# รั้วภูมิศาสตร์ (Geofences)  > สเก็ตโน้ตโดย [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) คลิกที่ภาพเพื่อดูเวอร์ชันขนาดใหญ่ วิดีโอนี้ให้ภาพรวมเกี่ยวกับรั้วภูมิศาสตร์และวิธีการใช้งานใน Azure Maps ซึ่งเป็นหัวข้อที่จะครอบคลุมในบทเรียนนี้: [](https://www.youtube.com/watch?v=nsrgYhaYNVY) > 🎥 คลิกที่ภาพด้านบนเพื่อดูวิดีโอ ## แบบทดสอบก่อนเรียน [แบบทดสอบก่อนเรียน](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/27) ## บทนำ ใน 3 บทเรียนที่ผ่านมา คุณได้ใช้ IoT เพื่อติดตามตำแหน่งของรถบรรทุกที่ขนส่งผลผลิตจากฟาร์มของคุณไปยังศูนย์แปรรูป คุณได้เก็บข้อมูล GPS ส่งไปยังคลาวด์เพื่อจัดเก็บ และแสดงผลบนแผนที่ ขั้นตอนถัดไปในการเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานของคุณคือการรับการแจ้งเตือนเมื่อรถบรรทุกกำลังจะมาถึงศูนย์แปรรูป เพื่อให้ทีมงานที่ต้องการสำหรับการขนถ่ายสามารถเตรียมพร้อมด้วยรถยกและอุปกรณ์อื่น ๆ ได้ทันทีที่รถมาถึง วิธีนี้จะช่วยให้การขนถ่ายเป็นไปอย่างรวดเร็ว และคุณไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายสำหรับรถบรรทุกและคนขับที่ต้องรอ ในบทเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับรั้วภูมิศาสตร์ - พื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่กำหนดไว้ เช่น พื้นที่ภายในระยะขับรถ 2 กิโลเมตรจากศูนย์แปรรูป และวิธีการทดสอบว่าพิกัด GPS อยู่ภายในหรือภายนอกรั้วภูมิศาสตร์ เพื่อดูว่าตัวเซ็นเซอร์ GPS ของคุณมาถึงหรือออกจากพื้นที่หรือไม่ ในบทเรียนนี้เราจะครอบคลุม: * [รั้วภูมิศาสตร์คืออะไร](../../../../../3-transport/lessons/4-geofences) * [การกำหนดรั้วภูมิศาสตร์](../../../../../3-transport/lessons/4-geofences) * [การทดสอบจุดกับรั้วภูมิศาสตร์](../../../../../3-transport/lessons/4-geofences) * [การใช้รั้วภูมิศาสตร์จากโค้ดแบบไร้เซิร์ฟเวอร์](../../../../../3-transport/lessons/4-geofences) > 🗑 นี่เป็นบทเรียนสุดท้ายในโครงการนี้ ดังนั้นหลังจากที่คุณทำบทเรียนนี้และงานที่ได้รับมอบหมายเสร็จแล้ว อย่าลืมล้างบริการคลาวด์ของคุณ คุณจะต้องใช้บริการเหล่านี้เพื่อทำงานที่ได้รับมอบหมายให้เสร็จ ดังนั้นโปรดทำงานให้เสร็จก่อน > > หากจำเป็น ให้ดู [คู่มือการล้างโครงการของคุณ](../../../clean-up.md) สำหรับคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการทำเช่นนี้ ## รั้วภูมิศาสตร์คืออะไร รั้วภูมิศาสตร์คือขอบเขตเสมือนสำหรับพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ในโลกจริง รั้วภูมิศาสตร์สามารถเป็นวงกลมที่กำหนดเป็นจุดและรัศมี (เช่น วงกลมกว้าง 100 เมตรรอบอาคาร) หรือเป็นรูปหลายเหลี่ยมที่ครอบคลุมพื้นที่ เช่น เขตโรงเรียน ขอบเขตเมือง หรือวิทยาเขตมหาวิทยาลัยหรือสำนักงาน  > 💁 คุณอาจเคยใช้รั้วภูมิศาสตร์โดยไม่รู้ตัว หากคุณเคยตั้งค่าการเตือนความจำโดยใช้แอปเตือนความจำของ iOS หรือ Google Keep ตามตำแหน่งที่ตั้ง คุณได้ใช้รั้วภูมิศาสตร์แล้ว แอปเหล่านี้จะตั้งค่ารั้วภูมิศาสตร์ตามตำแหน่งที่ตั้งที่กำหนดและแจ้งเตือนคุณเมื่อโทรศัพท์ของคุณเข้าสู่รั้วภูมิศาสตร์ มีหลายเหตุผลที่คุณอาจต้องการทราบว่ารถยนต์อยู่ภายในหรือภายนอกรั้วภูมิศาสตร์: * การเตรียมการขนถ่าย - การได้รับการแจ้งเตือนว่ารถมาถึงสถานที่แล้วช่วยให้ทีมงานเตรียมพร้อมสำหรับการขนถ่ายรถ ลดเวลารอของรถบรรทุก วิธีนี้ช่วยให้คนขับสามารถส่งของได้มากขึ้นในหนึ่งวันโดยใช้เวลารอน้อยลง * การปฏิบัติตามภาษี - บางประเทศ เช่น นิวซีแลนด์ เรียกเก็บภาษีถนนสำหรับรถยนต์ดีเซลตามน้ำหนักของรถเมื่อขับบนถนนสาธารณะเท่านั้น การใช้รั้วภูมิศาสตร์ช่วยให้คุณติดตามระยะทางที่ขับบนถนนสาธารณะเทียบกับถนนส่วนตัวในสถานที่ เช่น ฟาร์มหรือพื้นที่ตัดไม้ * การตรวจสอบการโจรกรรม - หากรถควรอยู่ในพื้นที่ที่กำหนด เช่น ในฟาร์ม และออกจากรั้วภูมิศาสตร์ อาจหมายความว่ารถถูกขโมย * การปฏิบัติตามข้อกำหนดของสถานที่ - บางส่วนของสถานที่ทำงาน ฟาร์ม หรือโรงงานอาจเป็นพื้นที่ห้ามเข้า เช่น การป้องกันไม่ให้รถที่บรรทุกปุ๋ยเคมีและยาฆ่าแมลงเข้าใกล้พื้นที่ที่ปลูกพืชอินทรีย์ หากมีการเข้าสู่รั้วภูมิศาสตร์ แสดงว่ารถอยู่นอกข้อกำหนด และสามารถแจ้งเตือนคนขับได้ ✅ คุณคิดถึงการใช้งานอื่น ๆ ของรั้วภูมิศาสตร์ได้หรือไม่? Azure Maps ซึ่งเป็นบริการที่คุณใช้ในบทเรียนที่แล้วเพื่อแสดงข้อมูล GPS ช่วยให้คุณสามารถกำหนดรั้วภูมิศาสตร์และทดสอบว่าจุดอยู่ภายในหรือภายนอกรั้วภูมิศาสตร์ได้ ## การกำหนดรั้วภูมิศาสตร์ รั้วภูมิศาสตร์ถูกกำหนดโดยใช้ GeoJSON เช่นเดียวกับจุดที่ถูกเพิ่มลงในแผนที่ในบทเรียนก่อนหน้า ในกรณีนี้ แทนที่จะเป็น `FeatureCollection` ของค่า `Point` จะเป็น `FeatureCollection` ที่มี `Polygon` ```json { "type": "FeatureCollection", "features": [ { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Polygon", "coordinates": [ [ [ -122.13393688201903, 47.63829579223815 ], [ -122.13389128446579, 47.63782047131512 ], [ -122.13240802288054, 47.63783312249837 ], [ -122.13238388299942, 47.63829037035086 ], [ -122.13393688201903, 47.63829579223815 ] ] ] }, "properties": { "geometryId": "1" } } ] } ``` แต่ละจุดบนรูปหลายเหลี่ยมถูกกำหนดเป็นคู่ของลองจิจูดและละติจูดในอาร์เรย์ และจุดเหล่านี้อยู่ในอาร์เรย์ที่ตั้งค่าเป็น `coordinates` ใน `Point` ในบทเรียนก่อนหน้า `coordinates` เป็นอาร์เรย์ที่มีค่า 2 ค่า ได้แก่ ละติจูดและลองจิจูด สำหรับ `Polygon` จะเป็นอาร์เรย์ของอาร์เรย์ที่มีค่า 2 ค่า ได้แก่ ลองจิจูดและละติจูด > 💁 จำไว้ว่า GeoJSON ใช้ `ลองจิจูด, ละติจูด` สำหรับจุด ไม่ใช่ `ละติจูด, ลองจิจูด` อาร์เรย์พิกัดของรูปหลายเหลี่ยมจะมี 1 รายการมากกว่าจำนวนจุดบนรูปหลายเหลี่ยมเสมอ โดยรายการสุดท้ายจะเหมือนกับรายการแรกเพื่อปิดรูปหลายเหลี่ยม ตัวอย่างเช่น สำหรับสี่เหลี่ยมผืนผ้าจะมี 5 จุด  ในภาพด้านบน มีสี่เหลี่ยมผืนผ้า พิกัดของรูปหลายเหลี่ยมเริ่มต้นที่มุมซ้ายบนที่ 47,-122 จากนั้นเลื่อนไปทางขวาที่ 47,-121 จากนั้นลงไปที่ 46,-121 จากนั้นไปทางซ้ายที่ 46,-122 และกลับขึ้นไปยังจุดเริ่มต้นที่ 47,-122 ซึ่งทำให้รูปหลายเหลี่ยมมี 5 จุด - มุมซ้ายบน มุมขวาบน มุมขวาล่าง มุมซ้ายล่าง และมุมซ้ายบนเพื่อปิดรูป ✅ ลองสร้างรูปหลายเหลี่ยม GeoJSON รอบบ้านหรือโรงเรียนของคุณ ใช้เครื่องมืออย่าง [GeoJSON.io](https://geojson.io/) ### งาน - การกำหนดรั้วภูมิศาสตร์ ในการใช้รั้วภูมิศาสตร์ใน Azure Maps ก่อนอื่นต้องอัปโหลดไปยังบัญชี Azure Maps ของคุณ เมื่ออัปโหลดแล้ว คุณจะได้รับ ID เฉพาะที่คุณสามารถใช้ทดสอบจุดกับรั้วภูมิศาสตร์ได้ ในการอัปโหลดรั้วภูมิศาสตร์ไปยัง Azure Maps คุณต้องใช้ API เว็บของ Maps คุณสามารถเรียก API เว็บของ Azure Maps โดยใช้เครื่องมือที่เรียกว่า [curl](https://curl.se) > 🎓 Curl เป็นเครื่องมือบรรทัดคำสั่งสำหรับทำคำขอไปยังเว็บเอนด์พอยต์ 