Kostenoptimierung in Ihrer IoT-Workload

Kosteneffizienz ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren für IoT-Projekte. In einer typischen IoT-Lösung generieren Geräte große Mengen von Telemetriedaten, die sie zur Verarbeitung und Speicherung von Cloudtechnologien an die Cloud senden. Wie Sie Geräte und Anwendungen entwickeln, große Datenmengen verarbeiten und Ihre Architektur entwerfen, wirkt sich auf die Gesamtkosten aus.

Da es sich bei einer IoT-Lösung um einen mehrschichtigen Technologiestapel handelt, müssen viele Kosteneinsparungsfaktoren und viele Möglichkeiten zur Optimierung der Kosten berücksichtigt werden. Bei der Kostenoptimierung handelt es sich um einen Prozess der Kostenkontrolle, der während des gesamten Lösungslebenszyklus kontinuierlich überwacht, analysiert und verbessert werden muss.

Lösungsanforderungen sind die wichtigsten Kriterien für IoT-Architekturentscheidungen. Sie können Anforderungen in funktionale und betriebliche Anforderungen unterteilen. Trennen Sie die Kostenüberlegungen für jeden Anforderungstyp, da funktionale Anforderungen den Systementwurf bestimmen, während sich betriebliche Anforderungen auf die Systemarchitektur auswirken. Entwickeln Sie mehrere Anwendungsfälle basierend auf Anforderungen, und vergleichen Sie diese, bevor Sie Ihren Entwurf fertig stellen.

In diesem Artikel werden Kostenüberlegungen für verschiedene Kombinationen von Azure IoT-Diensten und -Technologien vorgestellt. Informationen zur Kostenoptimierung für bestimmte Branchen oder Anwendungsfälle wie verbundene Fabriken, Predictive Maintenance oder Remoteüberwachung finden Sie unter Branchenspezifische Azure IoT-Referenzarchitekturen.

Bewerten der Kostenoptimierung in Ihrer IoT-Workload

Um Ihre IoT-Workload mithilfe der Well-Architected Framework-Säule Kostenoptimierung zu bewerten, beantworten Sie die Kostenoptimierungsfragen für IoT-Workloads im Azure Well-Architected Review. Nachdem die Bewertung wichtige Empfehlungen zur Kostenoptimierung für Ihre IoT-Lösung identifiziert hat, verwenden Sie den folgenden Inhalt, um die Empfehlungen zu implementieren.

Entwurfsprinzipien

Fünf Säulen architektonischer Exzellenz untermauern die Entwurfsmethodik für IoT-Workloads. Diese Säulen dienen als Kompass für nachfolgende Entwurfsentscheidungen in den wichtigsten IoT-Entwurfsbereichen. Die folgenden Entwurfsprinzipien erweitern die Qualitätssäule des Azure Well-Architected Framework – Kostenoptimierung.

Entwurfsprinzip Überlegungen
Entwicklung der Disziplin "Kostenmanagement" Verstehen der Gesamtbetriebskosten (TCO), indem sie sowohl direkte als auch indirekte Kosten bei der Planung berücksichtigen.
Verwenden von Branchenstandardstrategien und -ansätzen Für IoT-spezifische Branchen mit eigenen Ökosystemen, z. B. Fertigung, Energie und Umwelt oder Automobil und Verkehr, verwenden Branchenstandardstrategien und -ansätze.
Entwurf für die Ratenoptimierung Definieren Sie Implementierungspläne für jede IoT-Architekturebene.
Überwachen und Optimieren im Zeitverlauf Überwachen und optimieren Sie die Kosten mit laufenden Kostenoptimierungsaktivitäten, nachdem Sie Ihre Lösung implementiert haben.

Gesamtkosten

IoT-Kosten sind ein Kompromiss zwischen verschiedenen Technologieoptionen. Manchmal ist dies kein einfacher Vergleich, da IoT ein End-to-End-System ist. Berücksichtigen Sie die Kostenvorteile der Synergie bei der Abstimmung mehrerer Dienste und Technologien. Sie können beispielsweise Azure IoT Hub Gerätezwillen verwenden, um Ereignisse in Azure Digital Twins zu behandeln. Gerätezwillinge in IoT Hub sind nur im Standardtarif von IoT Hub verfügbar.

Es ist wichtig, die langfristigen aggregierten Kosten richtig zu schätzen. Überprüfen Sie die IoT-Technologiestapel, und entwickeln Sie ein Kostenmodell , das die Kosten für die Implementierung und den Betrieb aller beteiligten Dienste enthält. Der Azure-Preisrechner hilft bei der Schätzung der Start- und Betriebskosten.

In einigen Bereichen können einmalige Kosten effektiver sein als wiederkehrende Kosten. In der Sicherheit, in der sich die Techniken zum Hacken ständig ändern, kann es beispielsweise am besten sein, ein zuverlässiges kommerzielles Betriebssystem und modul wie Azure Sphere zu importieren. Für eine einmalige Zahlung stellen solche Dienste fortlaufende monatliche Sicherheitspatches für Geräte bereit.

Schätzen Sie die Lösungskosten basierend auf der Ausführung im großen Stil in der Produktion, nicht auf der PoC-Architektur (Proof-of-Concept). Architektur und Kosten entwickeln sich nach dem PoC schnell weiter. Laut dem Bericht IoT Signals EDITION 3 sind die hohen Skalierungskosten der Hauptgrund für PoC-Fehler. Die hohen Kosten für die Skalierung von IoT-Projekten ergeben sich aus der Komplexität der Integration über Mehrere Ebenen hinweg, z. B. Geräte, Edgekonnektivität und Anwendungskompatibilität.

Ihr Kostenmodell sollte die folgenden Bereiche umfassen:

  • Geräte: Ab einer begrenzten Anzahl verbundener Geräte können Sie das Wachstum der Anzahl der bereitgestellten Geräte und deren Messagingmuster schätzen. Sowohl Geräte als auch Nachrichten können im Laufe der Zeit linear oder nicht linear wachsen.

  • Infrastruktur: Berücksichtigen Sie zum Bewerten der Infrastrukturkosten zuerst die Grundlagen: Speicher, Compute und Netzwerk. Berücksichtigen Sie dann alle Dienste, die Ihre Lösung zum Erfassen, Ausgehenden und Vorbereiten von Daten benötigt.

  • Betrieb: Schließen Sie langfristige Betriebskosten ein, die parallel zu den Infrastrukturkosten steigen, z. B. die Einstellung von Operatoren, Lieferanten und Kundensupportteams.

  • Überwachung: Fortlaufende Überwachung und Überprüfung der Kosten, um Lücken zwischen geplanten und tatsächlichen Kosten zu identifizieren. Eine regelmäßige Kostenüberprüfungsbesprechung hilft bei der Kostenoptimierung.

IoT-Architekturebenen

Die Entwurfsprinzipien der Kostenoptimierung helfen dabei, Überlegungen zu klären, um sicherzustellen, dass Ihre IoT-Workload die Anforderungen auf den grundlegenden IoT-Architekturebenen erfüllt.

Wenn Sie die IoT-Architekturebenen verstehen, können Sie eine Kostenbasislinie definieren und mehrere Architekturen für den Kostenvergleich berücksichtigen. Jede Ebene verfügt über mehrere Technologien und Ökosystemoptionen, z. B. Geräte, Telekommunikation oder den Edgestandort, sodass Sie eine Kostenstrategie für jede Ebene festlegen müssen.

