Optimisation des coûts dans votre charge de travail IoT

Article
04/27/2023

La rentabilité est l’un des facteurs clés de réussite des projets IoT. Dans une solution IoT classique, les appareils génèrent de grandes quantités de données de télémétrie qu’ils envoient au cloud pour que les technologies cloud les traitent et les stockent. La façon dont vous développez des appareils et des applications, gérez de grands volumes de données et concevez votre architecture affecte les coûts globaux.

Étant donné qu’une solution IoT est une pile technologique multicouche, il existe de nombreux facteurs d’économie à prendre en compte et de nombreuses possibilités d’optimisation des coûts. L’optimisation des coûts est un processus de contrôle des coûts en boucle fermée qui doit être surveillé, analysé et amélioré en continu tout au long du cycle de vie d’une solution.

Les exigences de solution sont les critères clés pour les décisions relatives à l’architecture IoT. Vous pouvez séparer les exigences en exigences fonctionnelles et opérationnelles. Séparez les considérations de coût pour chaque type d’exigence, car les exigences fonctionnelles déterminent la conception du système, tandis que les exigences opérationnelles affectent l’architecture système. Développez plusieurs cas d’usage en fonction des exigences et comparez-les avant de finaliser votre conception.

Cet article présente les considérations de coût pour différentes combinaisons de services et de technologies Azure IoT. Pour l’optimisation des coûts pour des secteurs ou des cas d’usage spécifiques tels que les usines connectées, la maintenance prédictive ou la surveillance à distance, consultez Architectures de référence Azure IoT spécifiques au secteur.

Évaluer l’optimisation des coûts dans votre charge de travail IoT

Pour évaluer votre charge de travail IoT à l’aide du pilier d’optimisation des coûts Well-Architected Framework, répondez aux questions d’optimisation des coûts pour les charges de travail IoT dans Azure Well-Architected Review. Une fois que l’évaluation a identifié les recommandations clés d’optimisation des coûts pour votre solution IoT, utilisez le contenu suivant pour vous aider à implémenter les recommandations.

Principes de conception

Cinq piliers de l’excellence architecturale sous-tendent la méthodologie de conception des charges de travail IoT. Ces piliers servent de boussole pour les décisions de conception ultérieures dans les domaines de conception IoT clés. Les principes de conception suivants étendent le pilier qualité d’Azure Well-Architected Framework - Optimisation des coûts.

Principe de conception	Considérations
Développer une discipline de gestion des coûts	Comprendre le coût total de possession (TCO) en tenant compte des coûts directs et indirects lors de la planification.
Utiliser des stratégies et des approches standard de l’industrie	Pour les industries spécifiques de l’IoT avec leurs propres écosystèmes, par exemple la fabrication, l’énergie et l’environnement, ou l’automobile et le transport, utilisez des stratégies et des approches standard de l’industrie.
Conception pour l’optimisation du débit	Définissez des plans d’implémentation pour chaque couche d’architecture IoT.
Surveiller et optimiser au fil du temps	Surveillez et optimisez les coûts avec des activités d’optimisation des coûts en cours après avoir implémenté votre solution.

Coût total de possession (TCO)

Les coûts IoT constituent un compromis entre différentes options technologiques. Parfois, ce n’est pas une simple comparaison, car IoT est un système de bout en bout. Tenez compte des avantages liés aux coûts de la synergie lors de la conciliation de plusieurs services et technologies. Par exemple, vous pouvez utiliser Azure IoT Hub jumeaux d’appareil pour gérer les événements dans Azure Digital Twins. Les jumeaux d’appareil dans IoT Hub sont disponibles uniquement dans le niveau standard de IoT Hub.

Il est important d’estimer correctement les coûts agrégés à long terme. Passez en revue les piles de technologies IoT et développez un modèle de coût qui inclut les coûts d’implémentation et d’exploitation de tous les services impliqués. La calculatrice de prix Azure permet d’estimer les coûts de démarrage et d’exploitation.

Dans certains domaines, un coût ponctuel peut être plus efficace que les coûts récurrents. Par exemple, dans le domaine de la sécurité où les techniques de piratage changent constamment, il peut être préférable d’importer un système d’exploitation et un module commerciaux fiables tels qu’Azure Sphere. Pour un paiement ponctuel, ces services fournissent des correctifs de sécurité des appareils mensuels en cours.

Estimez les coûts de la solution en fonction de l’exécution à grande échelle en production, et non de l’architecture de preuve de concept (PoC). L’architecture et les coûts évoluent rapidement après la PoC. Selon le rapport IoT Signals EDITION 3, la principale raison de l’échec de poC est le coût élevé de la mise à l’échelle. Le coût élevé de la mise à l’échelle des projets IoT provient de la complexité de l’intégration entre les couches, telles que les appareils, la connectivité de périphérie et la compatibilité entre les applications.

Votre modèle de coût doit inclure les domaines suivants :

Appareils : à partir d’un nombre limité d’appareils connectés, estimez la croissance du nombre d’appareils déployés et de leurs modèles de messagerie. Les appareils et les messages peuvent avoir une croissance linéaire ou non linéaire au fil du temps.
Infrastructure : pour évaluer les coûts d’infrastructure, commencez par prendre en compte les éléments de base : stockage, calcul et réseau. Ensuite, comptez tous les services dont votre solution a besoin pour ingérer, sortant et préparer des données.
Opérations : incluez les coûts opérationnels à long terme qui augmentent parallèlement aux coûts d’infrastructure, tels que l’emploi d’opérateurs, de fournisseurs et d’équipes de support technique.
Surveillance : surveillez et examinez en permanence les coûts pour identifier les écarts entre les coûts planifiés et les coûts réels. Une réunion de révision des coûts régulière permet d’optimiser les coûts.

Couches d’architecture IoT

Les principes de conception de l’optimisation des coûts aident à clarifier les considérations pour garantir que votre charge de travail IoT répond aux exigences des couches d’architecture IoT de base.

La compréhension des couches d’architecture IoT vous aide à définir une base de référence de coût et à envisager plusieurs architectures pour la comparaison des coûts. Chaque couche a plusieurs technologies et options d’écosystème, telles que les appareils, les télécommunications ou l’emplacement de périphérie, vous devez donc établir une stratégie de coût pour chaque couche.

