Como usar la extensión de IoT para Azure CLI 2.0 para gestionar dispositivos de Azure IoT Hub


La Extensión de la IoT para Azure CLI 2.0 es una nueva extensión para IoT en código  abierto que añade a las capacidades de Azure CLI 2.0, la cual como vamos a ver  incluye comandos para interactuar con el administrador de recursos Azure como por ejemplo, puede utilizar Azure CLI 2.0 para crear una VM de Azure o un IoT Hub.

Una extensión CLI permite un servicio de Azure incrementar el Azure CLI dando  acceso a funciones adicionales específicas de servicio como vamos a ver.

La extensión de IoT da IoT permite a los  desarrolladores y aficionados acceso desde línea de comandos a todos los  IoT Hub, IoT Edge, y las capacidades  de  IoT Hub Device Provisioning Service

Algunos ejemplos de posibilidades que ofrece esta extension:

Opción de manejo Tarea
Métodos directos Hacer un dispositivo actuar como arrancar o parar el envío de mensajes o reiniciar el dispositivo.
Propiedades de dos deseadas Poner un dispositivo en algunos estados, tales como poner establecer un LED a verde o establecer el intervalo de enviar telemetría cada 30 minutos.
Doble registrados propiedades Obtener el estado que informó  un dispositivo. Por ejemplo, el dispositivo informa que el LED parpadea ahora.
Etiquetas de doble funcion Almacenar metadatos específicos del dispositivo en la nube. Por ejemplo, la situación de la implementación de una máquina expendedora.
Consultas de doble dispositivo Consulta todos los gemelos de dispositivo para recuperarlas condiciones arbitrarias, tales como identificar los dispositivos que están disponibles para su uso.

Device twins (Gemelos de dispositivo) son documentos JSON que almacenan información de estado del dispositivo (metadatos, configuraciones y condiciones). Eje de IoT persiste a una doble dispositivo de cada dispositivo que se conecta a él.

Extensión de IoT para Azure CLI 2.0

Vamos   a ver  usar  la extensión de IoT para Azure CLI 2.0 con varias opciones de manejo en nuestra máquina de desarrollo ejecutando Azure CLI 2.0 y la extensión de IoT para Azure CLI 2.0 con varias opciones de gestión.

Para poder usar esta extensión necesitaremos  haber configurado el dispositivo completo  de Iot  cubriendo los siguientes requisitos:

    • Una suscripción activa de Azure.
    • Un centro de Azure IoT bajo su suscripción.
    • Una aplicación de cliente que envíe mensajes a su hub de IoT de Azure.

Debemos asegurarnos de que el dispositivo se está ejecutando con la aplicación de cliente .Por ejemplo un método muy cómodo de comprobarlo es usando la herramienta  Microsoft Azure Storage siempre que hayamos vinculado nuestro  Hub de Iot a Azure Storage (como vimos es este post) ,pues desde esta herramienta podremos ver fácilmente el contenido de los mensajes enviados por el dispositivo

azurestorage

Microsoft Azure IoT Extension for Azure CLI 2.0  proporciona nuevos y emocionantes comandos y capacidades de IoT centrados en los servicios IoT Hub y IoT Device Provisioning. La funcionalidad se proporciona como un paquete de extensión CLI de Azure para una integración perfecta con la funcionalidad de línea de comandos existente.

La extensión aumenta el Azure CLI IoT de Azure agregando o modificando el espacio de comando existente. La extensión incluye capacidades en las siguientes categorías:

  • IoT Hub
  • IoT Edge
  • IoT Device Provisioning Service (DPS)

Instalación  

Paso1; Instalación de Python.

Como requisito previo se necesita instalar Python en el equipo de desarrollo. Podemos instalar  Python 2.7 x o Python 3.x. Python 3.65 es la ultima version disponible y que podemos instalar. Simplemente ir a   https://www.python.org/downloads/  pinchar sobre enlace para descargar la ultima version  y después ejecutar el instalable para lanzar la instalación.

Paso 3:Instalar Azure CLI 2.0 

Tambien necesitamos instalar el cliente de Azure CLI 2.0  para  agregar despuesla extensión IoT. Podemos instalar  directamente con un  instalador desde  Windows  el cliente CLI , para ello descargaremos MSI y luego lo  instalaremos en nuestro equipo de desarrollo

azure cli.PNG

Como mínimo, la versión Azure CLI 2.0 debe ser 2.0.24 o superior. Esta versión admite los comandos de extensión az e introduce el marco de comandos knack, es por eso que podemos utilizar para comprobarlo el comando desde linea de comandos (cmd): 

 az --version .

Por ejemplo este el resultado de la ejecución de este comando con la ultima version instalada (2.0.31) del cliente de Azure:

C:\Users\Carlos>az –version
azure-cli (2.0.31)
acr (2.0.23)
acs (2.0.31)
advisor (0.5.1)
appservice (0.1.31)
backup (1.1.1)
batch (3.2.0)
batchai (0.2.0)
billing (0.1.8)
cdn (0.0.14)
cloud (2.0.13)
cognitiveservices (0.1.12)
command-modules-nspkg (2.0.1)
configure (2.0.15)
consumption (0.3.0)
container (0.1.22)
core (2.0.31)
cosmosdb (0.1.20)
dla (0.0.19)
dls (0.0.21)
eventgrid (0.1.12)
eventhubs (0.1.2)
extension (0.0.12)
feedback (2.1.1)
find (0.2.9)
interactive (0.3.19)
iot (0.1.19)
keyvault (2.0.21)
lab (0.0.21)
monitor (0.1.5)
network (2.0.28)
nspkg (3.0.2)
profile (2.0.22)
rdbms (0.2.1)
redis (0.2.12)
reservations (0.1.2)
resource (2.0.27)
role (2.0.22)
servicebus (0.1.2)
servicefabric (0.0.12)
sql (2.0.25)
storage (2.0.31)
vm (2.0.30)
Python location ‘C:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\Azure\CLI2\python.exe’
Extensions directory ‘C:\Users\Carlos\.azure\cliextensions’
Python (Windows) 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 17:54:52) [MSC v.1900 32 bit (Intel)]
Legal docs and information: aka.ms/AzureCliLegal

También puede seguir las instrucciones de instalación en Microsoft Docs configurar Azure CLI 2.0 en su entorno.

Paso 4: Instalación  de la extensión de cliente de Azureo pare IoTI

Finalmente también  tenemos que instalar la extensión de la IoT ahora que tiene una extensión de  cliente de Azure compatible instalado.

Cuando se instala una extensión, cualquier dependencia adicional de Python requerida se descarga  y se instala automáticamente.
Hay múltiples opciones para la instalación. Después de instalar la extensión, puede usar una lista de extensiones az para validar las extensiones instaladas actualmente o la extensión az show – nombre azure-cli-iot-ext para ver detalles sobre la extensión IoT.
En todos los casos, asegúrese de que la extensión IoT sea la versión 0.3.2 o superior.

La extensión está diseñada para ser plug-and-play con Azure CLI. Incluso si tiene Azure CLI instalado, asegúrese de que esté actualizado.La forma más sencilla es ejecutar el siguiente comando.

az extension add --name azure-cli-iot-ext

Puede usar el comando  az list list-available para ver todas las extensiones disponibles en el índice y es posible tambien actualizar una extensión en su lugar utilizando la extensión az update –name, Asimismo El IoT extensión archivo Léame describe varias maneras de instalar la extensión.

Paso 5:Inicie sesión  en Azure

Inicie sesión su cuenta Azure ejecutando el siguiente comando:

az login

Ahora  vaya a la  pagina   https://microsoft.com/devicelogin  e    introduzca el código que devuelve el comando    en  la  pagina anterior   para validarse.