Die IoT-Kernebenen: Geräte und Gateway, Geräteverwaltung und -modellierung sowie Erfassung und Kommunikation identifizieren IoT-spezifische Lösungen. Die anderen Ebenen und querschnittsübergreifenden Aktivitäten sind auch für andere Workloads gemeinsam und werden häufig mit anderen Workloads geteilt. Bei der TCO- und Kostenoptimierung müssen jedoch alle Kosten berücksichtigt werden, sodass Sie die IoT-bezogenen Kosten gemeinsamer und bereichsübergreifender Aktivitäten sowie die IoT-spezifischen Schichten berücksichtigen müssen.

Diagramm: Ebenen und übergreifende Aktivitäten der IoT-Architektur

Geräte- und Gatewayebene

Diese Ebene ist für die Generierung, in einigen Fällen die Optimierung und Übertragung von Daten in die Cloud verantwortlich. Die Kosten sind ein wichtiger Aspekt beim Entwerfen dieser Ebene. Bei der Kostenoptimierung sollte der gesamte Gerätelebenszyklus von Plan, Bereitstellung, Konfiguration, Überwachung und Außerbetriebnahme berücksichtigt werden.

Diagramm, das den Gerätelebenszyklus zeigt.

Edgelösungen erfordern, dass IoT-Geräte im Feld bereitgestellt werden. Die Bereitstellung benötigt möglicherweise eine Netzwerk- und Stromversorgungsinfrastruktur, die sich auf die Kosten auswirkt. Bereits vorhandene Infrastruktur kann die Installationskosten minimieren, aber möglicherweise muss sichergestellt werden, dass die Installation keine Auswirkungen auf vorhandene Systeme hat.

Die Entwicklung oder Installation von IoT-Geräten erfordert möglicherweise Schulungen und die Einstellung dedizierter interner oder externer Mitarbeiter. Erforderliche Qualifikationen umfassen Hardwaredesign, Entwicklung eingebetteter Anwendungen, Cloud- und lokale Konnektivität, Sicherheit und Datenschutz sowie IoT-Lösungsarchitektur. Es kann auch branchenspezifisches Fachwissen erforderlich sein. Schließen Sie diese Kosten in die Gesamtkosten für Geräte ein.

Zu den Gerätekosten gehören die Organisation der Logistik, z. B. Lagerung, Bestandsverwaltung und Transport. Schließen Sie die Kosten für alle Außerbetriebnahmeaktivitäten ein, wenn Geräte das Ende ihres Betriebslebenszyklus erreichen.

Optimieren Sie für Geräte, die mit der Cloud verbunden sind, die Datenübertragung, um Kostengrenzen beizubehalten. Zu den Strategien gehören die Minimierung der Nutzlastgrößen, die Batchverarbeitung von Nachrichten und die Übertragung außerhalb der Spitzenzeiten. Diese Optimierungen verursachen auch Kosten für die Implementierung.

Weitere Informationen zu Azure IoT-Geräten finden Sie unter:

Hardwareauswahl

Der größte Teil des Geräteentwicklungsprozesses hängt von der Hardwareauswahl ab. Eine Make-or-Buy-Entscheidung für Geräte berücksichtigt qualitative Faktoren wie wlan-Zertifizierung und quantitative Faktoren wie Stücklistenkosten und Markteinführungszeit. Die Wahl zwischen Standardhardware oder einem benutzerdefinierten Design wirkt sich auf die IoT-Gerätekosten und die Markteinführungszeit aus.

  • Standardgeräte kosten möglicherweise mehr pro Einheit, haben aber vorhersagbare Kosten und Durchlaufzeiten. Standardgeräte erfordern außerdem ein komplexes Supply Chain Management.

  • Benutzerdefinierte Geräte können die Stückkosten senken, aber die Entwicklungszeit erfordern, und es fallen einmalige Engineeringkosten an, z. B. Entwurf, Test, Zertifizierungsübermittlungen und Herstellung.

  • Vor zertifizierte Systemkomponenten oder Module können die Markteinführungszeit verkürzen und ein semi-benutzerdefiniertes Gerät erstellen, sind aber teurer als diskrete Chips. Sie müssen die Ressourcen für die Lieferkette und die Bestandsverwaltung ordnungsgemäß verwalten.

Der Azure Certified Device-Katalog bietet Geräte, die gut mit Azure IoT funktionieren und dazu beitragen können, Kosten und Markteinführungszeit zu reduzieren. Sie konzentrieren sich auf das Entwerfen und Entwerfen der IoT-Lösung mit der Flexibilität, die Hardware aus einer umfangreichen Liste zertifizierter Geräte auszuwählen. IoT Plug & Play Geräte können sowohl die Kosten für die Geräte- als auch die Cloudentwicklung senken. Wenn Sie ein zertifiziertes Azure-Gerät auswählen, können Sie Geräteanpassungen und -integrationen direkt zum Onboarding in Ihre IoT-Lösung überspringen.

Grafik, die Einsparungen durch Plug & Play Ansatz zeigt.

Lambda-Architekturmuster

IoT-Lösungen verwenden häufig das Architekturmuster "Heiß/Warm/Kalt" für Lambdas in der Cloud. Dieses Muster gilt auch für den Edge, wenn Sie leistungsfähigere Edgegeräte oder die Azure IoT Edge Runtime verwenden. Die Optimierung dieses Musters am Edge reduziert die Gesamtkosten der Lösung. Sie können den kostengünstigsten Dienst für die Clouddatenerfassung und -verarbeitung auswählen.

  • Die Verarbeitung heißer Pfade umfasst die Verarbeitung nahezu in Echtzeit, Prozesswarnungen oder Edgebenachrichtigungen. Sie können Azure IoT Hub Ereignisdatenströme verwenden, um Warnungen in der Cloud zu verarbeiten.

  • Die Verarbeitung des warmen Pfads umfasst die Verwendung von Speicherlösungen am Edge, z. B. Open-Source-Zeitreihendatenbanken oder Azure SQL Edge. Azure SQL Edge umfasst Edgestreamverarbeitungsfeatures und zeitreihenoptimierten Speicher.

  • Die Verarbeitung des kalten Pfads umfasst die Batchverarbeitung von Ereignissen mit geringerer Wichtigkeit und die Verwendung einer Dateiübertragungsoption über das modul Azure Blob Storage. Dieser Ansatz verwendet einen kostengünstigeren Datenübertragungsmechanismus im Vergleich zum Streaming über IoT Hub. Nachdem kalte Daten in Azure Blob Storage eintreffen, gibt es viele Möglichkeiten, die Daten in der Cloud zu verarbeiten.

Gerätesicherheit

Beide IoT Hub mit Device Provisioning Service (DPS) und IoT Central unterstützen die Geräteauthentifizierung mit symmetrischen Schlüsseln, tpm-Nachweis (Trusted Platform Module) und X.509-Zertifikaten. Jeder Option ist ein Kostenfaktor zugeordnet.

  • X.509-Zertifikate sind die sicherste Option für die Authentifizierung bei Azure IoT Hub, aber die Zertifikatverwaltung kann teuer sein. Eine fehlende Planung für die Zertifikatlebenszyklusverwaltung kann Zertifikate noch teurer machen. In der Regel arbeiten Sie mit Drittanbietern zusammen, die Lösungen für die Zertifizierungsstellen- und Zertifikatverwaltung anbieten. Für diese Option ist die Verwendung einer Public Key-Infrastruktur (PKI) erforderlich. Die Optionen umfassen eine selbstverwaltete PKI, eine PKI von Drittanbietern oder den Azure Sphere-Sicherheitsdienst, der nur mit Azure Sphere-Geräten verfügbar ist.

