# Azure IoT HubとLog Analyticsの連携でログ分析を実施

## 目次

1. はじめに

2. Azure IoT Hubとは？

3. Log Analyticsとは？

4. IoT HubとLog Analyticsの連携のメリット

5. 連携の手順

   1. 前提条件

   2. IoT Hubの設定

   3. Log Analyticsワークスペースの作成

   4. リンクされた役割の設定

   5. データの送信設定

6. データ分析の方法

   1. 基本的なクエリ

   2. ダッシュボードの作成

   3. アラートの設定

7. 事例紹介

8. まとめ

## 1. はじめに

IoTソリューションは、ますます多くのデバイスと接続し、膨大なデータを生成しています。それに伴い、これらのデータを効率的に収集、保存、分析することが重要となっています。本記事では、Azure IoT HubとLog Analyticsを連携することで、IoTデータの効果的なログ分析を実施する方法について詳述いたします。

## 2. Azure IoT Hubとは？

Azure IoT Hubは、マイクロソフトが提供するIoTデバイスとの通信を容易にするクラウドサービスです。このプラットフォームは、デバイスからの双方向の通信、メッセージング、およびデバイス管理を可能にします。IoT Hubは、数千のデバイスからのデータを継続的に収集し、リアルタイムの指標に基づいた分析を行うための重要な基盤を提供します。

## 3. Log Analyticsとは？

Log Analyticsは、Azure Monitorの一部として提供されるログ収集および分析サービスです。このサービスは、さまざまなAzureリソースから集められた膨大な量のデータを解析し、可視化することができます。特に、カスタムログのクエリ、アラートの設定、各種ダッシュボードの作成に用いることができます。

## 4. IoT HubとLog Analyticsの連携のメリット

- **効率的なデータ管理**: Azure IoT Hubから収集されるデータをLog Analyticsに送信することで、整流化されたデータ管理が可能になります。

- **リアルタイム分析**: データはリアルタイムで処理され、重要なインサイトを即座に抽出できます。

- **スケーラブルなアーキテクチャ**: 大量のデバイスやデータを扱う場合でも、Azureの基盤が提供するスケーラビリティにより、安定した運用が可能となります。

## 5. 連携の手順

### 5-1. 前提条件

- Azureアカウント

- IoTデバイスとAzure IoT Hubの設定済み

- Log Analyticsワークスペースの準備

### 5-2. IoT Hubの設定

1. Azure Portalにログインし、IoT Hubを選択します。

2. 「診断設定」オプションを開きます。

3. Log Analyticsへ送信するデータカテゴリを選択します。例えば、「メッセージ送信イベント」や「デバイスツイン操作イベント」などです。

### 5-3. Log Analyticsワークスペースの作成

1. Azure Portalで「Log Analyticsワークスペース」を検索し、新しいワークスペースを作成します。

2. 適切なサブスクリプション、リソースグループ、ロケーションを選択します。

### 5-4. リンクされた役割の設定

1. IoT Hubの「アクセス制御(IAM)」に移動し、「役割の割り当て」を選択します。

2. 「Log Analytics Contributer」の役割をIoT Hubに追加し、データの転送を許可します。

### 5-5. データの送信設定

データをLog Analyticsに送信するために、先ほど設定したLog AnalyticsワークスペースのIDとキーを使用して、Azure IoT Hubの「診断設定」でデータ送信先を設定します。

## 6. データ分析の方法

### 6-1. 基本的なクエリ

Log AnalyticsではKusto Query Language (KQL)を用いてクエリを実行します。例えば、特定のデバイスからのメッセージを抽出するクエリは以下のようになります。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 6-2. ダッシュボードの作成

1. Log Analyticsで、視覚化したいデータに基づき、ダッシュボードを作成します。

2. 「ワークブック」を用いて、さまざまな視覚化ツールを駆使し、インサイトを視覚化します。

### 6-3. アラートの設定

重要なイベントのトリガとしてアラートを設定します。これにより、特定の閾値に達したときに通知が送信されるようになります。

## 7. 事例紹介

ある製造業の企業はAzure IoT HubとLog Analyticsを統合することで、工場内の1000台以上のIoTデバイスから収集されるリアルタイムのデータを分析し、生産効率を15%向上させました。

## 8. まとめ

Azure IoT HubとLog Analyticsを連携することで、企業はIoTデータを効率的に管理し、迅速に分析を行うことが可能です。これにより、リアルタイムでの意思決定がしやすくなり、より効率的で情報に基づいた運用が実現できます。成功事例からもわかるように、戦略的なデータ分析はビジネスに大きな競争力をもたらします。

この記事では、IoTデバイスからデータを効率的に収集し、分析するためのAzure IoT HubとLog Analyticsの組み合わせ方法について詳述しました。この手法を活用し、ぜひ自社のIoTソリューションに役立ててください。

