# Azure IoT HubデータをLog Analyticsで分析する方法

## 目次

1. はじめに

2. Azure IoT Hubとは

3. Log Analyticsとは

4. Azure IoT HubのデータをLog Analyticsに送る手順

    1. データ接続の設定

    2. Stream Analytics Jobの作成

5. Log Analyticsで分析を開始する手順

    1. クエリの作成

    2. ダッシュボードの作成

6. データ分析におけるベストプラクティス

7. まとめ

## 1. はじめに

本記事では、Microsoft Azureが提供するIoT Hubから収集したデータをLog Analyticsを用いて分析する方法について詳しく説明します。Azure IoT Hubは、IoTデバイスとの双方向の通信を可能にし、データの管理や監視を簡素化します。一方、Log AnalyticsはAzure Monitoringの一部で、大量のデータを収集、分析して可視化できます。データ駆動型の意思決定を行うための手助けをするガイドとしてお読みください。

## 2. Azure IoT Hubとは

Azure IoT Hubは、数百万台のIoTデバイスとクラウドを安全に接続し、監視するためのサービスです。これにより、リモートモニタリング、デバイスの管理、イベントデータの即時処理が可能になります。Azure IoT Hubは、デバイスからのデータをリアルタイムに収集し、必要に応じてデータをクラウドに送信します。

## 3. Log Analyticsとは

Log Analyticsは、Azureポータルで利用できる強力なデータ収集および分析ツールで、さまざまなソースから大規模なデータを効率的に管理できます。これにより、リアルタイムのデータ分析、アラート、ダッシュボード作成が可能になります。特にAzure Monitorと連携することで、システム全体のパフォーマンスやセキュリティの可視化に役立ちます。

## 4. Azure IoT HubのデータをLog Analyticsに送る手順

### 4-1. データ接続の設定

1. **Azure IoT Hubを設定**: AzureポータルでIoT Hubを作成し、デバイスを登録します。

   

2. **Log Analyticsワークスペースの作成**: Log Analyticsのワークスペースを作成し、Azureポータルからアクセスします。

   

3. **接続の設定**: IoT Hubから送られるデータを収集するために、Log AnalyticsワークスペースとIoT Hubを接続します。これにはAzure Stream Analyticsを使用します。

### 4-2. Stream Analytics Jobの作成

1. **新規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。

   

2. **入力の設定**: ソースとしてIoT Hubを指定します。イベントのルーティングを適切に設定し、正しいイベントデータを取得します。

   

3. **出力の設定**: 出力にLog Analyticsを指定します。これにより、受信したイベントデータがリアルタイムでLog Analyticsに送られるようになります。

## 5. Log Analyticsで分析を開始する手順

### 5-1. クエリの作成

Log Analyticsでは、Kusto Query Language (KQL) を使用してデータクエリを作成し、データを分析することができます。以下のような基本的なクエリから始めてみましょう：

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

### 5-2. ダッシュボードの作成

1. **カスタムビューの作成**: 分析結果を視覚的に表現するため、カスタムダッシュボードを設定します。

   

2. **視覚化の追加**: 各種グラフやチャートを利用し、データの要点を瞬時に把握できます。

## 6. データ分析におけるベストプラクティス

- **リアルタイムモニタリング**: 常に最新データに対応することで、異常検知や迅速な問題解決が可能になります。

- **データの整理と管理**: データの一元管理を行い、必要に応じてアーカイブします。

- **効率的なクエリ作成**: 効率よくデータを抽出し、正しいインサイトを得るためのクエリを定義します。

## 7. まとめ

Azure IoT HubとLog Analyticsの組み合わせを用いれば、デバイスからのデータをリアルタイムで効率的に分析することが可能です。これにより、業務プロセスを改善し、データ駆動型の意思決定をサポートする体制を整えることができます。データの管理、集積、そして分析を一元化し、最適なソリューションを見つけるためのお手伝いをいたします。

