Tutorial: Configuración de un entorno de aprendizaje automático en IoT Edge

Artículo
3/12/2020

Se aplica a: IoT Edge 1.1

Importante

IoT Edge 1.1: la fecha de finalización del soporte técnico fue el 13 de diciembre de 2022. Consulte la página del ciclo de vida de productos de Microsoft para obtener información sobre cómo se admite este producto, servicio, tecnología o API. Para obtener más información sobre cómo actualizar a la versión más reciente de IoT Edge, consulte Actualización de IoT Edge.

Este artículo le ayuda a preparar un entorno para el desarrollo y la implementación. En primer lugar, configure una máquina de desarrollo con todas las herramientas que necesita. A continuación, cree los recursos en la nube necesarios en Azure.

En esta sección del tutorial, aprenderá a:

Configure una máquina virtual con fines de desarrollo.
Configure un centro de IoT y una solución de almacenamiento en la nube para usar en el entorno de desarrollo.

Requisitos previos

Este artículo forma parte de un tutorial sobre el uso de Azure Machine Learning en IoT Edge. Cada artículo de la serie se basa en el trabajo del artículo anterior. Si ha llegado a este artículo directamente, visite el primer artículo de la serie.

Configuración de la máquina virtual de desarrollo

Normalmente, este paso está a cargo de un desarrollador de nube. Algunos de los ejemplos de software también pueden resultar útiles para un científico de datos.

Hemos creado un script de PowerShell que crea una máquina virtual de Azure con muchos de los requisitos previos ya configurados. La máquina virtual que se cree debe ser capaz de hacer frente a la virtualización anidada, motivo por el que elegimos el tamaño de máquina Standard_D8s_v3.

La máquina virtual de desarrollo se configurará con:

La máquina virtual del desarrollador no es estrictamente necesaria: todas las herramientas de desarrollo se pueden ejecutar en un equipo local. Sin embargo, es muy recomendable usar la máquina virtual para garantizar condiciones uniformes.

La máquina virtual tarda unos 30 minutos en crearse y configurarse.

Clone o descargue el repositorio de ejemplo de Machine Learning and IoT Edge en su equipo local.
Abra PowerShell como administrador y vaya al directorio \IoTEdgeAndMlSample\DevVM, que se encuentra en el directorio raíz donde descargó el código. Haremos referencia al directorio raíz para el origen de datos como srcdir.
```
cd c:\srcdir\IoTEdgeAndMlSample\DevVM
```
El directorio DevVM contiene los archivos necesarios para crear una máquina virtual de Azure adecuada para completar este tutorial.
Ejecute el siguiente comando para permitir la ejecución de los scripts. Elija Sí a todo cuando se le solicite.
```
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process
```
Ejecute Create-AzureDevVM.ps1.
```
.\Create-AzureDevVm.ps1
```
Cuando se le solicite, proporcione la siguiente información:
- Identificador de suscripción de Azure: su identificador de suscripción, que se puede encontrar en Suscripciones de Azure en Azure Portal.
- Nombre del grupo de recursos: nombre de un grupo de recursos nuevo o existente en Azure.
- Ubicación: seleccione la ubicación de Azure donde se creará la máquina virtual. Por ejemplo, "Oeste de EE. UU. 2" o "Norte de Europa". Para obtener más información, consulte Ubicaciones de Azure.
- Nombre de usuario: Especifique un nombre fácil de recordar para la cuenta de administrador de la máquina virtual.
- Contraseña: Establezca la contraseña de la cuenta de administrador de la máquina virtual.
El script se ejecuta durante varios minutos mientras realiza los pasos siguientes:
1. Instala el módulo Az de Azure PowerShell.
2. Le pide que inicie sesión en Azure.
3. Confirma la información necesaria para crear la máquina virtual. Presione y o ENTRAR para continuar.
4. Crea el grupo de recursos, en caso de que no exista.
5. Implementa la máquina virtual.
6. Habilita Hyper-V en la máquina virtual.
7. Instala el software necesario para el desarrollo y clonación del repositorio de ejemplo.
8. Reinicia la máquina virtual.
9. Crea un archivo de RDP en el escritorio para conectarse a la máquina virtual.
Si se le pide el nombre de la máquina virtual para reiniciarla, puede copiarlo de la salida del script. La salida también muestra la ruta de acceso al archivo de RDP para conectarse a la máquina virtual.

Establecimiento de la programación de apagado automático

Para ayudarle a reducir costos, la máquina virtual de desarrollo se crea con una programación de apagado automático que se establece en las 19:00 PST. Quizá necesite actualizar este valor según su ubicación y programación. Para actualizar la programación de apagado:

En Azure Portal, vaya a la máquina virtual que creó el script.
En el menú del panel izquierdo, en Operaciones, seleccione Apagado automático.
Ajuste los valores de Apagado programado y Zona horaria como desee y seleccione Guardar.

Conexión a la máquina virtual de desarrollo

Ahora que hemos creado una máquina virtual, es necesario finalizar la instalación del software necesario para completar el tutorial.

Haga doble clic en el archivo de RDP que el script ha creado en el escritorio.
Aparecerá un cuadro de diálogo que indica que el publicador de la conexión remota es desconocido. No pasa nada, así que seleccione Conectar.
Escriba la contraseña de administrador que especificó para crear la máquina virtual y haga clic en Aceptar.
Se le pedirá que acepte el certificado para la máquina virtual. Seleccione Sí.

Instalación de extensiones de Visual Studio Code

Ahora que se ha conectado a la máquina de desarrollo, agregue algunas extensiones útiles a Visual Studio Code para facilitar la experiencia de desarrollo.

