Azure IoT Edge Documentation

Azure IoT Edge: دليل شامل للمبتدئين

Azure IoT Edge هي خدمة حوسبة موزعة من مايكروسوفت تسمح لك بتشغيل منطق سحابي (Cloud Logic) على أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) مباشرةً. هذا يعني معالجة البيانات بالقرب من مصدرها، مما يقلل من الاعتماد على الاتصال المستمر بالسحابة ويحسن زمن الاستجابة والأمان. هذا المقال يهدف إلى تقديم مقدمة شاملة لـ Azure IoT Edge للمبتدئين.

ما هو Azure IoT Edge؟

تقليديًا، ترسل أجهزة إنترنت الأشياء بياناتها إلى السحابة للمعالجة والتحليل. قد يمثل هذا تحديًا في السيناريوهات التي:

الاتصال بالإنترنت غير موثوق به أو باهظ الثمن.
زمن الاستجابة الحرج (مثل التحكم الصناعي).
هناك حاجة لمعالجة البيانات الحساسة محليًا لأسباب تتعلق بالخصوصية.

Azure IoT Edge يحل هذه المشكلات عن طريق نشر وحدات نمطية (Modules) - وهي حاويات صغيرة تحتوي على تطبيقات أو خدمات - إلى أجهزة IoT. هذه الوحدات النمطية يمكنها تنفيذ مهام مثل:

تصفية البيانات.
تحويل البيانات.
تحليل البيانات.
اتخاذ القرارات.
التفاعل مع الأجهزة الأخرى.

المكونات الرئيسية لـ Azure IoT Edge

IoT Edge Device (جهاز IoT Edge): الجهاز الفعلي الذي يقوم بتشغيل وحدات IoT Edge النمطية. يمكن أن يكون هذا أي شيء من جهاز كمبيوتر صغير (مثل Raspberry Pi) إلى جهاز صناعي قوي.
IoT Edge Hub (مركز IoT Edge): وحدة نمطية أساسية تعمل على كل جهاز IoT Edge. تتولى إدارة الاتصال بين الوحدات النمطية المحلية ومركز IoT Hub في السحابة. يسمح بتوجيه الرسائل والتحكم عن بعد في الوحدات النمطية.
IoT Edge Agent (وكيل IoT Edge): وحدة نمطية مسؤولة عن إدارة دورة حياة الوحدات النمطية الأخرى، بما في ذلك التنزيل والبدء والإيقاف والمراقبة.
IoT Hub (مركز IoT): خدمة سحابية مركزية توفر إدارة وتسجيل وتوصيل أجهزة IoT. تعمل كبوابة بين أجهزة IoT Edge والسحابة.
Deployment Manifest (بيان النشر): ملف JSON يحدد الوحدات النمطية التي سيتم نشرها على جهاز IoT Edge، وتكويناتها، وعلاقاتها ببعضها البعض.
Modules (الوحدات النمطية): هي الجزء القابل للتنفيذ من Azure IoT Edge. يمكن أن تكون مكتوبة بلغات مختلفة (مثل C#، Python، Node.js) وتعمل داخل حاويات Docker.

كيف يعمل Azure IoT Edge؟

1. تقوم بتعريف جهاز IoT Edge وتسجيله في IoT Hub. 2. تقوم بإنشاء Deployment Manifest يحدد الوحدات النمطية التي تريد نشرها على الجهاز. 3. تقوم بنشر البيان إلى جهاز IoT Edge من خلال IoT Hub. 4. يقوم IoT Edge Agent بتنزيل الوحدات النمطية وتكوينها وبدء تشغيلها. 5. تقوم الوحدات النمطية بمعالجة البيانات المحلية والتواصل مع بعضها البعض ومع السحابة من خلال IoT Edge Hub.

حالات استخدام Azure IoT Edge

التصنيع الذكي: مراقبة أداء المعدات، والتنبؤ بالفشل، وتحسين عمليات الإنتاج.
البيع بالتجزئة: تحليل سلوك العملاء في المتجر، وإدارة المخزون، وتحسين تجربة التسوق.
الرعاية الصحية: مراقبة صحة المرضى عن بعد، وتحليل البيانات الطبية، وتقديم رعاية شخصية.
الزراعة: مراقبة الظروف البيئية، وتحسين الري والتسميد، وزيادة الإنتاجية.
الطاقة: مراقبة شبكات الطاقة، وتحسين توزيع الطاقة، والتنبؤ بالطلب.

البدء مع Azure IoT Edge

1. إعداد Azure Subscription (اشتراك Azure): تحتاج إلى اشتراك Azure نشط. 2. إنشاء IoT Hub: قم بإنشاء مثيل IoT Hub في مدخل Azure. 3. إعداد جهاز IoT Edge: قم بإعداد جهاز IoT Edge الخاص بك، وتثبيت برنامج IoT Edge runtime. 4. نشر الوحدات النمطية: قم بإنشاء Deployment Manifest ونشره على جهاز IoT Edge. 5. مراقبة الأداء: استخدم مدخل Azure لمراقبة أداء الوحدات النمطية وأجهزة IoT Edge.

