Internet of Things mit Microsoft Azure, Teil 2 14.05.2018, 00:00 Uhr

Intelligente Zwillinge

Digitale Zwillinge sind dann sinnvoll, wenn sie mehr können als ihre physischen Formen.
Azure IoT und Machine Learning (ML) mit Azure machen es leicht, die von Systemen gemessenen Daten mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) auszuwerten, um intelligente Entscheidungen anhand der Daten zu treffen und darauf basierend Steuerungsaktionen.
Der erste Teil dieser Serie [1] führte in die Anbindung physischer Devices und Sensoren an die Azure-Dienste ein und hat gezeigt, wie diese Daten mittels Azure IoT Hub und Stream Analytics in Datenquellen geladen und auf die Weiterverarbeitung vorbereitet werden können. Dafür wurde das Beispielprojekt Hello IoT World angelegt, welches den Datenkreislauf vom Sensor zum Gerät, weiter zum IoT Hub und zu anderen Azure-Diensten abbildet. Die Sensordaten liefern proprietäre 868-MHz-Systeme. Sie werden auf einem Rasp­berry Pi3 gesammelt und via REST-API zur Verfügung gestellt und mithilfe von Python an den IoT Hub gesendet. Dieser leitet die Daten an einen Azure Stream Analytics Job weiter, welcher die Daten an mehreren Endpunkten zur Darstellung mit PowerBI und zur weiteren Verarbeitung bereitstellt.

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