1. หากคุณใช้ Linux, macOS หรือ Windows 10 เวอร์ชันล่าสุด คุณอาจมี curl ติดตั้งอยู่แล้ว รันคำสั่งต่อไปนี้จากเทอร์มินัลหรือบรรทัดคำสั่งของคุณเพื่อตรวจสอบ: ```sh curl --version ``` หากคุณไม่เห็นข้อมูลเวอร์ชันสำหรับ curl คุณจะต้องติดตั้งจาก [หน้าดาวน์โหลด curl](https://curl.se/download.html) > 💁 หากคุณมีประสบการณ์กับ Postman คุณสามารถใช้แทนได้หากต้องการ 1. สร้างไฟล์ GeoJSON ที่มีรูปหลายเหลี่ยม คุณจะทดสอบสิ่งนี้โดยใช้เซ็นเซอร์ GPS ของคุณ ดังนั้นให้สร้างรูปหลายเหลี่ยมรอบตำแหน่งปัจจุบันของคุณ คุณสามารถสร้างด้วยตนเองโดยแก้ไขตัวอย่าง GeoJSON ที่ให้ไว้ด้านบน หรือใช้เครื่องมืออย่าง [GeoJSON.io](https://geojson.io/) GeoJSON จะต้องมี `FeatureCollection` ที่มี `Feature` พร้อม `geometry` ประเภท `Polygon` คุณ **ต้อง** เพิ่มองค์ประกอบ `properties` ในระดับเดียวกับองค์ประกอบ `geometry` และต้องมี `geometryId`: ```json "properties": { "geometryId": "1" } ``` หากคุณใช้ [GeoJSON.io](https://geojson.io/) คุณจะต้องเพิ่มรายการนี้ด้วยตนเองในองค์ประกอบ `properties` ที่ว่างเปล่า ไม่ว่าจะหลังจากดาวน์โหลดไฟล์ JSON หรือในตัวแก้ไข JSON ในแอป `geometryId` นี้ต้องไม่ซ้ำกันในไฟล์นี้ คุณสามารถอัปโหลดรั้วภูมิศาสตร์หลายรายการเป็น `Features` หลายรายการใน `FeatureCollection` เดียวกันในไฟล์ GeoJSON ได้ ตราบใดที่แต่ละรายการมี `geometryId` ที่แตกต่างกัน รูปหลายเหลี่ยมสามารถมี `geometryId` เดียวกันได้หากอัปโหลดจากไฟล์ที่แตกต่างกันในเวลาที่ต่างกัน 1. บันทึกไฟล์นี้เป็น `geofence.json` และไปยังตำแหน่งที่บันทึกในเทอร์มินัลหรือคอนโซลของคุณ 1. รันคำสั่ง curl ต่อไปนี้เพื่อสร้าง GeoFence: ```sh curl --request POST 'https://atlas.microsoft.com/mapData/upload?api-version=1.0&dataFormat=geojson&subscription-key=' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --include \ --data @geofence.json ``` แทนที่ `` ใน URL ด้วยคีย์ API สำหรับบัญชี Azure Maps ของคุณ URL นี้ใช้สำหรับอัปโหลดข้อมูลแผนที่ผ่าน API `https://atlas.microsoft.com/mapData/upload` การเรียกรวมถึงพารามิเตอร์ `api-version` เพื่อระบุว่าใช้ API ของ Azure Maps เวอร์ชันใด ซึ่งช่วยให้ API เปลี่ยนแปลงได้ตามเวลาแต่ยังคงความเข้ากันได้ย้อนหลัง รูปแบบข้อมูลที่อัปโหลดถูกตั้งค่าเป็น `geojson` คำสั่งนี้จะรันคำขอ POST ไปยัง API การอัปโหลดและส่งคืนรายการส่วนหัวของการตอบกลับซึ่งรวมถึงส่วนหัวที่เรียกว่า `location` ```output content-type: application/json location: https://us.atlas.microsoft.com/mapData/operations/1560ced6-3a80-46f2-84b2-5b1531820eab?api-version=1.0 x-ms-azuremaps-region: West US 2 x-content-type-options: nosniff strict-transport-security: max-age=31536000; includeSubDomains x-cache: CONFIG_NOCACHE date: Sat, 22 May 2021 21:34:57 GMT content-length: 0 ``` > 🎓 เมื่อเรียกเว็บเอนด์พอยต์ คุณสามารถส่งพารามิเตอร์ไปยังการเรียกโดยเพิ่ม `?