Что такое iot edge

Edge-ик в тумане и другие приключения периферийных вычислений

Меня зовут Игорь Хапов. Я руководитель разработки в Научно-техническом центре IBM. И сегодня я хотел бы вам помочь окунуться в мир периферийных вычислений, или edge computing, как его ещё называют. Я расскажу о том, что же такое edge computing и как он может повлиять на наш с вами мир. Также хотелось бы пояснить различия между edge computing и fog computing, какие преимущества даёт этот подход. В статье я также описал референсную архитектуру приложения на edge computing. И под конец немного расскажу о проекте с открытым исходным кодом Open Horizon, который совсем недавно присоединился к Linux Foundation.

Что же такое edge computing

Согласно определению Гартнера, edge computing — это подвид распределенных вычислений, в котором обработка информации происходит в непосредственной близости к месту, где данные были получены и будут потребляться. Это основное отличие edge computing от облачных вычислений, при которых информация собирается и обрабатывается в публичных или частных датацентрах. Основным отличием от локальных вычислений является то, что обычно edge computing — это часть большей системы, которая включает в себя сбор статистики, централизованное управление и удаленное обновление приложений на edge устройствах.

Что же такое edge устройство? Многие считают, что edge computing — это когда приложение работает на Raspberry Pi или других микрокомпьютерах. На самом деле edge computing может быть и на мобильных устройствах, персональных ноутбуках, умных камерах и других устройствах, на которых можно запустить приложение по обработке данных.

Edge computing и IoT

Довольно часто звучит вопрос — «Чем же отличается edge computing от IoT». IoT можно назвать дедушкой edge computing. IoT — это множество устройств, связанных между собой, и способных передавать информацию друг другу. А edge computing это скорее подход к организации вычислений и управлению edge устройствами. Как вы отлично понимаете, любое приложение необходимо обновлять, мониторить и осуществлять прочие обслуживающие функции. В результате edge computing подразумевает использование определенных подходов и фреймворков, о которых я расскажу чуть позже.

edge computing vs fog computing

Когда я однажды рассказал коллеге про edge computing, он ответил — ”так это же fog computing”. Давайте попробуем разобраться, в чём же разница. С одной стороны, edge computing и fog computing часто используются как синонимы, однако fog computing, или «туманные вычисления», все-таки немного отличаются.

И edge computing, и fog computing — это вычисления, которые находятся в непосредственной близости к получаемым данным. Различие заключается в том, что при туманных вычислениях обработка осуществляется на устройствах, которые постоянно подключены к сети. В edge computing вычисления осуществляются как на сенсорах, умных устройствах – без передачи на уровень gateway, так и на уровне gateway и на микрокластерах.

Для меня было открытием, что edge computing может работать в кластерах Kubernetes или OpenShift. Оказывается, что существует достаточно много задач, где кроме оконечных устройств необходимо выполнять обработку информации в локальном кластере и передавать в централизованные дата центры только результирующие данные. И такие вычисления — тоже edge computing.

Преимущества и недостатки edge computing

При выборе технологий для своего проекта я в первую очередь основываюсь на двух критериях — «Что я от этого получу?» и «Какие проблемы я от этого получу?».
Начнём с преимуществ:

Хотя, конечно, проектируя систему с edge computing, не стоит забывать, что как и любую другую технологию её стоит использовать в зависимости от требований к системе, которую вам необходимо реализовать.

Среди недостатков edge computing можно выделить следующие:

С одной стороны, последний пункт является наиболее критичным, но, к счастью, консорциум Linux Foundation Edge (LF EDGE) включает в себя всё больше и больше проектов с открытым исходным кодом, а их зрелость стремительно растет.

Принципы компании IBM при создании платформы edge computing

Компания IBM, являясь одним из лидеров в области гибридных облаков, использует определённые принципы при разработке решений для edge computing:

IBM применяет эти принципы при декомпозиции задачи построения фреймворка edge computing.

Как вы можете видеть, всё решение разбито на 4 сегмента использования:

Помимо основных принципов и подходов, IBM разработала референсную архитектуру для решений, основанных на edge computing. Референсная архитектура — это шаблон, показывающий основные элементы системы и детализированный настолько, чтобы иметь возможность адаптировать его под конкретное решение для заказчика. Давайте рассмотрим такую архитектуру более подробно.