  • TPMs mit X.509-Zertifikaten bieten eine zusätzliche Sicherheitsebene. DPS unterstützt auch die Authentifizierung über TPM-Unterstützungsschlüssel. Die Standard kosten sich aus Hardware, potenzieller Boardneugestaltung und Komplexität.

  • Die Authentifizierung mit symmetrischen Schlüsseln ist die einfachste und kostengünstigste Option, aber Sie müssen die Auswirkungen auf die Sicherheit bewerten. Sie müssen Schlüssel auf dem Gerät und in der Cloud schützen, und das sichere Speichern des Schlüssels auf dem Gerät erfordert häufig eine sicherere Option.

Überprüfen Sie die mit jeder dieser Optionen verbundenen Kosten, und ausgleichen Sie potenziell höhere Hardware- oder Dienstkosten mit erhöhter Sicherheit. Die Integration in Ihren Fertigungsprozess kann sich auch auf die Gesamtkosten auswirken.

Weitere Informationen finden Sie unter Sicherheitsmethoden für Azure IoT-Gerätehersteller.

Azure RTOS

Azure RTOS ist eine eingebettete Entwicklungssuite für Geräte. Azure RTOS umfasst ein kleines, aber leistungsfähiges Betriebssystem, das eine zuverlässige, ultraschnelle Leistung für Geräte mit eingeschränkten Ressourcen bietet. Azure RTOS ist einfach zu verwenden und wurde auf mehr als 10 Milliarden Geräten bereitgestellt. Azure RTOS unterstützt die beliebtesten 32-Bit-Mikrocontroller und eingebetteten Entwicklungstools, sodass Sie vorhandene Fähigkeiten des Geräteentwicklers optimal nutzen können.

Azure RTOS ist kostenlos für die kommerzielle Bereitstellung mit vorab lizenzierter Hardware. Azure RTOS verfügt über Azure IoT-Cloudfunktionen und -features wie Geräteupdate und -sicherheit. Diese Features tragen dazu bei, die Kosten für die Geräte- und Cloudentwicklung zu senken.

Azure RTOS ist für Sicherheit und Sicherheit zertifiziert und trägt dazu bei, den Zeit- und Kostenaufwand für die Erstellung konformer Geräte für bestimmte Branchen wie Medizin, Automobil und Fertigung zu reduzieren.

LPWAN-Geräte

Wenn LPWAN-Geräte wie LoRaWAN, NB-IoT oder LTE-M bereits mit einer anderen IoT-Cloud verbunden sind, kann die Azure IoT Central Device Bridge eine Brücke zu Azure IoT Central leisten. Mit Azure IoT Central Device Bridge können Sie sich auf das Hinzufügen von Branchenkenntnissen und die Bewertung der Lösung konzentrieren, ohne dass Kosten für den Wechsel vorhandener Geräte anfallen.

Beim Erstellen Ihrer unternehmensfähigen Lösung müssen Sie die Kosten für die Integration von LPWAN-Geräten in Azure IoT Hub berücksichtigen.

Azure Sphere

Azure Sphere ist eine sichere End-to-End-IoT-Lösungsplattform mit integrierten Kommunikations- und Sicherheitsfeatures für Mit dem Internet verbundene Geräte. Azure Sphere umfasst eine gesicherte, verbundene Crossover-Mikrocontrollereinheit (MCU), ein benutzerdefiniertes allgemeines Linux-basiertes Betriebssystem und einen cloudbasierten Sicherheitsdienst, der kontinuierliche, erneuerbare Sicherheit bietet. Azure Sphere reduziert den Aufwand, eine sichere Umgebung vom Gerät bis zur Cloud zu erstellen und zu verwalten.

Azure Sphere bietet Betriebssystemupdates und Zero-Day-Sicherheit für 10 Jahre zusätzlich zu X.509-basierten PKI, Benutzer-App-Updates, Fehlerberichten und Geräteverwaltung über 10 Jahre hinweg ohne zusätzliche Kosten. Azure Sphere reduziert die Betriebskosten, um Millionen von Geräten auf dem neuesten Stand der Sicherheit zu halten.

Azure Stack

Azure Stack-Lösungen erweitern Azure-Dienste und -Funktionen auf Umgebungen außerhalb von Azure-Rechenzentren, z. B. lokale Rechenzentren oder Edgestandorte. Azure Stack-Lösungen umfassen Azure Stack Edge und Azure Stack HCI.

  • Azure Stack Edge ist eine von Azure verwaltete Anwendung, die sich ideal für hardwarebeschleunigte Machine Learning-Workloads an Edgestandorten eignet. Azure Stack Edge wird auf modernen Technologiestapeln wie Containern ausgeführt, sodass Azure Stack Edge an einem Edgestandort mehrere Workloads bereitstellen kann. Die gemeinsame Nutzung von Rechenleistung zwischen Workloads verringert die TCO.

  • Azure Stack HCI ist eine zweckorientierte, hyperkonvergente Lösung mit nativer Azure-Integration. Azure Stack HCI bietet skalierbare Virtualisierung zum Hosten von IoT-Lösungen. Virtualisierung bietet zusätzliche Vorteile wie Sicherheit, Skalierbarkeit und flexible Umgebungen, die die TCO reduzieren können, indem die Hardware mit anderen Workloads gemeinsam verwendet wird. Azure Stack HCI bietet mehr Computeleistung als Azure Stack Edge und eignet sich ideal für die Transformation von Industrieprozessen.

Azure Stack-Lösungen bringen Azure-Funktionen auf den Edge, aber die Hardwaredimensionierung schränkt die gesamte Computeleistung ein. Identifizieren Sie Anwendungsfälle und geschätzte Computeleistung, und berücksichtigen Sie die Größenanpassung, um die Kosten an die Leistungsanforderungen anzupassen.

Öffentliches oder privates Azure-MEC

IoT-Geräte können große Datenmengen generieren und möglicherweise auch hohe Anforderungen an einen niedrigen Energieverbrauch und niedrige Kosten stellen. Kleine, kostengünstige IoT-Geräte sind für eine oder mehrere Aufgaben konzipiert, z. B. das Sammeln von Sensor- oder Standortdaten und das Auslagern für die weitere Verarbeitung.

Azure Public or Private Multi-Access Edge Compute (MEC) und 5G helfen dabei, die Kosten für die Auslagerung von Daten von Geräten zu optimieren. MEC-basierte IoT-Lösungen ermöglichen die Datenverarbeitung mit geringer Latenz am Edge statt auf Geräten oder in der Cloud. Die Latenz beträgt 1-5 ms anstelle der üblichen 100-150 ms für die Cloud. MEC-basierte IoT-Lösungen sind flexibel, und die Geräte selbst sind preiswert, arbeiten mit minimalem Wartungsaufwand und verwenden kleinere, billigere und langlebige Batterien. MEC hält Datenanalysen, KI und Optimierungsfunktionen am Edge, wodurch IoT-Lösungen einfach und kostengünstig bleiben.

MeC dient nicht nur als Edgeverarbeitungs-, Compute- und 5G-Kommunikationsgerät für IoT-Workloads, es dient anderen Workloads als Kommunikationsgerät, um Hochgeschwindigkeitsverbindungen mit der öffentlichen Cloud oder Remotestandorten herzustellen.

Azure IoT Edge

Azure IoT Edge verfügt über integrierte Funktionen für hohe Nachrichtenvolume. Azure IoT Edge verwaltete Geräte mit Gatewayfunktionen können die Netzwerkkosten senken und die Anzahl der Nachrichten durch lokale Verarbeitungs- und Edgeszenarien minimieren.