Les couches principales IoT : appareil et passerelle, gestion et modélisation des appareils, ingestion et communication, identifient les solutions spécifiques à IoT. Les autres couches et les activités transversales sont également communes à d’autres charges de travail et souvent partagées avec celles-ci. Toutefois, le coût total de possession et l’optimisation des coûts doivent prendre en compte tous les coûts. Vous devez donc tenir compte des coûts liés à l’IoT des activités courantes et transversales, ainsi que des couches spécifiques à l’IoT.

Diagramme montrant les couches et les activités transversales dans l’architecture IoT.

Couche d’appareil et de passerelle

Cette couche est chargée de générer, dans certains cas d’optimiser et de transférer des données vers le cloud. Le coût est un élément clé à prendre en compte pour la conception de cette couche. L’optimisation des coûts doit prendre en compte l’ensemble du cycle de vie de l’appareil du plan, de l’approvisionnement, de la configuration, du monitoring et de la mise hors service.

Diagramme montrant le cycle de vie de l’appareil.

Les solutions Edge nécessitent le déploiement d’appareils IoT sur le terrain. Le déploiement peut nécessiter une infrastructure réseau et d’alimentation qui affecte les coûts. L’infrastructure préexistante peut réduire les coûts d’installation, mais peut nécessiter de s’assurer que l’installation n’affecte pas les systèmes existants.

Le développement ou l’installation d’appareils IoT peuvent nécessiter une formation et l’utilisation d’un personnel interne ou externe dédié. Les compétences requises incluent la conception matérielle, le développement d’applications incorporées, la connectivité cloud et locale, la sécurité et la confidentialité et l’architecture de solution IoT. Une expertise spécifique à un secteur peut également être requise. Incluez ces coûts dans les coûts globaux des appareils.

Les coûts des appareils incluent l’organisation de la logistique, comme le stockage, la gestion des stocks et le transport. Incluez le coût de toutes les activités de désaffectation lorsque les appareils atteignent la fin de leur cycle de vie opérationnel.

Pour les appareils connectés au cloud, optimisez les transmissions de données pour maintenir les limites de coût. Les stratégies incluent la réduction des tailles de charge utile, le traitement par lots de messages et la transmission pendant les périodes creuses. Ces optimisations entraînent également des coûts à implémenter.

Pour en savoir plus sur les appareils Azure IoT, consultez :

Sélection du matériel

La plupart du processus de développement d’appareil dépend de la sélection du matériel. La décision de faire ou d’acheter des appareils prend en compte des facteurs qualitatifs comme la certification Wi-Fi et des facteurs quantitatifs comme le coût de la nomenclature et le temps de commercialisation. Le choix d’un matériel prêt à l’emploi ou d’une conception personnalisée affecte le coût et le délai de commercialisation des appareils IoT.

Les appareils prêts à l’emploi peuvent coûter plus cher par unité, mais ils ont des coûts et des délais prévisibles. Les appareils prêts à l’emploi éliminent également la nécessité d’une gestion complexe de la chaîne logistique.
Les appareils personnalisés peuvent réduire les coûts unitaires, mais impliquent du temps de développement et entraînent des coûts d’ingénierie non récurrents tels que la conception, les tests, les soumissions de certification et la fabrication.
Les composants ou modules système pré-certifiés peuvent réduire le temps de commercialisation et de création d’un appareil semi-personnalisé, mais sont plus chers que les puces discrètes. Vous devez gérer correctement la chaîne d’approvisionnement et l’inventaire.

Le catalogue d’appareils certifiés Azure offre des appareils qui fonctionnent bien avec Azure IoT et qui peuvent aider à réduire les coûts et le délai de commercialisation. Vous allez vous concentrer sur la conception et l’architecture de la solution IoT avec la possibilité de sélectionner le matériel à partir d’une liste complète d’appareils certifiés. IoT Plug-and-Play appareils peuvent réduire les coûts de développement des appareils et du cloud. Lorsque vous sélectionnez un appareil Azure Certified Device, vous pouvez ignorer les personnalisations d’appareil et l’intégration directement à l’intégration à votre solution IoT.

Graphique montrant les économies réalisées par Plug-and-Play approche.

Modèle architectural lambda

Les solutions IoT utilisent généralement le modèle architectural lambda chaud/chaud/froid dans le cloud. Ce modèle s’applique également à la périphérie lorsque vous utilisez des appareils edge plus performants ou le runtime Azure IoT Edge. L’optimisation de ce modèle à la périphérie réduit les coûts globaux de la solution. Vous pouvez choisir le service le plus économique pour l’ingestion et le traitement des données cloud.

Le traitement des chemins d’accès chaud comprend le traitement en quasi-temps réel, les alertes de traitement ou les notifications de périphérie. Vous pouvez utiliser Azure IoT Hub flux d’événements pour traiter les alertes dans le cloud.
Le traitement du chemin d’accès à chaud inclut l’utilisation de solutions de stockage à la périphérie, telles que les bases de données de série chronologique open source ou Azure SQL Edge. Azure SQL Edge inclut des fonctionnalités de traitement de flux de périphérie et un stockage optimisé pour les séries chronologiques.
Le traitement du chemin à froid inclut le traitement par lot d’événements de moindre importance et l’utilisation d’une option de transfert de fichiers via le module Stockage Blob Azure. Cette approche utilise un mécanisme de transfert de données à moindre coût par rapport à la diffusion en continu via IoT Hub. Une fois les données froides arrivées dans le stockage Blob Azure, il existe de nombreuses options pour traiter les données dans le cloud.

Sécurité des appareils

Les deux IoT Hub avec Device Provisioning Service (DPS) et IoT Central prennent en charge l’authentification des appareils avec des clés symétriques, l’attestation de module de plateforme sécurisée (TPM) et les certificats X.509. Un facteur de coût est associé à chaque option.

Les certificats X.509 sont l’option la plus sécurisée pour l’authentification à Azure IoT Hub, mais la gestion des certificats peut être coûteuse. L’absence de planification de la gestion du cycle de vie des certificats peut rendre les certificats encore plus coûteux. En règle générale, vous travaillez avec des fournisseurs tiers qui offrent des solutions de gestion des certificats et de l’autorité de certification. Cette option nécessite l’utilisation d’une infrastructure à clé publique (PKI). Les options incluent une infrastructure À clé publique autogérée, une infrastructure À clé publique tierce ou le service de sécurité Azure Sphere, disponible uniquement avec les appareils Azure Sphere.
Les TPM avec des certificats X.509 offrent une couche de sécurité supplémentaire. DPS prend également en charge l’authentification via des clés d’approbation TPM. Les coûts main sont liés au matériel, à la refonte potentielle de la carte et à la complexité.
L’authentification par clé symétrique est l’option la plus simple et la plus économique, mais vous devez évaluer l’impact sur la sécurité. Vous devez protéger les clés sur l’appareil et dans le cloud, et le stockage sécurisé de la clé sur l’appareil nécessite souvent une option plus sécurisée.