 

inicioazure.PNG

Una vez aceptada en la página nos pide nuestro login de la cuenta de Azure  y tras aceptarse  ya  no es necesario continuar en el navegador   y a partir de aqui ya estan disponible los comandos  posibles de Azure  CLI

login.PNG

Una  validado  nos dará un mensaje de finalizacioó

fin.PNG

 

Ahora desde linea de comando tenemos muchas posibilidades :

Hub

Command group: az iot hub

az iot hub query

az iot hub generate-sas-token
az iot hub show-connection-string

az iot hub apply-configuration

az iot hub invoke-device-method
az iot hub invoke-module-method

Hub Device Identity

Command group: az iot hub device-identity

az iot hub device-identity create
az iot hub device-identity show
az iot hub device-identity list
az iot hub device-identity update
az iot hub device-identity delete

az iot hub device-identity show-connection-string

az iot hub device-identity import
az iot hub device-identity export

Hub Device Twin

Command group: az iot hub device-twin

az iot hub device-twin show
az iot hub device-twin replace
az iot hub device-twin update

Hub Module Identity

Command group: az iot hub module-identity

az iot hub module-identity create
az iot hub module-identity show
az iot hub module-identity list
az iot hub module-identity update
az iot hub module-identity delete

az iot hub module-identity show-connection-string

Hub Module Twin

Command group: az iot hub module-twin

az iot hub module-twin show
az iot hub module-twin replace
az iot hub module-twin update

Edge Deployment

Command group: az iot edge deployment

az iot edge deployment create
az iot edge deployment show
az iot edge deployment list
az iot edge deployment update
az iot edge deployment delete

Device

Command group: az iot device

az iot device send-d2c-message
az iot device simulate
az iot device upload-file

Device c2d-message

Command group: az iot device c2d-message

az iot device c2d-message receive

az iot device c2d-message complete
az iot device c2d-message abandon
az iot device c2d-message reject

DPS Enrollment

Command group: az iot dps enrollment

az iot dps enrollment create
az iot dps enrollment show
az iot dps enrollment list
az iot dps enrollment update
az iot dps enrollment delete

DPS Enrollment Group

Command group: az iot dps enrollment-group

az iot dps enrollment-group create
az iot dps enrollment-group show
az iot dps enrollment-group list
az iot dps enrollment-group update
az iot dps enrollment-group delete

DPS Registration

Command group: az iot dps registration

az iot dps registration show
az iot dps registration list
az iot dps registration delete

 

Importante:

Añada –help o -h a un grupo de comandos o comando para obtener más información.
Para grupos de comandos, esto revelará los comandos del grupo objetivo
Para los comandos, esto revelará información sobre los parámetros y puede incluir ejemplos de uso.

 

Algunos ejemplos de uso prácticos:

  • Metodos directos :  Se puede invocar directamente desde linea de comandos:                az iot hub invoke-device-method –device-id –hub-name –method-name –method-payload
  • Propiedades del dispositivo gemelo deseado: Por ejemplo se puede establecer una  propiedad de  intervalo = 3000 ejecutando el siguiente comando: az iot hub device-twin update -n -d –set properties.desired.interval = 3000                                  Esta propiedad  puede ser leída tamnbien  desde  su dispositivo.
  • Propiedades del doble dispositivo registrados : se pueden obtener las propiedades divulgadas del dispositivo ejecutando el siguiente comando: az iot hub device-twin update -n -d –set properties.reported.interval = 3000 .  Una de las propiedades es $metadata. $lastUpdated que muestra la última vez que este dispositivo envía o recibe un mensaje.
  • Etiquetas de doble dispositivo: Se pueden mostrar las etiquetas y propiedades del dispositivo ejecutando el siguiente comando: az iot hub device-twin show –hub-name –device-id                                                                                                            Agregar una función de campo = temperatura & humedad al dispositivo ejecutando el siguiente comando:az iot hub device-twin update –hub-name –device-id –set tags = ‘{“role”:”temperature&humidity”}}’
  • Consultas de doble dispositivo :Consulta de dispositivos con una etiqueta de papel = ‘temperatura & humedad’ ejecutando el siguiente comando:az iot hub query –hub-name –query-command “SELECT * FROM devices WHERE tags.role = ‘temperature&humidity’
  • Consulta todos los dispositivos excepto los que tienen una etiqueta de papel = ‘temperatura & humedad’ ejecutando el siguiente comando:az iot hub query –hub-name –query-command “SELECT * FROM devices WHERE tags.role != ‘temperature&humidity'”

 

 

 

Hemos visto por tanto cómo controlar mensajes de dispositivo a nube y enviar mensajes de dispositivo de nube entre su dispositivo de IoT y Azure IoT Hub.

Fuente https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/iot-hub/iot-hub-device-management-iot-extension-azure-cli-2-0

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Cómo visualizar datos de sensores en tiempo real desde su hub de IoT Azure


Vimos  en  un post anterior  cómo es  posible usar Power BI de Azure  para visualizar datos de los sensores en tiempo real desde Azure IoT, pues bien,  existe otra posibilidad para  visualizar datos de los sensores en tiempo real que el hub de IoT recibe , que es  ejecutando una aplicación web que está alojada en la nube de Azure .

Para  cumplir con nuestro propósito de ver los datos de telemetría de nuestro dispositivo de Iot conectado a la nube de Iot Azure Edge ,    veremos como crear una aplicación web en el portal de  Azure preparando su hub de IoT para acceso a datos mediante la adición de un grupo de consumidores. Hecho esto configuraremos una aplicación web para leer datos del sensor de su hub de IoT y subiremos  esta aplicación web  a la nube de Azure ,la cual  nos permitirá  ver desde un navegador los datos de telemetría enviados  desde su hub de IoT ¿le interesa el tema? pues si es así empezemos.

Antes de empezar   deberíamos   tener configurado  un dispositivo Iot de Azure como por ejemplo  algunos que hemos visto como puede ser una Raspberry Pi 3  , un ESP8266  o incluso un dispositivo simulado.  Como hemos comentado en otros  posts todos esos  dispositivos de Azure IoT  hub  deben implementar una aplicación de ejemplo la cual  enviará  datos que  los sensores recogen del mundo físico ( humedad , temperatura, presencia, etc  ) a su hub de IoT.

Asimismo  teniendo dispositivos IoT enviando mensajes  de telemetría a la nube de Azure Iot Edge, para lograr persistencia en la nube de Azure  necesitamos una cuenta de Azure storage  así como  una aplicación Azure  para poder almacenar los mensajes de hub de IoT en el almacenamiento blob  como hemos visto en otros posts

Crear una aplicación web

  1. En el portal de Azure, haga clic en Crear un recurso > Web y móvilAplicación Web > Aplicación web
  2. Escriba un nombre único para la aplicacion  y anotar pues nos sera util para acceder a esta
  3. Verificar la suscripción  que para este ejmeplo pude ser “Evaluacion gratuita” si no dispone de otro recurso de este tipo
  4. Especifique un grupo de recursos  pinchando en Usar existente y  pinchando en el disponible
  5. Finalmente  seleccione Anclar al  panel y a continuación, haga clic en Crear.hestiaweb.PNG
  6. Este proceso puede tardar varios minutos dada la complejidad de  su realización ( localizar una máquina virtual disponible , obtener permisos , crear la instancia web ,etc)
  7. En este momento  , copie vaya nuevamente al servidor web –>introducción y copie el valor del campo URL ( sera del tipo   https://xxxx.azurewebsites.net/)    de modo que como debería estar  corriendo  su web se obtendrá una respuesta  parecida  la siguiente si copiamos dicha url en un navegador:azureweb.PNG

 

Añadir un grupo de consumidores a su hub de IoT

Los grupos de consumidores son utilizados por las aplicaciones para extraer datos desde Azure IoT, por ello necesitamos crear un grupo de consumidores para ser utilizado por un servicio de Azure para  leer los  datos de su centro de IoT.

Para agregar un grupo de consumidores a su hub de IoT, siga estos pasos:

  1. En el portal de Azure, abra su hub de IoT.
  2. En el panel izquierdo  casi en la parte más inferior en el apartado Mensajería , seleccione Puntos de conexión y  haga clic en este.
  3. Seleccione en el panel central  events  , introduzca un nombre en grupos de consumidores en el panel derecho y haga clic en Guardar.stream.PNG

Configurar la aplicación web para leer datos de su centro de IoT

  1. Abra en Azure la aplicación web que ha aprovisionado.
  2. Haga clic en el marco izquierdo casi  al final en CONFIGURACION->Configuración de la aplicación, y luego en configuración de la aplicación, agregue los siguientes pares clave/valor:
    Clave Valor
    Azure.IoT.IoTHub.ConnectionString Obtenidos desde el explorador de iothub  en  Azure IOT HUB >xx – Explorador de dispositivos–>OD del Dispositivo xxx –>cadena de conexion clave principal
    Azure.IoT.IoTHub.ConsumerGroup El nombre del grupo de consumidores que se agrega a su hub de IoT cumplimentado en el  apartado anterior

    hestiaweb_configuracion.PNG

  3. Haga clic en configuración de la aplicación, debajo de configuración General, activar la opción de  Web  Sockets  ( esta desactivado por defecto ) y a continuación, haga clic en Guardar.

Subir una aplicación web

En GitHub, Microsoft ha puesto a nuestra disposición muchas aplicaciones web de ejemplo para desplegar en Azure . Nos interesa  el código en node.js  de una aplicación  web completa que puede mostrar los  datos de telemetría  en tiempo real desde su hub de IoT .

Todo lo que se  necesita hacer es configurar la aplicación web para trabajar con un repositorio Git, descargar la aplicación web de GitHub y luego subir a Azure de la aplicación web al host.

El repositorio web-apps-node-iot-hub-data-visualization contiene el código en node para desplegar una aplicación web en la nube de Azure, que puede leer los datos de temperatura y humedad del IoT hub y mostrar los datos en tiempo real en un gráfico de líneas en una página web.