Референсная архитектура edge computing

Edge devices

В первую очередь, у нас есть какое-либо встроенное или дискретное edge-устройство, к которому подключены сенсоры, датчики или управляющие механизмы, например, для координации движения роборуки. Из сервисов/данных на таком устройстве могут находиться:

Hybrid multicloud

Если мы говорим об использовании ML-модели, которая будет запускаться на десятках или тысячах устройств, то нам необходимо облако, которое сможет отвечать за обучение такой модели, обработку статистики, отображение сводной информации (правая часть архитектуры).

Edge server and Edge micro data center

Как мы уже говорили, можно встретить промежуточные (близкие) кластеры обработки данных на уровне шлюзов или микро-датацентров с установленной поддержкой кластерных технологий.

Edge framework

Когда мы осознаем, что есть необходимость в управлении большим количеством сервисов на тысячах устройств и сотнями приложений в разных кластерах, наступает понимание, что надо бы использовать какой-то фреймворк для управления всем этим зоопарком и синхронизации между устройствами.

Именно наличие данного фреймворка раскрывает преимущества edge computing перед разнородными разнесёнными вычислениями.

Как мы видим, кроме центральной части по управлению сервисами и моделями в данном фреймворке присутствуют агенты, обеспечивающие контроль за управлением жизненным циклом сервисов на устройствах/кластерах на каждом из уровней использования.

Open Horizon и IBM Edge Application Manager

Именно для решения задач в области edge computing IBM разработала и выложила в open-source проект Open Horizon. Если вы помните, один из принципов, которые IBM заложила в edge computing – все компоненты должны быть основаны на open source технологиях. В мае 2020 года проект Open Horizon вошел в Linux Foundation Edge — Международный фонд open-source технологий для созданий edge-решений. Также Open Horizon является ядром нового продукта от RedHat и IBM — IBM Edge Application Manager, решения для управления приложениями на всех устройствах edge computing: от Raspberry Pi до промежуточных кластеров обработки данных.

Несмотря на то, что проект Open Horizon вошел в консорциум только в мае, он уже достаточно давно развивается как open-source проект. И мы в Научно-техническом центре IBM не только успели его попробовать, но и довести свое решение до промышленного использования. О том, как мы разрабатывали проект с использованием edge computing, и что у нас получилось — будет отдельная статья, которая выйдет в ближайшие несколько недель.

Сценарии использования

С одной стороны, edge computing framework — это специализированное решение для определённого круга задач, но оно нашло применение во многих индустриях.
В своё время, когда я изучал работу московских камер “Стрелка”, я понял, что это в чистом виде edge computing, с вычислениями «прямо на столбе» и промежуточной обработкой данных в раздельных вычислительных кластерах у различных ведомств.
Сценарии нашлись в финансовом секторе, в продажах при самообслуживании, в медицине и секторе страхования, торговле и конечно при производстве. Именно в создании решения для автоматизации и оценки качества произведённого оборудования, основанного на edge computing, мне с коллегами из Научно-технического центра IBM и посчастливилось принять участие. И на своем опыте попробовать, как создаются решения edge computing.

Если Вас заинтересовала данная тематика, следите за обновлениями в хабраблоге компании IBM и смотрите видео в разделе Ссылки. Наши зарубежные коллеги к настоящему моменту уже осветили многие технические вопросы и описали, какие сценарии уже работают и применяются в различных отраслях.

Источник

Что такое Azure IoT Edge

Служба Azure IoT Edge позволяет перенести облачную аналитику и пользовательскую бизнес-логику на устройства, чтобы организация могла сосредоточиться на бизнес-аналитике и не тратить время на управление данными. Решение Интернета вещей можно масштабировать, упаковав бизнес-логику в стандартные контейнеры, развернув эти контейнеры на любом устройстве и отслеживая все эти процессы в облаке.

Аналитика в решениях Интернета вещей способствует оптимизации бизнеса, но не все данные аналитики должны находиться в облаке. Если нужно как можно быстрее реагировать на аварийные ситуации, рабочие нагрузки обнаружения аномалий можно выполнять на пограничных устройствах. Если требуется снизить расходы на пропускную способность и не передавать терабайты необработанных данных, можно выполнять очистку и агрегирование данных локально и отправлять в облако только полезные сведения для анализа.