Passez en revue les coûts associés à chacune de ces options et équilibrez les coûts de matériel ou de services potentiellement plus élevés avec une sécurité accrue. L’intégration à votre processus de fabrication peut également influencer les coûts globaux.

Pour plus d’informations, consultez Pratiques de sécurité pour les fabricants d’appareils Azure IoT.

Azure RTOS

Azure RTOS est une suite de développement incorporée pour les appareils. Azure RTOS comprend un système d’exploitation petit mais puissant qui fournit des performances fiables et ultra rapides pour les appareils à ressources limitées. Azure RTOS est facile à utiliser et a été déployé sur plus de 10 milliards d’appareils. Azure RTOS prend en charge les microcontrôleurs 32 bits et les outils de développement incorporés les plus populaires, ce qui vous permet de tirer le meilleur parti des compétences existantes en matière de générateur d’appareils.

Azure RTOS est gratuit pour le déploiement commercial à l’aide de matériel pré-concédé. Azure RTOS est fourni avec les fonctionnalités et fonctionnalités cloud Azure IoT telles que la mise à jour et la sécurité des appareils. Ces fonctionnalités permettent de réduire les coûts de développement des appareils et du cloud.

Azure RTOS est certifié pour la sécurité et la sécurité, ce qui permet de réduire le temps et le coût de la création d’appareils conformes pour des secteurs verticaux spécifiques tels que le médical, l’automobile et la fabrication.

Appareils LPWAN

Si les appareils LPWAN, tels que LoRaWAN, NB-IoT ou LTE-M, sont déjà connectés à un autre cloud IoT, azure IoT Central Device Bridge peut vous aider à établir un pont vers Azure IoT Central. Azure IoT Central Device Bridge vous permet de vous concentrer sur l’ajout de connaissances du secteur et l’évaluation de la solution sans entraîner de coûts pour modifier les appareils existants.

Lors de la création de votre solution prête pour l’entreprise, vous devez tenir compte des coûts d’intégration des appareils LPWAN à Azure IoT Hub.

Azure Sphere

Azure Sphere est une plateforme de solution IoT sécurisée de bout en bout avec des fonctionnalités de communication et de sécurité intégrées pour les appareils connectés à Internet. Azure Sphere comprend une unité de microcontrôleur (MCU) sécurisée et connectée, un système d’exploitation Linux de haut niveau personnalisé et un service de sécurité basé sur le cloud qui fournit une sécurité continue et renouvelable. Azure Sphere réduit les efforts de création et de maintenance d’un environnement sécurisé de l’appareil vers le cloud.

Azure Sphere fournit des mises à jour du système d’exploitation et une sécurité renouvelable zero-day pendant 10 ans en plus de l’infrastructure À clé publique basée sur X.509, des mises à jour des applications utilisateur, des rapports d’erreurs et de la gestion des appareils au-delà de 10 ans sans coût supplémentaire. Azure Sphere réduit le coût opérationnel de la mise à jour de millions d’appareils avec la dernière sécurité.

Azure Stack

Les solutions Azure Stack étendent les services et fonctionnalités Azure aux environnements au-delà des centres de données Azure, tels que les centres de données locaux ou les emplacements de périphérie. Les solutions Azure Stack incluent Azure Stack Edge et Azure Stack HCI.

Azure Stack Edge est un Appliance géré par Azure qui est idéal pour les charges de travail Machine Learning accélérées sur les sites périphériques. Azure Stack Edge s’exécute sur des piles de technologies modernes telles que des conteneurs, afin qu’Azure Stack Edge déployé dans un emplacement edge puisse servir plusieurs charges de travail. Le partage de la puissance de calcul entre les charges de travail réduit le coût total de possession.
Azure Stack HCI est une solution hyperconvergée spécialement conçue avec une intégration Azure native. Azure Stack HCI offre une virtualisation évolutive pour héberger des solutions IoT. La virtualisation offre des avantages supplémentaires tels que la sécurité, la scalabilité et les environnements flexibles, qui peuvent réduire le coût total de possession en partageant le matériel avec d’autres charges de travail. Azure Stack HCI offre plus de puissance de calcul qu’Azure Stack Edge et est idéal pour la transformation des processus du secteur.

Les solutions Azure Stack apportent la fonctionnalité Azure à la périphérie, mais le dimensionnement matériel limite la puissance totale de calcul. Identifiez les cas d’usage et la puissance de calcul estimée, et tenez compte du dimensionnement pour faire correspondre les coûts aux besoins de performances.

MEC public ou privé Azure

Les appareils IoT peuvent générer de grandes quantités de données et peuvent également avoir des exigences fortes en matière de faible consommation d’énergie et de faibles coûts. Les petits appareils IoT peu coûteux sont conçus pour une ou plusieurs tâches, telles que la collecte de données de capteur ou de localisation et leur déchargement pour un traitement ultérieur.

Le calcul de périphérie multi-accès (MEC) et la 5G d’Azure permettent d’optimiser les coûts de déchargement des données à partir d’appareils. Les solutions IoT basées sur MEC permettent le traitement des données à faible latence à la périphérie plutôt que sur les appareils ou dans le cloud. La latence est de 1 à 5 ms au lieu de 100 à 150 ms standard pour le cloud. Les solutions IoT mec sont flexibles et les appareils eux-mêmes sont peu coûteux, fonctionnent avec une maintenance minimale et utilisent des batteries plus petites, moins chères et durables. MEC conserve les fonctions d’analyse des données, d’IA et d’optimisation à la périphérie, ce qui permet aux solutions IoT de rester simples et peu coûteuses.

En plus de servir d’appareil de traitement de périphérie, de calcul et de communication 5G pour les charges de travail IoT, MEC sert d’autres charges de travail en tant qu’appareil de communication pour établir des connexions à haut débit vers le cloud public ou les sites distants.

Azure IoT Edge

Azure IoT Edge dispose de fonctionnalités intégrées pour les volumes de messages élevés. Azure IoT Edge les appareils gérés avec des fonctionnalités de passerelle peuvent réduire les coûts réseau et réduire le nombre de messages par le biais de scénarios de traitement local et de périphérie.