# Azure IoT HubとLog Analyticsの連携でログ分析を実施

## 目次

1. はじめに

2. Azure IoT Hubとは？

3. Log Analyticsとは？

4. IoT HubとLog Analyticsの連携のメリット

5. 連携の手順

   1. 前提条件

   2. IoT Hubの設定

   3. Log Analyticsワークスペースの作成

   4. リンクされた役割の設定

   5. データの送信設定

6. データ分析の方法

   1. 基本的なクエリ

   2. ダッシュボードの作成

   3. アラートの設定

7. 事例紹介

8. まとめ

## 1. はじめに

IoTソリューションは、ますます多くのデバイスと接続し、膨大なデータを生成しています。それに伴い、これらのデータを効率的に収集、保存、分析することが重要となっています。本記事では、Azure IoT HubとLog Analyticsを連携することで、IoTデータの効果的なログ分析を実施する方法について詳述いたします。

## 2. Azure IoT Hubとは？

Azure IoT Hubは、マイクロソフトが提供するIoTデバイスとの通信を容易にするクラウドサービスです。このプラットフォームは、デバイスからの双方向の通信、メッセージング、およびデバイス管理を可能にします。IoT Hubは、数千のデバイスからのデータを継続的に収集し、リアルタイムの指標に基づいた分析を行うための重要な基盤を提供します。

## 3. Log Analyticsとは？

Log Analyticsは、Azure Monitorの一部として提供されるログ収集および分析サービスです。このサービスは、さまざまなAzureリソースから集められた膨大な量のデータを解析し、可視化することができます。特に、カスタムログのクエリ、アラートの設定、各種ダッシュボードの作成に用いることができます。

## 4. IoT HubとLog Analyticsの連携のメリット

- **効率的なデータ管理**: Azure IoT Hubから収集されるデータをLog Analyticsに送信することで、整流化されたデータ管理が可能になります。

- **リアルタイム分析**: データはリアルタイムで処理され、重要なインサイトを即座に抽出できます。

- **スケーラブルなアーキテクチャ**: 大量のデバイスやデータを扱う場合でも、Azureの基盤が提供するスケーラビリティにより、安定した運用が可能となります。

## 5. 連携の手順

### 5-1. 前提条件

- Azureアカウント

- IoTデバイスとAzure IoT Hubの設定済み

- Log Analyticsワークスペースの準備

### 5-2. IoT Hubの設定

1. Azure Portalにログインし、IoT Hubを選択します。

2. 「診断設定」オプションを開きます。

3. Log Analyticsへ送信するデータカテゴリを選択します。例えば、「メッセージ送信イベント」や「デバイスツイン操作イベント」などです。

### 5-3. Log Analyticsワークスペースの作成

1. Azure Portalで「Log Analyticsワークスペース」を検索し、新しいワークスペースを作成します。

2. 適切なサブスクリプション、リソースグループ、ロケーションを選択します。

### 5-4. リンクされた役割の設定

1. IoT Hubの「アクセス制御(IAM)」に移動し、「役割の割り当て」を選択します。

2. 「Log Analytics Contributer」の役割をIoT Hubに追加し、データの転送を許可します。

### 5-5. データの送信設定

データをLog Analyticsに送信するために、先ほど設定したLog AnalyticsワークスペースのIDとキーを使用して、Azure IoT Hubの「診断設定」でデータ送信先を設定します。

## 6. データ分析の方法

### 6-1. 基本的なクエリ

Log AnalyticsではKusto Query Language (KQL)を用いてクエリを実行します。例えば、特定のデバイスからのメッセージを抽出するクエリは以下のようになります。

```kql

IoTHubMessages

| where DeviceId == "YourDeviceID"

```

### 6-2. ダッシュボードの作成

1. Log Analyticsで、視覚化したいデータに基づき、ダッシュボードを作成します。

2. 「ワークブック」を用いて、さまざまな視覚化ツールを駆使し、インサイトを視覚化します。

### 6-3. アラートの設定

重要なイベントのトリガとしてアラートを設定します。これにより、特定の閾値に達したときに通知が送信されるようになります。

## 7. 事例紹介

ある製造業の企業はAzure IoT HubとLog Analyticsを統合することで、工場内の1000台以上のIoTデバイスから収集されるリアルタイムのデータを分析し、生産効率を15%向上させました。

## 8. まとめ

Azure IoT HubとLog Analyticsを連携することで、企業はIoTデータを効率的に管理し、迅速に分析を行うことが可能です。これにより、リアルタイムでの意思決定がしやすくなり、より効率的で情報に基づいた運用が実現できます。成功事例からもわかるように、戦略的なデータ分析はビジネスに大きな競争力をもたらします。

この記事では、IoTデバイスからデータを効率的に収集し、分析するためのAzure IoT HubとLog Analyticsの組み合わせ方法について詳述しました。この手法を活用し、ぜひ自社のIoTソリューションに役立ててください。

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