微软云Azure上物联网产品提供了从设备接入到设备与云的双向通信，到数据在云中存储，到数据分析，最后到数据展示的完整解决方案，本文主要介绍一些基本的概念，后续的章节中，会详细介绍每款产品的使用方法及步骤。
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Azure IoT 相关产品总览
设备接入云
云中负责消息收发的主要产品是IoTHub，具备如下特点和优势，也就是为什么我们会选择IoTHub呢？
Dps是设备预配服务，当有大量设备要接入IoT Hub时，可以提前配置预配服务，通过预配服务，设备可自动注册到IoT Hub中。
Azure 提供了C、NodeJS、C#，Python、Java等多种语言的设备SDK，通过这些SDK，使用Https,AMQP, MQTT协议经由设备连接字符串或者X509证书认证后, 设备即可接入IoT Hub，接入IoT Hub的设备，系统会自动为每一个设备创建一个设备孪生的Json文件，并公开了API/SDK，利用类似SQL的语法，可以快速查询云中的设备状态等，同时利用设备孪生，还能进行双向通信。
设备使用SDK发送消息到云端后，IoT Hub 自带的消息路由功能，可以将消息经过一定的过滤条件筛选后，转发到不同的终结点，典型的应用是，将所有原始消息发送到Blob，做历史记录，或者将特定的数据，例如温度高于100°C的消息发送到特定的消息队列，这样后端的应用就可以从该队列获取到消息并进行处理，实现与业务系统的对接。
实时数据分析
除了上述的IoT Hub 自带的消息路由的方式，Azure 上其他的服务也可以对IoT Hub的数据进行处理，比如典型的实时流分析，流分析可以以类似SQL的语法对数据进行查询，比如：
SELECT * INTO [output] FROM [IoTHubInput] HAVING Temperature > 30
同时流分析还支持翻转窗口，跳跃窗口，滑动窗口，会话窗口等几种开窗函数，可以实现更为复杂的数据分析，典型的场景例如：
每30秒监测一次传感器上报的平均温度，高于100度时报警，就是通过滑动窗口实现的。
边缘计算
在上一个案例中，在某些特定的场景下，我们只需要将温度大于100°C的数据上传，这样可以保证上传到云端的数据质量，在传感器众多的场景下，也能够节约传输成本。这样的需求，Azure 也是支持的，Azure提供了边缘计算产品，能够将流分析服务下沉到客户本地网络，提供如下优势：
将流分析下沉到边缘侧之后的架构，参见下图：
那么Azure IoT Edge是如何支撑流分析下沉到边缘的呢？
Azure IoT Edge采用兼容于Docker的容器技术，支持Windows和Linux边缘设备，在设备上装Runtime后，可以从Azure container registry中拉取镜像并自动部署，基于此结构，还支持将云上的认知服务、存储、数据库等部署在边缘。
端侧产品
以上介绍的是微软云上产品，微软在端侧同样提供了多种方案，最主要的是Windows操作系统，从小型设备到标准设备到边缘计算服务器，微软的IOT操作系统都进行了覆盖：
数据安全
云和端之间，需要保证数据传输的安全，微软提供了另一个安全的高级应用程序平台-Azure Sphere：
