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Créer des emplacements intelligents à l'aide d'Azure Digital Twins

Explorateur de données Azure
Azure Data Factory
Azure Digital Twins
Azure Functions
Azure IoT Hub

Cet article décrit une solution pour les espaces intelligents. Azure Digital Twins forme le cœur de l’architecture en modélisant l’environnement. Azure IoT Hub, qui est un service IoT géré, joue également un rôle significatif de même que le service d’analytique Azure Data Explorer.

Architecture

Le diagramme suivant illustre le déroulement des données dans cette solution :

  • Les zones qui contiennent plusieurs icônes représentent des catégories de services. Dans chaque catégorie, les services fonctionnent indépendamment ou ensemble pour fournir des fonctionnalités.
  • Les flèches entre les zones représentent la communication entre les zones correspondantes.

Diagramme illustrant l’architecture recommandée pour une solution d’espace intelligent.

Téléchargez un fichier Visio de cette architecture.

Dataflow

  1. L’environnement peut utiliser ces protocoles et d’autres protocoles de communication :

    • Création d’un réseau de contrôles Automation (BACnet)
    • Modbus
    • KNX
    • LonWorks

  2. Les appareils et les systèmes locaux envoient des données de télémétrie et d’autres données au cloud. Contenu des sources de données :

    • Appareils Brownfield
    • Capteurs de connexion directe
    • Capteurs fournis par des éditeurs de logiciels indépendants
    • Systèmes d’entreprise existants

  3. Les appareils, les capteurs et les actionneurs génèrent des données de télémétrie. Certains appareils interagissent directement avec IoT Hub. Les autres appareils envoient des données à IoT Hub par le biais d’Azure IoT Edge.

  4. Les systèmes externes, par lots ou hérités envoient des données à Azure Data Factory. Ces données statiques proviennent généralement de fichiers et de bases de données.

  5. Les connecteurs interentreprises traduisent les données des fournisseurs et les diffusent vers Azure Digital Twins.

  6. IoT Hub ingère la télémétrie des appareils. IoT Hub fournit également les services suivants :

    • Sécurité au niveau des appareils
    • Services de provisionnement des appareils
    • Jumeaux d’appareil
    • Exemples de commandes et de contrôles
    • Fonctionnalités de scale-out

  7. Data Factory transforme des données semi-statiques et les transfère vers Azure Data Explorer ou vers un stockage à long terme.

  8. Azure Functions reçoit les données IoT Hub et utilise les API Azure Digital Twins pour mettre à jour Azure Digital Twins. Azure Digital Twins contient le graphique spatial des bâtiments et de l’environnement. Azure Digital Twins modélise l’environnement avec Digital Twins Definition Language (DTDL). Azure Functions traite les données, en effectuant la détection des erreurs et les mises à jour de graphes.

  9. Divers composants créent, stockent et chargent des modèles DTDL.

  10. Azure Digital Twins envoie les données à Azure Data Explorer via Azure Event Grid. Ce service d’analytique fonctionne comme un historien en stockant les données de série chronologique de la solution.

  11. Les moteurs de simulation et les outils d’intelligence artificielle traitent les données. Exemples : Azure Cognitive Services, les modèles AI et les services de simulation de partenaires.

  12. Azure Data Lake fournit un stockage à long terme pour les données. Azure Synapse Analytics analyse et génère des rapports sur les données.

  13. Pour les outils de visualisation et les applications d’entreprise, la couche d’accès à la solution fournit un accès sécurisé aux principaux services du système :

    • Gestion des API Azure offre des fonctionnalités de normalisation, de sécurisation et de personnalisation des API. Cette plateforme applique également des quotas d’utilisation et des limites de débit.

    • Azure SignalR Service envoie des notifications aux interfaces utilisateur lorsque les données de télémétrie et les données sont modifiées.

    • Pour les applications qui échangent des données de façon asynchrone ou au niveau du volume, divers composants fournissent des mécanismes de publication et d’abonnement :

      • IoT Hub
      • Files d’attente Azure Service Bus
      • Hubs d'événements Azure
      • Webhooks

  14. Les applications de service collectent les données de la couche API de contrôle d’accès. Ces applications analysent et préparent ensuite les données pour les applications des utilisateurs finaux. Les outils Microsoft, tels que Power Apps, Power BI et Azure Maps, crée,t des rapports et des informations sur les données des magasins de données Azure.

  15. Les applications d’entreprise utilisent les données préparées. Voici quelques exemples :

    • Modules Dynamics 365.

    • Solutions pour fournisseur de logiciel indépendant.

    • Applications Microsoft Teams.