Los navegadores compatibles son

Navegador La menor versión
Internet Explorer 10
Borde 14
Firefox 50
Cromo 49
Safari 10
Ópera 43
iOS Safari 9.3
mini Opera TODAS
Navegador de Android 4.3
Chrome para Android 56

Los pasos  a seguir para desplegar esta aplicación son los siguientes:

  1. En la aplicación web, haga clic en IMPLEMENTACION ->Opciones de implementación > Elegir origen > Repositorio de Git Local y haga clic en Aceptar.Configure your web app deployment to use the local Git repository
  2. Tenga en cuenta que para modificar o eliminar  el origen de implementación  que acaba de crear is fuera el caso , primero necesitara desconectar este origen   por lo si lo hace tendrá  que volver a  ir a  IMPLEMENTACION ->Opciones de implementación   y volver a empezar con el proceso
  3. Haga clic en Credenciales de implementación, crear un nombre de usuario y contraseña para conectarse con el repositorio de Git en Azure y a continuación, haga clic en Guardar.
  4. Haga clic en Introducción y anote el valor de Git clone url (a la izquierda justo debajo de Git/nombre de usuario de implementación).Get the Git clone URL of your web app
  5. Abra una ventana de terminal en el equipo local o un comando.
  6. Descargar la aplicación web de GitHub y subirlo a Azure de la aplicación web al host. Para ello, ejecute los siguientes comandos:

giti clone.PNG

  • cd web-apps-node-iot-hub-data-visualization
  • git remote add webapp uri  (uri es la url del repositorio Git obtenida  en la página de Resumen de la aplicación web que se obtiene al pulsar Introducción).
  • git push webapp master:master  (se pedirán las credenciales  de Git que introdujo en en el apartado anterior en  la página de Overview , tenga en cuenta la Git clone url .)gitmanager
  • En resumen  estos son todos los comandos desde el interfaz  delñinea de comandos (cmd)    lanzados asi como la salida de esta:
C:\Users\Carlos>git clone https://github.com/Azure-Samples/web-apps-node-iot-hub-data-visualization.git
Cloning into ‘web-apps-node-iot-hub-data-visualization’…
remote: Counting objects: 35, done.
remote: Total 35 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 35
Unpacking objects: 100% (35/35), done.
C:\Users\Carlos>cd web-apps-node-iot-hub-data-visualization
C:\Users\Carlos\web-apps-node-iot-hub-data-visualization>git remote add webapp https://[email protected]:443/Webestia.git
C:\Users\Carlos\web-apps-node-iot-hub-data-visualization>git push webapp master:master
Counting objects: 35, done.
Delta compression using up to 4 threads.
Compressing objects: 100% (30/30), done.
Writing objects: 100% (35/35), 77.64 KiB | 3.23 MiB/s, done.
Total 35 (delta 6), reused 0 (delta 0)
remote: Updating branch ‘master’.
remote: Updating submodules.
remote: Preparing deployment for commit id ‘4b9c09be9b’.
remote: Generating deployment script.
remote: Generating deployment script for node.js Web Site
remote: Generated deployment script files
remote: Running deployment command…
remote: Handling node.js deployment.
remote: KuduSync.NET from: ‘D:\home\site\repository’ to: ‘D:\home\site\wwwroot’
remote: Deleting file: ‘hostingstart.html’
remote: Copying file: ‘.eslintignore’
remote: Copying file: ‘.eslintrc’
remote: Copying file: ‘.gitignore’
remote: Copying file: ‘.travis.yml’
remote: Copying file: ‘LICENSE’
remote: Copying file: ‘package.json’
remote: Copying file: ‘README.md’
remote: Copying file: ‘server.js’
remote: Copying file: ‘IoThub\iot-hub.js’
remote: Copying file: ‘public\index.html’
remote: Copying file: ‘public\javascripts\Chart.min.js’
remote: Copying file: ‘public\javascripts\index.js’
remote: Copying file: ‘public\javascripts\jquery-2.1.4.min.js’
remote: Copying file: ‘public\stylesheets\style.css’
remote: Using start-up script server.js from package.json.
remote: Generated web.config.
remote: The package.json file does not specify node.js engine version constraints.
remote: The node.js application will run with the default node.js version 6.9.1.
remote: Selected npm version 3.10.8
remote: ….
remote: npm WARN deprecated [email protected]: This package is no longer supported. It’s now a built-in Node module. If you’ve depended on crypto, you should switch to the one that’s built-in.
remote: …………………………………………..
remote: [email protected] D:\home\site\wwwroot
remote: +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | | +– [email protected]
remote: | | | | +– [email protected]
remote: | | | | +– [email protected]
remote: | | | | +– [email protected]
remote: | | | | +– [email protected]
remote: | | | | `– [email protected]
remote: | | | `– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | | `– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | `– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | | `– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | `– [email protected]
remote: +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | | `– [email protected]
remote: | | `– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | | `– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | | `– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | `– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | | `– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | `– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | | `– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | | +– [email protected]
remote: | | | `– [email protected]
remote: | | +– [email protected]
remote: | | `– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | +– [email protected]
remote: | | `– [email protected]
remote: | +– u[email protected]
remote: | `– [email protected]
remote: +– [email protected]
remote: `– [email protected]
remote: +– [email protected]
remote: `– [email protected]
remote:
remote: Finished successfully.
remote: Running post deployment command(s)…
remote: Deployment successful.
To https://webestia.scm.azurewebsites.net:443/Webestia.git
* [new branch] master -> master
C:\Users\Carlos\web-apps-node-iot-hub-data-visualization>
  • Ahora  ya puede abrir la aplicación web para ver los datos de temperatura y humedad en tiempo real desde su hub de IoT. En este momento  ,  vaya nuevamente al servidor web –>introducción y copie el valor del campo URL ( sera del tipo   https://xxxx.azurewebsites.net/)    de modo que como debería estar  corriendo  su web se obtendrá una respuesta  parecida  la siguiente si copiamos dicha url en un navegador:

 

En la página de su aplicación web, haga clic en la URL para abrir la aplicación web.

Get the URL of your web app

Debería ver los datos de temperatura y humedad en tiempo real desde su hub de IoT.

Web app page showing real-time temperature and humidity

Metodo alternativo sin usar los servicios web de Azure

Se necesita tener el  servidor node.js instalado.

  • Necesitara  dos  valores: valor1 y valor2:
    • El valor1 para  Azure.IoT.IoTHub.ConnectionString  se  obtiene  desde el explorador de iothub  en  Azure IOT HUB >CONFIGURACION -Directivas  de acceso compartido  –>cadena de conexión clave principal
    • El valor2 para  Azure.IoT.IoTHub.ConsumerGroup  se obtiene de del nombre del grupo de consumidores que se agrega a su hub de IoT cumplimentado en el  apartado anterior
  • Vaya al interfaz de comandos  , situase en el directorio donde descargo el ejemplo  y ejecute los siguintes comandos:
    • set Azure.IoT.IoTHub.ConnectionString=  valor1
    • set Azure.IoT.IoTHub.ConsumerGroup= valor 2
    • npm install
    • npm start​nodejsiothub
  • En este momento  ,simplemente acceda al fichero html y ejecútelos  de modo que como debería estar  corriendo el servidor node,js  se obtendrá  respuesta en un navegador similar a la anterior

 

 

.

 

Fuente :  https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/iot-hub/iot-hub-live-data-visualization-in-web-apps

Cómo verificar mensajes de Iot Azure Edge


 Azure Storage Explorer es  un aplicacion de Microsoft gratuita que  permite administrar fácilmente el almacenamiento en cualquier lugar desde  diferentes sistemas operativos como Windows, MacOS y Linux permitiendo acceder  a múltiples cuentas y suscripciones en Azure, Azure Stack y la nube.

Lo mas importante es que, como vamos a ver , se pueden crear, eliminar, ver y editar recursos de almacenamiento que están localizados en la nube de Azure.  Asimismo se pueden ver y editar Blob, Queue, Table, File, Cosmos DB storage y Data Lake Storage y obtener claves de firma de acceso compartido (SAS) .

