连接云服务，是物联网的一个核心部分。那么在这个项目中，通过Azure IoTHub来做车辆OBD-II数据分析。

在这个系统原型，我们监测发动机冷却液温度。为了更丰富，更精确的建模，我们使用了每个月的信息，使系统学习行为的季节性变化（了解更多：机器学习）。

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本项目采用的是ARM处理器Arduino MKR1000板和集成的WiFi。如果要导入车辆的数据可以通过Arduino+ODB-II借口实现。

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QuoteOBDII(the Second On—Board Diagnostics), ，美国汽车工程师协会(SAE，Society of Automotive Engineers)1988年制定了OBD-II标准。OBDII实行标准的检测程序，并且具有严格的排放针对性，用于实时监测汽车尾气排放情况。

用 Azure Stream Analytics Job 处理收集的车辆数据信息。Azure Machine Learning Web Service 是个不错的选择。

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步骤：

在所有工作开始之前，首先需要一个 Azure 账号。

然后创建以下 Azure 服务

[list]
[*]IoT Hub

[*]存储帐户

[*]机器学习工作空间

[*]Stream Analytics Job
[/list]

进行机器学习需要大量的数据，然后保存为Azure CSV文件

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训练数据集，拆分数据，将数据分成训练和测试集，选择合适的机器学习算法。

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如果选择的是决策森林算法，创建成功的话可以建立一个预测的 Web 服务

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电路图连接

Arduino MKR1000

MKR1000使用Sparkfun ODB-II-UART从车辆获取数据，ODB板的D​​B-9连接到汽车的ODB-II端口，MKR1000的内置 的WiFi 连接到我的无线网络并上传数据。

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