AWS – WP Polly Plugin Türkçe İçerik

Voiced by Amazon Polly

Merhaba,

AWS Polly eklentisi Türkçe içerik ile çalışıyor. Detaylarını inceleyebilirsiniz.

Örnek içerik:

Çalışmaktan gurur duyulan, özgün ve geleceğe açık yapı Doğuş Teknoloji olarak, farklılaşan bir teknoloji markası olma vizyonumuzu; yenilikçi, müşteri odaklı, girişimci yaklaşımımız ve enerjik insan kaynağımızla birleştiriyoruz. Bu sayede yaşam döngüsündeki büyüme ve genişleme evrelerini sağlam adımlarla tırmanmayı hedefliyoruz.

Big Data – Azure RDB servisi ile çalışmak

Merhaba,

Azure SQL Database, Microsoft SQL Server(ilişkisel veritabanı yönetim sistemi – rdbms) tabanlı bir bulut servisidir. Uygulamalarınız için ilişkisel veri deposu olarak kullanıldığı gibi big data çözümü olarak da kullanılabilir. Aynı core database engine’ini paylaşan diğer servis, Azure sql data warehouse ‘dur ve geniş veri iş yükleri için optimize edilmiştir.

Bu alıştırmada, azure sql database(kısaca db) ile çeşitli görevleri yerine getireceğiz:

Azure sql database oluşturacağız.

Query editor ile kullanacağız.

Azure storage account’taki veriyi, Azure data factory ile, Azure sql database’deki bir tabloya yükleyeceğiz.

Continue reading “Big Data – Azure RDB servisi ile çalışmak”

Big Data – Azure Data Lake Store ile çalışalım

Merhaba,

Azure storage account’un yanı sıra Azure Data Lake Store, özellikle big data iş yükünüz için optimize edilmiştir. Teorik olarak limitsiz bir yapısı vardır. Azure big data servislerinin kullanımına dair bir kaç alıştırma yapalım. Azure iş yükleri ile çalışılırken genelde en az bir adet storage account oluşturulur. Biz data lake storage’dan devam edelim 🙂 Öncelikle data lake store hesabı oluşturalım.

Storage menüsünden Data Lake Store ile devam ediyoruz. Store’un ismini ve bir kaç özelliğini belirliyoruz.

Yeni oluşan store’a veri yükleyelim.

Data lake store blade’inden data explorer menüsüne geçiyoruz. New folder sihirbazı ile yeni klasör oluşturalım.

Yeni klasöre data ismini verdim. Klasörün özelliklerine bakarak path bilgisini tedarik edebilirsiniz.

adl://datalakestoreiii.azuredatalakestore.net/data

Üstteki görüntüde görülen upload fonksiyonu ile dosya yüklüyoruz. İki dosya yükledim.

Dosyaya göz atmak için tıkladığınızda, dosyanın biçimine(de-limiter olan ne kullanıldığına bağlı olarak) uygun olarak açılacaktır. Bir örnek görünüm aşağıdaki gibidir. “Bir çok kolondan oluşan bir tablo

İlerleyen alıştırmalarda, burada oluşturduğumuz data lake store’u , data processing’de kullanacağız.

Sorunsuz ve neşeli günler dilerim.

 

Azure IoT – Raspberry PI’ i IoT Hub’a bağlayalım

Azure IoT  Raspberry PI’i IoT Hub’a bağlayalım

Merhaba,

Nesne simülasyonu ile bazı uygulamaları incelemiştik. Bir adet PI edindim  Onun IoT hub’a bağlanması adımlarını inceleyelim. 

Şunları yapacağız.

IoT hub’da raspberry cihazımız için device object oluşturacağız. Device object’in connection string’ini raspberry cihaz’dan veri gönderirken kullanacağız.

An itibarıyla kullandığım ürünün sürüm bilgisi üstteki gibidir. Raspbian işletim sistemli raspberry cihazımız ile çalışacağız. Şu an sensörüm olmadığı için sıcaklık ve nem verilerini simule edeceğiz.

IoT Hub hostname : iottestlab001.azure-devices.net

 

Not: Üstteki string içinde görünen shared access key temsilidir. Kendi yapınıza string’ler ile çalışınız.

İşlemlerimiz için gereken yetkilere sahip policy’yi , iothubowner policy’sinin connection string’ini kullanıyorum.

İhtiyaca göre diğer policy’leri de kullanabilirsiniz. Custom policy de oluşturabilirsiniz.

Raspberry cihazımız için IoT Hub>Device Explorer panelinden register device işlemini tamamlayalım.

 

İşlemi tamamlayalım. Device object aşağıda görüldüğü gibi oluşmuş olacaktır.

 

 

Cihazı seçerek connection string’ini kopyalayalım.

HostName=iottestlab001.azure-devices.net;DeviceId=birinciCihaz;SharedAccessKey=NzgXVy4bdRmlB1EZGC+ZpNEjJqN7aApkfVVLF02YBEs=

Not: Shared Access Key temsilidir.

Fiziksel raspberry cihazını, IoT hub’a bağlarken kullanacağımız device object’i hazırlamış olduk.

 

Raspberry cihazıma ssh ile bağlanarak hazırlayalım.

 

node.js versiyonu eski olduğu için , güncelleyeceğim.

Ardında yükleme işlemi…

 

İşlem tamamlandıktan sonra GIT’ten bir örnek uygulama temin ediyoruz.

 

Clone’ladığımız folder’a geçerek npm’i yüklüyoruz.

İşlem sonunda azure iot service sdk(önceki yazılarımda simulateddevice için yüklemiştik) , sensor library(şu an sensörüm yok) , wiring pi library yüklenmiş olacak.

İşlem sonrasında aşağıdakine benzer bir görünüm elde edeceksiniz.