Vermeiden Sie Geräte-zu-Gerät- oder Modul-zu-Modul-Edgekommunikation oder Geräte-zu-Cloud-Interaktionen, bei denen viele kleine Nachrichten verwendet werden. Verwenden Sie integrierte Nachrichtenbatchesfunktionen, um mehrere Telemetrienachrichten an die Cloud zu senden. Diese Features können dazu beitragen, die Kosten für die Verwendung von IoT Hub zu senken. Die Reduzierung sowohl der Anzahl täglicher Nachrichten als auch der Anzahl der Geräte-zu-Cloud-Vorgänge pro Sekunde kann die Auswahl einer niedrigeren Ebene in IoT Hub ermöglichen. Weitere Informationen finden Sie unter Strecken der IoT Edge Leistungslimits.

Um die Kosten für den Datenaustausch zu senken, können Sie Azure-Dienste wie Azure Stream Analytics und Azure Functions für IoT Edge bereitstellen. Azure Stream Analytics und Azure Functions können große Datenmengen am Edge aggregieren und filtern und nur wichtige Daten an die Cloud senden. Azure Blob Storage auf IoT Edge kann die Notwendigkeit, große Datenmengen über das Netzwerk zu übertragen, reduzieren. Edgespeicher ist nützlich, um große Datenmengen zu transformieren und zu optimieren, bevor sie an die Cloud gesendet werden.

Kostenlose Azure IoT Edge-Module für offene Protokolle wie OPC Publisher und Modbus helfen dabei, verschiedene Geräte mit minimaler Entwicklung zu verbinden. Wenn die Uploadleistung von entscheidender Bedeutung ist, kann die Auswahl eines bewährten IoT Edge Moduls eines Anbieters kostengünstiger sein als das Erstellen eines benutzerdefinierten Moduls. Sie können IoT Edge Module im Azure Marketplace suchen und herunterladen.

Erfassungs- und Kommunikationsebene

Ein Cloud-IoT-Gateway ist eine Brücke zwischen Geräten und Clouddiensten. Als Front-End-Dienst für die Cloudplattform kann ein Gateway alle Daten mit Protokollübersetzung aggregieren und bidirektionale Kommunikation mit Geräten bereitstellen.

Es gibt viele Faktoren, die für die Kommunikation zwischen Gerät und IoT-Gateway berücksichtigt werden müssen, z. B. Gerätekonnektivität, Netzwerk und Protokoll. Ein Verständnis von IoT-Kommunikationsprotokollen, Netzwerktypen und Messagingmustern hilft Ihnen beim Entwerfen und Optimieren einer kostengünstigen Architektur.

Für die Gerätekonnektivität ist es wichtig, den Netzwerktyp anzugeben. Wenn Sie eine private LAN- oder WAN-Lösung wie WLAN oder LoraWAN auswählen, sollten Sie die Netzwerk-TCO als Teil der Gesamtkosten berücksichtigen. Wenn Sie Carrier-Netzwerke wie 4G, 5G oder LPWAN verwenden, schließen Sie wiederkehrende Konnektivitätskosten ein.

IoT-Lösungsplattform

Um eine IoT-Lösung für Ihr Unternehmen zu erstellen, evaluieren Sie Ihre Lösung in der Regel mithilfe des Plattformansatzes für verwaltete Apps und erstellen Ihre unternehmensfähige Lösung mithilfe der Plattformdienste.

  • Mit Plattformdiensten können Sie Dienste optimieren und die Gesamtkosten steuern. Es bietet alle Bausteine für angepasste und flexible IoT-Anwendungen. Sie haben mehr Auswahl- und Programmieroptionen beim Verbinden von Geräten sowie beim Erfassen, Speichern und Analysieren Ihrer Daten. Die Azure IoT-Plattformdienste umfassen die Produkte Azure IoT Hub und Azure Digital Twins.

  • Azure IoT Central ist eine verwaltete App-Plattform, mit der Sie Ihre IoT-Lösung schnell auswerten können, indem Sie die Anzahl der zum Erzielen von Ergebnissen erforderlichen Entscheidungen reduzieren. IoT Central kümmert sich um die meisten Infrastrukturelemente in Ihrer Lösung, sodass Sie sich auf das Hinzufügen von Branchenkenntnissen und die Bewertung der Lösung konzentrieren können.

IoT Hub Ebenen

Die meisten IoT-Lösungen erfordern eine bidirektionale Kommunikation zwischen Geräten und der Cloud, um voll funktionsfähig und sicher zu sein. Die grundlegende IoT Hub-Ebene bietet Kernfunktionen, schließt aber bidirektionale Steuerung aus. Bei einigen frühen Lösungsimplementierungen können Sie möglicherweise die Kosten senken, indem Sie die Basisebene verwenden. Wenn Ihre Lösung schreitet, können Sie zu einem Standardtarif wechseln, um einen sicheren Kommunikationskanal für niedrigere Cloud-zu-Gerät-Messagingkosten zu optimieren. Weitere Informationen finden Sie unter Wählen des richtigen IoT Hub-Tarifs für Ihre Lösung.

IoT Hub Nachrichtengröße und -häufigkeit

Messagingkosten hängen stark von der Chattlichkeit des Geräts und der Nachrichtengröße ab. Chatty-Geräte senden jede Minute viele Nachrichten an die Cloud, während relativ ruhige Geräte nur stündlich oder mehr Daten senden. Vermeiden Sie Geräte-zu-Cloud-Interaktionen, die viele kleine Nachrichten verwenden. Clarity zu Gerätechathaftigkeit und Nachrichtengröße trägt dazu bei, die Wahrscheinlichkeit einer Überbereitstellung zu verringern, was zu ungenutzter Cloudkapazität oder zu einer Unterbereitstellung führt, was zu Skalierungsproblemen führt. Berücksichtigen Sie die Größe und Häufigkeit der Nachrichtennutzlasten, um sicherzustellen, dass Ihre Infrastruktur die richtige Größe aufweist und skalierungsbereit ist.

Vermeiden Sie Cloud-zu-Gerät-Interaktionen, die viele kleine Nachrichten verwenden. Gruppieren Sie z. B. mehrere Geräte- oder Modulzwillingsupdates in ein einzelnes Update, das über eine eigene Drosselung verfügt. Beachten Sie die Nachrichtengröße, die für das tägliche Kontingent verwendet wird, 4K-Byte für nicht freie IoT Hub Tarife. Beim Senden kleinerer Nachrichten bleibt eine gewisse Kapazität ungenutzt, während größere Nachrichten in Blöcken von 4 KB in Rechnung gestellt werden.

Verwenden Sie eine einzelne direkte Methode, um direktes Feedback zu erhalten. Verwenden Sie ein einzelnes Gerät oder einen Modulzwilling status Update, um Die Konfiguration auszutauschen und Informationen asynchron zu status.

Tipp

Sie können chattige Interaktionen überwachen, indem Sie Microsoft Defender für IoT auf Azure IoT Hub und den Micro-Agent von Defender für IoT verwenden. Sie können IoT Hub benutzerdefinierte Warnungen für Device-to-Cloud- oder Cloud-to-Device-Interaktionen erstellen, die einen bestimmten Schwellenwert überschreiten.