` ตามด้วยคู่คีย์-ค่าในรูปแบบ `key=value` โดยแยกคู่คีย์-ค่าด้วย `&` 1. Azure Maps ไม่ได้ประมวลผลสิ่งนี้ทันที ดังนั้นคุณจะต้องตรวจสอบเพื่อดูว่าคำขออัปโหลดเสร็จสิ้นหรือไม่โดยใช้ URL ที่ให้ไว้ในส่วนหัว `location` ทำคำขอ GET ไปยังตำแหน่งนี้เพื่อตรวจสอบสถานะ คุณจะต้องเพิ่มคีย์การสมัครสมาชิกของคุณไปยังท้าย URL `location` โดยเพิ่ม `&subscription-key=` ไปยังท้าย URL โดยแทนที่ `` ด้วยคีย์ API สำหรับบัญชี Azure Maps ของคุณ รันคำสั่งต่อไปนี้: ```sh curl --request GET '&subscription-key=' ``` แทนที่ `` ด้วยค่าของส่วนหัว `location` และ `` ด้วยคีย์ API สำหรับบัญชี Azure Maps ของคุณ 1. ตรวจสอบค่าของ `status` ในการตอบกลับ หากไม่ใช่ `Succeeded` ให้รอสักครู่แล้วลองอีกครั้ง 1. เมื่อสถานะกลับมาเป็น `Succeeded` ให้ดูที่ `resourceLocation` จากการตอบกลับ ซึ่งมีรายละเอียดเกี่ยวกับ ID เฉพาะ (เรียกว่า UDID) สำหรับวัตถุ GeoJSON UDID คือค่าหลัง `metadata/` และไม่รวม `api-version` ตัวอย่างเช่น หาก `resourceLocation` เป็น: ```json { "resourceLocation": "https://us.atlas.microsoft.com/mapData/metadata/7c3776eb-da87-4c52-ae83-caadf980323a?api-version=1.0" } ``` UDID จะเป็น `7c3776eb-da87-4c52-ae83-caadf980323a` เก็บสำเนา UDID นี้ไว้ เพราะคุณจะต้องใช้มันเพื่อตรวจสอบรั้วภูมิศาสตร์ ## การทดสอบจุดกับรั้วภูมิศาสตร์ เมื่ออัปโหลดรูปหลายเหลี่ยมไปยัง Azure Maps แล้ว คุณสามารถทดสอบจุดเพื่อดูว่ามันอยู่ภายในหรือภายนอกรั้วภูมิศาสตร์ได้ คุณทำได้โดยการทำคำขอ API เว็บ โดยส่ง UDID ของรั้วภูมิศาสตร์ และละติจูดและลองจิจูดของจุดที่ต้องการทดสอบ เมื่อคุณทำคำขอนี้ คุณยังสามารถส่งค่าที่เรียกว่า `searchBuffer` ได้ ค่านี้บอก API ของ Maps ว่าควรมีความแม่นยำเพียงใดเมื่อส่งคืนผลลัพธ์ เหตุผลคือ GPS ไม่ได้แม่นยำสมบูรณ์แบบ และบางครั้งตำแหน่งอาจคลาดเคลื่อนได้หลายเมตรหรือมากกว่านั้น ค่าเริ่มต้นของ search buffer คือ 50 เมตร แต่คุณสามารถตั้งค่าได้ตั้งแต่ 0 เมตรถึง 500 เมตร เมื่อผลลัพธ์ถูกส่งคืนจากการเรียก API หนึ่งในส่วนของผลลัพธ์คือ `distance` ซึ่งวัดจากจุดที่ใกล้ที่สุดบนขอบของรั้วภูมิศาสตร์ โดยมีค่าบวกหากจุดอยู่นอกรั้วภูมิศาสตร์ และค่าลบหากจุดอยู่ภายในรั้วภูมิศาสตร์ หากระยะทางนี้น้อยกว่า search buffer จะส่งคืนระยะทางจริงในหน่วยเมตร มิฉะนั้นค่าจะเป็น 999 หรือ -999 999 หมายความว่าจุดอยู่นอกรั้วภูมิศาสตร์เกิน search buffer -999 หมายความว่าจุดอยู่ภายในรั้วภูมิศาสตร์เกิน search buffer  ในภาพด้านบน รั้วภูมิศาสตร์มี search buffer 50 เมตร * จุดในศูนย์กลางของรั้วภูมิศาสตร์ ซึ่งอยู่ภายใน search buffer มีระยะทาง **-999** * จุดที่อยู่นอก search buffer มีระยะทาง **999** * จุดที่อยู่ภายในรั้วภูมิศาสตร์และภายใน search buffer ห่างจากรั้วภูมิศาสตร์ 6 เมตร มีระยะทาง **6 เมตร** * จุดที่อยู่นอกรั้วภูมิศาสตร์และภายใน search buffer ห่างจากรั้วภูมิศาสตร์ 39 เมตร มีระยะทาง **39 เมตร** การทราบระยะทางถึงขอบของรั้วภูมิศาสตร์เป็นสิ่งสำคัญ และควรรวมข้อมูลนี้กับข้อมูลอื่น ๆ เช่น การอ่าน GPS อื่น ๆ ความเร็ว และข้อมูลถนนเมื่อทำการตัดสินใจตามตำแหน่งของยานพาหนะ ตัวอย่างเช่น ลองจินตนาการถึงการอ่าน GPS ที่แสดงให้เห็นว่ายานพาหนะกำลังขับไปตามถนนที่อยู่ติดกับรั้วภูมิศาสตร์ หากค่าพิกัด GPS เดียวไม่แม่นยำและแสดงตำแหน่งยานพาหนะภายในรั้วภูมิศาสตร์ แม้ว่าจะไม่มีทางเข้าถึงยานพาหนะได้ ก็สามารถละเว้นได้  ในภาพด้านบน มีการกำหนดพื้นที่ geofence ครอบคลุมบางส่วนของ Microsoft campus เส้นสีแดงแสดงเส้นทางการขับรถของรถบรรทุกบนทางหลวง 520 โดยมีวงกลมแสดงค่าการอ่าน GPS ส่วนใหญ่มีความแม่นยำและอยู่บนทางหลวง 520 แต่มีค่าการอ่านที่ไม่ถูกต้องหนึ่งค่าภายในพื้นที่ geofence ซึ่งไม่สามารถเป็นค่าที่ถูกต้องได้ เนื่องจากไม่มีถนนที่รถบรรทุกจะเบี่ยงออกจากทางหลวง 520 เข้าสู่ campus แล้วกลับมาบนทางหลวง 520 โค้ดที่ตรวจสอบ geofence นี้จำเป็นต้องพิจารณาค่าการอ่านก่อนหน้า ก่อนที่จะดำเนินการตามผลการทดสอบ geofence ✅ ข้อมูลเพิ่มเติมใดที่คุณต้องการตรวจสอบเพื่อดูว่าค่าการอ่าน GPS สามารถถือว่าถูกต้องได้หรือไม่? ### งาน - ทดสอบจุดกับ geofence 1. เริ่มต้นด้วยการสร้าง URL สำหรับการ query API เว็บ รูปแบบคือ: ```output https://atlas.microsoft.com/spatial/geofence/json?api-version=1.0&deviceId=gps-sensor&subscription-key=&udid=&lat=&lon= ``` แทนที่ `` ด้วย API key สำหรับบัญชี Azure Maps ของคุณ แทนที่ `` ด้วย UDID ของ geofence จากงานก่อนหน้า แทนที่ `` และ `` ด้วยค่าละติจูดและลองจิจูดที่คุณต้องการทดสอบ URL นี้ใช้ API `https://atlas.microsoft.com/spatial/geofence/json` เพื่อ query geofence ที่กำหนดโดย GeoJSON โดยใช้ API เวอร์ชัน `1.0` พารามิเตอร์ `deviceId` เป็นสิ่งจำเป็นและควรเป็นชื่อของอุปกรณ์ที่ค่าละติจูดและลองจิจูดมาจาก ค่า search buffer เริ่มต้นคือ 50 เมตร และคุณสามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยการส่งพารามิเตอร์เพิ่มเติม `searchBuffer=` โดยตั้งค่า `` เป็นระยะ search buffer ในหน่วยเมตร ตั้งแต่ 0 ถึง 500 1. ใช้ curl เพื่อทำการ GET request ไปยัง URL นี้: ```sh curl --request GET '' ``` > 💁 หากคุณได้รับ response code `BadRequest` พร้อมข้อผิดพลาด: > > ```output > Invalid GeoJSON: All feature properties should contain a geometryId, which is used for identifying the geofence. > ``` > > นั่นหมายความว่า GeoJSON ของคุณขาดส่วน `properties` ที่มี `geometryId` คุณจะต้องแก้ไข GeoJSON แล้วทำซ้ำขั้นตอนข้างต้นเพื่ออัปโหลดใหม่และรับ UDID ใหม่ 1. Response จะมีรายการ `geometries` หนึ่งรายการสำหรับแต่ละ polygon ที่กำหนดใน GeoJSON ที่ใช้สร้าง geofence แต่ละ geometry มี 3 ฟิลด์ที่น่าสนใจ `distance`, `nearestLat` และ `nearestLon` ```output { "geometries": [ { "deviceId": "gps-sensor", "udId": "7c3776eb-da87-4c52-ae83-caadf980323a", "geometryId": "1", "distance": 999.0, "nearestLat": 47.645875, "nearestLon": -122.142713 } ], "expiredGeofenceGeometryId": [], "invalidPeriodGeofenceGeometryId": [] } ``` * `nearestLat` และ `nearestLon` คือค่าละติจูดและลองจิจูดของจุดบนขอบ geofence ที่ใกล้ที่สุดกับตำแหน่งที่กำลังทดสอบ * `distance` คือระยะทางจากตำแหน่งที่กำลังทดสอบไปยังจุดที่ใกล้ที่สุดบนขอบ geofence ค่าติดลบหมายถึงอยู่ภายใน geofence ค่าบวกหมายถึงอยู่นอก geofence ค่านี้จะน้อยกว่า 50 (search buffer เริ่มต้น) หรือ 999 1. ทำซ้ำขั้นตอนนี้หลายครั้งกับตำแหน่งที่อยู่ภายในและภายนอก geofence ## ใช้ geofence จากโค้ด serverless คุณสามารถเพิ่ม trigger ใหม่ใน Functions app ของคุณเพื่อทดสอบข้อมูลเหตุการณ์ GPS จาก IoT Hub กับ geofence ### กลุ่มผู้บริโภค (Consumer groups) ตามที่คุณจำได้จากบทเรียนก่อนหน้า IoT Hub จะอนุญาตให้คุณ replay เหตุการณ์ที่ได้รับจาก hub แต่ยังไม่ได้ประมวลผล แต่จะเกิดอะไรขึ้นหากมี trigger หลายตัวเชื่อมต่อ? มันจะรู้ได้อย่างไรว่า trigger ใดได้ประมวลผลเหตุการณ์ใดแล้ว คำตอบคือมันไม่สามารถรู้ได้! ดังนั้นคุณสามารถกำหนดการเชื่อมต่อแยกต่างหากหลายรายการเพื่ออ่านเหตุการณ์ และแต่ละรายการสามารถจัดการ replay ของข้อความที่ยังไม่ได้อ่านได้ สิ่งเหล่านี้เรียกว่า *consumer groups* เมื่อคุณเชื่อมต่อกับ endpoint คุณสามารถระบุ consumer group ที่คุณต้องการเชื่อมต่อได้ แต่ละส่วนประกอบของแอปพลิเคชันของคุณจะเชื่อมต่อกับ consumer group ที่แตกต่างกัน  ในทางทฤษฎี แอปพลิเคชันสูงสุด 5 ตัวสามารถเชื่อมต่อกับแต่ละ consumer group และพวกมันจะได้รับข้อความเมื่อข้อความมาถึง การปฏิบัติที่ดีที่สุดคือให้มีแอปพลิเคชันเพียงตัวเดียวเข้าถึงแต่ละ consumer group เพื่อหลีกเลี่ยงการประมวลผลข้อความซ้ำ และเพื่อให้แน่ใจว่าเมื่อรีสตาร์ท ข้อความที่ค้างอยู่ทั้งหมดจะถูกประมวลผลอย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น หากคุณเปิด Functions app ของคุณในเครื่องพร้อมกับรันใน cloud พวกมันจะประมวลผลข้อความทั้งคู่ ซึ่งนำไปสู่การจัดเก็บ blobs ซ้ำในบัญชี storage หากคุณตรวจสอบไฟล์ `function.json` สำหรับ IoT Hub trigger ที่คุณสร้างในบทเรียนก่อนหน้า คุณจะเห็น consumer group ในส่วน event hub trigger binding: ```json "consumerGroup": "$Default" ``` เมื่อคุณสร้าง IoT Hub คุณจะได้รับ consumer group `$Default` ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ หากคุณต้องการเพิ่ม trigger เพิ่มเติม คุณสามารถเพิ่มได้โดยใช้ consumer group ใหม่ > 💁 ในบทเรียนนี้ คุณจะใช้ฟังก์ชันที่แตกต่างกันในการทดสอบ geofence กับฟังก์ชันที่ใช้จัดเก็บข้อมูล GPS นี่เป็นการแสดงวิธีใช้ consumer groups และแยกโค้ดเพื่อให้อ่านและเข้าใจได้ง่ายขึ้น ในแอปพลิเคชัน production มีหลายวิธีที่คุณอาจออกแบบสิ่งนี้ - รวมทั้งสองฟังก์ชันในฟังก์ชันเดียว ใช้ trigger บนบัญชี storage เพื่อรันฟังก์ชันเพื่อตรวจสอบ geofence หรือใช้ฟังก์ชันหลายตัว ไม่มีวิธีที่ 'ถูกต้อง' ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันของคุณและความต้องการของคุณ ### งาน - สร้าง consumer group ใหม่ 1. รันคำสั่งต่อไปนี้เพื่อสร้าง consumer group ใหม่ชื่อ `geofence` สำหรับ IoT Hub ของคุณ: ```sh az iot hub consumer-group create --name geofence \ --hub-name ``` แทนที่ `` ด้วยชื่อที่คุณใช้สำหรับ IoT Hub ของคุณ 1. หากคุณต้องการดู consumer groups ทั้งหมดสำหรับ IoT Hub ให้รันคำสั่งต่อไปนี้: ```sh az iot hub consumer-group list --output table \ --hub-name ``` แทนที่ `` ด้วยชื่อที่คุณใช้สำหรับ IoT Hub ของคุณ คำสั่งนี้จะแสดง consumer groups ทั้งหมด ```output Name ResourceGroup -------- --------------- $Default gps-sensor geofence gps-sensor ``` > 💁 เมื่อคุณรัน IoT Hub event monitor ในบทเรียนก่อนหน้า มันเชื่อมต่อกับ consumer group `$Default` นี่คือเหตุผลที่คุณไม่สามารถรัน event monitor และ event trigger ได้ หากคุณต้องการรันทั้งสอง คุณสามารถใช้ consumer groups อื่นสำหรับ function apps ทั้งหมดของคุณ และเก็บ `$Default` ไว้สำหรับ event monitor ### งาน - สร้าง IoT Hub trigger ใหม่ 1. เพิ่ม IoT Hub event trigger ใหม่ใน `gps-trigger` function app ที่คุณสร้างในบทเรียนก่อนหน้า ตั้งชื่อฟังก์ชันนี้ว่า `geofence-trigger` > ⚠️ คุณสามารถอ้างอิง [คำแนะนำสำหรับการสร้าง IoT Hub event trigger จากโปรเจกต์ 2 บทเรียน 5 หากจำเป็น](../../../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md#create-an-iot-hub-event-trigger) 