Resumidamente están son algunas de su funcionalidades;

Respecto a gestión de blobs(objetos grandes de BBDD):

  • Ver, eliminar y copiar blobs y carpetas
  • Cargar y descargar blobs conservando la integridad de los datos
  • Administrar instantáneas para blobs

Respecto al almacenamiento de colas  ( Queue Storage):

  • Ojear los 32 mensajes más recientes
  • Ver y agregar mensajes, y quitarlos de la cola
  • Borrar la cola

 

Respecto a almacenamiento en tablas (Table Storage):

  • Consultar entidades con OData o el Generador de consultas
  • Agregar, editar y eliminar entidades
  • Importar y exportar tablas y resultados de consultas

Respecto a almacenaminento de ficheros (File Storage)

  • Navegar por archivos a través de directorios
  • Cargar, descargar, eliminar y copiar archivos y directorios
  • Ver y editar propiedades de archivo

Respecto a almacenamiento de Azure Cosmos DB

  • Crear, administrar y eliminar bases de datos y colecciones
  • Generar, editar, eliminar y filtrar documentos
  • Administrar procedimientos almacenados, desencadenadores y funciones definidas por el usuario

Respecto a Azure Data Lake Store

  • Navegar por recursos de ADLS en varias cuentas de ADL
  • Cargar y descargar archivos y carpetas
  • Copiar carpetas o archivos en el Portapapeles
  • Eliminar archivos y carpetas

 

 

Azure Storage Explorer

Antes de empezar   deberíamos   tener configurado  un dispositivo Iot de Azure como por ejemplo  algunos que hemos visto como puede ser una Raspberry Pi 3  , un ESP8266  o incluso un dispositivo simulado.  Como hemos comentado en otros  posts todos esos  dispositivos de Azure IoT  hub  deben implementar una aplicación de ejemplo la cual  enviará  datos que  los sensores recogen del mundo físico ( humedad , temperatura, presencia, etc  ) a su hub de IoT.

Asimismo  teniendo dispositivos IoT enviando mensajes  de telemetría a la nube de Azure Iot Edge, para logar persistencia en la nube de Azure  necesitamos una cuenta de Azure storage  así como  una aplicación Azure  para poder almacenar los mensajes de hub de IoT en el almacenamiento blob  como hemos visto en otros posts

 

Veamos en esta ocasión como podemos usar Azure Storage Explorer , excelente herramienta gratuita de Microsoft  que nos permite inspeccionar los mensajes de IoT Azure  cuyo  funcionamiento hemos visto en posts anteriores.

Si  quiere usar Azure Storage  Explorer para inspeccionar mensajes de Iot Azure Edge ,puede seguir los siguientes pasos:

  1. Ejecute la aplicación de muestra en el dispositivo de Iot (  para enviar mensajes a su hub de IoT.
  2. Descargar  el explorador de almacenamiento de Azure.                                                   azurestorage.PNG
  3. Seleccione  el  SO de su equipo ( Windows ,Linux y Mac) y pulse el botón de descarga(Downloada Storage Explorer free)
  4. Una vez  descargada,  instalela  en su equipo  (necesitara unos 200MB libres en el disco del sistema)
  5. Nos pedirá  enseguida las credenciales de su cuenta de Azure
  6. Una vez validada la cuenta de Azure ,abra el explorador de almacenamiento, haga clic en Agregar una cuenta de Azure > registrarse y luego necesitara iniciar sesión nuevamente con sus credenciales de Azure.
  7. Le presentara  un mensaje de Microsft Account donde deberá chequear ambas items  ,aceptando especialmente  la suscripción gratuita: evaluacion garuita.PNG
  8. Haga clic en la suscripción de Azure > Almacenamiento cuentas > cuenta de almacenamiento > Blob contenedores > su contenedor ( por ejemplo los que hemos creado en post anteriores que recoge la telemetria desde un ESP8622).
  9. Ahora vaya a Evaluación gratuita seguido de su cuenta de Azure
  10. Pulse en Storage Accounts–>su hub de IoT
  11. Tras unos segundos aparecerán los recursos asociados como son: Blobs Containers, File Shares, Queues  y Tables
  12. Vaya  a Blobs Containers 
  13. Le aparecera el nombre del contenedor de recursos de Iot  y    ya desde ahi haciendo doble click le irán apareciendo  las carpetas  y subcarpetas correspondiente  dispositivo, año, mes , dia
  14. Ya debería ver  los mensajes enviados desde el dispositivo a su hub de IoT en el contenedor de blob.azureexplorer.PNG

 

 

Realmente , como vemos , Azure Storage Explorer , es un herramienta muy potente pero   al contrario de lo que se podría pensar  es  en realidad bastante  intuitiva y sencilla de manejar

Visualizar datos de sensores en tiempo real de Azure IoT Hub usando BI


Antes de empezar este post  deberíamos   tener configurado  un dispositivo Iot de Azure como por ejemplo  algunos que hemos visto como puede ser una Raspberry Pi 3  , un ESP8266  o incluso un dispositivo simulado.

En todos los  dispositivos de Azure IoT  hub comentados debemos implementar una aplicación de ejemplo para ejecutar en estos dispositivos, la cual  enviará  datos que  los sensores recogen del mundo físico ( humedad , temperatura, presencia, etc  ) a su hub de IoT.

Ahora ,una vez que tenemos un dispositivo IoT enviando mensajes  de telemetría a la nube de Azure Iot Edge, toca  crear una cuenta de Azure storage y una aplicación Azure  para poder almacenar los mensajes de hub de IoT en el almacenamiento blob, pero  como comentamos  al  principio , como requisito previo,    necesitamos  tener configurado su dispositivo de Iot  para cubrir los siguientes requisitos:

  • Una suscripción activa de Azure
  • Un centro de IoT bajo su suscripción
  • Una aplicación que envíe mensajes a su hub de IoT
  • Una cuenta  de BI. (Tratar de poder BI gratis)

 

Si  su dispositivo de IoT  ya esta enviando mensajes al Hub de Iot  excepto que haya instalado en una maquina Linux el explorador de mensajes de Azure  olo haga desde la consola  no podrá ver el contenido  de esos mensajes.  Precisamente para solucionar este problema, podemos conectar el sistema de almacenamiento de Azure con los mensajes del dispositivo para que sean almacenados como BLOB’s en el la nube de Azure,como vimos en  un post anterior 

 

En  este  post veremos como  visualizar de una forma gráfica   precisamente esos  datos del sensor en tiempo real que recibe de su hub de Azure IoT por medio de BI , aunque como veremos mas adelante en otro post si usted quiere tratar de visualizar los datos en su hub de IoT con aplicaciones Web e puede hace con otra herramienta  Azure Web Apps

 

Añadir un grupo de consumidores a su hub de IoT

Grupos de consumidores son utilizados por aplicaciones para extraer datos desde Azure IoT. Por esta razon  crearemos un grupo de consumidores para ser utilizado por un servicio de Azure que viene para leer datos de su centro de IoT.

Para agregar un grupo de consumidores a su hub de IoT, siga estos pasos:

  1. En el portal de Azure, abra su hub de IoT.
  2. En el panel izquierdo, Mensajeria –>Puntos de acceso
  3. Haga clic en el panel central en Events
  4. Ahora introduzca un nombre en grupos de consumidores en el panel derecho ( en el ejemplo lo hemos llamado “Device-to-cloud-settings” )
  5. Haga clic en Guardar.puntos de coenxion.PNG

Crear, configurar y ejecutar un trabajo de Stream Analytics

Crear un trabajo de Stream Analytics

  1. En el portal de Azure, haga clic en crear un recurso > Internet de las cosas > Stram Analytics (aálisis de flujo de trabajo)streamanalitycs.PNG
  2. Introduzca la siguiente información para el trabajo.Nombre del trabajo: el nombre del trabajo que debe ser  único en el sistema.                                                                                                                                            Suscripción: Evaluación gratuita.Grupo de recursos: utilizar el mismo grupo de recursos que utiliza el hub de IoT.

    Ubicación: utilizar la misma ubicación como el grupo de recursos.

    Anclar al panel: Seleccione esta opción para acceder a su centro de IoT desde el panel de entrada de Azurestreamjob.PNG

  3. Haga clic en Crear.

Agregar una entrada para el trabajo de Stream Analytics

  1. Abrir el trabajo de Stream Analytics.
  2. En la Topología de trabajo, haga clic en entradas.
  3. En el panel de entradas , haga clic en Agregary especifique la siguiente información:Alias de la entrada: escriba un nombre  único para el alias la entrada.Fuente: seleccione centro de IoT.

    Grupo de consumidores: seleccione el grupo de consumidores que acaba de crear.

  4. Haga clic en crear.centro deiot.PNG

Añadir una salida a la tarea de Stream Analytics

  1. En Topología de trabajo, haga clic en resultados.
  2. En el panel resultados , haga clic en Agregary luego ingrese la siguiente información:Alias de salida: el único alias para la salida.Tipo: seleccione Power BI.
  3. Haga clic en autorizar  para lo cual necesitará  una cuenta profesional  o bien probarlo con  una version gratuita salidapowerbi
  4. Ingrese a su cuenta Power BI y autorice esta salida .
  5. Una vez autorizado, introduzca la siguiente información:Espacio de trabajo de grupo: Seleccione su área de trabajo de grupo de destino.Nombre de conjunto de datos: Introduzca un nombre de conjunto de datos.

    Nombre de la tabla: escriba un nombre de tabla.

  6. Haga clic en crear.

Configurar la consulta del trabajo de análisis de secuencia

  1. En la Topología de trabajo, haga clic en consulta.
  2. Reemplace con el alias de entrada del trabajo.[YourInputAlias]
  3. Reemplace con el alias de salida del trabajo.[YourOutputAlias]
  4. Haga clic en Guardar.

Ejecutar el trabajo de análisis de secuencia

En el trabajo de análisis de secuencia, haga clic en Inicio > ahora > iniciar. Una vez que el trabajo se inicia con éxito, el estado del trabajo cambia de parado a correr.

Crear y publicar un informe de Power BI para visualizar los datos

  1. Garantizar que la aplicación de ejemplo se ejecuta en el dispositivo.
  2. Inicie sesión su cuenta de Power BI .
  3. Ir al espacio de trabajo de grupo que se establece cuando se crea la salida para el trabajo de análisis de secuencia.
  4. Haga clic en conjuntos de datos de Streaming.Debería ver el conjunto de datos lista que especificó cuando creó la salida para el trabajo de análisis de secuencia.
  5. En acciones, haga clic en el primer icono para crear un informe.
  6. Crear un gráfico de líneas para mostrar la temperatura en tiempo real con el tiempo.
    1. En la página de creación de informe, agregar un gráfico de líneas.
    2. En el panel de campos , expanda la tabla que especificó cuando creó la salida para el trabajo de análisis de secuencia.
    3. Arrastre EventEnqueuedUtcTime al eje de en el panel de visualización .
    4. Arrastre la temperatura a los valores.Ahora se crea un gráfico de líneas. El eje x muestra la fecha y la hora en la zona de tiempo UTC. El eje y muestra la temperatura del sensor. 
  7. Crear otro gráfico de líneas para indicar humedad en tiempo real con el tiempo. Para ello, siga los mismos pasos anteriores y coloque EventEnqueuedUtcTime en el eje x y la humedad en el eje y.
  8. Haga clic en Guardar para guardar el informe.
  9. Haga clic en archivo > publicar para la web.
  10. Haga clic en crear incrustar códigoy luego haga clic en publicar.

Está previsto el enlace del informe para que se pueda compartir  para el acceso de informe y un fragmento de código para integrar el informe en su blog o sitio Web.

Microsoft también ofrece aplicaciones móviles power BI  para ver e interactuar con sus dashboards de power BI e informes en su dispositivo móvil.

powerbi.PNG

Hemos visto como utilizar  Power BI para visualizar datos de los sensores en tiempo real desde su  hub de IoT de Azure. Como comentamos existe también  una forma alternativa de visualizar datos de Azure IoT Hub  mediante  Azure Web Apps para visualizar datos de los sensores en tiempo real desde Azure IoT que trataremos en un  proximo post.

 

 

 

Fuente   https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/iot-hub/iot-hub-live-data-visualization-in-power-bi

Google y Xively


En  este blog hemos  hablado en otras ocasiones de la compañía  y su   gran trayectoria  primero con  el popular servicio de iot de  Pachube.com , después  con la adquisición por parte de  cosm.com  y  finalmente después comprada por logmeIn     reubatizando el servicio como  Xively.com,pues bien ahora podemos ver un nuevo cambio: su compra por parte de Google.

En efecto Google ha anunciado desde su blog  , que ha llegado a un acuerdo para adquirir Xively , una división de LogMeIn, Inc.( por USD50 millones )

Este nuevo movimiento alinea a Google con otros proveedores de la nube,  en especial  con  Amazon con su popular  AWS (Amazon Web Services ), que también han expandido sus propuestas IoT a través de adquisiciones, pero sin embargo, el momento y la naturaleza del acuerdo sugieren que puede estar impulsado por las ambiciones de Google en los productos electrónicos de consumo y el hogar inteligente, más que por la necesidad de agregar funciones genéricas a Google Cloud , pues  Google ya  lanzó su Cloud IoT Core para ofrecer servicios de alojamiento IoT basados ​​en su infraestructura en la nube en septiembre de 2017.

Con la adición de la plataforma Xively, Google aprovecharía su solución con un elemento de conectividad del dispositivo, ofreciendo una solución llave en mano para integrar dispositivos en la nube  así que la adquisición saca  a relucir  los intentos de Google de aumentar su participación en la cadena de valor de IoT. 

La movida de Google es similar  a otras empresas , pero es la mas tardía  que las realizadas por  sus rivales directos:

  • AWS compró 2lemetry en 2015.Las herramientas de IoT que AWS tiene, o está planificando, incluyen: IoT Core, Greengrass, IoT Device Management, IoT Device Defender, IoT analytics, FreeRTOS, IoT 1 clic y otros. AWS está tratando de proporcionar un conjunto completo de opciones para los desarrolladores de IoT en muchos mercados verticales y, al hacerlo, está dando menos espacio para que compitan los proveedores de nicho.
  • Microsoft Azure adquirió Solair en 2016.

 

Xively fue fundada en 2003 y ofrece una plataforma para la conectividad de dispositivos IoT.

 

xively

 

Tanto  AWS como  Azure utilizaron inicialmente su infraestructura en la nube para soportar los requisitos de hospedaje de datos para IoT y luego usaron la plataforma adquirida para avanzar a lo largo de la cadena de valor y simplificar el desarrollo de soluciones para los clientes.

Xively y otros desarrollos sugieren que Google apunta a fortalecer su rol en el negocio de la casa inteligente

A pesar de las similitudes con AWS y la compra de Azure de una plataforma IoT, Google puede estar intentando algo diferente con su adquisición de Xively pues si las capacidades de la plataforma IoT fueran tan importantes, podría haber comprado otra plataforma anteriormente, o incluso haber creado una internamente. Además, para competir con AWS u otros proveedores de plataforma como PTC ThingWorx, será necesario darle seguimiento con otras adquisiciones o desarrollos internos.

Xively puede ser parte de la estrategia de Google para desarrollar capacidades para productos electrónicos de consumo y dispositivos domésticos inteligentes, en lugar de una plataforma horizontal para todos los verticales.

Una semana antes del anuncio de Xively, la empresa matriz de Google, Alphabet, dijo que estaba incorporando Nest en Google para coordinar mejor estos productos inteligentes para el hogar con otros esfuerzos, como Pixel, Google Home y Chromecast. Con la adición de una plataforma, Google, no solo consolida sus productos de consumo de hardware y software, sino que también establece un ecosistema que conecta a las diferentes partes interesadas que operan en este mercado. El reciente alquiler de IoT de Google y las actividades de Xively sugieren que la adquisición de Xively podría respaldar el enfoque revisado de Google para el mercado de consumo inteligente y hogar inteligente.

 

edge

Xively, como muchas otras plataformas IoT, se posiciona como una plataforma horizontal,pero sin embargo, la mayoría de los casos de uso de Xively son para aplicaciones domésticas inteligentes y relacionadas con el consumidor  como hemos podido ver  con las numerosos ejemplos que podemos   usando  diferentes soportes y placas  que son de aplicacion en  calentadores de agua conectados, rastreadores de mascotas, termostatos , soluciones de iluminación y un largo etcétera.

Los antecedentes de usuarios y dispositivos de Xively combinados con el hardware y las aplicaciones de Google pueden ser parte de un esfuerzo para construir una plataforma de hogar inteligente más completa  asi que la venta de Xively puede representar una revisión del mercado de las plataformas de IoT

 

Para 2020 , se estima que alrededor de 20 mil millones de cosas conectadas entrarán en funcionamiento, y el análisis y el almacenamiento de datos en la nube ahora son la piedra angular de cualquier solución de IoT exitosa. Esta adquisición, sujeta a las condiciones de cierre, complementará los esfuerzos de Google Cloud para proporcionar un servicio de IoT completamente administrado que conecte, administre e ingestione de manera fácil y segura los datos de dispositivos dispersos a nivel mundial. Con la adición de la robusta plataforma IoT lista para la empresa de Xively, Google puede acelerar la línea de tiempo de sus  clientes desde la visión de IoT hasta el producto, a medida que buscan construir su negocio conectado.

A través de esta adquisición, Cloud IoT Core obtendrá tecnología de IoT profunda y experiencia en ingeniería, incluida la administración avanzada de dispositivos, la mensajería y las funciones de tablero de Xively. Los os clientes se beneficiarán del extenso conjunto de características y la plataforma flexible de administración de dispositivos de Xively, junto con la seguridad y la escala de Google Cloud. Con el profundo liderazgo de Google Cloud en el análisis de datos y el aprendizaje automático, sus  clientes también estarán en una posición única para desarrollar soluciones de IoT llave en mano y enfocarse en la creación de valor empresarial.

 

 

Fuente https://www.blog.google

Como enviar y recibir mensajes entre su dispositivo y el concentrador de IoT de Azure


Una  vez que tenemos   un   dispositivo compatible con Azure Iot  (  como por ejemplo una Raspberry pi  3 como vimos   , o  desde un ESP8266   como vimos también recientemente  ) , los hemos  configurado  y   hemos  implementado una aplicación de ejemplo para ejecutar en el dispositivo que envié envíe datos que   los sensores recogen a su hub de IoT , puede  que  queramos intentar gestionar la mensajería en la nube del  dispositivo IoT  

Precisamente  en este contexto  surge  iothub-explorer que pone a  nuestra disposición  varios  comandos para  facilitar la gestión de centro de IoT  permitiéndonos   supervisar mensajes de dispositivo a nube y enviar mensajes de dispositivo de nube.

