تحرير

مشاركة عبر

معالجة بيانات السيارة في الوقت الحقيقي باستخدام إنترنت الأشياء

Azure Cosmos DB
Azure IoT Edge
Azure Sphere
Azure Stream Analytics
Azure SQL Database

أفكار الحل

تصف هذه المقالة فكرة الحل. يمكن لمهندس السحابة الخاص بك استخدام هذه الإرشادات للمساعدة في تصور المكونات الرئيسية لتنفيذ نموذجي لهذه البنية. استخدم هذه المقالة كنقطة بداية لتصميم حل جيد التصميم يتوافق مع المتطلبات المحددة لحمل العمل الخاص بك.

ينشئ هذا الحل مسار استيعاب/معالجة البيانات في الوقت الحقيقي لاستيعاب ومعالجة الرسائل من أجهزة IoT إلى نظام أساسي تحليلي للبيانات الضخمة في Azure. تستخدم البنية Azure Sphere وAzure IoT Hub لإدارة رسائل المعلومات عن بعد، ويعالج Azure Stream Analytics الرسائل.

بناء الأنظمة

رسم تخطيطي يوضح استيعاب بيانات السيارة ومعالجتها وتصورها.

قم بتنزيل ملف Visio لهذه البنية.

تدفق البيانات

تتدفق البيانات من خلال الحل على النحو التالي:

  1. يتم إرسال رسائل Telematics (السرعة والموقع وما إلى ذلك) بواسطة جهاز يدعم شبكة الجوال Azure Sphere إلى Azure IoT Hub. في سيناريو greenfield، قد تتضمن الشركة المصنعة للسيارة وحدة Sphere في كل مركبة في وقت التصنيع. في سيناريو brownfield، يتم تحديث السيارة بحل الاتصالات عن بعد في السوق.

  2. يلتقط Azure Stream Analytics الرسالة في الوقت الحقيقي من Azure IoT Hub، ويعالج الرسالة استنادًا إلى منطق العمل ويرسل البيانات إلى طبقة التقديم للتخزين.

  3. يتم استخدام قواعد بيانات مختلفة اعتمادًا على البيانات. يخزن Azure Cosmos DB الرسائل، بينما يخزن Azure SQL DB البيانات الارتباطية وبيانات المعاملات، ويعمل كمصدر بيانات للعرض التقديمي وطبقة الإجراءات. يحتوي Azure Synapse على بيانات مجمعة ويعمل كمصدر بيانات لأدوات المعلومات المهنية (BI).

  4. يمكن بناء تطبيقات الويب والهاتف المحمول وذكاء المعلومات وتطبيقات الواقع المختلط على طبقة الخدمة. على سبيل المثال، يمكنك كشف خدمة بيانات الطبقة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات لاستخدامات الجهات الخارجية (على سبيل المثال، شركات التأمين والموردين وما إلى ذلك).

  5. عندما تتطلب السيارة الخدمة في مركز خدمة الوكيل، يتم توصيل جهاز Azure Sphere بمنفذ OBD-II الخاص بالمركبة بواسطة فني خدمة.

  6. يتصل تطبيق Azure Sphere بمنفذ OBD-II الخاص بالمركبة ويتدفق بيانات OBD-II إلى Azure IoT Edge عبر MQTT. يتم توصيل جهاز Azure Sphere عبر Wi-Fi بجهاز Azure IoT Edge المثبت في مركز الخدمة. يتم دفق بيانات OBD-II من Azure IoT Edge إلى Azure IoT Hub ومعالجتها في نفس مسار معالجة الرسائل.

    • باستخدام أحدث إصدار من نظام التشغيل 20.10، يمكن لـAzure Sphere الآن الاتصال بأمان بـAzure IoT Edge باستخدام شهادات الجهاز الخاصة به. شهادة جهاز Azure Sphere فريدة لكل جهاز ويتم تجديدها تلقائيا بواسطة Azure Sphere Security Service كل 24 ساعة بعد مرور الجهاز على عملية التصديق والمصادقة عن بعد.