1. กำหนดค่า IoT Hub connection string ในไฟล์ `function.json` ไฟล์ `local.settings.json` ถูกแชร์ระหว่าง triggers ทั้งหมดใน Function App 1. อัปเดตค่าของ `consumerGroup` ในไฟล์ `function.json` เพื่ออ้างอิง consumer group ใหม่ `geofence`: ```json "consumerGroup": "geofence" ``` 1. คุณจะต้องใช้ subscription key สำหรับบัญชี Azure Maps ของคุณใน trigger นี้ ดังนั้นเพิ่ม entry ใหม่ในไฟล์ `local.settings.json` ชื่อ `MAPS_KEY` 1. รัน Functions App เพื่อให้แน่ใจว่ามันกำลังเชื่อมต่อและประมวลผลข้อความ trigger `iot-hub-trigger` จากบทเรียนก่อนหน้าจะรันและอัปโหลด blobs ไปยัง storage > เพื่อหลีกเลี่ยงการอ่าน GPS ซ้ำใน blob storage คุณสามารถหยุด Functions App ที่คุณกำลังรันใน cloud ได้ โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้: > > ```sh > az functionapp stop --resource-group gps-sensor \ > --name > ``` > > แทนที่ `` ด้วยชื่อที่คุณใช้สำหรับ Functions App ของคุณ > > คุณสามารถรีสตาร์ทมันได้ในภายหลังด้วยคำสั่งต่อไปนี้: > > ```sh > az functionapp start --resource-group gps-sensor \ > --name > ``` > > แทนที่ `` ด้วยชื่อที่คุณใช้สำหรับ Functions App ของคุณ ### งาน - ทดสอบ geofence จาก trigger ก่อนหน้านี้ในบทเรียนนี้ คุณใช้ curl เพื่อ query geofence เพื่อดูว่าจุดอยู่ภายในหรือภายนอก คุณสามารถทำ web request ที่คล้ายกันจาก trigger ของคุณ 1. เพื่อ query geofence คุณต้องใช้ UDID ของมัน เพิ่ม entry ใหม่ในไฟล์ `local.settings.json` ชื่อ `GEOFENCE_UDID` พร้อมค่าของมัน 1. เปิดไฟล์ `__init__.py` จาก trigger ใหม่ `geofence-trigger` 1. เพิ่ม import ต่อไปนี้ที่ด้านบนของไฟล์: ```python import json import os import requests ``` แพ็กเกจ `requests` ช่วยให้คุณสามารถทำ web API calls ได้ Azure Maps ไม่มี Python SDK คุณต้องทำ web API calls เพื่อใช้งานจากโค้ด Python 1. เพิ่ม 2 บรรทัดต่อไปนี้ในส่วนเริ่มต้นของเมธอด `main` เพื่อรับ Maps subscription key: ```python maps_key = os.environ['MAPS_KEY'] geofence_udid = os.environ['GEOFENCE_UDID'] ``` 1. ภายใน loop `for event in events` เพิ่มโค้ดต่อไปนี้เพื่อรับค่าละติจูดและลองจิจูดจากแต่ละ event: ```python event_body = json.loads(event.get_body().decode('utf-8')) lat = event_body['gps']['lat'] lon = event_body['gps']['lon'] ``` โค้ดนี้แปลง JSON จาก event body เป็น dictionary แล้วดึง `lat` และ `lon` จากฟิลด์ `gps` 1. เมื่อใช้ `requests` แทนที่จะสร้าง URL ยาวเหมือนที่คุณทำกับ curl คุณสามารถใช้เพียงส่วน URL และส่งพารามิเตอร์เป็น dictionary เพิ่มโค้ดต่อไปนี้เพื่อกำหนด URL ที่จะเรียกและกำหนดค่าพารามิเตอร์: ```python url = 'https://atlas.microsoft.com/spatial/geofence/json' params = { 'api-version': 1.0, 'deviceId': 'gps-sensor', 'subscription-key': maps_key, 'udid' : geofence_udid, 'lat' : lat, 'lon' : lon } ``` รายการใน dictionary `params` จะตรงกับ key-value pairs ที่คุณใช้เมื่อเรียก web API ผ่าน curl 1. เพิ่มบรรทัดโค้ดต่อไปนี้เพื่อเรียก web API: ```python response = requests.get(url, params=params) response_body = json.loads(response.text) ``` โค้ดนี้เรียก URL พร้อมพารามิเตอร์ และรับ response object