Azure IoT Edge состоит из трех компонентов:

Служба Azure IoT Edge доступна в Центре Интернета вещей только на уровнях «Бесплатный» и «Стандартный». Уровень «Бесплатный» можно использовать только для тестирования и оценки. Дополнительные сведения о базовом и стандартном уровнях см. в статье о выборе нужного уровня Центра Интернета вещей.

Модули IoT Edge

Модули IoT Edge — это единицы выполнения, которые реализуются в виде совместимых с Docker контейнеров, позволяющих выполнять задачи бизнес-логики на пограничных устройствах. Можно настроить взаимодействие нескольких модулей, создав конвейер обработки данных. Вы можете разрабатывать пользовательские модули или упаковывать определенные службы Azure в модули для предоставления информации в автономном режиме и на пограничном устройстве.

Искусственный интеллект на пограничном устройстве

Azure IoT Edge позволяет развертывать обработку сложных событий, машинное обучение, распознавание изображений и другие важные искусственные интеллекты (ИИ), не создавая их самостоятельно. Такие службы Azure, как «Функции Azure», Azure Stream Analytics и «Машинное обучение Azure», можно запускать в локальной среде с помощью Azure IoT Edge. При этом можно использовать не только службы Azure. Любой специалист может создавать модули ИИ и делать их доступными для сообщества посредством Azure Marketplace.

Использование собственного кода

Среда выполнения IoT Edge

Среда выполнения Azure IoT Edge позволяет использовать настраиваемую и облачную логику на устройствах IoT Edge. Эта среда выполнения размещается на устройстве IoT Edge. В ней выполняются операции управления и взаимодействия. Основные функции среды выполнения:

В каких целях вы будете использовать устройство Azure IoT Edge, зависит от вас. Среда выполнения часто используется для развертывания решений ИИ на устройствах шлюза, которые позволяют агрегировать и обрабатывать данные, поступающие с разных локальных устройств. Но такая модель развертывания — это только один из возможных вариантов.

Среда выполнения Azure IoT Edge работает на разных устройствах Интернета вещей, что позволяет использовать ее разными способами. Она поддерживает операционные системы Linux и Windows, а также позволяет извлекать сведения об оборудовании. Используйте менее производительные устройства, чем Raspberry Pi 3, если вы не обрабатываете большое количество данных или не используете промышленный сервер для выполнения ресурсоемких рабочих нагрузок.

Облачный интерфейс IoT Edge

Управлять жизненным циклом программного обеспечения для миллионов географически разрозненных устройств Интернета вещей разных моделей и от разных производителей сложно. Рабочие нагрузки создаются и настраиваются для определенного типа устройства, развертываются на всех ваших устройствах и отслеживаются на предмет некорректно работающих устройств. Эти задачи должны выполняться в нужном масштабе для всех устройств одновременно.

Служба Azure IoT Edge легко интегрируется с Azure IoT Central, образуя одну плоскость управления для потребностей вашего решения. Облачные службы позволяют выполнять следующие задачи.

Дальнейшие действия

Опробуйте эти основные принципы на практике, развернув свой первый модуль IoT Edge на устройстве.

Источник

Общие сведения о среде выполнения Azure IoT Edge и ее архитектуре

Среда выполнения IoT Edge — это набор программ, превращающих устройство в устройство IoT Edge. В совокупности компоненты среды выполнения IoT Edge позволяют устройствам IoT Edge получать код для запуска на границе и пересылки результатов.

Среда выполнения IoT Edge отвечает за выполнение следующих функций на пограничных устройствах IoT Edge:

Установка и обновление рабочих нагрузок на устройстве.

Техническое обслуживание стандартов безопасности Azure IoT Edge на устройстве.

Обеспечение постоянной работы модулей IoT Edge.

Передача данных о состоянии работоспособности модуля в облако для удаленного мониторинга.

Управление взаимодействием между подчиненными устройствами и устройствами IoT Edge.

Управление взаимодействием между модулями на устройстве IoT Edge.

Управление взаимодействием между устройством IoT Edge и облаком.

Обязанности среды выполнения IoT Edge делятся на две категории: обмен данными и управление модулями. Эти две роли выполняются двумя компонентами, которые входят в состав среды выполнения IoT Edge. Агент IoT Edge развертывает модули и отслеживает их состояние, в то время как центр IoT Edge отвечает за обмен данными.

Как агент IoT Edge, так и центр IoT Edge — это модули, которые выполняются на устройстве IoT Edge, как и любые другие модули. Иногда их называют модулями среды выполнения.