Los mensajes de dispositivo a nube podrían ser datos de sensores de  un dispositivo  que recolecta y envía a su hub de IoT (   como por ejemplo una Raspberry pi  3 como vimos  en este post , o  desde un ESP8266   como vimos recientemente  en este post )   o   bien los mensajes hacia ese  dispositivo de nube  que  podría ser comandos que IoT hub envía al dispositivo como por ejemplo hacer  parpadear un LED conectado a ese dispositivo.

Resumidamente  hay pues dos usos  muy diferentes del explorador de iothub :

  • Para supervisar mensajes de dispositivo a nube.
  • Para enviar mensajes de dispositivo de nube.

Para ello necesitamos haber completado dos fases:

  1. Haber  configurado el dispositivo , configuración completa que cubre los siguientes requisitos:
    • Haber registrado una cuenta de suscripción a Azure ( la gratuita nos sirve) .
    • Haber registrado un centro de Azure IoT ( una vez mas  también existe una modalidad gratuita para probar el  servicio).
    • Una aplicación de cliente que envíe mensajes a su hub de IoT de Azure.
  2. Haber instalado el  explorador de iothub. (Instalar explorer iothub)

Instalación de iothub-explorer

Iothub Explorer es pues una herramienta CLI para administrar las identidades de los dispositivos en su registro de IoT hub, enviar y recibir mensajes y archivos desde sus dispositivos, y monitorear sus operaciones de centros de IoT. Ademas iothub-explorer también permite simular un dispositivo conectado a su hub de IoT.

En post  anteriores  vimos  como con  una Raspberry pi  3 , o  desde un ESP8266    los   configurábamos   e  implementamos sendas aplicaciones para ejecutar en esos dispositivos procesos para enviar datos de telemetria  procedente de sus  sensores a un  hub de IoT en la nube de Azure Iot Edge

Bien, tenemos nuestra aplicación corriendo en el dispositivo de Iot , por lo que necesitamos ahora instalar el  explorador de iothub. Desgraciadamente no esta disponible para ambiente windows , es decir solo lo podemos ejecutar por el momento en equipos con Linux instalado. Ademas esta herramienta requiere la versión 4.x o superior de Node.js para que funcionen todas las características.

Para instalar la última versión de la herramienta iothub-explorer, ejecute el siguiente comando en su entorno de línea de comandos:

npm install -g iothub-explorer

En caso de querer instalar esta utilidad en una Raspberry pi  desde Raspbian, al no estar disponible el comando npm  instalarlo siguiendo estos pasos:

cd ~
git clone https://github.com/azure/iothub-explorer

gitclone

Manejo de iothub-explorer

Una vez isntalada esta utilidad ,puede usar el siguiente comando para obtener ayuda adicional sobre todos los comandos de ihotub-explorer:

$ iothub-explorer help
Usage: iothub-explorer [options] <command> [command-options] [command-args]


  Commands:

    login                           start a session on your IoT hub
    logout                          terminate the current session on your IoT hub
    list                            list the device identities currently in your IoT hub device registry
    create <device-id|device-json>  create a device identity in your IoT hub device registry
    delete <device-id>              delete a device identity from your IoT hub device registry
    get <device-id>                 get a device identity from your IoT hub device registry
    import-devices                  import device identities in bulk: local file -> Azure blob storage -> IoT hub
    export-devices                  export device identities in bulk: IoT hub -> Azure blob storage -> local file
    send <device-id> <message>      send a message to the device (cloud-to-device/C2D)
    monitor-feedback                monitor feedback sent by devices to acknowledge cloud-to-device (C2D) messages
    monitor-events [device-id]      listen to events coming from devices (or one in particular)
    monitor-uploads                 monitor the file upload notifications endpoint
    monitor-ops                     listen to the operations monitoring endpoint of your IoT hub instance
    sas-token <device-id>           generate a SAS Token for the given device
    simulate-device <device-id>     simulate a device with the specified id
    help [cmd]                      display help for [cmd]

  Options:

    -h, --help     output usage information
    -V, --version  output the version number

Cada comando iothub-explorer tiene su propia ayuda ,la cual  se puede ver pasanDdo el argumento -help (ayuda)  al nombre del comando:

$ iothub-explorer help create

  Usage: iothub-explorer create [options] [device-id|device-json]
  
  Create a device identity in your IoT hub device registry, either using the specified device id or JSON description.

  Options:

    -h, --help                       output usage information
    -a, --auto                       create a device with an auto-generated device id
    -cs, --connection-string         show the connection string for the newly created device
    -d, --display <property-filter>  comma-separated list of device properties that should be displayed
    -l, --login <connection-string>  connection string to use to authenticate with your IoT Hub instance
    -k1, --key1 <key>                specify the primary key for newly created device
    -k2, --key2 <key>                specify the secondary key for newly created device
    -r, --raw                        use this flag to return raw JSON instead of pretty-printed output
    -x, --x509                       generate an x509 certificate to authenticate the device
    -dv, --daysValid                 number of days the x509 certificate should be valid for
    -t1, --thumbprint1 <thumbprint>  specify the primary thumbprint of the x509 certificate
    -t2, --thumbprint2 <thumbprint>  specify the secondary thumbprint of the x509 certificate

 

Puede obtener mas  información en  https://github.com/azure/iothub-explorer

Monitor dispositivo a nube mensajes

Para supervisar los mensajes que se envían desde el dispositivo a su hub de IoT, siga estos pasos:

  1. Abra una ventana de consola.
  2. Ejecute el siguiente comando:iothub-explorer monitor-events <device-id> --login "<IoTHubConnectionString>"
  3. Obtener y de su hub de IoT. Asegúrese de que haya terminado el tutorial anterior. O puedes probar a utilizar si tienes, y.<device-id><IoTHubConnectionString>iothub-explorer monitor-events <device-id> --login "HostName=<my-hub>.azure-devices.net;SharedAccessKeyName=<my-policy>;SharedAccessKey=<my-policy-key>"HostNameSharedAccessKeyNameSharedAccessKey

Enviar mensajes de dispositivo de nube

Para enviar un mensaje desde su hub de IoT en el dispositivo, siga estos pasos:

  1. Abra una ventana de consola.
  2. Iniciar una sesión en su hub de IoT ejecutando el siguiente comando:
    Bash Copia
    iothub-explorer login `<IoTHubConnectionString>`
    
  3. Enviar un mensaje a su dispositivo ejecutando el siguiente comando:
    Bash Copia
    iothub-explorer send <device-id> <message>
    

El comando hace parpadear el LED que está conectado a su dispositivo y envía el mensaje al dispositivo.

Nota:No es necesario para el dispositivo envie un comando ack separado a su hub de IoT al recibir el mensaje.

 

Azure IoT Edge en una Raspberry Pi 3


OK, gracias a un post anterior  teníamos dentro de nuestro equipo  un dispositivo basado en Windows  simulado enviando datos a la nube, todo en nuestra propia máquina de desarrollo (es decir sin necesitar otro equipo en el que instalar sw adicional). Obviamente estos es interesante desde el punto de vista del aprendizaje pues nos muestra  como es un dispositivo dedicado de Edge  IoT de Azure.¿No?

¿Necesita ese equipo? OK, vamos a estudiar hacer  algo para  salir de este  usando otro hw  diferente  asi que el siguiente paso en el viaje es poner Edge IoT de Azure en un dispositivo real, es decir   instalar el sw de Azure Iot Edge en algún otro lugar, como por ejemplo  en una  Raspberry Pi 3.

Si nunca ha trabajado con una Raspberry Pi 3, no se preocupe! Es muy simple empezar pues en realiad  sólo se puede imaginar la Raspberry Pi 3 como un equipo súper pequeño que pasa a tener también GPIO (con fines generales entrada/salida)  para poder controlar cosas como motores y leer cosas de sensores. Es fácil ver el IPC como el, porque eso es lo que es.

Por 35€ más o menos, tiene un procesador de 1,3 GHZ quad-core ARM, GPU, cuatro puertos USB, un puerto Ethernet, Wi-Fi a bordo y Bluetooth y un salida HDMI, así como los mencionados pines GPIO. Es un terreno intermedio: es un equipo endeble pero un dispositivo de IoT muy potente.

Este hw  es una gran elección  para estar a si desea ejecutar Microsoft Azure IoT Edge pues necesita suficiente potencia para ejecutar lenguajes de alto nivel como Java o C#, pero no necesita ejecutar Crysis 3 con todos los ajustes en lo alto.