Évitez les communications de périphérie d’appareil à appareil ou de module à module ou les interactions appareil-à-cloud qui utilisent de nombreux petits messages. Utilisez les fonctionnalités intégrées de traitement des messages pour envoyer plusieurs messages de télémétrie au cloud. Ces fonctionnalités peuvent aider à réduire les coûts liés à l’utilisation de IoT Hub. La réduction du nombre de messages quotidiens et du nombre d’opérations appareil-à-cloud par seconde peut permettre de choisir un niveau inférieur dans IoT Hub. Pour plus d’informations, consultez Étirement des limites de performances IoT Edge.

Pour réduire les coûts d’échange de données, vous pouvez déployer des services Azure tels qu’Azure Stream Analytics et Azure Functions pour IoT Edge. Azure Stream Analytics et Azure Functions peuvent agréger et filtrer de grands volumes de données à la périphérie et envoyer uniquement des données importantes au cloud. Stockage Blob Azure sur IoT Edge peut réduire la nécessité de transférer de grandes quantités de données sur le réseau. Le stockage edge est utile pour transformer et optimiser de grandes quantités de données avant de les envoyer au cloud.

Des modules Azure IoT Edge gratuits pour les protocoles ouverts tels qu’OPC Publisher et Modbus permettent de connecter différents appareils avec un développement minimal. Si les performances de chargement sont essentielles, le choix d’un module IoT Edge éprouvé à partir d’un fournisseur peut être plus économique que la création d’un module personnalisé. Vous pouvez rechercher et télécharger IoT Edge modules à partir du Place de marché Azure.

Couche d’ingestion et de communication

Une passerelle IoT cloud est un pont entre les appareils et les services cloud. En tant que service frontal vers la plateforme cloud, une passerelle peut agréger toutes les données avec la traduction de protocole et fournir une communication bidirectionnelle avec les appareils.

Il existe de nombreux facteurs à prendre en compte pour les communications de passerelle appareil à IoT, tels que la connectivité de l’appareil, le réseau et le protocole. Une compréhension des protocoles de communication IoT, des types de réseau et des modèles de messagerie vous aide à concevoir et à optimiser une architecture économique.

Pour la connectivité de l’appareil, il est important de spécifier le type de réseau. Si vous sélectionnez une solution LAN ou WAN privée, telle que Wi-Fi ou LoraWAN, considérez le coût total de possession du réseau comme faisant partie des coûts globaux. Si vous utilisez des réseaux d’opérateurs tels que 4G, 5G ou LPWAN, incluez les coûts de connectivité récurrents.

Plateforme de solution IoT

Pour créer une solution IoT pour votre entreprise, vous évaluez généralement votre solution à l’aide de l’approche de la plateforme d’applications managées et créez votre solution prête pour l’entreprise à l’aide des services de plateforme.

Les services de plateforme vous permettent d’affiner les services et de contrôler les coûts globaux. Il fournit tous les blocs de construction pour les applications IoT personnalisées et flexibles. Vous disposez de possibilités de programmation et d’options supplémentaires quand vous connectez des appareils et ingérez, stockez et analysez vos données. Les services de plateforme Azure IoT incluent les produits Azure IoT Hub et Azure Digital Twins.
Azure IoT Central est une plateforme d’applications managées qui vous permet d’évaluer rapidement votre solution IoT en réduisant le nombre de décisions nécessaires pour obtenir des résultats. IoT Central prend en charge la plupart des éléments d’infrastructure de votre solution. Vous pouvez donc vous concentrer sur l’ajout de connaissances du secteur et l’évaluation de la solution.

IoT Hub niveaux

La plupart des solutions IoT nécessitent une communication bidirectionnelle entre les appareils et le cloud pour être entièrement fonctionnelles et sécurisées. Le niveau IoT Hub de base fournit des fonctionnalités de base, mais exclut le contrôle bidirectionnel. Pour certaines implémentations de solution précoces, vous pouvez peut-être réduire les coûts en utilisant le niveau de base. À mesure que votre solution progresse, vous pouvez passer à un niveau standard pour optimiser un canal de communication sécurisé pour réduire les coûts de messagerie cloud-appareil. Pour plus d’informations, consultez Choisir le bon niveau de hub IoT pour votre solution.

IoT Hub taille et fréquence des messages

Les coûts de messagerie dépendent en grande partie de la conversation de l’appareil et de la taille des messages. Les appareils bavards envoient de nombreux messages au cloud toutes les minutes, tandis que les appareils relativement silencieux envoient uniquement des données toutes les heures ou plus. Évitez les interactions appareil-à-cloud qui utilisent de nombreux petits messages. Clarity sur la conversation des appareils et la taille des messages permet de réduire la probabilité d’un surapprovisionnement, ce qui conduit à une capacité cloud inutilisée ou à un sous-approvisionnement, ce qui entraîne des problèmes de mise à l’échelle. Tenez compte de la taille et de la fréquence des charges utiles des messages pour vous assurer que votre infrastructure est de la taille correcte et prête à être mise à l’échelle.

Évitez les interactions cloud-à-appareil qui utilisent de nombreux petits messages. Par exemple, regroupez plusieurs mises à jour de jumeau d’appareil ou de module dans une seule mise à jour, qui ont leur propre limitation. Tenez compte de la taille de message utilisée pour le quota quotidien, de 4 Ko pour les niveaux de IoT Hub non libres. L’envoi de messages plus petits laisse une certaine capacité inutilisée, tandis que les messages plus volumineux sont facturés en blocs de 4 Ko.

Utilisez une seule méthode directe pour obtenir des commentaires directs. Utilisez un jumeau d’appareil ou de module unique status mettre à jour pour échanger des informations de configuration et de status de manière asynchrone.

Conseil

Vous pouvez surveiller les interactions bavardages à l’aide de Microsoft Defender pour IoT sur Azure IoT Hub et du micro-agent Defender pour IoT. Vous pouvez créer IoT Hub alertes personnalisées pour les interactions appareil-à-cloud ou cloud-à-appareil qui dépassent un certain seuil.

