演習 - Azure IoT Edge を使用してクロスプラットフォームの DeepStream イメージを NVIDIA 埋め込みデバイスにデプロイする

10 分

コンテナー化された DeepStream Graph Composer ワークロードをコンテナーレジストリに発行し、IoT Edge ランタイムで NVIDIA Jetson 埋め込みデバイスをプロビジョニングしました。これで、ハブでデプロイの仕様を作成して、IoT Edge モジュールとしてワークロードを実行する準備ができました。

Azure portal で、このモジュールの最初に作成した IoT ハブに移動します。左側のメニューで、[デバイスの自動管理] の下にある [IoT Edge] を選択します。登録済みのデバイスを探します。
現在の構成の詳細を表示するには、デバイスの名前を選択します。
[モジュールの設定] タブを選択して、モジュールエディターを開きます。

NVIDIA 埋め込みデバイスがコンテナーレジストリからコンテナーのワークロードをプルできるように、適切なコンテナーレジストリの資格情報を指定する必要があります。
別のブラウザーウィンドウで、Azure portal のコンテナーレジストリに移動します。
左側のメニューの [設定] で、[アクセスキー] を選択します。 [アクセスキー] で、[ログインサーバー]、[ユーザー名]、[パスワード] の値をメモします。次の手順でこれらの値を使用します。
[モジュールの設定] を表示しているブラウザーウィンドウに戻ります。 [コンテナーレジストリの資格情報] に、コンテナーレジストリの [アクセスキー] の値を入力します。このモジュール仕様を適用するデバイスでは、これらの資格情報を使用して、Azure のコンテナーレジストリからコンテナーのワークロードを安全にプルできます。
次に、デプロイの仕様の一部としてカスタム IoT Edge モジュールを構成します。 [モジュール] ペインの [IoT Edge モジュール] セクションで、[追加]>[IoT Edge モジュール] を選択します。
[IoT Edge モジュールを追加する] の [IoT Edge モジュール名] に、モジュール名「deepstream_test4_jetson」を入力します。 [イメージの URI] に、「<Login Server>/deepstream_test4_jetson:v1」を入力します。 <Login Server> には、お使いのコンテナーレジストリの URL を使用します。

次に [コンテナーの作成オプション] タブを選択し、GPU 高速化のサポートを有効にします。また、X11 ソケットへのアクセスを提供し、次を追加することでコンテナーからのビデオ出力のレンダリングを可能にします。

{
"NetworkingConfig": {
    "EndpointsConfig": {
        "host": {}
    }
},
"HostConfig": {
    "DeviceRequests": [
        {
            "Count": -1,
            "Capabilities": [
                [
                    "gpu"
                ]
            ]
        }
    ],
    "NetworkMode": "host",
    "Binds": [
        "/tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix/",
        "/tmp/argus_socket:/tmp/argus_socket"
    ]
}
}

