Microsoft Azure Stream Analytics ist eine Engine für die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit. Sie bietet die Möglichkeit große Datenmengen die in einer hohen Geschwindigkeit eintreffen in Echtzeit abzufragen, zu filtern, mit weiteren Daten anzureichern, mit Hilfe von ML Modellen Muster und Anomalien zu erkennen und auf diese zu reagieren.
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Daten und -quellen sind die Basis für Berichte und Dasbhboards. Normalerweise gibt es in Microsoft Power BI jede Menge Konnektoren für Datenquellen (siehe auch Artikel Power BI-Datenquellen in Microsoft Docs), aber kurioserweise gibt es keinen Konnektor für MongoDB. Entsprechend schwierig bzw. kompliziert hat sich die Anbindung gestaltet. Die Anbindung habe ich hier mit allen notwendigen Schritten dokumentiert.
Wir haben im vorherigen Artikel ein simuliertes IoT-Gerät in C# entwickelt und eine automatische Provisionierung des IoT-Gerätes mit Hilfe des Azure Device Provisioning Services für eine IoT-Instanz vorgenommen. Um die Linie beizubehalten, werden wir nun neben dem simulierten IoT-Gerät ein echtes ESP32 Mikrocontroller-Board nutzen um diesen wiederum mit Hilfe des Azure Device Provisioning Services automatisch zu provisionieren.
Für die Entwicklung von Mikrocontroller-Projekten und zum Basteln eignet sich mit Sicherheit die Arduino IDE. Bei größeren Projekten ist es sinnvoll hier auf Atmel Studio, Microsoft Visual Studio Code oder Eclipse zu gehen. Ich werde zum einen mit die Espressif ESP-IDF Tools aufsetzen und im Anschluß mit Microsoft Visual Studio Code weitermachen, da ich seit […]
Um die Funktion des zuvor angelegten Device Provisioning Service zu testen, werden wir zum einen ein simuliertes IoT-Gerät verwenden und anschließend im nächsten Artikel auch einen ESP32. Der Code ist einfach aufgebaut aufgebaut und überschaubar. Es ist sehr einfach möglich den Code von oben nach unten zu lesen und zu verstehen was dort passiert. Ich werde die wichtigsten Parameter erklären die gesetzt werden müssen und wo man diese im Azure Portal erhält. Anschließend werde ich kurz die einzelnen Code-Abschnitte erklären.
Der Microsoft Azure Device Provisioning Service ist ein Hilfsdienst der die JIT-Bereitstellung im richtigen IoT-Hub ohne manuelles eingreifen ermöglicht. Der Device Provisioning Service ermöglicht die skalierbare und sichere Bereitstellung von Millionen von Geräten.
Für die Microsoft Azure Beispiele werde ich in Zukunft den Espressif ESP32 und das MXChip AZ3166 IOT Developer Kit Board verwenden. Der Grund ist, dass der Azure IoT Hub Support für den ESP32, aber vor allem für den MX Chip, viel robuster und in der Anwendung und Programmierung viel einfacher ist. Zudem ist der ESP32, genauso wie der MXChip AZ3166, Azure Zertifiziert!
Ich zeige euch wie man Apache Kafka für einfache Entwicklungszwecke auf einem Microsoft Windows Server 2019 installiert.
IoT Geräte (Internet of Things) sind heute allgegenwärtig und die Einsatzszenarien sind nahezu unendlich. Für jeden Zweck gibt es das passende IoT Gerät oder den Sensor der das Gerät mit den gewünschten Daten versorgt. Ich selber bin gelernter Elektroniker, komme ursprünglich aus der Softwareentwicklung und meine Fokusthemen seit Jahren sind Data & Analytics und AI. Also was liegt näher als das Thema IoT vollumfänglich vom Gerät bis zur Endanwender-Lösung zu betrachten?
Der Azure IoT Hub ist ein in der Microsoft Azure Cloud gehosteter Managed Service. Es stellt den zentralen Message Hub für die bi-direktionale Kommunikation zwischen der IoT-Lösung und dem IoT Gerät dar. Unterstützt wird die Gerät-zu-Cloud als auch die Cloud-zu-Geräte Kommunikation.
Damit IoT Gerät mit dem Azure IoT Kommunizieren können, müssen sie zuerst im IoT Hub erstellt werden. In diesem Artikel zeige ich euch wie man ein IoT Gerät im IoT Hub erstellt.
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