Wenn die Nachrichtengröße für die Kostenverwaltung von entscheidender Bedeutung ist, ist die Verringerung des Mehraufwands bei langen Gerätelebenszyklus oder großen Bereitstellungen besonders wichtig. Zu den Optionen, um diesen Mehraufwand zu verringern, gehören:

  • Verwenden Sie eine kürzere Geräte-ID, Modul-ID, Zwillingsname und Nachrichtenthema, um die Nutzlast in MQTT-Paketen zu reduzieren. Eine MQTT-Nutzlast sieht wie devices/{device_id}/modules/{module_id}/messages/events/folgt aus.
  • Kürzen Sie den Overhead mit fester Länge und die Nachricht ab.
  • Komprimieren Sie die Nutzlast, z. B. mithilfe von Gzip.

IoT Hub Nachrichtenkontingente und Drosselungsgrenzwerte

IoT Hub Tarife weisen unterschiedliche Größen mit bestimmten Kontingenten und Drosselungsgrenzwerten für Vorgänge auf. Grundlegendes zu IoT Hub Grenzwerten und Kontingenten, um die Kosten für Das Messaging zwischen Gerät und Cloud zu Gerät zu optimieren.

Beispielsweise verfügt der Tarif "Standard S1" über ein tägliches Kontingent von 400.000 Nachrichten. Gebührenerhöhung in Blöcken mit 4 KB basierend auf mehreren Faktoren:

  • Eine D2C-Nachricht (Device-to-Cloud) kann bis zu 4 KB umfassen.
  • D2C-Nachrichten, die 4 KB überschreiten, werden in Blöcken von 4 KB in Rechnung gestellt.
  • Nachrichten, die kleiner als 4 KB sind, können die Azure IoT SDK-Methode SendEventBatchAsync verwenden, um die Batchverarbeitung auf der Geräteseite zu optimieren. Beispielsweise erhöht das Bündeln von bis zu vier 1-KB-Nachrichten am Edge die tägliche Verbrauchseinheit um nur eine Nachricht. Batchverarbeitung gilt nur für AMQP oder HTTPS.
  • Die meisten Vorgänge, z. B. Cloud-zu-Gerät-Nachrichten oder Gerätezwillwillungsvorgänge, berechnen auch Nachrichten in 4-KB-Blöcken. Alle diese Vorgänge werden dem täglichen Durchsatz und dem maximalen Kontingent von Nachrichten hinzugefügt.

Ausführliche Preisbeispiele finden Sie in der Azure IoT Hub-Preisinformationsdokumentation.

Neben täglichen Nachrichtenkontingenten haben Dienstvorgänge Drosselungsgrenzwerte. Ein wichtiger Teil IoT Hub Kostenoptimierung besteht darin, sowohl Nachrichtenkontingente als auch Grenzwerte für die Vorgangsdrosselung zu optimieren. Untersuchen Sie die Unterschiede zwischen den Grenzwerten in Form von Vorgängen pro Sekunde oder Bytes pro Sekunde. Weitere Informationen finden Sie unter IoT Hub-Kontingente und -Drosselung.

Für verschiedene IoT Hub Vorgänge gelten unterschiedliche Drosselungsgrenzwerte. Geräte-zu-Cloud-Vorgänge haben eine Drosselung von Vorgängen pro Sekunde, die von der Ebene abhängt. Berücksichtigen Sie zusätzlich zur Nachrichtengröße, die in Blöcken von 4 KB gemessen wird, die Anzahl der Vorgänge. Mit der Batchverarbeitung auf dem Edge können Sie mehr Nachrichten in einem einzelnen Vorgang senden.

Eine einzelne Nachricht mit 2 KB, eine Batchnachricht mit 10 KB oder eine Batchnachricht mit 256 KB zählt nur als einzelner Vorgang, sodass Sie mehr Daten an den Endpunkt senden können, ohne Drosselungsgrenzwerte zu erreichen.

IoT Hub automatische Skalierung

Die dynamische Anpassung der Anzahl der IoT Hub Einheiten trägt dazu bei, die Kosten zu optimieren, wenn das Nachrichtenvolumen schwankt. Sie können einen Dienst für die automatische Skalierung implementieren, der Ihren IoT Hub-Dienst automatisch überwacht und skaliert. Ein anpassbares Beispiel zum Implementieren von Autoskalierungsfunktionen finden Sie unter Automatisches Skalieren Ihrer Azure IoT Hub. Sie können Ihre eigene benutzerdefinierte Logik verwenden, um IoT Hub Ebene und Anzahl von Einheiten zu optimieren.

Bereitstellungsstempel für die Skalierung

Bereitstellungsstempel ist ein gängiges Entwurfsmuster für flexible Bereitstellungsstrategien, vorhersagbare Skalierung und Kosten. Dieses Muster bietet mehrere Vorteile für IoT-Lösungen, z. B. die Geoverteilung von Gerätegruppen, das Bereitstellen neuer Features für bestimmte Stempel und die Beobachtung der Kosten pro Gerät. Weitere Informationen finden Sie unter Skalieren von IoT-Lösungen mit Bereitstellungsstempeln.

Ebene der Geräteverwaltung und -modellierung

Die Verwaltung von Geräten ist eine Aufgabe, die komplexe Prozesse wie Lieferkettenverwaltung, Gerätebestand, Bereitstellung, Installation, Betriebsbereitschaft, Geräteupdate, bidirektionale Kommunikation und Bereitstellung orchestriert. Die Gerätemodellierung kann die Verwaltungskosten und das Messaging-Datenverkehrsvolumen reduzieren.

IoT Plug & Play

Bei der Senkung der Gesamtkosten sollten Sie erweiterte Anwendungsfälle als Teil der Plattformauswahl in Betracht ziehen. IoT Plug & Play ermöglicht Lösungsentwicklern die Integration von Geräten in IoT Hub oder Azure Digital Twins ohne manuelle Konfiguration. IoT Plug & Play verwendet die DTDL V2 (Digital Twins Definition Language). Beide Technologien basieren auf offenen W3C-Standards (World Wide Web Consortium) wie JSON-LD und RDF, die eine einfachere Nutzung in verschiedenen Diensten und Tools ermöglichen.

Es fallen keine zusätzlichen Kosten für die Verwendung von IoT Plug & Play und der DTDL an. Die Standardtarife für IoT Hub, Azure Digital Twins und andere Azure-Dienste bleiben unverändert.

Weitere Informationen finden Sie unter Konvertieren eines vorhandenen Geräts in ein IoT Plug & Play Gerät.

IoT Hub DPS

IoT Hub DPS ist ein Hilfsdienst für IoT Hub, der eine kostengünstige Just-in-Time-Bereitstellung ohne Toucheingabe für den richtigen IoT Hub ermöglicht, ohne dass ein eingreifen von Menschen erforderlich ist. DPS ermöglicht die sichere und skalierbare Bereitstellung von Millionen von Geräten, um Fehler und Kosten zu reduzieren.

DPS ermöglicht die Gerätebereitstellung mit geringer oder ohne Toucheingabe, sodass Sie keine Personen vor Ort trainieren und senden müssen. Die Verwendung von DPS reduziert die Kosten für Lkw-Rollen und die Zeit, die für Training und Konfiguration aufgewendet wird. DPS verringert auch das Risiko von Fehlern aufgrund der manuellen Bereitstellung.