Requisitos previos

  • Raspberry Pi 3,
  • BME280
  • Monitor de PC con entrada HDMI
  • Cable de HDMI
  • Tarjeta micro SD (con cualquier adaptador necesita conectarlo al ordenador)
  • Fuente de alimentación USB (5 voltios, por lo menos 2,5 amperios) con cable USB a micro-USB
  • Teclado y ratón USB

Configuración de la Raspberry Pi 3

Después de haber  conectado todos los periféricos de la RPi y tiene una pequeña computadora con un nido de  cables para el ratón, teclado y monitor, usted podría preguntarse cómo vamos a poner Windows en él.

Bueno, no es necesario pues  pondremos  Raspbian en él, un sabor de Linux. ¡Ataque! Si pensabas que estaban a salvo de las artes oscuras de Linux, con este post es sobre un producto de Microsoft, usted sería confundir urgentemente.

Raspbian es una versión ligera de Linux creado específicamente para el Raspberry Pi. Tiene un proceso de instalación simple y un lindo GUI, incluyendo juegos de escritorio y algunos programas preinstalados  No, es probablemente la solución ideal que se desea utilizar para correr una gateway IoT muy crítica, pero proporciona una buena introducción a la instalación de Microsoft Azure IoT Edge en un dispositivo de Linux.

Si tapan sus oídos y cierra los ojos cuando escuche «Linux», no se preocupe, si se siente más cómodo manejando dispositivos de Windows, tenga en cuenta que Edge del IoT también funciona en entornos Windows. Sin embargo, incluso  Microsoft  parece favorecer Linux para poner Edge de IoT en  producción.

Incluso para Linux noobs, Raspbian es fácil de instalar. De hecho, puede utilizar un gestor de arranque llamado “NOOBS” para facilitar un poco el proceso. El proceso es muy sencillo:  sólo necesita descargar los archivos Raspbian NOOBS, formatear la  tarjeta micro SD, poner esos archivos en ella y luego conectar esa tarjeta SD en el Pi y el siguiente es la  pantalla de  instrucciones.

Una vez que haya descargado e instalado Raspbian, es el momento de instalar Edge del IoT de Azure. El proceso como vamos a ver es similar a como es con la demo simulada de windows  pero  en Linux: se  bajan  los últimos archivos desde el repositorio git de Edge IoT y se genera la aplicación. Recuerde, Edge  IoT git repo no incluye el código compilado para que tenga que hacer esa parte. !No se preocupe, es incluso más sencillo en Linux lo que es en Windows!.

Una vez que haya instalado Edge del IoT, se puede  modificar el archivo JSON con el nombre de eje de IoT y sufijo, ID de dispositivo y las teclas de los dispositivos simulados, y el comando para iniciar y ejecutar la aplicación …

Veamos el proceso en detalle:

Paso 1: Configuración de Raspberry Pi

Instalar el sistema operativo Raspbian para Pi

Lo hemos visto en numerosas ocasiones en este blog ,pero esta ocasión lo haremos de una manera mucho mas sencilla usando Edger  .Simplemente son unos pasos:

  1. Descargue  Raspbian Jessie con el escritorio (el archivo .zip).
  2. Extraiga la imagen de Raspbian en una carpeta del equipo.
  3. Descargue e instale la utilidad de grabadora de tarjetas SD Etcher.
  4. Ejecute Etcher y seleccione la imagen de Raspbian
  5. Seleccione la unidad de la tarjeta microSD. Tenga en cuenta que es posible que Etcher ya haya seleccionado la unidad correcta.
  6. Haga clic en Flash para instalar Raspbian en la tarjeta microSD.
  7. Quite la tarjeta microSD del equipo cuando se complete la instalación. Es seguro quitar la tarjeta microSD directamente porque Etcher expulsa o desmonta la tarjeta microSD automáticamente al acabar.
  8. Inserte la tarjeta microSD en la Pi.

Habilitar SSH e I2C

  1. Conecte Pi al monitor, el teclado y el mouse, inicie Pi y luego inicie sesión en Raspbian con pi como nombre de usuario y raspberrycomo contraseña.
  2. Haga clic en el icono de Raspberry > Preferencias > Configuración de Raspberry Pi.                                                      Menú Preferencias de Raspbian
  3. En la pestaña Interfaces, establezca I2C y SSH en Habilitar y luego haga clic en Aceptar. Si no tiene sensores físicos y desea usar datos de detección simulados, este paso es opcional                  .Habilitar I2C y SSH en Raspberry Pi

 Conexión de Pi a la red

Encienda la Pi mediante un cable microUSB y la fuente de alimentación. Use el cable Ethernet para conectar Pi a la red cableada o siga las instrucciones de Raspberry Pi Foundation para conectar Pi a la red inalámbrica:

  1. Las conexiones LAN inalámbricas se pueden hacer mediante el icono de red en el extremo derecho de la barra de menús. Si usas un Raspberry Pi 3, o un modelo anterior con un dongle WiFi conectado, este icono con el botón izquierdo se abrirá una lista de redes WiFi disponibles.
  2. Si no se encuentran redes, aparecerá el mensaje: esperen unos segundos sin cerrar el menú, y debe encontrar en la red."No APs found - scanning..."
  3. Los iconos a la derecha muestran si una red está asegurada o no y su intensidad de la señal. Haga clic en la red que desea conectarse. Si está asegurado, aparecerá un cuadro de diálogo solicitándole que ingrese la clave de red.
  4. Introduzca la clave y presione OK, luego esperar un par de segundos. El icono de red parpadea brevemente para mostrar que se está realizando una conexión. Una vez listo, el icono deja de parpadear y muestra la intensidad de la señal.

Después de que Pi se ha conectado correctamente a la red, debe anotar la dirección IP de su Pi abriendp una ventana LXTerminal y escriba el siguiente comando: sudo ifconfig

Junto a la entrada de wlan0 vera inet addr: 192.168.1.10 que es la dirección IP de la Raspberry Pi 3 ( en su placa la IP puede ser otra  distinta del tipo 192.168.1.xxx).

Asegúrese de que la Pi se conecta a la misma red que el equipo. Por ejemplo, si el equipo está conectado a una red inalámbrica mientras Pi está conectada a una red cableada, es posible que no vea la dirección IP en la salida de devdisco.

Conectar el sensor a Pi

El BME280 es una placa de gran precisión con un sensor de temperatura, humedad y presión   basado  en  el famoso sensor  Bosch sensortec ME280 que va integrado en la propia placa .
La placa tiene un exclusivo puente de dirección l2C (enlace soldado GS2), resistencia de polarización I2C, 7 conectores Berg de 2,54 mm, y dos agujeros de montaje de 3,5 mm.

Tiene las mismas especificaciones, pero se puede usar  bien via  I2C o bien por SPI , aunque para un cableado más simple, elija el I2C. Sin embargo si  quiere conectar un montón de sensores sin preocuparse por la colisión de direcciones en I2C, elija el SPI

En este ejemplo al necesitar solo un sensor usaremos I2C.

Este sensor de precisión de Bosch es la mejor solución para la medición de la presión barométrica  y temperatura. Debido a que los cambios de presión con altitud y las mediciones de presión son tan buenas, también puede usarlo como altímetro con precisión por metro .

Asimismo los sensores de humedad y de presión puede ser activados/desactivados de forma independiente.

La tensión de alimentación VDD principal atencion esta entre 1,71 V a 3,6 V  de modo que no debemos superar los 3.6V

El conexionando  del sensor  a la Raspberry Pi 3 , puede usar el siguiente cableado:

BME280 Raspbery Pi 3 Color de cable
VCC Potencia 3,3 V (patilla 1) Cable blanco
GND GND (patilla 6) Cable marrón
SDA I2C1 SDA (patilla 3) Cable rojo
SCL I2C1 SCL (patilla 5) Cable naranja

El led lo  colocaremos  directamente entre el pin GPIO 24 (pin18)  de la Raspberry Pi 3  y la masa ( por ejemplo pin 20 de la Raspberry Pi 3)

Conexión de Raspberry Pi y el sensor

Cuando ejecutemos al aplicación en python de demostración  y hayamos concluido los pasos siguientes  ,el sensor BME280 recopilará datos sobre la temperatura y la humedad, y el LED parpadeara si se produce comunicación entre el dispositivo y la nube.

Paso 2 :Crear un centro de IoT

  1. Inicie sesión en Azure Portal.
  2. Seleccione Crear un recurso > Internet de las cosas > IoT Hub.iothub.PNG
    • Nombre: cree un nombre para su centro de IoT. Si el nombre que escribe es válido, aparece una marca de verificación verde.En el panel Centro de IoT, escriba la información necesaria para su centro de IoT: IoT Hub puede detectarse públicamente como un punto de conexión DNS, por tanto, procure evitar cualquier información confidencial al darle el nombre.
    • Nivel de precios y de escala: en este tutorial, seleccione el nivel F1 – Gratis.
    • Grupo de recursos: cree un grupo de recursos para hospedar el centro de IoT o use uno existente.
    • Ubicación: seleccione la ubicación más cercana a usted.
    • Anclar al panel: active esta opción para facilitar el acceso al IoT Hub desde el panel                                                                     .centro de iot.PNG
  3. Haga clic en Crear  . El centro de IoT puede tardar varios minutos en crearse. Puede ver el progreso en el panel Notificaciones.