# Azure IoT HubデータをLog Analyticsで分析する方法

## 目次

1. はじめに

2. Azure IoT Hubとは

3. Log Analyticsとは

4. Azure IoT HubのデータをLog Analyticsに送る手順

    1. データ接続の設定

    2. Stream Analytics Jobの作成

5. Log Analyticsで分析を開始する手順

    1. クエリの作成

    2. ダッシュボードの作成

6. データ分析におけるベストプラクティス

7. まとめ

## 1. はじめに

本記事では、Microsoft Azureが提供するIoT Hubから収集したデータをLog Analyticsを用いて分析する方法について詳しく説明します。Azure IoT Hubは、IoTデバイスとの双方向の通信を可能にし、データの管理や監視を簡素化します。一方、Log AnalyticsはAzure Monitoringの一部で、大量のデータを収集、分析して可視化できます。データ駆動型の意思決定を行うための手助けをするガイドとしてお読みください。

## 2. Azure IoT Hubとは

Azure IoT Hubは、数百万台のIoTデバイスとクラウドを安全に接続し、監視するためのサービスです。これにより、リモートモニタリング、デバイスの管理、イベントデータの即時処理が可能になります。Azure IoT Hubは、デバイスからのデータをリアルタイムに収集し、必要に応じてデータをクラウドに送信します。

## 3. Log Analyticsとは

Log Analyticsは、Azureポータルで利用できる強力なデータ収集および分析ツールで、さまざまなソースから大規模なデータを効率的に管理できます。これにより、リアルタイムのデータ分析、アラート、ダッシュボード作成が可能になります。特にAzure Monitorと連携することで、システム全体のパフォーマンスやセキュリティの可視化に役立ちます。

## 4. Azure IoT HubのデータをLog Analyticsに送る手順

### 4-1. データ接続の設定

1. **Azure IoT Hubを設定**: AzureポータルでIoT Hubを作成し、デバイスを登録します。

   

2. **Log Analyticsワークスペースの作成**: Log Analyticsのワークスペースを作成し、Azureポータルからアクセスします。

   

3. **接続の設定**: IoT Hubから送られるデータを収集するために、Log AnalyticsワークスペースとIoT Hubを接続します。これにはAzure Stream Analyticsを使用します。

### 4-2. Stream Analytics Jobの作成

1. **新規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。

   

2. **入力の設定**: ソースとしてIoT Hubを指定します。イベントのルーティングを適切に設定し、正しいイベントデータを取得します。

   

3. **出力の設定**: 出力にLog Analyticsを指定します。これにより、受信したイベントデータがリアルタイムでLog Analyticsに送られるようになります。

## 5. Log Analyticsで分析を開始する手順

### 5-1. クエリの作成

Log Analyticsでは、Kusto Query Language (KQL) を使用してデータクエリを作成し、データを分析することができます。以下のような基本的なクエリから始めてみましょう：

```plaintext

AzureDiagnostics

| where ResourceType == "IOTHUBS"

| limit 50

```

### 5-2. ダッシュボードの作成

1. **カスタムビューの作成**: 分析結果を視覚的に表現するため、カスタムダッシュボードを設定します。

   

2. **視覚化の追加**: 各種グラフやチャートを利用し、データの要点を瞬時に把握できます。

## 6. データ分析におけるベストプラクティス

- **リアルタイムモニタリング**: 常に最新データに対応することで、異常検知や迅速な問題解決が可能になります。

- **データの整理と管理**: データの一元管理を行い、必要に応じてアーカイブします。

- **効率的なクエリ作成**: 効率よくデータを抽出し、正しいインサイトを得るためのクエリを定義します。

## 7. まとめ

Azure IoT HubとLog Analyticsの組み合わせを用いれば、デバイスからのデータをリアルタイムで効率的に分析することが可能です。これにより、業務プロセスを改善し、データ駆動型の意思決定をサポートする体制を整えることができます。データの管理、集積、そして分析を一元化し、最適なソリューションを見つけるためのお手伝いをいたします。

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