    • Solutions optimisées pour le terrain, telles que les applications mobiles et les appareils mobiles :

Components

La solution utilise les composants suivants :

Composants principaux

  • IoT Hub connecte les appareils aux ressources cloud Azure. Ce service géré fournit les éléments suivants :

    • Sécurité au niveau des appareils.
    • Services de provisionnement d’appareil.
    • Jumeaux d'appareil.
    • Exemples de commandes et de contrôles.
    • Fonctionnalités de scale-out.

  • Les kits de développement logiciel Azure IoT permettent aux appareils de se connecter à IoT Hub. Les appareils qui peuvent utiliser ces kits sont les suivants :

    • Appareils Azure Sphere.
    • Appareils qui exécutent Azure RTOS.

  • IoT Edge exécute des charges de travail cloud sur des appareils IoT Edge. Plus précisément, ce concentrateur de messages central peut exécuter des analytiques en temps réel via Azure Machine Learning et Azure Stream Analytics. IoT Edge fonctionne également comme passerelle vers IoT Hub pour :

    • Appareils avec des exigences de faible consommation d’énergie.
    • Appareils hérités.
    • Appareils avec contraintes.

  • Data Factory est un service d’intégration qui fonctionne avec des blocs de données potentiellement volumineux provenant de magasins de données disparates. Vous pouvez utiliser cette plateforme complètement managée et serverless pour orchestrer et automatiser des workflows. Par exemple, Data Factory peut combler le fossé entre les magasins semi-statiques et les composants d’historique comme Azure Data Explorer.

  • Les connecteurs interentreprises traduisent et diffusent les données de manière bidirectionnelle entre les composants du fournisseur et Azure Digital Twins. Un nombre croissant de fournisseurs utilisent DTDL pour créer des modèles standard. RealEstateCore fournit un exemple. Par conséquent, ces intégrations devraient devenir plus simples au fil du temps.

  • Azure Digital Twins stocke les représentations numériques des appareils et des environnements IoT. Vous pouvez utiliser ces données pour la propagation de données ou l’analyse en temps réel. En interne, Azure Digital Twins :

    Vous pouvez générer des ontologies ou des ensembles de modèles préexistants à l’aide de DTDL. Vous pouvez également commencer avec un modèle pris en charge par le secteur :

  • Azure Digital Twins Explorer est un outil de développement permettant de visualiser et d’interagir avec les données, les modèles et les graphiques Azure Digital Twins. Cet outil est actuellement en préversion publique.

  • Les composants de gestion des modèles maintiennent le modèle DTDL :

    • Pour la création de modèle, ces options sont disponibles :

      • Azure Digital Twins Explorer
      • Solutions pour fournisseur de logiciel indépendant
      • Outils personnalisés
      • Éditeurs de texte ou de code

    • Les référentiels stockent des ontologies :

    • Pour charger des modèles dans Azure Digital Twins, les options disponibles sont les suivantes :

  • Azure Functions est une plateforme de calcul serverless pilotée par les événements. Avec Functions, vous pouvez utiliser des déclencheurs et des liaisons pour intégrer les services à grande échelle.

  • Azure Data Explorer est un service d’analytique données rapide et complètement managé. Vous pouvez l’utiliser pour analyser en temps réel de grands volumes de données. Le service Azure Data Explorer peut gérer divers flux de données provenant d’applications, de sites web, d’appareils IoT et d’autres sources.

  • Azure Cognitive Services fournit des fonctionnalités d’intelligence artificielle. Ces services offrent un ensemble de modèles de réseau neuronal pré-formés pour le cloud. Les API REST et les SDK de la bibliothèque client peuvent vous aider à intégrer l'intelligence cognitive dans vos applications. Vous pouvez utiliser les fonctionnalités de Cognitive Services :

    • presque en temps réel.
    • À certains seuils de données.
    • À la demande.
    • Pour les tâches complexes avec des temps de traitement longs.

  • Azure Machine Learning est un environnement cloud qui vous aide à créer, déployer et gérer des solutions d’analyse prédictive. Avec ces modèles, vous pouvez prévoir le comportement, les résultats et les tendances.

  • Azure Data Lake stocke une grande quantité de données dans son format brut natif. En général, les données proviennent de plusieurs sources hétérogènes et peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées.

  • Azure Synapse Analytics est un service d’analytique conçu pour les entrepôts de données et les systèmes de Big Data. Ce service s’intègre à Power BI, Machine Learning et d’autres services Azure.

  • Gestion des API Azure crée des passerelles d’API modernes et cohérentes pour les services principaux. En plus d’accepter les appels d’API et de les router vers les services principaux, cette plateforme vérifie les clés, jetons, certificats et autres informations d’identification. Gestion des API enregistre les métadonnées relatives aux journaux et applique également des quotas d’utilisation et des limites de débit.

  • Azure Service Bus est un courtier de messages d’entreprise complètement managé. Service Bus prend en charge les rubriques de files d’attente de messages et de publication-abonnement.