Si la taille des messages est critique pour la gestion des coûts, la réduction de la surcharge est particulièrement importante avec les longs cycles de vie des appareils ou les déploiements volumineux. Les options permettant de réduire cette surcharge sont les suivantes :

Utilisez un ID d’appareil, un ID de module, un nom de jumeau et une rubrique de message plus courts pour réduire la charge utile dans les paquets MQTT. Une charge utile MQTT ressemble devices/{device_id}/modules/{module_id}/messages/events/à .
Raccourcissez la surcharge de longueur fixe et le message.
Compressez la charge utile, par exemple à l’aide de Gzip.

quotas de messages IoT Hub et limites de limitation

IoT Hub niveaux ont des tailles différentes avec des quotas et des limites de limitation spécifiques pour les opérations. Comprendre IoT Hub limites et quotas pour optimiser les coûts de la messagerie appareil-à-cloud et cloud-à-appareil.

Par exemple, le niveau S1 Standard a un quota quotidien de 400 000 messages. Les frais augmentent en blocs de 4 Ko en fonction de plusieurs facteurs :

Un message appareil-à-cloud (D2C) peut atteindre 4 Ko.
Les messages D2C qui dépassent 4 Ko sont facturés en blocs de 4 Ko.
Les messages d’une taille inférieure à 4 Ko peuvent utiliser la méthode du Kit de développement logiciel (SDK) SendEventBatchAsync Azure IoT pour optimiser le traitement par lot côté appareil. Par exemple, le regroupement de quatre messages de 1 Ko à la périphérie augmente le compteur quotidien d’un seul message. Le traitement par lots s’applique uniquement à AMQP ou HTTPS.
La plupart des opérations, telles que les messages cloud-à-appareil ou les opérations de représentation d’appareil, chargent également les messages en blocs de 4 Ko. Toutes ces opérations s’ajoutent au débit quotidien et au quota maximal de messages.

Consultez la documentation sur les informations de tarification Azure IoT Hub pour obtenir des exemples de tarification détaillés.

Outre les quotas de messages quotidiens, les opérations de service ont des limites de limitation. Une partie clé de l’optimisation des coûts IoT Hub consiste à optimiser les quotas de messages et les limites de limitation des opérations. Étudiez les différences entre les limites sous forme d’opérations par seconde ou d’octets par seconde. Pour plus d'informations, consultez Quotas et limitations IoT Hub.

Différentes limites de limitation s’appliquent à différentes opérations de IoT Hub. Les opérations appareil-à-cloud ont une limitation des opérations par seconde qui dépend du niveau. En plus de la taille du message, qui est mesurée en blocs de 4 Ko, tenez compte du nombre d’opérations. Le traitement par lots à la périphérie vous permet d’envoyer plus de messages en une seule opération.

Un message unique de 2 Ko, un message par lot de 10 Ko ou un message par lot de 256 Ko ne compte qu’en une seule opération, ce qui vous permet d’envoyer davantage de données au point de terminaison sans atteindre les limites de limitation.

IoT Hub mise à l’échelle automatique

L’ajustement dynamique du nombre d’unités IoT Hub permet d’optimiser les coûts lorsque le volume des messages fluctue. Vous pouvez implémenter un service de mise à l’échelle automatique qui surveille et met automatiquement à l’échelle votre service IoT Hub. Consultez Mise à l’échelle automatique de votre Azure IoT Hub pour obtenir un exemple personnalisable afin d’implémenter la fonctionnalité de mise à l’échelle automatique. Vous pouvez utiliser votre propre logique personnalisée pour optimiser IoT Hub niveau et le nombre d’unités.

Empreintes de déploiement pour la mise à l’échelle

L’empreinte de déploiement est un modèle de conception courant pour les stratégies de déploiement flexibles, l’échelle prévisible et les coûts. Ce modèle offre plusieurs avantages pour les solutions IoT, tels que la géo-distribution de groupes d’appareils, le déploiement de nouvelles fonctionnalités sur des empreintes spécifiques et l’observation du coût par appareil. Pour plus d’informations, consultez Mettre à l’échelle des solutions IoT avec des tampons de déploiement.

Couche de gestion et de modélisation des appareils

La gestion des appareils est une tâche qui orchestre des processus complexes tels que la gestion de la chaîne logistique, l’inventaire des appareils, le déploiement, l’installation, la préparation opérationnelle, la mise à jour des appareils, la communication bidirectionnelle et l’approvisionnement. La modélisation des appareils peut réduire les coûts de gestion et les volumes de trafic de messagerie.

IoT Plug-and-Play

Pour la réduction du coût TCO, envisagez des cas d’usage étendus dans le cadre de la sélection de la plateforme. IoT Plug-and-Play permet aux générateurs de solutions d’intégrer des appareils à IoT Hub ou Azure Digital Twins sans aucune configuration manuelle. IoT Plug-and-Play utilise le langage DTDL (Digital Twins Definition Language) V2. Les deux sont basés sur des standards W3C ouverts, tels que JSON-LD et RDF, qui permettent une adoption plus facile des services et outils.

L’utilisation de IoT Plug-and-Play et du DTDL n’entraîne aucun coût supplémentaire. Les tarifs standard pour IoT Hub, Azure Digital Twins et d’autres services Azure restent les mêmes.

Pour plus d’informations, consultez Comment convertir un appareil existant en appareil IoT Plug-and-Play.

IoT Hub DPS

IoT Hub DPS est un service d’assistance pour IoT Hub qui permet un provisionnement juste-à-temps à faible coût, sans contact et juste-à-temps sur le hub IoT approprié sans intervention humaine. DPS permet l’approvisionnement sécurisé et évolutif de millions d’appareils afin de réduire les erreurs et les coûts.

DPS active le provisionnement d’appareils tactiles faibles ou sans contact, vous n’avez donc pas à entraîner et à envoyer des personnes sur site. L’utilisation de DPS réduit le coût des rouleaux de camion et le temps consacré à l’entraînement et à la configuration. DPS réduit également le risque d’erreurs dues à l’approvisionnement manuel.

DPS prend en charge la gestion du cycle de vie des appareils avec IoT Hub via des stratégies d’allocation d’inscription, l’approvisionnement sans contact, le paramètre de configuration initial, le reprovisionnement et l’annulation de l’approvisionnement. Pour plus d'informations, consultez les pages suivantes :

Modélisation de l’état des ressources et des appareils

Comparez les différences de coût entre plusieurs magasins de topologie d’appareils et d’entités, tels qu’Azure Cosmos DB, Azure Digital Twins et Azure SQL Database. Chaque service a une structure de coût différente et fournit des fonctionnalités différentes à votre solution IoT. En fonction de l’utilisation requise, choisissez le service le plus économique.

