本解决方案为系列文章，包含上、下两篇。在上周的《使用开源技术和Azure公有云服务快速搭建云端IoT解决方案（上）》一文中，我们为大家介绍了Raspberry Pi的设置和温度传感器的安装调试；本篇，我们会为大家继续介绍接下来的关于“Azure相关服务的创建和配置、Python Azure应用程序的代码逻辑以及通过Power BI进行数据验证”的流程，最后对解决方案进行总结。
本文作者介绍：
微软Azure专家级架构师，江湖人称“槐长清”，曾连续5年被评为微软最有价值专家，多年云计算从业经验，对微软公有云解决方案有深入研究。
解决方案流程：
* 有关解决方案架构和前半部分流程1. 对Raspberry Pi进行OS的安装和设置， 2. Raspberry Pi的无线LAN的设置和与PC的连接，以及3.温度传感器的安装调试，请阅读《使用开源技术和Azure公有云服务快速搭建云端IoT解决方案（下）》。
4. Azure相关服务设置：
本环节分为三个部分：Event HUB的创建和设置，SQL Database的创建和设置，和StreamAnalytics的创建和设置。
EVENT HUB创建和设置：
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注意记录事件集线器名称和命名空间名称，后面流程会用到。格式是：https://ksevent.servicebus.chinacloudapi.cn/ksevent 其中前面的ksevent是命名空间名称，后面的ksevent是事件集线器名称。
指定分区和消息保留有效期：
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Stream analytics访问共享的访问策略设置：
SQL数据库创建和设置：
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创建AvgReadings表：
AvgReadings表中WinStartTime,WinEndTime,DeviceID,SensorID,SensorType,SensorValue
AvgSensorValue,Eventcount的定义：
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EventHUB➡Streamanalytics➡SQL
EventHUB➡Streamanalytics➡BI
这2个Streamanalytics的定义：
Input设置（指定EventHub）：
选择前面步骤中创建的EventHub，选择EventHub中的时间中心策略名：
Output设置（指定SQL服务器）：
选择前面步骤中创建的SQLDatabase，选择AvgReadings表：
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Stream Analytics的Query设置：
kseventin从EVENT HUB筛选DeviceId, SensorId, SensorType,SensorValue数据：
可以看到SQL数据库中收到的经过StreamAnalytics进行筛选后的数据：
5. RaspberryPi Python Azure 程序
经过上面对Azure相关服务的创建和设置步骤的分享，大家应该能够发现：1，服务创建和配置非常简单；2，不同服务间的连接完全是Azure原生提供，完全不再需要用户去处理不同服务间的衔接问题。
而本步骤，则是本解决方案的重中之重，也是唯一需要用户自己写代码的地方，不过不用担心，代码量之少，可能是大家想象不到的。
安装和更新Python、PHP、Socket、HTTP/REST、AzureSDK等一系列相关模块：
root@raspberrypi:/home/pi# apt-get update
root@raspberrypi:/home/pi# apt-get upgrade
root@raspberrypi:/home/pi# apt-get install python-requests
root@raspberrypi:/home/pi# apt-get installssl-cert
root@raspberrypi:/home/pi# apt-get install php5-json
root@raspberrypi:/home/pi# apt-get install php5-dev
root@raspberrypi:/home/pi# curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | sudo python
root@raspberrypi:/home/pi# pip install SoftLayerrequests==2.5.3
root@raspberrypi:/home/pi# pip install httplib2
root@raspberrypi:/home/pi# pip install certifi
root@raspberrypi:/home/pi# pip install urllib3
root@raspberrypi:/home/pi# apt-get installlibio-pty-perl
root@raspberrypi:/home/pi# pip install stdeb
root@raspberrypi:/home/pi# apt-get install python-dev libffi-dev libssl-dev
root@raspberrypi:/home/pi# pip install SoftLayerrequests== six-1.9.0
root@raspberrypi:/home/pi# pip install --upgrade ndg-httpsclient
root@raspberrypi:/home/pi# pip install azure
root@raspberrypi:/home/pi# pip install SoftLayer azure==1.0.0
获得EVENTHUB SharedAccessName和SharedAccessKey：
选择kseventEvent Hub，查看Endpoint和SharedAccessKey：
至此，代码已经完成，几十行的代码量。
6. 数据验证：
数据被从温度传感器通过树莓派收取到EventHub，StreamAnalytics对其进行了筛选，筛选完成后的数据已经存放到了SQLDatabase中，下一步，我们便可以通过PowerBI对数据进行分析展现：
Power BI有专门的接口，可以非常方便的连接到SQL Database（下图左）；之后，便可以使用PowerBI对SQLDatabase中存储的温度湿度等数据进行分析展现（下图右）：
另外，PowerBI不仅可以接受SQLDatabase中存储数据的输入，也可以接受StreamAnalytics的输入，从而可以对Stream数据进行实时展现：
Tips:
若想成功连接Power BI和中国版Azure SQL Database，需要将Power BI的IP地址范围加入到Azure SQL Database的“允许的IP地址”列表，比如我使用的是微软MSIT提供的Power BI服务，我就可以把MSIT提供Power BI服务所使用的IP地址范围191.238.0.0-191.238.255.255进行添加：
之后便可以使用PowerBI对中国版AzureSQL Database中的数据进行分析展现了。
总结：
至此，IoT解决方案的所有流程已经完成，从前端的数据收取，到后端的数据分析展现。对Azure用户来说，只需要自己完成非常少的代码，其余整个流程，Azure都会帮你完成。整个解决方案的搭建和完成，不会超过半天时间。另外整个系统不再需要用户自己进行运维管理，可以说完全是对IoT行业的变革。
另外，本解决方案基于树莓派，基于Linux平台，使用Python语言，为大家提供了更高难度升级下的解决方案。如果大家使用Windows10 IoT操作系统，使用.Net进行开发，那样会更简单，代码量会更少。我有客户使用Arduino进行传感器数据的收发，因为硬件过于简单、并只支持HTTP协议，安装AzureSDK的方便度低于Linux平台和Windows平台，但在双方努力下，微软团队利用AzureEvent Hub提供的RESTAPI，成功帮助客户使用Azure相关服务，并快速搭建起了IoT解决方案。
除了本文列举的服务之外，还可以：
与Azure提供的MediaService服务进行集成，构建智能监控解决方案；
与HDInsight服务进行集成，构建大数据分析解决方案；也可以
与Mobile Service服务进行集成，构建移动端解决方案等解决方案。
更多解决方案，等您来发掘！
Azure一直都在奉行一个理念：降低技术成本，让用户关注自己的的业务逻辑；而Azure帮您解决了数据的收取，数据的筛选，数据的分析展现等一系列相关流程，同时还帮您对这些相关系统进行管理和维护，而其他的业务逻辑，则是读者您大显身手的地方！使用Azure搭建IoT解决方案，快人十步！
最后，小编还有一个呼吁：
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