  • Azure Event Hubs est une plateforme de streaming complètement managée pour le Big Data.

  • Azure SignalR Service est une bibliothèque de logiciels open source qui fournit un moyen d’envoyer des notifications à des applications web en temps réel.

Applications de services

  • Azure Logic Apps automatise les workflows en connectant les applications et les données entre les clouds.

  • Azure Maps offre des API géospatiales pour ajouter des cartes, une analytique spatiale et des solutions de mobilité aux applications.

  • Microsoft Graph fournit des outils pour accéder aux données dans Microsoft 365, Windows 10 et Enterprise Mobility + Security.

  • Power Platform est un ensemble de produits et de services qui fournit des outils low code pour créer des solutions efficaces et flexibles :

    • Power Apps est une suite d’applications, de services, de connecteurs et de plateformes de données. Power Apps permet de transformer des opérations métier manuelles en processus numériques et automatisés.
    • Power BI est une collection de services logiciels et d’applications qui affichent des informations analytiques.
    • Power Automate simplifie les tâches répétitives et les processus sans papier.
    • Power Virtual Agents fournit des chatbots sans code pour répondre aux besoins des clients et des employés à grande échelle.

Applications d’entreprise

  • Dynamics 365 est un portefeuille d’applications permettant de gérer les opérations de l’entreprise.

  • Microsoft Teams fournit des services pour la réunion, la messagerie, l’appel et la collaboration.

  • Azure App Service et sa fonctionnalité Web Apps fournissent un framework pour la création, le déploiement et la mise à l’échelle d’applications web.

Composants de support partagés

Ces services assurent la prise en charge des composants dans tous les domaines de la solution :

  • La plateforme Azure Monitor collecte et analyse la télémétrie des applications, comme les métriques de performances et les journaux d’activité. Ce service notifie les applications et le personnel sur les conditions qui ne se produisent pas régulièrement.

  • Microsoft Defender pour IoT est un service de sécurité unifié qui protège les systèmes IoT en identifiant les vulnérabilités et les menaces.

  • Azure DevOps Services fournit des services, des outils et des environnements pour la gestion des projets et des déploiements de codage.

  • Microsoft Entra ID est un service d’identité basé sur le cloud qui contrôle l’accès à Azure et à d’autres applications cloud, notamment les solutions ISV et les solutions locales.

  • Azure Key Vault stocke et contrôle de manière sécurisée l'accès aux secrets d'un système, tels que les clés d’API, les mots de passe, les certificats et les clés de chiffrement.

Autres solutions

  • Azure Cosmos DB est une autre solution pour le stockage des données. Ce service de base de données NoSQL complètement managé évolue aisément. Azure Cosmos DB offre différentes façons d’accéder aux données, notamment :

    • Bases de données de documents
    • Bases de données de graphiques
    • Requêtes de style SQL
    • Un Azure Cosmos DB for Apache Cassandra.

    Azure Synapse Link pour Azure Cosmos DB offre un moyen d’exécuter de l’analytique sur des données Azure Cosmos DB à l’aide d’Azure Synapse Analytics. Par conséquent, vous pouvez combiner plusieurs services de données dans des solutions qui utilisent Azure Cosmos DB.

  • Event Hubs fournit un service d’ingestion évolutif et sécurisé. Contrairement à IoT Hub, qui prend en charge la communication bidirectionnelle avec les appareils, Event Hubs prend en charge le trafic unidirectionnel. Par conséquent, Event Hubs ne permet pas d’envoyer des commandes et des stratégies aux appareils. Event Hubs n’offre pas non plus de sécurité au niveau de l’appareil. Cependant, Event Hubs convient aux environnements avec un volume élevé de messages à partir d’un petit nombre de périphériques d’entrée.

Détails de la solution

Les emplacements intelligents sont des environnements physiques qui rassemblent des appareils connectés et des sources de données. À l’aide de ces environnements, vous pouvez voir et contrôler :

  • Produits et systèmes.
  • Espaces intérieurs et extérieurs.
  • Expériences personnelles avec l’environnement.

Les emplacements intelligents peuvent inclure des bâtiments, des campus universitaires, des campus d’entreprise, des stades et des villes. Ces environnements offrent une valeur ajoutée en aidant les propriétaires immobiliers, les responsables de l’infrastructure et les occupants à exploiter et à gérer les sites. Les emplacements intelligents rendent également les espaces plus efficaces, rentables, confortables et productifs.

Les espaces intelligents modélisent numériquement les espaces et compilent les données pertinentes. À partir de ces données, vous pouvez obtenir des insights sur la manière dont les personnes, les lieux et les appareils sont connectés.

Cas d’usage potentiels

Cette solution s’applique à de nombreux domaines :

  • Campus intelligents (industrie de l’éducation)
  • Gestion des installations (immobilier)
  • Stades intelligents (secteur du sport)
  • Bureaux intelligents
  • Optimisation de l’énergie

Résultats métier

Dans cet exemple de solution, un grand propriétaire immobilier commercial transforme numériquement un site de bureaux. Cette amélioration associe les infrastructures héritées aux données de gestion avec les nouvelles fonctionnalités et technologies, notamment :

  • Détection de l’occupation.
  • Optimisation de la file d’attente de café.
  • Parking.
  • Services de navette.

Cet effort nécessite l’intégration des appareils Brownfield et des appareils IoT (Internet des objets) modernes qui surveillent l’espace physique. Les appareils Brownfield communiquent via des transports de construction courants tels que BACnet et Modbus.

Les objectifs de l’entreprise sont les suivants :

  • Optimisation de l’utilisation de l’énergie en diagnostiquant les défaillances et en rationalisant le management des services de terrain. Cette optimisation intègre le système de gestion des bâtiments existant aux périphériques.

  • La connexion d'appareils modernes permet d'obtenir de nouvelles informations sur l'espace et de proposer des expériences innovantes aux occupants.

  • Développement d’un modèle numérique cohérent de l'environnement en rassemblant plusieurs sources de données. Le modèle doit développer des opportunités d’analyse de données.

  • Création d’une solution évolutive capable de collecter et d’archiver des millions de points de données.

  • Création d’une solution pouvant aisément ajouter des solutions de partenaires. La solution doit également intégrer les données des partenaires dans la représentation numérique de l’environnement.

Considérations

Ces considérations implémentent les piliers d’Azure Well-Architected Framework qui est un ensemble de principes directeurs qui permettent d’améliorer la qualité d’une charge de travail. Pour plus d'informations, consultez Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Les remarques suivantes s’appliquent à cette solution.

Fiabilité

La fiabilité permet de s’assurer que votre application tient vos engagements auprès de vos clients. Pour plus d’informations, consultez la page Vue d’ensemble du pilier de fiabilité.

Extensibilité

Les solutions pour les emplacements intelligents peuvent être des implémentations relativement simples et à faible volume. Elles peuvent également être des implémentations sophistiquées qui gèrent un volume élevé de données. Une solution qui agrège la télémétrie de chauffage, de ventilation et de climatisation (HVAC) sur un campus de grande taille est un exemple d’implémentation de volume élevé.

Les services Azure de base de cette solution sont évolutifs par essence et parfaitement adaptés aux solutions complexes. Toutefois, lorsque vous combinez ces services, assurez-vous qu’ils ne créent pas de points d’étranglement. Au début du cycle de développement, exécutez des tests de performances à intervalles planifiés pour identifier les problèmes potentiels.

Flexibilité

Concevez votre espace intelligent pour qu’il soit bien intégré mais également flexible. Les cas d’utilisation d’emplacements intelligents évoluent rapidement. À un moment donné, après le déploiement de votre solution, vous devez ajouter de nouveaux capteurs, des types de données, des fonctionnalités d’intelligence artificielle et des techniques de visualisation. Pour accroître la flexibilité :

  • Choisissez une solution faiblement couplée comme l’architecture proposée.
  • Utilisez les normes de l’industrie pour l’ontologie des données. Cette approche permet de réduire le temps nécessaire à l’ajout de nouvelles fonctionnalités et à l’intégration de nouveaux logiciels.
  • Utilisez Gestion des API. Cette plateforme offre un moyen de créer plusieurs styles et signatures d’API pour une seule API sous-jacente.

Sécurité

La sécurité fournit des garanties contre les attaques délibérées, et contre l’utilisation abusive de vos données et systèmes importants. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier Sécurité.

Les solutions de construction héritées s’appuient souvent sur un manque de connectivité externe comme principale source de sécurité. Toutefois, même les données qui n’identifient pas les personnes peuvent fournir des informations sur une entreprise ou les personnes dans un immeuble. Par exemple, les organisations utilisent des caméras pour compter les personnes, suivre les ressources et fournir des données de sécurité.

Traitez et enregistrez des images avec prudence. Assurez-vous de répondre à toutes les exigences du client, y compris les problèmes de confidentialité. Faites de la sécurité une priorité tout au long du cycle de vie des données de votre solution d’espace intelligent. En particulier, tenez compte des données que vous collectez, où vous les traitez et les stockez, et quelles sont les conclusions obtenues à partir de celles-ci.

Optimisation des coûts

L’optimisation des coûts consiste à examiner les moyens de réduire les dépenses inutiles et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier d’optimisation des coûts.

Utilisez la Calculatrice de prix Azure pour estimer le coût d’une solution IoT.

Contributeurs

Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.

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