Azure Digital Twins peut implémenter un modèle basé sur des graphiques de l’environnement IoT pour la gestion des ressources, la status des appareils et les données de télémétrie. Vous pouvez utiliser Azure Digital Twins comme outil pour modéliser des environnements entiers, avec la diffusion en continu de données IoT en temps réel, et fusionner des données métier provenant de sources non IoT. Vous pouvez créer des ontologies personnalisées ou utiliser des ontologies basées sur des normes telles que RealEstateCore, CIM ou NGSI-LD pour simplifier l’échange de données avec des tiers. Azure Digital Twins a un modèle tarifaire de paiement à l’utilisation sans frais fixes.
Azure Cosmos DB est une base de données multimodèle distribuée à l’échelle mondiale. Le coût est affecté par le stockage et le débit, avec des options de données distribuées et répliquées au niveau régional ou mondial.
Azure SQL Database peut être une solution efficace pour la modélisation des appareils et des ressources. SQL Database a plusieurs modèles de tarification pour vous aider à optimiser les coûts.

Modèle de déploiement d’actifs

Vous pouvez déployer des solutions de périphérie avec différentes architectures : plusieurs points de terminaison, appareils IoT, connectés directement au cloud ou connectés via une périphérie et/ou une passerelle cloud. Différentes options d’approvisionnement des appareils de périphérie peuvent affecter le coût TCO et le délai de commercialisation. La maintenance et la prise en charge continues du parc d’appareils affectent également le coût global de la solution.

L’emplacement où les données sont stockées et traitées dans une solution IoT donnée affecte de nombreux facteurs tels que la latence, la sécurité et le coût. Analysez chaque cas d’usage et examinez les endroits où il est le plus judicieux d’utiliser le traitement de périphérie et le stockage des données, et comment cela affecte les coûts. Le stockage et le traitement des données à la périphérie peuvent réduire les coûts de stockage, de transport et de traitement. Mais lorsque vous prenez en compte la mise à l’échelle, les services cloud sont souvent de meilleures options en raison des coûts et de la surcharge de développement.

La calculatrice de prix Azure est un outil utile pour comparer ces options.

Couche de traitement et d’analytique des événements

L’objectif de la couche de traitement des événements et d’analytique est de permettre des décisions pilotées par les données. Le minutage des événements et l’objectif de l’analytique sont des facteurs clés à prendre en compte. Le bon choix de service augmente l’efficacité architecturale et réduit le coût de traitement des données et des événements.

En fonction de vos besoins, implémentez le traitement des chemins chauds, chauds ou froids pour l’analytique des données IoT. L’architecture de référence Azure IoT vous aide à comprendre la différence entre ces chemins d’analyse et passe en revue les services d’analyse disponibles sur chaque chemin.

Pour commencer, déterminez les types de données qui passent par le chemin chaud, chaud ou froid :

Les données de chemin d’accès à chaud sont conservées en mémoire et analysées en quasi temps réel, généralement à l’aide du traitement de flux. La sortie peut déclencher une alerte ou être écrite dans un format structuré que les outils d’analyse peuvent interroger immédiatement.
Les données de chemin d’accès chaud, telles que celles du dernier jour, de la semaine ou du mois, sont conservées dans un service de stockage qui peut être interrogé immédiatement.
Les données historiques de chemin à froid sont conservées dans un stockage à moindre coût pour être interrogées dans des lots volumineux.

Diagramme montrant les chemins d’analyse chaud, chaud et froid.

Couche de stockage

L’un des objectifs d’une solution IoT est de fournir des données aux utilisateurs finaux. Il est important de comprendre les types de stockage, la capacité et la tarification afin de créer une stratégie d’optimisation des coûts de stockage.

Types de stockage

Le choix d’un dépôt pour la télémétrie dépend du cas d’usage de vos données IoT. Si l’objectif est simplement de surveiller les données IoT et que les volumes sont faibles, vous pouvez utiliser une base de données. Si votre scénario inclut l’analyse des données, vous devez enregistrer les données de télémétrie dans le stockage. Pour le stockage et l’interrogation optimisés pour les séries chronologiques, envisagez des solutions conçues spécialement comme Azure Data Explorer.

Le stockage et les bases de données ne s’excluent pas mutuellement. Les deux services peuvent fonctionner ensemble, en particulier avec des chemins d’analyse à chaud, à chaud et à froid bien définis. Azure Data Explorer et les bases de données sont couramment utilisés pour les scénarios de chemin d’accès chaud et chaud.

Pour stockage Azure, il est également important de prendre en compte les facteurs de cycle de vie des données, tels que la fréquence d’accès, les exigences de rétention et les sauvegardes. Stockage Azure vous aide à définir le cycle de vie des données et à automatiser le processus de déplacement des données du niveau chaud vers d’autres niveaux, ce qui réduit les coûts de stockage à long terme. Pour plus d’informations, consultez Configurer une stratégie de gestion du cycle de vie.

Solutions de base de données

Pour les fonctionnalités de base de données, il est courant de choisir entre des solutions SQL et sans SQL. Les bases de données SQL sont mieux adaptées aux données de télémétrie de schéma fixe avec des exigences de transformation de données ou d’agrégation de données simples. Pour plus d’informations, consultez Types de bases de données sur Azure.

Azure SQL Database et TimescaleDB pour PostgreSQL sont des choix courants pour la base de données SQL. Pour plus d’informations, consultez les articles suivants :

Si les données sont mieux représentées sous la forme d’un objet ou d’un document sans schéma fixe, aucun SQL est une meilleure option. Azure Cosmos DB fournit plusieurs API telles que SQL ou MongoDB. Pour toute base de données, les stratégies de partition et d’index sont importantes pour l’optimisation des performances et la réduction des coûts inutiles. Pour plus d'informations, consultez les pages suivantes :

Azure Synapse Analytics est un entrepôt de données Azure moderne. Synapse Analytics est mis à l’échelle par unité de Data Warehouse (DWU) et vous devez choisir la capacité appropriée pour répondre aux besoins de votre solution. Selon le cas d’usage, vous pouvez suspendre le calcul lorsqu’aucun travail n’est en cours d’exécution pour réduire les coûts opérationnels.

Dans le cadre d'une couche de transport

La couche de transport transfère et achemine les données entre d’autres couches. À mesure que les données transitent entre les couches et les services, le choix du protocole affecte les coûts. Les cas d’usage tels que les passerelles de terrain, le protocole ouvert du secteur et la sélection du réseau IoT affectent également les coûts de la couche de transport.