الأدوات والموارد

Azure Portal (مدخل Azure): واجهة ويب لإدارة موارد Azure. Azure Portal
Azure CLI (واجهة سطر أوامر Azure): أداة سطر أوامر لإدارة موارد Azure. Azure CLI
Visual Studio Code (Visual Studio Code): محرر كود شائع مع دعم لتطوير تطبيقات IoT Edge. Visual Studio Code
Azure IoT Edge Documentation (وثائق Azure IoT Edge): الوثائق الرسمية من Microsoft. Azure IoT Edge Documentation

استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية المتعلقة ببيانات إنترنت الأشياء

على الرغم من أن Azure IoT Edge لا يرتبط بشكل مباشر بتداول الخيارات الثنائية، إلا أن البيانات التي يجمعها ويحللها يمكن استخدامها لتطوير استراتيجيات تداول. إليك بعض الأمثلة:

استراتيجيات المتابعة: تحديد الاتجاهات في البيانات التي تم جمعها من أجهزة IoT (مثل بيانات الطقس، أسعار السلع، مؤشرات اقتصادية) واستخدامها للتنبؤ بحركات الأسعار. استراتيجية المتابعة
استراتيجيات الاختراق: تحديد مستويات الدعم والمقاومة بناءً على بيانات IoT واستخدامها لتوقع الاختراقات في الأسعار. استراتيجية الاختراق
استراتيجيات التداول المتأرجح: استخدام البيانات طويلة الأجل التي تم جمعها من أجهزة IoT لتحديد التداولات المتأرجحة المحتملة. استراتيجية التداول المتأرجح
استراتيجيات التداول الخوارزمي: تطوير خوارزميات تداول تعتمد على بيانات IoT لاتخاذ قرارات تداول تلقائية. التداول الخوارزمي
استراتيجيات إدارة المخاطر: استخدام بيانات IoT لتقييم المخاطر المرتبطة بالتداول وتطوير استراتيجيات لإدارة هذه المخاطر. إدارة المخاطر

تحليل البيانات وتطبيقاته في التداول

تحليل الفجوات (Gap Analysis): تحديد الفجوات في بيانات IoT التي يمكن أن تشير إلى فرص تداول. تحليل الفجوات
تحليل حجم التداول (Volume Analysis): ربط حجم التداول بالبيانات التي تم جمعها من أجهزة IoT لتأكيد الاتجاهات. تحليل حجم التداول
التحليل الفني (Technical Analysis): استخدام المؤشرات الفنية (مثل المتوسطات المتحركة، مؤشر القوة النسبية) على البيانات التي تم جمعها من أجهزة IoT لتحديد فرص التداول. التحليل الفني
تحليل الانحدار (Regression Analysis): تحديد العلاقة بين بيانات IoT وأسعار الأصول. تحليل الانحدار
تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis): تحليل البيانات التي تم جمعها من أجهزة IoT بمرور الوقت لتحديد الأنماط والتنبؤ بالأسعار المستقبلية. تحليل السلاسل الزمنية
تحليل الارتباط (Correlation Analysis): تحديد الارتباطات بين بيانات IoT المختلفة وأسعار الأصول. تحليل الارتباط
تحليل التباين (Variance Analysis): قياس تباين البيانات التي تم جمعها من أجهزة IoT لتحديد المخاطر المحتملة. تحليل التباين
تحليل Monte Carlo (تحليل مونت كارلو): استخدام المحاكاة لتقييم المخاطر المرتبطة بالتداول بناءً على بيانات IoT. تحليل مونت كارلو
تحليل شجرة القرار (Decision Tree Analysis): استخدام أشجار القرار لاتخاذ قرارات تداول بناءً على بيانات IoT. تحليل شجرة القرار
تحليل الشبكات العصبية (Neural Network Analysis): استخدام الشبكات العصبية لتعلم الأنماط في بيانات IoT والتنبؤ بأسعار الأصول. تحليل الشبكات العصبية
تحليل التجميع (Clustering Analysis): تجميع نقاط البيانات المتشابهة التي تم جمعها من أجهزة IoT لتحديد الاتجاهات. تحليل التجميع
تحليل التجميع الهرمي (Hierarchical Clustering Analysis): تنظيم البيانات التي تم جمعها من أجهزة IoT في تسلسل هرمي لتحديد الأنماط. تحليل التجميع الهرمي
تحليل المكونات الرئيسية (Principal Component Analysis): تقليل أبعاد البيانات التي تم جمعها من أجهزة IoT لتحديد المتغيرات الأكثر أهمية. تحليل المكونات الرئيسية
تحليل التمييز الخطي (Linear Discriminant Analysis): تصنيف البيانات التي تم جمعها من أجهزة IoT إلى فئات مختلفة. تحليل التمييز الخطي
تحليل الانحدار اللوجستي (Logistic Regression Analysis): التنبؤ باحتمالية حدوث حدث معين بناءً على بيانات IoT. تحليل الانحدار اللوجستي

الخلاصة

Azure IoT Edge يوفر طريقة قوية لمعالجة البيانات بالقرب من مصدرها، مما يفتح إمكانيات جديدة لتطبيقات إنترنت الأشياء. مع فهم المكونات الرئيسية والعملية، يمكنك البدء في استكشاف إمكانات هذه الخدمة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام البيانات التي تم جمعها وتحليلها بواسطة Azure IoT Edge لتطوير استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية مستنيرة.

إنترنت الأشياء الحوسبة الطرفية Azure IoT Hub Docker الحاويات السحابة البيانات الضخمة التحليل الأجهزة المضمنة الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي الأمن السيبراني الشبكات البروتوكولات MQTT AMQP HTTP Azure Functions Azure Stream Analytics

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين