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Procesamiento de datos del vehículo en tiempo real mediante IoT.

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

Ideas de solución

Este artículo es una idea de solución. Si te gustaría que ampliemos este artículo con más información, como posibles casos de uso, servicios alternativos, consideraciones de implementación o una guía de precios, comunícalo a través de los Comentarios de GitHub.

Esta solución crea una canalización de ingesta y procesamiento de datos en tiempo real para ingerir y procesar mensajes desde dispositivos de IoT en una plataforma de análisis de macrodatos en Azure. La arquitectura usa Azure Sphere y Azure IoT Hub para administrar mensajes telemáticos y Azure Stream Analytics procesa los mensajes.

Architecture

Diagram showing vehicle data ingestion, processing, and visualization.

Descargue un archivo Visio de esta arquitectura.

Flujo de datos

Los datos fluyen por la solución de la siguiente manera:

  1. Los mensajes telemáticos (velocidad, ubicación, etc.) los envía un dispositivo habilitado para telefonía móvil con Azure Sphere a Azure IoT Hub. En un escenario de nueva implementación, el fabricante del vehículo puede incluir un módulo de Sphere en cada vehículo en el momento de la fabricación. Para antiguas zonas industriales, el vehículo se ha modernizado con una solución poscomercialización telemática.

  2. Azure Stream Analytics recoge el mensaje en tiempo real desde Azure IoT Hub, procesa los datos según la lógica de negocios y los envía al nivel de servicio para su almacenamiento.

  3. Se usan diferentes bases de datos en función de los datos. Azure Cosmos DB almacena los mensajes, mientras que Azure SQL DB almacena los datos relacionales y transaccionales, y actúa como origen de datos para el nivel de presentación y de acción. Azure Synapse contiene datos agregados y actúa como origen de datos para las herramientas de inteligencia empresarial (BI).

  4. También se pueden crear aplicaciones web, móviles, de inteligencia empresarial y de realidad mixta en el nivel de servicio. Por ejemplo, puede exponer los datos del nivel de servicio mediante las API para el uso por parte de terceros (como compañías de seguros o proveedores).

  5. Cuando un vehículo requiere mantenimiento en el centro de servicio técnico de un distribuidor, un técnico de mantenimiento conecta un dispositivo de Azure Sphere al puerto OBD-II del vehículo.

  6. La aplicación Azure Sphere se conecta al puerto OBD-II del vehículo y transmite los datos OBD-II a Azure IoT Edge a través de MQTT. El dispositivo Azure Sphere se conecta por Wi-Fi al dispositivo Azure IoT Edge instalado en el centro de mantenimiento. Los datos OBD-II se transmiten desde Azure IoT Edge a Azure IoT Hub y se procesan en la misma canalización de procesamiento de mensajes.

    • Con la última versión del sistema operativo 20.10, Azure Sphere puede conectarse de forma segura a Azure IoT Edge con sus propios certificados de dispositivo. El certificado de Azure Sphere es exclusivo del dispositivo y el servicio de seguridad de Azure Sphere lo renueva automáticamente cada 24 horas tras la autenticación y la autenticación remotas del dispositivo.

    • Azure Sphere se comunica directamente con el servicio de seguridad de Azure Sphere y no mediante Azure IoT Edge. El servicio de seguridad de Azure Sphere es el servicio basado en la nube de Microsoft que se comunica con los chips de Azure Sphere para habilitar el mantenimiento, la actualización y el control. A veces se abrevia como AS3.

  7. En Azure IoT Edge ahora se dispone de administración de MQTT de uso general. El dispositivo Azure Sphere publicará mensajes en el tema de MQTT integrado en IoT Hub (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/).

    • Los módulos de Azure IoT Edge son aplicación contenedorizada administradas por IoT Edge y ejecutan servicios de Azure (por ejemplo, Azure Stream Analytics) o su código propio específico de la solución.

  8. Un técnico de mantenimiento, puede suscribirse al tema de MQTT (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/) y ver de forma segura los datos OBD-II mediante una aplicación HoloLens que contenga un cliente de MQTT. El cliente de MQTT de HoloLens debe estar autorizado para conectarse y suscribirse al tema. Al conectar HoloLens directamente a la puerta de enlace de IoT Edge, el técnico de mantenimiento puede ver los datos del vehículo casi en tiempo real, lo que evita la latencia del envío de los datos a la nube y de vuelta. El técnico de mantenimiento también puede interactuar con el puerto OBD-II del vehículo (desactivar la luz de "comprobar motor", por ejemplo) incluso cuando el centro de mantenimiento está desconectado de la nube.

Componentes

  • Azure Sphere es una plataforma de aplicaciones segura y de alto nivel con características integradas de comunicación y seguridad para los dispositivos conectados a Internet. Se compone de una unidad de microcontroladores (MCU) cruzados, conectados y seguros, un sistema operativo basado en Linux personalizado y un servicio de seguridad basado en la nube que ofrece una seguridad renovable y continua.

  • Azure IoT Edge proporciona administración de MQTT y ejecuta aplicaciones perimetrales inteligentes en el entorno local para garantizar una latencia baja y un menor uso del ancho de banda.

  • Azure IoT Hub se encuentra en el nivel de ingesta y admite la comunicación bidireccional con los dispositivos, lo que permite que las acciones se envíen desde la nube o Azure IoT Edge al dispositivo.

  • Azure Stream Analytics (ASA) proporciona procesamiento de flujos sin servidor en tiempo real que puede ejecutar las mismas consultas en la nube y en los dispositivos perimetrales. ASA en Azure IoT Edge puede filtrar o agregar datos localmente para permitir tomar decisiones inteligentes sobre qué datos se deben enviar a la nube para su posterior procesamiento o almacenamiento.

  • Azure Cosmos DB, Azure SQL Database y Azure Synapse Analytics se encuentran en el nivel de almacenamiento de servicio. Azure Stream Analytics puede escribir mensajes directamente en Azure Cosmos DB mediante una salida. Los datos se pueden agregar y trasladar de Azure Cosmos DB y Azure SQL a Azure Synapse con Azure Data Factory.

  • Azure Synapse Analytics es un sistema distribuido para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos. Su uso del procesamiento paralelo masivo (MPP) lo hace idóneo para ejecutar análisis de alto rendimiento.

  • Azure Synapse Link para Azure Cosmos DB permite ejecutar análisis casi en tiempo real de datos operativos en Azure Cosmos DB, sin que ello afecte al rendimiento o al costo en la carga de trabajo transaccional, mediante los dos motores de análisis disponibles en el área de trabajo de Azure Synapse: SQL sin servidor y grupos de Spark.

  • Microsoft Power BI es un conjunto de herramientas de análisis de negocios que sirve para analizar datos y compartir información. Power BI puede consultar un modelo semántico almacenado en Analysis Services, o bien consultar Azure Synapse directamente.

  • Azure App Service se puede usar para compilar aplicaciones web y móviles. Azure API Management se puede usar para exponer los datos a terceros, dependiendo de los datos almacenados en el nivel de servicio.

  • Los técnicos de mantenimiento pueden usar Microsoft HoloLens para ver los datos del vehículo (por ejemplo, el historial de mantenimiento, los datos OBD-II, diagramas de piezas, etc.) de forma holográfica para la solución de problemas y la reparación.

Alternativas

  • Synapse Link es la solución de Microsoft que se prefiere para el análisis de datos de Azure Cosmos DB.

Detalles del escenario

La ingesta, el procesamiento y la visualización de datos de vehículos son las funcionalidades clave necesarias para crear soluciones para vehículos conectados. Al capturar y analizar estos datos, podemos descifrar información valiosa y crear soluciones.

Por ejemplo, con vehículos equipados con dispositivos telemáticos podemos supervisar la ubicación de los vehículos en directo, planificar las mejores rutas, proporcionar asistencia a los conductores y apoyar a los sectores que consumen datos telemáticos o los aprovechan, como las compañías aseguradoras. Para los fabricantes de vehículos, la información de diagnóstico puede proporcionar información importante para la garantía y el mantenimiento.

Posibles casos de uso

Imagine un fabricante de automóviles que desea crear una solución para:

  • Enviar de manera segura datos en tiempo real a la nube desde sensores e incorporar ordenadores instalados en los vehículos.

  • Crear servicios de valor añadido para sus clientes y distribuidores mediante el análisis de la ubicación del vehículo y otros datos de sensor (como de sensores del motor y del entorno).

  • Almacenar los datos para seguir el procesamiento con el fin de proporcionar información útil (como alertas de mantenimiento para los propietarios del vehículo, información del accidente para las compañías aseguradoras, etc.).

  • Permitir que los técnicos del servicio técnico del distribuidor interactúen con los vehículos mediante una aplicación de realidad mixta para facilitar la solución de problemas y la reparación (por ejemplo, con una aplicación HoloLens para ver datos en tiempo real, y ver o borrar códigos de diagnóstico disponibles mediante un puerto OBD-II del vehículo, así como ver procedimientos de reparación o un diagrama de las piezas por separado en 3D).

Colaboradores

Microsoft está actualizando y manteniendo este artículo. Originalmente lo escribieron los siguientes colaboradores.

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