    • يتصل Azure Sphere مباشرة بخدمة أمان Azure Sphere وليس من خلال Azure IoT Edge. Azure Sphere Security Service هي خدمة Microsoft المستندة إلى السحابة التي تتصل بشرائح Azure Sphere لتمكين الصيانة والتحديث والتحكم. اختصار AS3 في بعض الأحيان.

  7. تتوفر الآن وساطة MQTT للأغراض العامة في Azure IoT Edge. سيقوم جهاز Azure Sphere بنشر الرسائل إلى موضوع MQTT المضمن في IoT Hub (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/).

    • تعتبر الوحدات النمطية لـAzure IoT Edge تطبيقات حاوية تديرها IoT Edge، ويمكنها تشغيل خدمات Azure (مثل Azure Stream Analytics) أو نماذج التعليم الآلي أو التعليمة البرمجية المتعلقة بالحلول.

  8. يمكن لفني الخدمة، الذي يرتدي HoloLens، الاشتراك في موضوع MQTT (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/) وعرض بيانات OBD-II بأمان باستخدام تطبيق HoloLens يحتوي على عميل MQTT. يجب أن يكون عميل MQTT HoloLens مخولًا للاتصال بالموضوع والاشتراك فيه. من خلال توصيل HoloLens مباشرة ببوابة IoT Edge، يمكن لفني الخدمة عرض بيانات السيارة في الوقت الفعلي تقريبًا، وتجنب زمن انتقال إرسال البيانات إلى السحابة والعودة. يمكن لفني الخدمة أيضا التفاعل مع منفذ OBD-II الخاص بالمركبة (على سبيل المثال، مسح ضوء "فحص المحرك") حتى عندما يكون مركز الخدمة غير متصل بالسحابة.

المكونات

  • Azure Sphere هو نظام أساسي لتطبيق عالي المستوى آمن مع ميزات اتصال وأمان مدمجة للأجهزة المتصلة بالإنترنت. وهو يضم وحدة متحكم دقيق (MCU) متقاطعة ومؤمنة ومتصلة، وهو نظام تشغيل (OS) مخصص يستند إلى Linux وخدمة أمان مستندة إلى السحابة توفر أمانًا مستمرًا ومتجددًا.

  • يوفر Azure IoT Edge وساطة MQTT ويعمل على تشغيل تطبيقات الحافة الذكية محليا لضمان زمن انتقال منخفض، واستخدام عرض النطاق الترددي أقل.

  • يقع Azure IoT Hub في طبقة الاستيعاب ويدعم الاتصال ثنائي الاتجاه مرة أخرى إلى الأجهزة، ما يسمح بإرسال الإجراءات من السحابة أو Azure IoT Edge إلى الجهاز.

  • يوفر Azure Stream Analytics (ASA) معالجة دفق فورية بلا خادم يمكنها تشغيل نفس الاستعلامات في السحابة وعلى الحافة. يمكن لـASA على Azure IoT Edge تصفية البيانات أو تجميعها محليًا، ما يتيح اتخاذ قرارات ذكية حول البيانات التي يجب إرسالها إلى السحابة لمزيد من المعالجة أو التخزين.

  • Azure Cosmos DB وقاعدة بيانات Azure SQL وAzure Synapse Analytics موجودة في طبقة تخزين الخدمة. يمكن ل Azure Stream Analytics كتابة الرسائل مباشرة إلى Azure Cosmos DB باستخدام الإخراج. يمكن تجميع البيانات ونقلها من Azure Cosmos DB وAzure SQL إلى Azure Synapse باستخدام Azure Data Factory.

  • Azure Synapse Analytics هو نظام موزع لتخزين وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. استخدامه للمعالجة المتوازية الضخمة (MPP) يجعلها مناسبة لتشغيل التحليلات العالية الأداء.