Ahora que ha creado un centro de IoT, busque la información importante que usa para conectar a él dispositivos y aplicaciones.

  1. Después de crear el centro de IoT, haga clic en él en el panel. Anote el Nombre de host y haga clic en Directivas de acceso compartido.hi.png
  2. En el panel Directivas de acceso compartido, haga clic en la directiva iothubowner y, luego, copie y anote la cadena de conexión de su centro de IoT.En algunos  ejemplos , quizás no necesite esta cadena de conexión iothubowner. Sin embargo, puede necesitarla  en diferentes escenarios de IoT después de realizar esta configuración. Tome nota pues del valor Cadena de conexión (clave principal)

directivas.png

Paso  3 :Registro de su dispositivo en IoT Hub

  1. En Azure Portal, abra su centro de IoT.
  2. Haga clic en EXPLORERS ->Explorador de dispositivos.
  3. En el panel Explorador del dispositivo, haga clic en Agregar para agregar un dispositivo a su centro de IoT. A continuación, haga lo siguiente:Id. de dispositivo: escriba el identificador del nuevo dispositivo. Los identificadores de dispositivos distinguen mayúsculas de minúsculas.explores.PNGTipo de autenticación: seleccione Clave simétrica.Generar claves automáticamente: active esta casilla de verificación.Connect device to IoT Hub (Conectar dispositivos a IoT Hub): haga clic en Habilitar.

    El identificador del dispositivo puede estar visible en los registros recopilados para soporte técnico y solución de problemas del cliente, por tanto asegúrese de evitar cualquier información confidencial al darle el nombre.

  4. Haga clic en Guardar.
  5. Después de crear el dispositivo, ábralo en el panel Explorador de dispositivos.
  6. Anote la clave principal de la cadena de la cadena de conexión pues es la que qeu permitirá conectarse a un dispositivo conectarse con el Centro de IoT.

Paso 4: Ejecutar una aplicación en la Raspberry Pi

Instalar los paquetes de requisitos previos

Use uno de los siguientes clientes SSH del equipo host para conectar con Raspberry Pi.

  1. Si  no lo tiene ,descargue e instale PuTTY para Windows.
  2. Copie la dirección IP de Pi en la sección de nombre de host (o dirección IP) y seleccione SSH como el tipo de conexión.
  3. Si no lo ha cambido ,el nombre de usuario predeterminado es pi y la contraseña es raspberry.

Configurar la aplicación de ejemplo

  • Clone la aplicación de ejemplo mediante el comando siguiente:
cd ~
git clone https://github.com/Azure-Samples/iot-hub-python-raspberrypi-client-app.git

Obtendrá una respuesta similar a la siguiente:

cd ~

git clone https://github.com/Azure-Samples/iot-hub-python-raspberrypi-client-app.git
Cloning into ‘iot-hub-python-raspberrypi-client-app’…
remote: Counting objects: 114, done.
remote: Total 114 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 114
Receiving objects: 100% (114/114), 98.63 KiB | 0 bytes/s, done.
Resolving deltas: 100% (56/56), done.

  • Abra el archivo config mediante la ejecución de los comandos siguientes:
cd  iot-hub-python-raspberrypi-client-app
nano config.py

Hay cinco macros en este archivo que se pueden configurar. La primera es MESSAGE_TIMESPAN, que define el intervalo de tiempo (en milisegundos) entre dos mensajes que se envían a la nube configtrado por defecto a 2000. La segunda es SIMULATED_DATA, un valor booleano que indica si se usan los datos de sensor simulados o no.Si no tiene el sensor, establezca el valor en True para que la aplicación de ejemplo cree y use datos de sensor simulados.  I2C_ADDRESS es la dirección de I2C a la que está conectado el sensor BME280 (por defecto al pvalor 0x77)  . GPIO_PIN_ADDRESS es la dirección GPIO del LED (por defecto a 24) . La última de ellas es BLINK_TIMESPAN, que define el intervalo de tiempo cuando se activa el LED en milisegundos(por defecto al valor 1000).python app.pi

  • Guarde y salga al presionar Control-O > Entrar > Control-X.

config

Compilar y ejecutar la aplicación de ejemplo

  1. Compile la aplicación de ejemplo con el comando siguiente: Dado que los SDK de Azure IoT para Python son contenedores que funcionan sobre el SDK de C de dispositivos de Azure IoT, debe compilar las bibliotecas de C si desea o necesita generar las bibliotecas de Python a partir del código fuente.
    sudo chmod u+x setup.sh
    sudo ./setup.sh
    

    La ejecución de este comando  se llevara su tiempo ( aproximadamente una hora o mas )  dependiendo  ademas de que  la conexión de red  sea ethernet  o por wifi .  NO tiene demasiado sentido repetir el log completo de ejecución  ,pero lo importante es que debería terminar  de un modo similar a  este……

    Installed /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Adafruit_GPIO-1.0.3-py2.7.egg
    Processing dependencies for Adafruit-GPIO==1.0.3
    Searching for adafruit-pureio
    Reading https://pypi.python.org/simple/adafruit-pureio/
    Downloading https://pypi.python.org/packages/55/fa/99b1006fb4bb356762357b297d8db6ec9ffa13af480692ab72aa4a0dd0c4/Adafruit_PureIO-0.2.1.tar.gz#md5=5b3276059eb55d6c37429a8413a92029
    Best match: Adafruit-PureIO 0.2.1
    Processing Adafruit_PureIO-0.2.1.tar.gz
    Writing /tmp/easy_install-fN1TPJ/Adafruit_PureIO-0.2.1/setup.cfg
    Running Adafruit_PureIO-0.2.1/setup.py -q bdist_egg –dist-dir /tmp/easy_install-fN1TPJ/Adafruit_PureIO-0.2.1/egg-dist-tmp-f0Y_C9
    zip_safe flag not set; analyzing archive contents…
    Moving Adafruit_PureIO-0.2.1-py2.7.egg to /usr/local/lib/python2.7/dist-packages
    Adding Adafruit-PureIO 0.2.1 to easy-install.pth file

    Installed /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Adafruit_PureIO-0.2.1-py2.7.egg
    Searching for spidev==3.3
    Best match: spidev 3.3
    Adding spidev 3.3 to easy-install.pth file

    Using /usr/lib/python2.7/dist-packages
    Finished processing dependencies for Adafruit-GPIO==1.0.3

  2.  En caso de error ” :No module named ‘iothub_client‘  se deba probablemente porque no  se ha  terminado de  construir  la aplicación  correctamente   bien por falta de memoria de swapping  o porque ya existe alguna otra aplicación  instalada  de Iot  que hace un uso también de librerías comunes ( por ejemplo las librerías de Cayenne).

    El motivo pues se debe que al compilar la biblioteca cliente de Python (iothub_client.so) en dispositivos Linux que tienen menos de 1GB de RAM, puede ver que la construcción se atasca al 98% al construir iothub_client_python.cpp como se muestra a continuación [98%] Construyendo el objeto CXX python / src / CMakeFiles /iothub_client_python.dir/iothub_client_python.cpp.o. Si se encuentra con este problema, verifique el consumo de memoria del dispositivo mediante el comando free -m en otra ventana de terminal durante ese tiempo. Si se está quedando sin memoria mientras compila el archivo iothub_client_python.cpp, es posible que tenga que aumentar temporalmente el espacio de intercambio para obtener más memoria disponible para compilar correctamente la biblioteca del SDK del dispositivo del lado del cliente de Python.    La solución mas sencilla  si no quiere probar otras , es  repetir la instalacion de la SD.

  3. Ahora ya puede ejecutar la aplicación de ejemplo mediante el comando siguiente:
    python app.py 'cadena de conexion clave primeria'
    

    Asegúrese de que copia y pega la cadena de conexión del dispositivo entre las comillas simples. Y si usa la versión 3 de Python, puede utilizar el comando python3 app.py ''.

Debería ver un  resultado similar al siguiente, que muestra los datos del sensor y los mensajes que se envían a IoT Hub.

salida.PNG

 

 

Ya hemos ejecutado una aplicación de ejemplo basada  en Python  que es capaz de recopilar datos de un  sensor  conectado a la Raspberrry Pi  via I2C   y enviarlos a IoT Hub de Azure  asi  que ya tenemos las bases para seguir creando sistemas de Iot  basados en Raspberry Pi  y la nube de Azure  usando la novedosa tecnologia de Azure Iot Edge .

Fuente  https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/iot-hub/iot-hub-raspberry-pi-kit-python-get-started