DPS unterstützt die Verwaltung des Gerätelebenszyklus mit IoT Hub durch Registrierungszuordnungsrichtlinien, Zero-Touch-Bereitstellung, Erstkonfigurationseinstellung, erneute Bereitstellung und Aufhebung der Bereitstellung. Weitere Informationen finden Sie unter

Modellierung des Ressourcen- und Gerätezustands

Vergleichen Sie Kostenunterschiede zwischen mehreren Gerätetopologien und Entitätsspeichern wie Azure Cosmos DB, Azure Digital Twins und Azure SQL Database. Jeder Dienst verfügt über eine andere Kostenstruktur und bietet unterschiedliche Funktionen für Ihre IoT-Lösung. Wählen Sie je nach erforderlicher Nutzung den kostengünstigsten Dienst aus.

  • Azure Digital Twins kann ein graphbasiertes Modell der IoT-Umgebung für Die Ressourcenverwaltung, gerätebasierte status und Telemetriedaten implementieren. Sie können Azure Digital Twins als Tool verwenden, um ganze Umgebungen mit IoT-Datenstreaming in Echtzeit zu modellieren und Geschäftsdaten aus Nicht-IoT-Quellen zusammenzuführen. Sie können benutzerdefinierte Ontologien erstellen oder auf Standards basierende Ontologien wie RealEstateCore, CIM oder NGSI-LD verwenden, um den Datenaustausch mit Drittanbietern zu vereinfachen. Azure Digital Twins verfügt über ein Nutzungstarifmodell ohne feste Gebühr.

  • Azure Cosmos DB ist eine global verteilte Datenbank mit Unterstützung mehrerer Modelle. Die Kosten werden durch Speicher und Durchsatz mit regionalen oder global verteilten und replizierten Datenoptionen beeinflusst.

  • Azure SQL-Datenbank kann eine effiziente Lösung für die Geräte- und Ressourcenmodellierung sein. SQL-Datenbank verfügt über mehrere Preismodelle, mit denen Sie die Kosten optimieren können.

Ressourcenbereitstellungsmodell

Sie können Edgelösungen mit verschiedenen Architekturen bereitstellen: mehrere Endpunkte, IoT-Geräte, direkt mit der Cloud verbunden oder über ein Edge- und/oder Cloudgateway verbunden. Verschiedene Optionen für die Beschaffung von Edgegeräten können sich auf die TCO und die Markteinführungszeit auswirken. Die laufende Wartung und Der Support des Gerätebestands wirkt sich auch auf die Gesamtkosten der Lösung aus.

Wenn Daten in einer bestimmten IoT-Lösung gespeichert und verarbeitet werden, wirkt sich auf viele Faktoren wie Latenz, Sicherheit und Kosten aus. Analysieren Sie jeden Anwendungsfall, und untersuchen Sie, wo es am sinnvollsten ist, Edgeverarbeitung und Datenspeicher zu verwenden und wie sich dies auf die Kosten auswirkt. Das Speichern und Verarbeiten von Daten am Edge kann Speicher-, Transport- und Verarbeitungskosten sparen. Wenn Sie jedoch die Skalierung berücksichtigen, sind Clouddienste aufgrund von Kosten und Entwicklungsaufwand häufig bessere Optionen.

Der Azure-Preisrechner ist ein nützliches Tool zum Vergleichen dieser Optionen.

Ereignisverarbeitungs- und Analyseebene

Der Zweck der Ereignisverarbeitungs- und Analyseebene besteht darin, datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen. Die Ereignissteuerung und der Zweck der Analyse sind wichtige Faktoren, die berücksichtigt werden sollten. Die richtige Dienstauswahl erhöht die Effizienz der Architektur und reduziert die Kosten für die Verarbeitung von Daten und Ereignissen.

Implementieren Sie basierend auf Ihren Anforderungen die Verarbeitung heißer, warmer oder kalter Pfade für IoT-Datenanalysen. Die Azure IoT-Referenzarchitektur hilft Ihnen dabei, den Unterschied zwischen diesen Analysepfaden zu verstehen und die verfügbaren Analysedienste auf den einzelnen Pfaden zu überprüfen.

Um zu beginnen, bestimmen Sie, welche Datentypen den pfad "heiß", "warm" oder "kalt" durchlaufen:

  • Hot Path-Daten werden im Arbeitsspeicher aufbewahrt und nahezu in Echtzeit analysiert, in der Regel mithilfe der Streamverarbeitung. Die Ausgabe kann eine Warnung auslösen oder in ein strukturiertes Format geschrieben werden, das Analysetools sofort abfragen können.
  • Warme Pfaddaten, z. B. vom letzten Tag, der letzten Woche oder dem letzten Monat, werden in einem Speicherdienst gespeichert, der sofort abgefragt werden kann.
  • Verlaufsdaten für kalte Pfade werden in kostengünstigem Speicher aufbewahrt, um in großen Batches abgefragt zu werden.

Diagramm, das die Analysepfade

Speicherebene

Eines der Ziele einer IoT-Lösung ist die Bereitstellung von Daten für Endbenutzer. Es ist wichtig, Speichertypen, Kapazität und Preise zu verstehen, um eine Strategie zur Optimierung der Speicherkosten zu erstellen.

Speichertypen

Die Auswahl eines Repositorys für Telemetriedaten hängt vom Anwendungsfall für Ihre IoT-Daten ab. Wenn der Zweck nur darin besteht, IoT-Daten zu überwachen und die Volumes gering sind, können Sie eine Datenbank verwenden. Wenn Ihr Szenario datenanalysen umfasst, sollten Sie Telemetriedaten im Speicher speichern. Für zeitreihenoptimierte, reine Anfügespeicherung und Abfragen sollten Sie zweckorientierte Lösungen wie Azure Data Explorer in Betracht ziehen.

Speicher und Datenbanken schließen sich nicht gegenseitig aus. Beide Dienste können zusammenarbeiten, insbesondere bei klar definierten Analysepfaden heiß, warm und kalt. Azure Data Explorer und Datenbanken werden häufig für Szenarien mit heißen und warmen Pfaden verwendet.

Für Azure Storage ist es auch wichtig, Datenlebenszyklusfaktoren wie Zugriffshäufigkeit, Aufbewahrungsanforderungen und Sicherungen zu berücksichtigen. Azure Storage hilft Ihnen dabei, den Datenlebenszyklus zu definieren und den Prozess des Verschiebens von Daten aus der heißen Ebene auf andere Ebenen zu automatisieren, wodurch die langfristigen Speicherkosten reduziert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren einer Lebenszyklusverwaltungsrichtlinie.

Datenbanklösungen

Bei Datenbankfunktionen ist es üblich, zwischen SQL- und No-SQL-Lösungen zu wählen. SQL-Datenbanken eignen sich am besten für feststehende Schematelemetriedaten mit einfachen Datentransformations- oder Datenaggregationsanforderungen. Weitere Informationen finden Sie unter Typen von Datenbanken in Azure.

Azure SQL Database und TimescaleDB for PostgreSQL sind gängige Optionen für SQL-Datenbank. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Artikeln:

Wenn die Daten am besten als Objekt oder Dokument ohne festes Schema dargestellt werden, ist no-SQL eine bessere Option. Azure Cosmos DB bietet mehrere APIs wie SQL oder MongoDB. Für jede Datenbank sind Partitions- und Indexstrategien wichtig für die Leistungsoptimierung und die Reduzierung unnötiger Kosten. Weitere Informationen finden Sie unter

Azure Synapse Analytics ist ein modernes Azure Data Warehouse. Synapse Analytics skaliert nach Data Warehouse Units (DWU), und Sie sollten die richtige Kapazität auswählen, um Ihre Lösungsanforderungen zu erfüllen. Je nach Anwendungsfall können Sie die Computeverarbeitung anhalten, wenn kein Auftrag ausgeführt wird, um die Betriebskosten zu senken.