操作が完了したら、[更新] を選択します。

[デバイスのモジュールを設定] ページに戻ります。戻ったら [確認と作成] を選択します。

[デプロイ] テキストボックスに、デバイスに送信しようとしているデプロイの仕様が表示されます。次の例のような内容が表示されていることを確認します。

{
"modulesContent": {
    "$edgeAgent": {
        "properties.desired": {
            "modules": {
                "deepstream_test4_jetson": {
                    "settings": {
                        "image": "<Login Server>.azurecr.io/deepstream_test4_jetson:v1",
                        "createOptions": "{\"NetworkingConfig\":{\"EndpointsConfig\":{\"host\":{}}},\"HostConfig\":{\"DeviceRequests\":[{\"Count\":-1,\"Capabilities\":[[\"gpu\"]]}],\"NetworkMode\":\"host\",\"Binds\":[\"/tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix/\",\"/tmp/argus_socket:/tmp/argus_socket\"]}}"
                    },
                    "type": "docker",
                    "version": "1.0",
                    "env": {
                        "DISPLAY": {
                            "value": ":0"
                        }
                    },
                    "status": "running",
                    "restartPolicy": "always"
                }
            },
            "runtime": {
                "settings": {
                    "minDockerVersion": "v1.25",
                    "registryCredentials": {
                        "<Your Registry Name>": {
                            "address": "<Login Server>.azurecr.io",
                            "password": "<Your Password>",
                            "username": "<Your Username>"
                        }
                    }
                },
                "type": "docker"
            },
            "schemaVersion": "1.1",
            "systemModules": {
                "edgeAgent": {
                    "settings": {
                        "image": "mcr.microsoft.com/azureiotedge-agent:1.1",
                        "createOptions": ""
                    },
                    "type": "docker"
                },
                "edgeHub": {
                    "settings": {
                        "image": "mcr.microsoft.com/azureiotedge-hub:1.1",
                        "createOptions": "{\"HostConfig\":{\"PortBindings\":{\"5671/tcp\":[{\"HostPort\":\"5671\"}],\"8883/tcp\":[{\"HostPort\":\"8883\"}],\"443/tcp\":[{\"HostPort\":\"443\"}]}}}"
                    },
                    "type": "docker",
                    "status": "running",
                    "restartPolicy": "always"
                }
            }
        }
    },
    "$edgeHub": {
        "properties.desired": {
            "routes": {
                "route": "FROM /messages/* INTO $upstream"
            },
            "schemaVersion": "1.1",
            "storeAndForwardConfiguration": {
                "timeToLiveSecs": 7200
            }
        }
    },
    "deepstream_test4_jetson": {
        "properties.desired": {}
    }
}
}

デプロイの構成が正しいことを確認し、[作成] を選択してデプロイプロセスを開始します。
デプロイが成功したことを確認するには、NVIDIA 埋め込みデバイスのターミナルで次のコマンドを実行します。
```
sudo iotedge list
```
出力に、edgeAgent、edgeHub、および deepstream_test4_jetson モジュールに対して running の状態が表示されていることを確認します。

デバイスがディスプレイに接続されている場合は、次の例のように、DeepStream Graph Composer アプリケーションの視覚化された出力を表示できます。
NVIDIA Jetson 埋め込みデバイスのターミナルで次のコマンドを実行して、deepstream_test4_jetson モジュールの出力を監視します。
```
sudo docker logs -f deepstream_test4_jetson
```
デバイスは、数秒ごとに、Azure IoT Hub の登録済みハブにテレメトリを送信します。次の例のようなメッセージが表示されます。
```
Message sent : {
  "version" : "4.0",
  "id" : 1440,
  "@timestamp" : "2021-09-21T03:08:51.161Z",
  "sensorId" : "sensor-0",
  "objects" : [
    "-1|570|478.37|609|507.717|Vehicle|#|sedan|Bugatti|M|blue|XX1234|CA|-0.1"
  ]
}
```
IoT Edge デバイスのデバイスの概要に戻ると、Azure portal で実行中のモジュールの状態を確認できます。デバイスについて、次のモジュールと、関連する状態が一覧表示されます。
また、IoT Hub の概要ペインで、デバイスからハブにメッセージが到着していることを確認することもできます。メッセージが増加していることがわかります。

おめでとうございます。 DeepStream Graph Composer ワークロードの運用レベルのエッジデプロイを正常に開発し、Azure IoT Edge を使用して実際のデバイスにデプロイしました。

次の操作を試してみてください

このモジュールで説明されている戦略を使用して、ライブカメラフィードを使用して絶滅危惧種の一意のインスタンスをカウントする野生動物保護ソリューションをサポートするには、既存の DeepStream 参照グラフをどのように変更すればよいでしょうか? このソリューションをサポートするために、どのコンポーネントを変更する必要がありますか? 全体的なデプロイ戦略に変更を加える必要はありますか?

演習 - Azure IoT Edge を使用してクロスプラットフォームの DeepStream イメージを NVIDIA 埋め込みデバイスにデプロイする

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