Skip to content

Latest commit

 

History

History
170 lines (109 loc) · 7.4 KB

README.md

File metadata and controls

170 lines (109 loc) · 7.4 KB
Raw

iot-hub-messaging

Azure IoT Hub を使用して、IoT デバイスとクラウド間でメッセージの送受信を行います。

アーキテクチャ図

architecture

インフラ構築

1. Azure リソースの作成

cd infra

# デプロイ
make deploy

2. 手動設定

デバイス ID の作成

デバイス ID の作成と管理を行うを参考に、Azure Portal からデバイス ID を作成します。

デバイス側で実行するスクリプトとして samples/async-hub-scenarios/receive_direct_method.py を使用します。

発行したデバイス ID に対してダイレクトメソッドを呼び出して動作確認します。(動作確認のみであるためスキップしても問題ありません)

# Azure Portal からデバイス接続文字列を取得して環境変数に設定
export IOTHUB_DEVICE_CONNECTION_STRING="HostName=IOT_HUB_NAME.azure-devices.net;DeviceId={DEVICE_ID};SharedAccessKey={SHARED_ACCESS_KEY}"

# 仮想環境を作成
python -m venv .venv

# 仮想環境を有効化
source .venv/bin/activate

# パッケージのインストール
pip install azure-iot-device

# 依存関係の出力
# pip freeze > requirements.txt

# Direct Method の受信待ち
python receive_direct_method.py

デバイス側で受信待ちの状態になったら、Azure Portal からデバイスに対して direct method を送信します。

ファイルアップロード設定

Azure IoT Hub を使用してデバイスからクラウドにファイルをアップロードする (Python) > IoT Hub への Azure Storage アカウントの関連付けを参考に IoT Hub と Azure Storage の関連付けを行います。

関連付けが完了したら、ファイルアップロードの動作確認を行います。(動作確認のみであるためスキップしても問題ありません)

# Azure Portal からデバイス接続文字列を取得して環境変数に設定
export IOTHUB_DEVICE_CONNECTION_STRING="HostName=IOT_HUB_NAME.azure-devices.net;DeviceId={DEVICE_ID};SharedAccessKey={SHARED_ACCESS_KEY}"

# 先程の仮想環境を有効化
source .venv/bin/activate

# パッケージの追加インストール
pip install azure.storage.blob

# 依存関係の出力
# pip freeze > requirements.txt

# Azure Storage Blob にファイルをアップロード
python upload_file.py

エッジ側のスクリプト開発

opencv-python を使用して、カメラ画像を取得して Azure IoT Hub に送信するスクリプトを開発します。

# パッケージの追加インストール
pip install opencv-python

# 依存関係の出力
# pip freeze > requirements.txt

# カメラの動作確認のため実行 (動作確認のみであるためスキップしても問題ありません)
python capture_image.py
python show_video.py

# Azure Portal からデバイス接続文字列を取得して環境変数に設定
export IOTHUB_DEVICE_CONNECTION_STRING="HostName=IOT_HUB_NAME.azure-devices.net;DeviceId={DEVICE_ID};SharedAccessKey={SHARED_ACCESS_KEY}"
# PowerShell の場合
# $env:IOTHUB_DEVICE_CONNECTION_STRING="HostName=IOT_HUB_NAME.azure-devices.net;DeviceId={DEVICE_ID};SharedAccessKey={SHARED_ACCESS_KEY}"

# ファイルアップロード機能を実装したスクリプトを実行
python upload_image_direct_method.py

Azure Functions 開発

cd scenarios/2_iot-hub-messaging/functions/

# 仮想環境のセットアップ
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# API サーバーのローカル実行
func start
# http://localhost:7071/docs にアクセスして動作確認

Azure Functions へのデプロイ

cd scenarios/2_iot-hub-messaging/functions/

# Azure Functions へのデプロイ
bash deploy-azure-functions.sh

例: GPT-4o での画像認識

IoT デバイスから取得した画像に対して、GPT-4o を用いた画像認識を用いて群衆カウントを行う。 画像処理アルゴリズムを変更することなく、プロンプトの変更のみで簡単な試作が可能。 価値がありそうであればエッジでの画像処理や Azure AI 関連サービスを用いた画像認識を使ってみるなど。

試行した例

利用した画像:

desenzhou/ShanghaiTechDataset の ShanghaiTech_Crowd_Counting_Dataset/part_B_final/train_data/images/IMG_86.jpg を利用

crowd_counting_input.jpg

以下のプロンプトで回答が 22 となった。

  • system_prompt: "You are an excellent crowd counter",
  • user_prompt: "Please count the number of people in the attached image and return result in json format. e.g. If you find three people, return {"num": 3}"

crowd_counting_result.png

Azure Cosmos DB へのデータ保存

Azure Portal から IoT Hub と Cosmos DB を関連付けて、IoT Hub からのデータを Cosmos DB に保存します。 IoT Hub からのデータを Cosmos DB に保存するため、IoT Hub から Cosmos DB に直接データを送れるようになりました(パブリックプレビュー) を参考に、IoT Hub > Hub Settings > Message routing から Endpoint と Route を設定します。

設定が反映されているかの動作確認のため、クイック スタート:デバイスから IoT ハブに利用統計情報を送信して Azure CLI で監視する を参考に、デバイスからメッセージを送信して Cosmos DB に保存されるか確認します。

DEVICE_NAME="your-device-name"
IOTHUB_NAME="your-iot-hub-name"

az iot device simulate -d $DEVICE_NAME -n $IOTHUB_NAME --mc 1

Data Explorer から Cosmos DB の指定の Container にデータが保存されているか確認します。

FIXME: クイック スタート: Bicep を使用して Azure IoT ハブとストレージ アカウントをデプロイする を参考に、Bicep でのデプロイを行う。