Агент IoT Edge

Агент IoT Edge — это один из двух модулей, составляющих среду выполнения Azure IoT Edge. Он отвечает за создание экземпляров модулей, обеспечивая их работу и сообщение о состоянии модулей обратно в Центр Интернета вещей. Эти данные конфигурации записываются как свойство двойника модуля агента IoT Edge.

Управляющая программа безопасности IoT Edge запускает агент IoT Edge при запуске устройства. Агент получает свой двойник модуля из Центра Интернета вещей и проверяет манифест развертывания. Манифест развертывания — это файл JSON, который объявляет необходимые для запуска модули.

Каждый элемент манифеста развертывания содержит определенные сведения о модуле и используется агентом IoT Edge для управления жизненным циклом соответствующего модуля. Дополнительные сведения обо всех свойствах, используемых агентом IoT Edge для управления модулями, см. в статье Свойства агента IoT Edge и модулей-двойников центра IoT Edge.

Агент IoT Edge отправляет ответ среды выполнения в центр Интернета вещей. Ниже перечислены возможные ответы:

Дополнительные сведения о создании манифестов развертывания см. в статье Сведения о развертывании модулей и настройке маршрутов в IoT Edge.

Безопасность

Агент IoT Edge играет важную роль в обеспечении безопасности устройства IoT Edge. Например, он выполняет такие действия, как проверка образа модуля перед его запуском.

Дополнительные сведения о платформе безопасности Azure IoT Edge см. в статье Диспетчер безопасности Azure IoT Edge

Концентратор IoT Edge

Центр IoT Edge — это другой модуль, который также составляет среду выполнения Azure IoT Edge. Он действует в качестве локального прокси-сервера для Центра Интернета вещей, предоставляя те же конечные точки протокола, что и Центр Интернета вещей. Эта согласованность означает, что клиенты могут подключаться к среде выполнения IoT Edge точно так же, как и к Центру Интернета вещей Azure.

Центр IoT Edge — это неполная версия Центра Интернета вещей Azure, выполняемая локально. Центр IoT Edge прозрачно делегирует выполнение части задач Центру Интернета вещей Azure. Например, центр IoT Edge автоматически загружает сведения для авторизации из Центра Интернета вещей Azure при первом подключении, чтобы обеспечить возможность подключения устройства. После установки первого подключения сведения для авторизации кэшируются локально на центре IoT Edge. Для будущих подключений от этого устройства авторизация будет выполняться без необходимости повторно загружать сведения для авторизации из облака.

Обмен данными по сети

Чтобы сократить пропускную способность, используемую решением IoT Edge, центр IoT Edge оптимизирует количество фактических подключений к облаку. Центр IoT Edge принимает логические подключения от модулей и подчиненных устройств, объединяя их в одном физическом подключении к облаку. Сведения об этом процессе прозрачны для остальной части решения. Клиенты думают, что имеют собственное подключение к облаку, несмотря на то что передача данных выполняется через одно подключение. Центр IoT Edge может использовать протокол AMQP или MQTT для связи с вышестоящими узлами в облаке, независимо от протоколов, используемых подчиненными ему устройствами. Однако в настоящее время центр IoT Edge поддерживает только совмещение логических соединений в одно физическое подключение, используя протокол AMQP с его возможностями мультиплексирования для подключения к вышестоящим узлам. AMQP — это протокол подключения к вышестоящим узлам по умолчанию.

Центр IoT Edge может определить, подключен ли он к Центру Интернета вещей. Если подключение потеряно, центр IoT Edge сохранит сообщения или операции обновления двойников локально. Когда подключение будет снова установлено, он выполнит синхронизацию всех данных. Местоположение, используемое для такого временного кэша, определяется свойством двойника модуля центра IoT Edge. Размер кэша не ограничен и будет увеличиваться, пока у устройства есть емкость хранилища. Дополнительные сведения см. в статье Возможности автономной работы.

Обмен данными между модулями

Центр IoT Edge облегчает обмен данными между модулями. Благодаря использованию центра IoT Edge в качестве брокера сообщений модули независимы друг от друга. Модулям необходимо указывать только те входы, на которые они принимают сообщения, и выходы, на которые они записывают сообщения. Разработчик решений может совместить эти входы и выходы между собой, чтобы модули обрабатывали данные в порядке, установленном для этого конкретного решения.