Pour réduire les tailles et les coûts de transmission, choisissez le protocole approprié pour que vos appareils IoT envoient des données de télémétrie.

Les clients d’appareil envoient régulièrement des messages keep-alive à IoT Hub. En fonction des frais par opération, il n’y a pas de frais pour les messages keep-alive. Toutefois, vous n’avez pas besoin d’ajouter une propriété keep-alive dans la télémétrie s’il n’y a pas d’exigence spécifique pour celle-ci. Pour plus de flexibilité, certains kits SDK d’appareil Azure IoT offrent la possibilité de définir un intervalle de temps pour ces messages si vous utilisez les protocoles AMQP ou MQTT.

Pour les appareils IoT alimentés par batterie, vous pouvez choisir entre maintenir les connexions actives ou se reconnecter lorsque les appareils se réveillent. Ce choix affecte la consommation d’énergie et les coûts du réseau.

La reconnexion consomme des paquets d’environ 6 Ko pour la connexion TLS, l’authentification de l’appareil et la récupération d’un jumeau d’appareil, mais permet d’économiser la capacité de la batterie si l’appareil ne se réveille qu’une ou deux fois par jour. Vous pouvez regrouper des messages pour réduire la surcharge TLS. Maintenir actif consomme des centaines d’octets, mais maintenir la connexion active permet de réduire les coûts réseau si l’appareil se réveille toutes les quelques heures ou moins.

Pour obtenir des conseils généraux sur les fonctionnalités de connectivité et de messagerie fiable dans les kits SDK d’appareils Azure IoT, consultez Gérer la connectivité et la messagerie fiable à l’aide de Azure IoT Hub kits SDK d’appareil. Ce guide vous aide à réduire les coûts de gestion des comportements inattendus entre les services Azure IoT et l’appareil.

DPS réduit les coûts de gestion du cycle de vie des appareils, de l’approvisionnement sans contact à la mise hors service, mais la connexion à DPS consomme le coût réseau pour TLS et l’authentification. Pour réduire le trafic réseau, les appareils doivent mettre en cache les informations de IoT Hub lors de l’approvisionnement, puis se connecter directement à IoT Hub jusqu’à ce qu’ils doivent reprovisionner. Pour plus d’informations, consultez Envoyer une demande d’approvisionnement à partir de l’appareil.

Couche d’interaction et de création de rapports

Comme IoT gère les données de série chronologique, il existe de nombreuses interactions à partir d’un grand nombre d’appareils. La création de rapports et la visualisation réalisent la valeur de ces données. La création d’expériences utilisateur intuitives et simplifiées et d’interactions de données bien conçues peut être coûteuse.

Grafana est un outil de visualisation des données open source qui fournit des tableaux de bord optimisés pour les données de série chronologique. Les communautés Grafana fournissent des exemples que vous pouvez réutiliser et personnaliser dans votre environnement. Vous pouvez implémenter des métriques et un tableau de bord à partir de données de série chronologique avec peu d’effort. Azure fournit un plug-in Grafana pour Azure Monitor.

Les outils de création de rapports et de tableau de bord comme Power BI permettent un démarrage rapide à partir de données IoT non structurées. Power BI fournit une interface utilisateur et des fonctionnalités intuitives. Vous pouvez facilement développer des tableaux de bord et des rapports à l’aide de données de série chronologique, et bénéficier des avantages de la sécurité et du déploiement à faible coût.

Couche d’intégration

L’intégration à d’autres systèmes et services peut être complexe. De nombreux services peuvent vous aider à optimiser l’efficacité afin d’optimiser les coûts dans la couche d’intégration.

Azure Digital Twins peut intégrer différents systèmes et services à des données IoT. Azure Digital Twins transforme toutes les données en sa propre entité numérique. Il est donc important de comprendre ses limites de service et ses points de réglage pour les réductions de coûts. Passez en revue les limites du service Azure Digital Twins lors de la conception de votre architecture. Comprendre les limitations fonctionnelles pour faciliter l’intégration efficace avec les systèmes métier.

Lorsque vous utilisez l’API de requête, Azure Digital Twins facture par unité de requête (QU). Vous pouvez suivre le nombre d’unités de requête utilisées par la requête dans l’en-tête de réponse. Réduisez la complexité des requêtes et le nombre de résultats pour optimiser les coûts. Pour plus d’informations, consultez Rechercher la consommation qu’il y a dans Azure Digital Twins.

Couche DevOps

Les plateformes cloud transforment les dépenses d’investissement (CAPEX) en dépenses opérationnelles (OPEX). Bien que ce modèle offre flexibilité et agilité, vous avez toujours besoin d’un modèle opérationnel et de déploiement bien défini pour tirer pleinement parti de la plateforme cloud. Un déploiement bien planifié crée des ressources reproductibles pour raccourcir le délai de mise sur le marché.

Une plateforme cloud permet aux développeurs de déployer des ressources en quelques secondes, mais il existe un risque d’approvisionnement involontaire ou de surprovisionnement des ressources. Un modèle de gouvernance cloud approprié peut réduire ces risques et aider à éviter les coûts indésirables.

Environnements de développement

Les développeurs peuvent tirer parti de la flexibilité offerte par Azure pour optimiser les coûts de développement. Le IoT Hub niveau gratuit, limité à un instance par abonnement, offre des fonctionnalités standard, mais est limité à 8 000 messages par jour. Ce niveau est suffisant pour le développement à un stade précoce avec un nombre limité d’appareils et de messages.

Pour les environnements de calcul, vous pouvez adopter une architecture serverless pour les solutions IoT natives cloud. Certains services Azure courants pour les charges de travail IoT incluent Azure Functions et Azure Stream Analytics. Le mécanisme de facturation dépend du service. Certains services, comme Azure Stream Analytics pour le traitement en temps réel, permettent aux développeurs de suspendre les services sans entraîner de coûts supplémentaires. Les autres services facturent par utilisation. Par exemple, Azure Functions factures en fonction du nombre de transactions. Les développeurs peuvent tirer parti de ces fonctionnalités natives cloud pour optimiser à la fois le coût de développement et le coût opérationnel.

Un environnement de développement intégré (IDE) accélère le développement et le déploiement. Certains IDE open source comme Visual Studio Code fournissent des extensions Azure IoT qui permettent aux développeurs de développer et de déployer du code sur les services Azure IoT gratuitement.