กลับมา 1. เพิ่มโค้ดต่อไปนี้ด้านล่าง: ```python distance = response_body['geometries'][0]['distance'] if distance == 999: logging.info('Point is outside geofence') elif distance > 0: logging.info(f'Point is just outside geofence by a distance of {distance}m') elif distance == -999: logging.info(f'Point is inside geofence') else: logging.info(f'Point is just inside geofence by a distance of {distance}m') ``` โค้ดนี้สมมติว่ามี geometry หนึ่งรายการ และดึงค่า distance จาก geometry เดียว จากนั้น log ข้อความต่าง ๆ ตามค่า distance 1. รันโค้ดนี้ คุณจะเห็นใน output log ว่าค่าพิกัด GPS อยู่ภายในหรือภายนอก geofence พร้อมระยะทางหากจุดอยู่ภายใน 50 เมตร ลองใช้โค้ดนี้กับ geofence ต่าง ๆ ตามตำแหน่งของเซ็นเซอร์ GPS ของคุณ ลองย้ายเซ็นเซอร์ (เช่น tethered กับ WiFi จากโทรศัพท์มือถือ หรือใช้ค่าพิกัดที่แตกต่างกันในอุปกรณ์ IoT เสมือน) เพื่อดูการเปลี่ยนแปลงนี้ 1. เมื่อคุณพร้อม ให้ deploy โค้ดนี้ไปยัง Functions app ของคุณใน cloud อย่าลืม deploy Application Settings ใหม่ > ⚠️ คุณสามารถอ้างอิง [คำแนะนำสำหรับการอัปโหลด Application Settings จากโปรเจกต์ 2 บทเรียน 5 หากจำเป็น](../../../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md#task---upload-your-application-settings) > ⚠️ คุณสามารถอ้างอิง [คำแนะนำสำหรับการ deploy Functions app ของคุณจากโปรเจกต์ 2 บทเรียน 5 หากจำเป็น](../../../2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md#task---deploy-your-functions-app-to-the-cloud) > 💁 คุณสามารถค้นหาโค้ดนี้ได้ใน [code/functions](../../../../../3-transport/lessons/4-geofences/code/functions) folder --- ## 🚀 ความท้าทาย ในบทเรียนนี้คุณเพิ่ม geofence หนึ่งรายการโดยใช้ไฟล์ GeoJSON ที่มี polygon เดียว คุณสามารถอัปโหลด polygons หลายรายการพร้อมกันได้ ตราบใดที่พวกมันมีค่า `geometryId` ที่แตกต่างกันในส่วน `properties` ลองอัปโหลดไฟล์ GeoJSON ที่มี polygons หลายรายการและปรับโค้ดของคุณเพื่อค้นหาว่าพิกัด GPS ใกล้กับหรืออยู่ใน polygon ใด ## แบบทดสอบหลังบทเรียน [แบบทดสอบหลังบทเรียน](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/28) ## ทบทวนและศึกษาด้วยตนเอง * อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ geofence และกรณีการใช้งานบางส่วนใน [หน้าของ Geofencing บน Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Geo-fence) * อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Azure Maps geofencing API ใน [เอกสาร Microsoft Azure Maps Spatial - Get Geofence](https://docs.microsoft.com/rest/api/maps/spatial/getgeofence?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) * อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ consumer groups ใน [Features and terminology in Azure Event Hubs - Event consumers documentation บน Microsoft docs](https://docs.microsoft.com/azure/event-hubs/event-hubs-features?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#event-consumers) ## งานที่ได้รับมอบหมาย [ส่งการแจ้งเตือนโดยใช้ Twilio](assignment.md) --- **ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**: เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้