チュートリアル

Azure Web Apps と SQL Database を使ったWebアプリケーション作成とデータベース接続の基礎 この記事の内容 Azure App Service（Web Apps）と Azure SQL Database を組み合わせたWebアプリケーションの構築方法を学びます まずローカル環境でASP.NET アプリを動作確認してから、Azure へデプロイする流れを解説します Visual Studio から直接 Azure リソースを作成・発行する手順を紹介します 接続文字列（Connection String）を使ったデータベース接続の仕組みを理解します より安全な接続方法であるマネージドIDについても触れます はじめに 今回は Azure の Web Apps（App Service）と SQL Database を使って、簡易的なWebアプリケーションを作成しながら、データベース接続の仕組みを学びます。Microsoft が公式チュートリアルとして提供している「ASP.NET アプリと Azure SQL Database の接続」を実際に手を動かしながら進めていきます。 理解を深めるには、チュートリアルを自分でやってみるのが一番の近道です。 前提条件 このチュートリアルを進めるには、Visual Studio 2019 が必要です。無償版（Community エディション）でも動作しますので、まだインストールしていない方はあらかじめ準備しておきましょう。 ローカル環境でアプリを動かしてみる サンプルプロジェクトのダウンロードと確認 まずはMicrosoft のチュートリアルページからサンプルプロジェクトをダウンロードします。ダウンロードしたファイルは、念のため一度プロパティを開き「ブロックの解除」を行ってから展開するとスムーズです。 展開後、Visual Studio でプロジェクトを開きます。 ローカルで実行する Visual Studio 上で Ctrl + F5 キーを押すと、ビルドが開始されアプリケーションがローカルホスト上で起動します。 起動後は「Create」ボタンからアイテムを作成したり、編集・削除ができることを確認できます。このサンプルはToDoアイテムを管理するシンプルなアプリです。 ローカルDBへの接続の仕組み 「Azure も SQL Database も作っていないのに、なぜアプリが動くの？」と思うかもしれません。これはアプリの設定ファイル web.config に接続文字列の設定があるためです。 ...

Azure Stream Analytics を IoT Edge モジュールとしてデプロイする この記事の内容 Azure Stream Analytics ジョブを「Edge」ホスティング環境で作成する方法 入力・出力・クエリの定義手順 IoT Edge デバイスへのモジュールデプロイ（温度センサー＋ASA ジョブ） モジュール間のルーティング設定 Edge 上で ASA ジョブが実際に動作することの確認 Azure Stream Analytics を Edge で動かす意義 Azure Stream Analytics（ASA）は通常クラウド上で実行するサービスですが、IoT Edge モジュールとして Edge デバイス上に展開することもできます。 Edge 上で実行する利点は大きく2点あります。1つ目は低レイテンシです。クラウドへのラウンドトリップが不要になるため、リアルタイム性が高まります。2つ目は通信コストの削減です。すべてのデータをクラウドに送り続けるのではなく、Edge 側でフィルタリングや集計を行ってから必要な情報だけをクラウドに転送できます。 仕組みとしては、Azure 上で ASA ジョブの定義を作成すると、その定義が Azure Storage アカウントに保存されます。IoT Edge デバイスはモジュールとして起動する際にこの定義を取得し、Edge 上で実際の処理を実行します。 Azure Stream Analytics ジョブの作成 Azure ポータルで新しい Stream Analytics ジョブを作成します。 作成時の重要なポイントは「ホスティング環境」の選択です。通常はクラウドを選択しますが、今回は Edge を選択します。 設定項目 値 ジョブ名 任意（例: asa-edge-job） ホスティング環境 Edge 場所 任意（例: 東日本） 作成後、ジョブリソースへ移動すると、入力・出力・クエリという3つの要素を定義する画面になります。 ...

Azure IoT Edge で Linux 向け C# カスタムモジュールを開発する この記事の内容 Azure IoT Edge のカスタムモジュール開発として、Linux デバイス向けに C# でモジュールを実装します Visual Studio Code と Azure IoT Edge 拡張機能を使ったモジュールプロジェクトの作成手順を紹介します 温度データをフィルタリングするロジックを C# で実装し、閾値以上のメッセージのみを上流に転送する仕組みを構築します モジュール名を変更したときにビルドが失敗するトラブルと、その解決策を解説します コンテナレジストリへのプッシュから IoT Edge デバイスへのデプロイまでの流れを確認します 前提条件 本チュートリアルは、Azure IoT Hub と IoT Edge デバイスがすでにセットアップ済みであることを前提としています。Visual Studio Code には Azure IoT Edge 拡張機能がインストールされており、コンテナレジストリ（Azure Container Registry など）へのアクセス情報が手元にある状態で進めます。 モジュールプロジェクトの作成 Visual Studio Code を起動し、コマンドパレットから新しい IoT Edge ソリューションを作成します。 コマンドパレットを開き「Azure IoT Edge: New IoT Edge Solution」を選択します ソリューション名を入力します モジュールのテンプレートとして「C# Module」を選択します モジュール名を入力します（例：SampleModule） コンテナレジストリのイメージリポジトリ URL を入力します プロジェクトが生成されると、ソリューションのフォルダ構造が作成され、modules/ 配下に C# プロジェクトが配置されます。 ...

【初心者向け】Azure IoT チュートリアル — ハンズオンで基礎を学ぼう この記事の内容 ハードウェア不要・すべてソフトウェアとAzureクラウドだけでIoTを体験できます Azure IoT Hubを作成し、Raspberry Pi Webシミュレーターからデータを送信します IoT Explorerを使って受信データをリアルタイムに確認します Stream AnalyticsとStorage Accountを組み合わせてデータをJSONファイルとして保存します Power BIダッシュボードでリアルタイム可視化、Time Series Insightsでデータ分析を行います 全体構成の概要 このチュートリアルのコンセプトは「まず手を動かして動くものを作り、その中で理解していく」ことです。ハードウェアは一切使用せず、すべてソフトウェアとAzureで完結します。 全体の流れは以下のとおりです。 Azure IoT Hub を作成し、デバイスからのデータを受け止める場所を用意する Raspberry Pi Webシミュレーター（気温・湿度センサー付き）からIoT Hubへデータを送信する IoT Explorer でIoT Hubに届いているデータをリアルタイムに確認する Stream Analytics + Storage Account で受信データをBlobストレージに保存する Power BI でリアルタイムダッシュボードを作成してデータを可視化する Time Series Insights でIoT Hubのデータを直接取得して分析・可視化する 1. Azure IoT Hubの作成 まずAzure管理ポータル（portal.azure.com）にアクセスします。 サービス一覧から「IoT Hub」を選択し、新しいIoT Hubを作成します。 設定項目は以下のとおりです。 項目 設定値 サブスクリプション 任意のサブスクリプション リソースグループ 新規作成（例: iot-test） リージョン 東日本 IoT Hub名 世界で唯一の名前（例: iot-hub-自分の名字） ネットワーク すべてのネットワークから接続可能 価格とスケールティア F1（Free） チュートリアルの範囲では無料ティアで十分です。設定を確認したら「作成」をクリックします。 ...