  • يتيح لك ارتباط Azure Synapse لـ Azure Cosmos DB تشغيل تحليلات في الوقت الحقيقي تقريباً على البيانات التشغيلية في Azure Cosmos DB، دون أي تأثير على الأداء أو التكلفة على أحمال العمل الخاصة بالعمليات، باستخدام يتوفر محركان للتحليل من مساحة عمل Azure Synapse: SQL Serverless وSpark Pools.

  • Microsoft Power BI عبارة عن مجموعة من أدوات تحليل الأعمال لتحليل البيانات ومشاركة الرؤى. من الممكن لـ Power BI الاستعلام عن نموذج دلالي مخزن في Analysis Services، أو يمكنه الاستعلام عن Azure Synapse مباشرة.

  • يمكن استخدام Azure App Services لإنشاء تطبيقات الويب والجوال. يمكن استخدام Azure API Management لعرض البيانات لجهات خارجية، استنادًا إلى البيانات المخزنة في طبقة التقديم.

  • يمكن استخدام Microsoft HoloLens من قبل فنيي الخدمة لعرض بيانات المركبة (على سبيل المثال، محفوظات الخدمة وبيانات OBD-II والرسومات التخطيطية للأجزاء وما إلى ذلك) بشكل ثلاثي الأبعاد للمساعدة في استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

البدائل

  • Synapse Link هو الحل المفضل من Microsoft للتحليليات أعلى بيانات Azure Cosmos DB.

تفاصيل السيناريو

استيعاب بيانات السيارة ومعالجتها وتصورها هي القدرات الرئيسية اللازمة لإنشاء حلول السيارات المتصلة. من خلال التقاط هذه البيانات وتحليلها، يمكننا فك تشفير الرؤى القيمة وإنشاء حلول جديدة.

على سبيل المثال، مع المركبات المجهزة بأجهزة المعلومات عن بعد، يمكننا مراقبة الموقع المباشر للمركبات، وتخطيط المسارات الأمثل، وتقديم المساعدة للسائقين، ودعم الصناعات التي تستهلك أو تستفيد من بيانات المعلومات عن بعد مثل شركات التأمين. بالنسبة لمصنعي المركبات، يمكن أن توفر المعلومات التشخيصية معلومات مهمة لخدمة المركبات وضماناتها.

حالات الاستخدام المحتملة

تخيل شركة تصنيع سيارات تريد إنشاء حل لـ:

  • إرسال البيانات في الوقت الحقيقي بأمان إلى السحابة من أجهزة الاستشعار وأجهزة الكمبيوتر المثبتة في مركباتها.

  • إنشاء خدمات ذات قيمة مضافة لعملائها وتجارها من خلال تحليل موقع السيارة وبيانات الاستشعار الأخرى (مثل أجهزة الاستشعار المتعلقة بالمحرك وأجهزة الاستشعار المتعلقة بالبيئة).

  • قم بتخزين البيانات للمعالجة الإضافية للمصب لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ (على سبيل المثال، تنبيهات الصيانة لمالكي المركبات ومعلومات الحوادث لوكالات التأمين وما إلى ذلك).

  • السماح لفنيي خدمة التاجر بالتفاعل مع المركبات باستخدام تطبيق واقع مختلط للمساعدة في استكشاف الأخطاء وإصلاحها (على سبيل المثال، استخدام تطبيق HoloLens لعرض البيانات في الوقت الحقيقي وعرض/مسح رموز التشخيص المتوفرة من خلال منفذ OBD-II الخاص بالمركبة، أو عرض إجراءات الإصلاح، أو لعرض رسم تخطيطي للأجزاء ثلاثية الأبعاد مجزأة).

المساهمون

يتم تحديث هذه المقالة وتعديلها بواسطة Microsoft. وهي مكتوبة في الأصل من قبل المساهمين التاليين.

الكاتب الرئيسي:

الخطوات التالية