Transportschicht

Die Transportschicht überträgt Und leitet Daten zwischen anderen Ebenen weiter. Da Daten zwischen Ebenen und Diensten übertragen werden, wirkt sich die Wahl des Protokolls auf die Kosten aus. Anwendungsfälle wie Feldgateways, offenes Protokoll und IoT-Netzwerkauswahl wirken sich ebenfalls auf die Kosten in der Transportschicht aus.

Um Übertragungsgrößen und -kosten zu reduzieren, wählen Sie das richtige Protokoll für Ihre IoT-Geräte zum Senden von Telemetriedaten aus.

Geräteclients senden regelmäßig Keep-Alive-Nachrichten an IoT Hub. Gemäß Gebühren pro Vorgang fallen keine Gebühren für Keep-Alive-Nachrichten an. Sie müssen jedoch keine keep-alive-Eigenschaft in den Telemetriedaten hinzufügen, wenn keine spezifische Anforderung dafür besteht. Aus Gründen der Flexibilität bieten einige Azure IoT-Geräte-SDKs die Möglichkeit, einen Zeitraum für diese Nachrichten festzulegen, wenn Sie die Protokolle AMQP oder MQTT verwenden.

Bei batteriebetriebenen IoT-Geräten können Sie wählen, ob Verbindungen am Leben erhalten oder wieder verbunden werden, wenn die Geräte wieder aktiviert werden. Diese Wahl wirkt sich auf den Energieverbrauch und die Netzwerkkosten aus.

Das erneute Herstellen einer Verbindung verbraucht Pakete von etwa 6 KB für die TLS-Verbindung, die Geräteauthentifizierung und das Abrufen eines Gerätezwillings, spart jedoch Die Akkukapazität, wenn das Gerät nur ein- bis zweimal pro Tag aktiviert wird. Sie können Nachrichten bündeln, um den TLS-Mehraufwand zu verringern. Die Erhaltung am Leben verbraucht Hunderte von Bytes, aber die Beibehaltung der Verbindung am Leben spart Netzwerkkosten, wenn das Gerät alle paar Stunden oder weniger aufwacht.

Allgemeine Anleitungen zu Konnektivität und zuverlässigen Messagingfeatures in Azure IoT-Geräte-SDKs finden Sie unter Verwalten von Konnektivität und zuverlässigem Messaging mithilfe Azure IoT Hub Geräte-SDKs. Dieser Leitfaden hilft Ihnen, die Kosten für die Behandlung unerwarteter Verhaltensweisen zwischen Gerät und Azure IoT-Diensten zu senken.

DPS reduziert die Kosten für die Verwaltung des Gerätelebenszyklus von der Zero-Touch-Bereitstellung bis zur Einstellung, aber die Verbindung mit DPS kostet Netzwerkkosten für TLS und Authentifizierung. Um den Netzwerkdatenverkehr zu reduzieren, sollten Geräte IoT Hub Informationen während der Bereitstellung zwischenspeichern und dann eine direkte Verbindung mit IoT Hub herstellen, bis sie erneut bereitgestellt werden müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Senden einer Bereitstellungsanforderung vom Gerät.

Interaktions- und Berichtsebene

Da IoT Zeitreihendaten verarbeitet, gibt es viele Interaktionen von einer großen Anzahl von Geräten. Berichterstellung und Visualisierung erkennt den Wert dieser Daten. Intuitive und vereinfachte Benutzeroberflächen und gut gestaltete Dateninteraktionen können teuer zu erstellen sein.

Grafana ist ein Open-Source-Datenvisualisierungstool, das optimierte Dashboards für Zeitreihendaten bereitstellt. Grafana-Communitys bieten Beispiele, die Sie in Ihrer Umgebung wiederverwenden und anpassen können. Sie können Metriken und Dashboard aus Zeitreihendaten mit wenig Aufwand implementieren. Azure stellt ein Grafana-Plug-In für Azure Monitor bereit.

Reporting- und Dashboard-Tools wie Power BI ermöglichen einen schnellen Start mit unstrukturierten IoT-Daten. Power BI bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und Funktionen. Sie können Dashboards und Berichte einfach mithilfe von Zeitreihendaten entwickeln und die Vorteile von Sicherheit und Bereitstellung zu geringen Kosten nutzen.

Integrationsebene

Die Integration in andere Systeme und Dienste kann komplex sein. Viele Dienste können dazu beitragen, die Effizienz zu maximieren, um die Kosten in der Integrationsebene zu optimieren.

Azure Digital Twins kann verschiedene Systeme und Dienste in IoT-Daten integrieren. Azure Digital Twins transformiert alle Daten in eine eigene digitale Entität. Daher ist es wichtig, die Dienstgrenzwerte und Optimierungspunkte für Kosteneinsparungen zu verstehen. Überprüfen Sie die Azure Digital Twins-Dienstgrenzwerte beim Entwerfen Ihrer Architektur. Grundlegendes zu funktionalen Einschränkungen zur effektiven Integration in Geschäftssysteme

Wenn Sie die Abfrage-API verwenden, berechnet Azure Digital Twins pro Abfrageeinheit (Query Unit, QU). Sie können die Anzahl der QUs nachverfolgen, die die Abfrage im Antwortheader verwendet hat. Reduzieren Sie die Komplexität von Abfragen und die Anzahl der Ergebnisse, um die Kosten zu optimieren. Weitere Informationen finden Sie unter Suchen der QU-Nutzung in Azure Digital Twins.

DevOps-Ebene

Cloudplattformen transformieren Investitionsausgaben (CAPEX) in Operative Ausgaben (OPEX). Dieses Modell bietet zwar Flexibilität und Agilität, sie benötigen jedoch ein klar definiertes Bereitstellungs- und Betriebsmodell, um die Cloudplattform in vollem Umfang nutzen zu können. Eine gut geplante Bereitstellung schafft wiederholbare Ressourcen, um die Markteinführungszeit zu verkürzen.

Eine Cloudplattform bietet Entwicklern Flexibilität beim Bereitstellen von Ressourcen in Sekunden, aber es besteht die Gefahr, dass Ressourcen unbeabsichtigt oder übermäßig bereitgestellt werden. Ein geeignetes Cloudgovernancemodell kann solche Risiken minimieren und unerwünschte Kosten vermeiden.

Entwicklungsumgebungen

Entwickler können die Flexibilität nutzen, die Azure bietet, um die Entwicklungskosten zu optimieren. Der IoT Hub kostenlosen Tarif, der auf eine instance pro Abonnement beschränkt ist, bietet Standardfunktionen, ist jedoch auf 8.000 Nachrichten pro Tag beschränkt. Diese Ebene ist ausreichend für die frühe Entwicklung mit einer begrenzten Anzahl von Geräten und Nachrichten.

Für Computeumgebungen können Sie serverlose Architektur für cloudnative IoT-Lösungen übernehmen. Zu den beliebten Azure-Diensten für IoT-Workloads gehören Azure Functions und Azure Stream Analytics. Der Abrechnungsmechanismus hängt vom Dienst ab. Bei einigen Diensten wie Azure Stream Analytics für die Echtzeitverarbeitung können Entwickler Dienste anhalten, ohne dass zusätzliche Kosten anfallen. Andere Dienste werden nach Nutzung abgerechnet. Beispielsweise Azure Functions Rechnungen basierend auf der Anzahl der Transaktionen. Entwickler können diese cloudnativen Funktionen nutzen, um sowohl die Entwicklungs- als auch die Betriebskosten zu optimieren.

