在上一篇文章《Microsoft IoT Starter Kit 开发初体验》中，讲述了微软中国发布的Microsoft IoT Starter Kit所包含的硬件介绍、开发环境搭建、硬件设置、Azure IoT Hub的连接、程序的编译、下载和调试、PowerBI数据的展现。在这篇文章中，将会详细讲述Cloud to Device的消息反馈控制以及如何通过Stream Analytics将数据存储到Azure Storage Table，以方便数据后期的利用。

1. 反馈控制

上一篇文章中，验证了Device to Cloud的消息流，即设备发送数据到Azure IoTHub。其实，Azure IoTHub支持数据的双向传输，即设备也可以接收IoTHub发送的消息，从而达到反馈控制的目的。（早期的Azure EventHub只支持Device to Cloud的消息流，如果应用场景只需要发送Device to Cloud的消息，那么其实Azure EventHub就足以）。Microsoft IoT Starter Kit中包含了一个Chainable RGB LED，该LED可以用来演示反馈控制的功能。

首先，打开Device Explore，定位到Message to Device页面，如下图所示。

然后，在Message中输入控制命令，其格式如下：

{"Name":"SetRGBLed", "Parameters":{"rgbled":255}}

其中，下划线所示的内容可以根据所需控制的灯的颜色来确定：红色为0xff0000，十进制值为16711680；绿色为0x00ff00，对应的十进制值为65280；蓝色为0x0000ff，对应的十进制值为255.

当发送如上65280的命令后，Device Explore提示设备接收消息成功，再去确认LED灯的颜色，已经变为绿色。如下图所示。

2. 数据存储

Stream Analytics不仅可以将数据输出到PowerBI，还可以通过设置，将数据流输出到Azure Storage Table中，为后续的数据处理做好准备。下面讲述具体的设置方法。

首先，在Azure门户中新建一个存储账户，同时，下载Azure Storage Explorer工具到本地，用于连接Azure Storage Table。在本地打开Azure Storage Explorer工具，通过Add Account添加账户，如下图所示。

然后，在Tables中，新建一个表，用于存储Seeeduino的数据，这里以SeeeduinoTable为例，如下图所示。

接着，在Azure门户中，配置Stream Analytics的输出。通过添加New output来配置为SeeeduinoTable，如下图所示。

添加完成以后，Azure会自动对表的连接进行测试。如下图所示。

如果没有问题的话，给Seeeduino上电，先查看Azure IoTHub是否有数据输入。

再查看Stream Analytics是否有数据输入和输出，如下图所示。

如果没有问题的话，在通过Azure Storage Explorer工具查看是否有Seeeduino的数据。如下图所示。

3.总结

至此，通过这两篇文章，已经完整的阐述了Microsoft IoT Starter Kit所包含的硬件、开发环境搭建、硬件设置、Azure IoT Hub的连接、程序的编译、下载和调试、D2C数据的发送、C2D反馈控制的消息发送、PowerBI数据的展现和Azure Storage Table数据的存储。开发者可以在此基础上，通过Grove接口扩展更多的传感器和执行机构，结合Azure IoTHub，完成更多的功能。