Для отправки данных в центр IoT Edge модуль вызывает метод SendEventAsync. Первый аргумент указывает, в какой выход нужно отправить сообщение. Следующий псевдокод отправляет сообщение в output1:

Для получения сообщений зарегистрируйте обратный вызов, который обрабатывает сообщения, приходящие в определенный вход. Следующий псевдокод регистрирует функцию messageProcessor для обработки всех сообщений, полученных в input1:

Дополнительные сведения о классе ModuleClient и его методах для обмена данными см. в справочнике по API для предпочитаемого языкового пакета для пакета SDK: C#, C, Python, Java или Node.js.

Разработчик решений отвечает за указание правил, определяющих, как центр IoT Edge передает сообщения между модулями. Правила маршрутизации определяются в облаке и наследуются вниз, в центр IoT Edge, в двойник модуля на нем. Тот же синтаксис для маршрутов Центра Интернета вещей используется при определении маршрутов между модулями в Azure IoT Edge. Подробную информацию см. в статье Сведения о развертывании модулей и настройке маршрутов в IoT Edge.

Локальный обмен данными

Центр IoT Edge облегчает локальный обмен данными. Он обеспечивает взаимодействие между устройствами и модулями, взаимодействие модулей между собой и взаимодействие устройств между собой, реализуя брокерские функции обмена сообщениями, чтобы устройства и модули могли оставаться независимыми друг от друга.

Компонент брокера MQTT доступен в общедоступной предварительной версии, начиная с IoT Edge версии 1.2. Для использования его необходимо включить явным образом.

Центр IoT Edge поддерживает два механизма посредников (брокерских):

Использование маршрутизации

Первый механизм брокера задействует те же функции маршрутизации, что и Центр Интернета вещей, для указания способа передачи сообщений между устройствами или модулями. Сначала устройства или модули указывают входы, по которым они принимают сообщения, и выходы, по которым они записывают сообщения. Затем разработчик решения может маршрутизировать сообщения между источником, например выходами и назначением, например входами, с возможностью применения фильтров.

Маршрутизация может использоваться устройствами или модулями, созданными с применением пакетов SDK для устройств Azure IoT, при использовании протоколов AMQP или MQTT. Все примитивы обмена сообщениями Центра Интернета вещей Azure, такие как телеметрия, прямые методы, C2D, поддерживаются, но обмен данными по определяемым пользователем разделам не поддерживается.

Использование брокера MQTT

Второй механизм брокера основан на стандартном брокере MQTT. MQTT — это упрощенный протокол обмена сообщениями, который гарантирует оптимальную производительность на устройствах с ограниченными ресурсами, а также является популярным стандартом публикации и подписки. Устройства или модули подписываются на разделы для получения сообщений, опубликованных другими устройствами или модулями. Центр IoT Edge реализует собственный брокер MQTT, который соответствует спецификациям MQTT версии 3.1.1.

Брокер MQTT поддерживает по сравнению с маршрутизацией два дополнительных шаблона обмена данными: это локальное широковещание и обмен данными «точка — точка». Локальное широковещание полезно, когда одному устройству или модулю необходимо локально оповещать многие другие устройства или модули. Обмен данными «точка — точка» позволяет двум устройствам IoT Edge или двум устройствам IoT обмениваться данными локально без их пересылки в облако и обратно.

Брокер MQTT может использоваться устройствами или модулями, либо построенными с применением пакетов SDK для устройств Azure IoT, которые обмениваются данными по протоколу MQTT, либо любыми клиентами MQTT общего назначения. За исключением C2D, поддерживаются все примитивы обмена сообщениями Центра Интернета вещей Azure, такие как: телеметрия, прямые методы и двойники. Поддерживаются специальные разделы Центра Интернета вещей Azure, используемые примитивами Центра Интернета вещей, также поддерживаются определяемые пользователем разделы. Такой раздел может быть как специальным разделом Центра Интернета вещей Azure, так и пользовательским разделом.

В отличие от механизма маршрутизации, упорядочивание сообщений работает на уровне оптимального, но не гарантированного, а фильтрация сообщений не поддерживается брокером. Однако за счет отсутствия или ограниченности этих функций брокер MQTT работает быстрее, чем маршрутизация.

Сравнение механизмов брокеров

Ниже перечислены функции, доступные в каждом из механизмов брокеров:

Подключение к Центру IoT Edge

Центр IoT Edge принимает подключения от устройств и клиентов-модулей, либо по протоколу MQTT, либо по протоколу AMQP.