Eine integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) beschleunigt die Entwicklung und Bereitstellung. Einige Open-Source-IDEs wie Visual Studio Code bieten Azure IoT-Erweiterungen , mit denen Entwickler Kostenlos Code in Azure IoT-Diensten entwickeln und bereitstellen können.

Azure IoT bietet kostenlose GitHub-Codebeispiele mit Anleitung. Mit diesen Beispielen können Entwickler Geräte-, IoT Edge-, IoT Hub- und Azure Digital Twins-Anwendungen erweitern. GitHub verfügt auch über Features zum Implementieren nahtloser CI/CD-Umgebungen (Continuous Integration und Continuous Deployment) mit geringen Kosten und Aufwand. GitHub Actions sind für Open-Source-Projekte kostenlos. Weitere Informationen finden Sie unter GitHub-Pläne und -Features.

Auslastungstests zur Kostenschätzung

Sie können Auslastungstests verwenden, um die Gesamtkosten, einschließlich Clouddiensten, für End-to-End-IoT-Lösungen abzuschätzen. Da IoT-Lösungen große Datenmengen verwenden, kann ein Simulator bei Auslastungstests helfen. Simulationscodebeispiele wie der Azure IoT-Gerätetelemetriesimulator helfen Ihnen beim Testen und Schätzen von Kosten im großen Stil mit verschiedenen Parametern.

Bereitstellungsumgebungen

Es ist üblich, Workloads in mehreren Umgebungen wie Entwicklung und Produktion bereitzustellen. Mithilfe von Infrastructure-as-Code (IaC) können Sie die Bereitstellung beschleunigen und die Markteinführungszeit verkürzen, indem Sie Code wiederverwenden. IaC kann dazu beitragen, unbeabsichtigte Bereitstellungen wie falsche Ebenen zu vermeiden. Azure-Dienste wie Azure Resource Manager und Azure Bicep oder Drittanbieterdienste wie Terraform und Pulumi sind gängige IaC-Optionen.

Sie können DevOps-Bereitstellungsmethoden auf IoT-Lösungen anwenden, indem Sie Build- und Releasepipelines in verschiedenen Umgebungen verwenden. Ein Beispiel finden Sie unter Verwenden einer DevOps-Pipeline zum Bereitstellen einer Lösung für die prädiktive Wartung.

Support und Wartung

Der langfristige Support und die Wartung von Feldgeräten können zur größten Kostenlast für eine bereitgestellte Lösung werden. Eine sorgfältige Berücksichtigung der Systembetriebskosten ist für die Realisierung des Return on Investment (ROI) von entscheidender Bedeutung.

Sie müssen IoT-Geräte für die Lebensdauer der Lösung unterstützen und warten. Zu den Aufgaben gehören Hardwarereparaturen, Softwareupgrades, Betriebssystemwartung und Sicherheitspatches. Berücksichtigen Sie die laufenden Lizenzkosten für kommerzielle Software und proprietäre Treiber und Protokolle. Wenn Sie keine Remotewartung durchführen können, müssen Sie ein Budget für Reparaturen und Updates vor Ort bereitstellen. Für Hardwarereparaturen oder -ersatz müssen Sie geeignete Ersatzteile vorrätig halten.

Für Lösungen, die Mobilfunk- oder kostenpflichtige Konnektivitätsmedien verwenden, wählen Sie einen geeigneten Datenplan basierend auf der Anzahl der Geräte, der Größe und Häufigkeit der Datenübertragungen und dem Standort der Gerätebereitstellung aus. Wenn Sie über eine Vereinbarung zum Servicelevel (SLA) verfügen, benötigen Sie eine kostengünstige Kombination aus Hardware, Infrastruktur und geschultem Personal, um die SLA zu erfüllen.

Cloudgovernance

Cloudgovernance ist für Compliance, Sicherheit und Vermeidung unnötiger Kosten unerlässlich.

  • Kostenverwaltungs-APIs ermöglichen Es Ihnen, Kosten- und Nutzungsdaten durch mehrdimensionale Analysen zu untersuchen. Sie können benutzerdefinierte Filter und Ausdrücke erstellen, mit denen Sie Fragen zum Azure-Ressourcenverbrauch beantworten können. Kostenverwaltungs-APIs können Warnungen generieren, wenn der Verbrauch konfigurierte Schwellenwerte erreicht. Kostenverwaltungs-APIs sind für IoT Central, IoT Hub und DPS verfügbar.

  • Ressourcentagging wendet Bezeichnungen auf bereitgestellte Ressourcen an. Zusammen mit Microsoft Cost Management bietet das Tagging Einblicke in die laufenden Kosten basierend auf den Bezeichnungen. Weitere Informationen finden Sie unter Allgemeine Kostenanalyseverwendungen.

  • Azure Policy verfügt über integrierte Richtlinien, um Ressourcen automatisch zu bezeichnen oder Ressourcen ohne Kennzeichnung zu kennzeichnen. Weitere Informationen finden Sie unter Zuweisen von Richtliniendefinitionen für die Tagkonformität. Ein weiterer Anwendungsfall für Azure Policy besteht darin, die Bereitstellung bestimmter Ebenen zu verhindern, wodurch eine Überbereitstellung in Entwicklungs- oder Produktionsumgebungen verhindert wird.

Überwachung

Viele in Ihrem Azure-Abonnement enthaltene Tools können Ihren organization bei der Implementierung der Finanzgovernance und beim Nutzen Ihrer IoT-Dienste helfen. Mit diesen Tools können Sie die Ressourcennutzung nachverfolgen und die Kosten in allen Clouds mit einer einzigen, einheitlichen Ansicht verwalten. Sie können auf umfassende operative und finanzielle Erkenntnisse zugreifen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Telemetrieprotokollierung verwendet häufig Log Analytics-Arbeitsbereiche in Azure Monitor. Log Analytics umfasst 5 GB Speicher, und die ersten 30 Tage der Aufbewahrung sind kostenlos. Je nach geschäftlichen Anforderungen benötigen Sie möglicherweise einen längeren Aufbewahrungszeitraum. Überprüfen und entscheiden Sie den richtigen Aufbewahrungszeitraum, um unbeabsichtigte Kosten zu vermeiden.

Log Analytics bietet eine Arbeitsbereichsumgebung zum interaktiven Abfragen von Protokollen. Sie können Protokolle regelmäßig an externe Speicherorte wie Azure Data Explorer exportieren oder Protokolle in einem Speicherkonto archivieren, um eine kostengünstigere Speicheroption zu erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Überwachen der Nutzung und geschätzter Kosten in Azure Monitor.

Azure Advisor

Bei Azure Advisor handelt es sich um einen personalisierten Cloudberater, der Sie mit bewährten Methoden zum Optimieren von Azure-Bereitstellungen unterstützt. Advisor analysiert Ihre Ressourcenkonfiguration und Nutzungstelemetrie und empfiehlt Lösungen, mit denen Sie Kosteneffizienz, Leistung, Zuverlässigkeit und Sicherheit verbessern können.

Advisor hilft Ihnen bei der Optimierung und Reduzierung Ihrer gesamten Azure-Ausgaben, indem sie nicht genutzte und nicht ausgelastete Ressourcen identifizieren. Sie können Kostenempfehlungen auf der Registerkarte Kosten auf der Dashboard Advisor abrufen.

Obwohl Advisor keine spezifischen Empfehlungen für IoT-Dienste bietet, kann er nützliche Empfehlungen für Azure-Infrastruktur-, Speicher- und Analysedienste bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Reduzieren der Dienstkosten mithilfe von Azure Advisor.

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