stack Edge Pro に関連付けられている IoT Edge デバイスにデプロイできる Docker コンテナーです。 イメージの URI モジュールの対応するコンテナー イメージのイメージ URI。 資格情報が必要です チェック ボックスをオンにすると、一致する URL が含まれているモジュールの取得にユーザー名とパスワードが使用されます。 Input share (入力共有) 入力共有を選択します。 この例では、Edge ローカル共有が入力共有です。 ここで使用されるモジュールによって、Edge ローカル共有から Edge 共有にファイルが移動され、そこでクラウドにアップロードされます。 Output share (出力共有) 出力共有を選択します。 この例では、Edge 共有が出力共有です。 トリガーの種類 [ファイル] または [スケジュール] から選択します。 ファイル トリガーは、入力共有へのファイルの書き込みなど、ファイル イベントが発生するたびに起動します。 スケジュールされたトリガーは、お客様によって定義されたスケジュールに基づいて起動します。 トリガー名 トリガーの一意の名前。 環境変数 モジュールが実行される環境の定義に役立つオプション情報。 
[追加] を選択します。 モジュールが追加されます。 [IoT Edge]> [モジュール] ページが更新され、モジュールがデプロイされたことが示されます。 自分が追加したモジュールのランタイムの状態は、 [実行中] になっているはずです。
データ変換を検証して転送する
最後の手順では、モジュールが実行され、想定どおりにデータが処理されていることを確認します。 モジュールのランタイムの状態は、IoT Hub リソース内のお客様の IoT Edge デバイスに対して実行中である必要があります。
モジュールが実行され、想定どおりにデータが処理されていることを確認するには、次の手順を実行します。
エクスプローラーで、先ほど作成した Edge ローカル共有と Edge 共有の両方に接続します。 手順を確認してください。
データをローカル共有に追加します。
そのデータはクラウド共有に移動されます。
データは次に、クラウド共有からストレージ アカウントにプッシュされます。 データを表示するには、ポータルで Storage Explorer または Azure Storage を使用します。
検証プロセスが完了しました。
次のステップ
このチュートリアルでは、以下の内容を学習しました。
- コンピューティングを構成する
- 共有を追加する
- コンピューティング モジュールを追加する
- データ変換を検証して転送する
お客様の Azure Stack Edge Pro デバイスを管理する方法については、次を参照してください。