Центр IoT Edge поддерживает клиенты, которые подключаются по протоколу MQTT или AMQP. Он не поддерживает клиенты, использующие HTTP.

Когда клиент подключается к центру IoT Edge, происходит следующее:

Защищенные подключения (TLS)

По умолчанию центр IoT Edge принимает только подключения, защищенные с помощью протокола TLS, то есть зашифрованные соединения, данные из которых не могут быть расшифрованы третьими сторонами.

Если клиент подключается к центру IoT Edge через порт 8883 (MQTTS) или 5671 (AMQPS), установка канала TLS обязательна. Во время подтверждения TLS центр IoT Edge отправляет клиенту свою цепочку сертификатов, которые клиент должен проверить. Для успешной проверки цепочки сертификатов требуется, чтобы корневой сертификат центра IoT Edge был установлен в качестве доверенного сертификата на клиенте. Если корневой сертификат не является доверенным, клиентская библиотека будет отклонена центром IoT Edge, и будет выдана ошибка проверки сертификата.

Действия по установке корневого сертификата брокера на устройства-клиенты идентичны действиям, описанным для варианта с прозрачным шлюзом и в документации по подготовке подчиненного устройства. Модули могут использовать тот же корневой сертификат, что и центр IoT Edge, благодаря задействованию API управляющей программы IoT Edge.

Аутентификация

Центр IoT Edge принимает подключения только от устройств или модулей, у которых имеется идентификатор IoT Hub, т. е. тех, которые зарегистрированы в Центре Интернета вещей Azure и реализуют один из трех методов проверки подлинности клиентов, поддерживаемых Центром Интернета вещей для проверки их удостоверений: проверку подлинности с симметричными ключами, проверку подлинности по самозаверяющим сертификатам X.509 или проверку подлинности по сертификатам X.509 CA, подписанным центром сертификации. Такие удостоверения Центра Интернета вещей Azure могут проверяться центром IoT Edge локально, благодаря чему в автономном режиме сохраняется возможность установки новых подключений.

Авторизация

После выполнения проверки подлинности центр IoT Edge может производить авторизацию клиентских подключений двумя способами:

Подтвердив, что клиент входит в состав доверенных клиентов, определенный в Центре Интернета вещей Azure. Набор доверенных клиентов задается посредством настройки отношений «родитель-потомок» или «устройство-модуль» в Центре Интернета вещей Azure. При создании модуля в IoT Edge автоматически устанавливаются отношения доверия между этим модулем и его устройством IoT Edge. Это единственная модель авторизации, поддерживаемая механизмом брокера маршрутизации.

По настроенной политике авторизации. Такая политика авторизации — это документ со списком всех авторизованных удостоверений клиентов, которые могут получать доступ к ресурсам на центре IoT Edge. Это основная модель авторизации, используемая брокером MQTT центра IoT Edge, хотя брокер MQTT также поддерживает отношения «родитель-потомок» и «устройство-модуль» при работе с разделами Центра Интернета вещей Azure.

Удаленная настройка

Центр IoT Edge полностью управляется облаком. Она получает конфигурацию из Центра Интернета вещей Azure через свой двойник модуля. Сюда входят:

Кроме того, ряд параметров конфигурации можно настраивать, задавая переменные среды в центре Azure IOT Edge.

Телеметрия качества среды выполнения

IoT Edge собирает анонимные данные телеметрии от среды выполнения и системных модулей узлов с целью улучшения качества продуктов. Эти данные называются данными телеметрии качества среды выполнения. Собранные данные телеметрии периодически отправляются в сообщениях с устройства в облако, от агента IoT Edge в Центр Интернета вещей. Такие сообщения не отображаются в обычных данных телеметрии клиентов и не расходуют какие-либо квоты сообщений.

Перед отправкой из данных телеметрии качества среды выполнения удаляются все сведения, которые позволяли бы идентифицировать личность или организацию, такие как имена устройств и модулей, что гарантирует обеспечение их анонимности.

Агент IoT Edge собирает данные телеметрии ежечасно, но отправляет одно сообщение в Центр Интернета вещей Azure каждые 24 часа.

Если вы хотите отказаться от отправки данных телеметрии среды выполнения с ваших устройств, это можно сделать двумя следующими способами:

Источник