Azure IoT fournit des exemples de code GitHub gratuits avec des conseils. Ces exemples aident les développeurs à étendre les applications appareil, IoT Edge, IoT Hub et Azure Digital Twins. GitHub dispose également de fonctionnalités permettant d’implémenter des environnements d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) transparents avec un faible coût et des efforts. GitHub Actions sont gratuits pour les projets open source. Pour plus d’informations, consultez Plans et fonctionnalités GitHub.

Test de charge pour l’estimation des coûts

Vous pouvez utiliser le test de charge pour estimer les coûts globaux, y compris les services cloud, pour les solutions IoT de bout en bout. Étant donné que les solutions IoT utilisent de grandes quantités de données, un simulateur peut vous aider à effectuer des tests de charge. Des exemples de code de simulation comme le simulateur de télémétrie d’appareil Azure IoT vous aident à tester et à estimer les coûts à grande échelle avec différents paramètres.

Environnements de déploiement

Il est courant de déployer des charges de travail dans plusieurs environnements, tels que le développement et la production. Grâce à l’infrastructure en tant que code (IaC), vous pouvez accélérer le déploiement et réduire le délai de commercialisation en réutilisant le code. IaC peut aider à éviter les déploiements involontaires tels que des niveaux incorrects. Les services Azure comme Azure Resource Manager et Azure Bicep, ou des services tiers tels que Terraform et Pulumi, sont des options IaC courantes.

Vous pouvez appliquer des pratiques de déploiement DevOps à des solutions IoT à l’aide de pipelines de build et de mise en production dans différents environnements. Pour obtenir un exemple, consultez Utiliser un pipeline DevOps pour déployer une solution de maintenance prédictive.

Support et maintenance

Le support et la maintenance à long terme des appareils de terrain peuvent devenir la plus grande charge de coût pour une solution déployée. Un examen minutieux du coût total de possession du système est essentiel pour réaliser le retour sur investissement (ROI).

Vous devez prendre en charge et gérer les appareils IoT pendant toute la durée de vie de la solution. Les tâches incluent les réparations matérielles, les mises à niveau logicielles, la maintenance du système d’exploitation et la mise à jour corrective de sécurité. Tenez compte des coûts continus liés aux licences pour les logiciels commerciaux et les pilotes et protocoles propriétaires. Si vous ne pouvez pas effectuer de maintenance à distance, vous devez budgéter les réparations et les mises à jour sur site. Pour les réparations ou les remplacements de matériel, vous devez conserver les pièces de rechange appropriées en stock.

Pour les solutions qui utilisent un média de connectivité cellulaire ou payante, sélectionnez un plan de données approprié en fonction du nombre d’appareils, de la taille et de la fréquence des transmissions de données et de l’emplacement de déploiement des appareils. Si vous disposez d’un contrat de niveau de service (SLA), vous avez besoin d’une combinaison rentable de matériel, d’infrastructure et de personnel formé pour respecter le contrat SLA.

Gouvernance cloud

La gouvernance cloud est essentielle pour la conformité, la sécurité et la prévention des coûts inutiles.

Les API de gestion des coûts vous permettent d’explorer les données de coût et d’utilisation par le biais d’une analyse multidimensionnelle. Vous pouvez créer des filtres et des expressions personnalisés qui vous aident à répondre aux questions relatives à la consommation de ressources Azure. Les API de gestion des coûts peuvent générer des alertes lorsque la consommation atteint les seuils configurés. Les API de gestion des coûts sont disponibles pour IoT Central, IoT Hub et DPS.
L’étiquetage des ressources applique des étiquettes aux ressources déployées. Avec Microsoft Cost Management, l’étiquetage fournit des insights sur les coûts continus en fonction des étiquettes. Pour plus d’informations, consultez Utilisations courantes de l’analyse des coûts.
Azure Policy est fourni avec des stratégies intégrées pour étiqueter automatiquement les ressources ou marquer des ressources sans marquage. Pour plus d’informations, consultez Affecter des définitions de stratégie pour la conformité des étiquettes. Un autre cas d’usage pour Azure Policy consiste à empêcher l’approvisionnement de certains niveaux, ce qui permet d’éviter le surprovisionnement dans les environnements de développement ou de production.

Surveillance

De nombreux outils inclus dans votre abonnement Azure peuvent aider votre organization à implémenter la gouvernance financière et à tirer parti de vos services IoT. Ces outils vous aident à suivre l’utilisation des ressources et à gérer les coûts dans tous vos clouds avec une seule vue unifiée. Vous pouvez accéder à des insights opérationnels et financiers riches pour prendre des décisions éclairées.

La journalisation des données de télémétrie utilise généralement les espaces de travail Log Analytics dans Azure Monitor. Log Analytics inclut 5 Go de stockage, et les 30 premiers jours de rétention sont gratuits. Selon les besoins de l’entreprise, vous pouvez avoir besoin d’une période de rétention plus longue. Passez en revue et décidez de la période de rétention appropriée pour éviter les coûts involontaires.

Log Analytics fournit un environnement d’espace de travail pour interroger les journaux de manière interactive. Vous pouvez exporter régulièrement des journaux vers des emplacements externes tels que Azure Data Explorer, ou archiver des journaux dans un compte de stockage pour une option de stockage moins coûteuse. Pour plus d’informations, consultez Surveiller l’utilisation et les coûts estimés dans Azure Monitor.

Azure Advisor

Azure Advisor est un conseiller cloud personnalisé qui vous aide à suivre les bonnes pratiques pour optimiser vos déploiements Azure. Advisor analyse vos données de télémétrie de configuration et d’utilisation des ressources, et recommande des solutions qui peuvent vous aider à améliorer la rentabilité, les performances, la fiabilité et la sécurité.

Advisor vous aide à optimiser et à réduire vos dépenses Azure globales en identifiant les ressources inactives et sous-utilisées. Vous pouvez obtenir des recommandations de coût à partir de l’onglet Coût du tableau de bord Advisor.

Bien qu’Advisor ne propose pas de recommandations spécifiques pour les services IoT, il peut fournir des recommandations utiles pour les services d’infrastructure, de stockage et d’analytique Azure. Pour plus d’informations, consultez Réduire les coûts de service à l’aide d’Azure Advisor.

Étapes suivantes

Excellence opérationnelle dans votre charge de travail IoT

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