Conéctese a la máquina virtual de desarrollo, abra una ventana de PowerShell y vaya al directorio C:\source\IoTEdgeAndMlSample\DevVM. Este directorio lo ha creado el script que creó la máquina virtual.
```
cd C:\source\IoTEdgeAndMlSample\DevVM
```
Ejecute el siguiente comando para permitir la ejecución de los scripts. Elija Sí a todo cuando se le solicite.
```
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process
```
Ejecute el script de extensiones de Visual Studio Code.
```
.\Enable-CodeExtensions.ps1
```
El script se ejecutará durante unos minutos para instalar las siguientes extensiones de VS Code:
- Azure IoT Edge
- Azure IoT Hub
- Python
- C#
- Docker
- PowerShell

Configuración de IoT Hub y Storage

Normalmente, estos pasos están a cargo de un desarrollador de nube.

Azure IoT Hub es el centro de todas las aplicaciones de IoT, ya que controla la comunicación segura entre los dispositivos de IoT y la nube. Es el punto de coordinación principal para el funcionamiento de la solución de aprendizaje automático de IoT Edge.

IoT Hub utiliza rutas para dirigir los datos entrantes desde los dispositivos IoT hacia otros servicios de bajada. Sacaremos provecho de las rutas de IoT Hub para enviar los datos de los dispositivos a Azure Storage. En Azure Storage, Azure Machine Learning consume estos datos para entrenar a nuestro clasificador de vida útil restante (RUL).
Más adelante en el tutorial, usaremos IoT Hub para configurar y administrar el dispositivo de Azure IoT Edge.

En esta sección, use un script para crear un centro de IoT de Azure y una cuenta de Azure Storage. Luego, en Azure Portal, configure una ruta que reenvíe los datos que recibe el centro a un contenedor de Azure Storage. Estos pasos tardan aproximadamente 10 minutos en completarse.

Conéctese a la máquina virtual de desarrollo, abra una ventana de PowerShell y vaya al directorio IoTHub.
```
cd C:\source\IoTEdgeAndMlSample\IoTHub
```
Ejecute el script de creación. Use los mismos valores de Id. de suscripción, ubicación y grupo de recursos que usó al crear la máquina virtual de desarrollo.
```
.\New-HubAndStorage.ps1 -SubscriptionId <subscription id> -Location <location> -ResourceGroupName <resource group>
```
- Se le pedirá que inicie sesión en Azure.
- El script confirma la información para crear su cuenta de IoT Hub y Storage. Presione y o ENTRAR para continuar.

El script tarda unos dos minutos en ejecutarse. Cuando haya finalizado, el script genera el nombre de la cuenta de almacenamiento y del centro de IoT.

Revisión de la ruta al almacenamiento en IoT Hub

Como parte de la creación del centro de IoT, el script que se ejecutó en la sección anterior también crea un punto de conexión personalizado y una ruta. Las rutas de IoT Hub constan de una expresión de consulta y un punto de conexión. Si un mensaje coincide con la expresión, los datos se envían a lo largo de la ruta hasta el punto de conexión asociado. Los puntos de conexión pueden ser Event Hubs, colas de Service Bus y temas. En este caso, el punto de conexión es un contenedor de blobs en una cuenta de almacenamiento. Vamos a usar Azure Portal para revisar la ruta que ha creado el script.

Abra Azure Portal y vaya al grupo de recursos que utiliza para este tutorial.
En la lista de recursos, seleccione el centro de IoT que el script ha creado. Su nombre terminará en caracteres aleatorios, como IotEdgeAndMlHub-jrujej6de6i7w.
En el menú del panel izquierdo, en Configuración central, seleccione Enrutamiento de mensajes.
En la página Enrutamiento de mensajes, seleccione la pestaña Puntos de conexión personalizados.
Expanda la sección Storage:

Vemos que turbofanDeviceStorage se encuentra en dicha lista. Tenga en cuenta las siguientes características de este punto de conexión:
- Apunta al contenedor de Blob Storage que creó, llamado devicedata, tal como se indica en Nombre de contenedor.
- El formato de archivo tiene la palabra «partición» en el nombre. Este formato parece más práctico para las operaciones de archivo que se realizarán con Azure Notebooks más adelante durante en este tutorial.
- El valor de Estado debe ser Correcto.
Seleccione la pestaña Rutas.
Seleccione la ruta denominada turbofanDeviceDataToStorage.
En la página Detalles de ruta, observe que el punto de conexión de la ruta es turbofanDeviceStorage.
Examine la opción seleccionada Consulta de enrutamiento, que es true. Este valor significa que todos los mensajes de telemetría de dispositivo coincidirán con esta ruta y, por tanto, todos los mensajes se enviarán al punto de conexión turbofanDeviceStorage.
Dado que no se ha realizado ninguna modificación, simplemente cierre esta página.

Limpieza de recursos

Este tutorial forma parte de una serie en la que cada artículo complementa el trabajo realizado en los anteriores. No borre ningún recurso hasta que complete el tutorial final.

Pasos siguientes

En este artículo, creamos una instancia de IoT Hub y configuramos una ruta a una cuenta de Azure Storage. A continuación, se enviarán datos de un conjunto de dispositivos simulados a la cuenta de almacenamiento a través de la instancia de IoT Hub. Más adelante en el tutorial, tras configurar al dispositivo y módulos IoT Edge, volveremos a revisar las rutas y profundizaremos un poco más en la consulta de enrutamiento.

Continúe con el siguiente artículo para crear un dispositivo simulado para supervisar.

Generación de datos de dispositivo