Ich habe gerade begonnen, Azure IoT zu lernen, und es ist ziemlich interessant. Ich bin verwirrt darüber, dass IoT Hub Daten irgendwo speichert?
. Angenommen, ich überlasse die Raumtemperatur dem IoT-Hub und möchte sie zur weiteren Verwendung in der Datenbank speichern. Wie ist es möglich?
Ich weiß, wie Device-to-Cloud und Cloud-to-Device mit IoT-Hub funktioniert.speichert Microsoft Azure IoT Hub Daten?
IoT Hub setzt das Gerät für Cloud-Nachrichten über einen Event-Hub-Endpunkt frei. Event Hubs hat eine Aufbewahrungszeit in Tagen. Es ist ein Datenstrom, den der lesende Client mehr Zeit erneut lesen könnte, da sich der Cursor auf der Clientseite befindet (nicht auf der Serverseite wie Warteschlangen und Themen). Bei IoT Hub beträgt die zugehörige Aufbewahrungszeit standardmäßig 1 Tag, Sie können sie jedoch ändern.
Wenn Sie empfangene Nachrichten vom Gerät speichern möchten, muss ein Client auf dem exponierten Endpoint von Event Hubs (z. B. mit einem Event Processor Host) lesen, der über die Geschäftslogik verfügt, die Nachrichten zu verarbeiten und in einer Datenbank zu speichern beispielsweise.
Natürlich könnten Sie eine andere Entkopplungsschicht verwenden, damit der Client von Ereignis-Hubs liest und Nachrichten in Warteschlangen speichert. Dann haben Sie einen anderen Client, der in seiner eigenen Geschwindigkeit aus Warteschlangen liest und in der Datenbank speichert. Auf diese Weise haben Sie einen schnellen Weg, Event-Hubs zu lesen.
Dies ist ziemlich der Anwendungsfall für alle IoT-Szenarien.
Schritt 1: Hohe Datenaufnahme über Event Hub.
Schritt 2: Erstellen und verwenden Sie eine Stream-Verarbeitungs-Engine (Stream Analytics oder HDInsight/Storm). Sie können Bedingungen (SQL-ähnliche Abfragen) ausführen, um entsprechende Daten entweder im kalten oder im heißen Speicher für weitere Analysen zu filtern und zu speichern.
Schritt 3: Lagerung für Kaltweganalysen kann Azure BLOB sein. Stream Analytics kann direkt konfiguriert werden, um die Daten in diese zu schreiben. Cold kann alle anderen Daten enthalten, die keine Abfrage erfordern und kostengünstig sein können.
Schritt 4: Verarbeitung für die Hot-Path-Analyse. Dies sind Daten, für die regelmäßig Abfragen durchgeführt werden. Oder Daten, bei denen Echtzeitanalysen durchgeführt werden müssen. Wie in Ihrem Fall, wenn Sie nach Temperaturwerten suchen, die über einen Schwellenwert hinausgehen! braucht dringend einen Auslöser!
Lassen Sie mich wissen, wenn Sie beim Konfigurieren des Stream-Analyse-Jobs irgendwelche Herausforderungen haben! :)
Wenn Sie sich die vorkonfigurierte Lösung für die Fernüberwachung der IoT Suite (https://azure.microsoft.com/documentation/articles/iot-suite-remote-monitoring-sample-walkthrough/) ansehen, werden Sie feststellen, dass die Telemetrie im Blobspeicher bestehen bleibt und die Gerätestatusinformationen in DocumentDb beibehalten werden. Diese vorkonfigurierte Lösung gibt Ihnen eine praktische Veranschaulichung der in den vorherigen Antworten gemachten Aussagen.
Hmmm. Dies ist aufschlussreich, für was MS Azure IoT entwickelt wurde. Sehr starke Betonung (vielleicht Bias?) In Richtung Echtzeit-Aktion. Was ich hier nicht sehen kann, ist die Analyse auf Cold-Path (die Abfragen erfordert). Zum Beispiel das Überprüfen und Lernen eines Geräteverhaltens im Laufe der Zeit (z. B. im vergangenen Monat oder Jahr), nicht nur in Echtzeit. – dapug