Azure Service Fabric IoT 示例项目教程
2024-09-01 00:47:57作者:鲍丁臣Ursa
项目介绍
该项目是一个端到端的示例,展示了如何结合 Azure Service Fabric 和其他 Azure 服务来实现一个支持多租户的物联网(IoT)解决方案。它利用 Azure IoT Hub 处理设备消息的流入,并通过 Azure Service Fabric 进行设备消息的访问和处理。此示例特别适合那些希望了解如何在 IoT 场景中集成 Service Fabric 的开发者。
项目快速启动
准备工作
- 安装工具:确保已安装 Visual Studio 2017 或更高版本,并且具备以下工作负载:
- Azure 开发
- .NET Core 跨平台开发
- 配置 Service Fabric 环境。
- 创建或准备 IoT Hub:在 Azure 中创建一个新的 IoT Hub 或使用现有但未用于生产应用的 IoT Hub。
实施步骤
-
克隆项目:
git clone https://github.com/Azure-Samples/service-fabric-dotnet-iot.git -
修改配置:如果需要,根据实际的 IoT Hub 配置更新项目中的连接字符串等设置。
-
运行应用程序:
- 在 Visual Studio 中打开克隆后的解决方案文件,确保所有依赖项已正确安装。
- 部署到本地 Service Fabric 环境中。
右键点击解决方案 -> 发布 -> 选择本地集群进行部署
- 测试连接:通过 IoT 设备或模拟器发送消息至 IoT Hub 并验证服务是否正确处理这些消息。
应用案例与最佳实践
- 多租户设计:利用 Service Fabric 的命名服务特性,可以轻松实现不同租户的服务隔离和管理。
- 可扩展性:随着设备数量的增长,Service Fabric 的弹性伸缩能力保证了系统的稳定性。
- 消息处理:最佳实践包括异步处理设备消息,确保系统响应迅速并能处理高吞吐量。
典型生态项目
在 Azure 生态中,此项目与多个服务紧密相关,如:
- Azure Functions 可作为事件处理器,响应 IoT Hub 触发。
- Stream Analytics 用于实时数据分析和流式处理。
- Cosmos DB 存储设备状态和消息历史,便于长期分析和查询。
- Power BI 整合数据可视化,提供业务洞察。
通过整合这些服务,您可以构建出完整的物联网解决方案,从数据收集到分析,再到决策支持,整个流程高效而强大。
请注意,上述快速启动代码和步骤基于提供的仓库概览进行简化说明,具体实施时可能需要参考仓库中的详细指南和最新文档以适应任何变动。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
421
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
686
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869