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Real-time Stream Analytics mit Microsoft Azure Stream Analytics
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.
Eine in MongoDB Atlas gehostete MongoDB in Microsoft Power BI anbinden (M0 Cluster)
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.
Ein IoT-Gerät mit dem Azure Device Provisioning Service für eine IoT Hub-Instanz bereitstellen (Espressif ESP32)
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.
ESP32 Programmieren mit Espressif IDF und optional Microsoft Visual Studio Code
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 […]
Ein Simulated Device (C#) mit dem Azure Device Provisioning Service verbinden und provisionieren
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.