Menentukan arsitektur layanan IoT
Tim manajemen Adatum ingin menggunakan kemampuan IoT untuk memperluas cakupan layanan yang diberikannya kepada pelanggannya, termasuk pemantauan otomatis, pemberitahuan, dan layanan mandiri peralatan pintar. Tim pengembangan Anda berencana untuk menyediakan fungsionalitas yang diinginkan dengan menerapkan pipa IoT yang kuat dan kaya fitur dengan cara yang mematuhi prinsip desain dasar aplikasi berbasis cloud. Untuk mencapai tujuan ini, Anda memutuskan untuk mengeksplorasi konsep arsitektur layanan IoT.
Apa itu arsitektur layanan IoT?
Istilah Internet of Things (IoT) mewakili jaringan perangkat yang saling terhubung dan terlibat dalam menghasilkan, memproses, atau menyimpan telemetri yang dihasilkan sensor. Pada tingkat tinggi, solusi IoT terdiri dari dua grup komponen utama:
- Sisi perangkat. Grup ini mencakup perangkat yang berfungsi terutama sebagai sumber telemetri tetapi mungkin juga melakukan pemrosesan telemetri awal dan analitik.
- Sisi cloud. Grup ini mencakup layanan berbasis cloud yang dioptimalkan untuk pengumpulan, persistensi, dan analitik data.
Dalam desain yang Anda maksudkan, kulkas pintar mewakili sisi perangkat, sementara Azure IoT Central dan Azure Cosmos DB mengakomodasi pengumpulan, persistensi, dan analitik data.
Pendekatan lain terhadap arsitektur layanan IoT membaginya menjadi Benda, Wawasan, dan Tindakan. Benda mewakili perangkat IoT yang menghasilkan telemetri, yang dengan analisis berbasis Wawasan, akan diubah menjadi Tindakan, yang memberikan nilai bisnis. Sebagai contoh, pertimbangkan sensor pada kulkas pintar (hal), yang mengirim data suhu. Data itu berfungsi sebagai dasar evaluasi apakah kulkas beroperasi penuh (wawasan). Wawasan, pada gilirannya dapat memicu peringatan yang mengarah ke jadwal pemeliharaan yang diperbarui (tindakan).
Pertimbangan arsitektur Azure IoT yang lebih rinci memungkinkan Anda membedakan antara komponen inti dan opsionalnya. Komponen inti meliputi:
- Perangkat IoT yang dapat mendaftar dengan aman ke cloud dan mendukung pengiriman dan penerimaan data.
- Layanan gateway cloud yang melayani peran hub, menyampaikan data dari perangkat, dan menyediakan kemampuan manajemen perangkat.
- Streaming prosesor yang mengkonsumsi data perangkat, mengintegrasikan dengan komponen pemrosesan data, dan mengirimkan data ke penyimpanan.
- Rentang penyimpanan data yang memberikan persistensi dan agregasi data. Penyimpanan bisa menjadi bagian dari jalur panas atau hangat, atau jalur dingin. Jalur panas atau hangat terdiri dari data yang diperlukan untuk pelaporan dan visualisasi waktu yang hampir nyata. Jalur dingin terdiri dari data yang disimpan untuk jangka panjang dan digunakan untuk pemrosesan batch.
- Layanan analitik yang mengambil wawasan dari data telemetri mentah dan berintegrasi dengan proses dan sistem bisnis, seperti Customer Relationship Management (CRM).
- Antarmuka manajemen dan pemrograman yang menyederhanakan administrasi solusi IoT.
Komponen opsional meliputi:
- Perangkat IoT Edge yang berfungsi sebagai perantara untuk manajemen dan aliran data untuk perangkat IoT, setiap kali komunikasi langsung dengan cloud dibatasi atau tidak mungkin. Mereka mungkin misalnya, memainkan peran dalam penyediaan perangkat, pemfilteran data, agregasi, melakukan buffer, terjemahan protokol, atau pemrosesan aturan acara.
- Layanan transformasi data melakukan tugas ingress seperti terjemahan protokol, konversi data, dan agregasi data.
- Subsistem manajemen pengguna yang menerapkan kontrol akses berbasis peran (RBAC) dan memungkinkan untuk delegasi tugas manajemen.
- Pembelajaran mesin menganalisis data telemetri untuk mendeteksi tren dan korelasi, yang menyediakan fungsionalitas seperti analitik prediktif.
- Layanan penyediaan perangkat massal yang mengakomodasi skenario yang melibatkan penyebaran skala besar.
Alur data layanan IoT
Aliran data yang dihasilkan perangkat biasanya terdiri dari beberapa tahap, termasuk:
- Penyimpanan. Tahap ini mencakup mempertahankan data untuk jangka pendek atau jangka panjang, mengandalkan teknologi seperti cache dalam memori, antrean sementara, database, dan data lake.
- Perutean. Tahap ini melibatkan pengiriman data ke satu atau beberapa titik akhir penyimpanan, proses analisis, dan tindakan.
- Analisis. Tahap ini terdiri dari mengevaluasi dan memproses rekaman data berdasarkan kriteria yang dapat disesuaikan.
- Tindakan. Tahap ini melibatkan respons aturan yang dapat disesuaikan untuk mengatasi kondisi yang ditunjukkan oleh status atau nilai data yang dikumpulkan.
Layanan dan teknologi keamanan Azure IoT
Microsoft menawarkan portofolio layanan yang komprehensif yang memberikan berbagai jenis fungsionalitas IoT, termasuk:
- Azure IoT Central. Layanan ini menerapkan berbagai kemampuan IoT, termasuk pengumpulan telemetri, pemrosesan, analitik, dan manajemen perangkat yang aman. Azure IoT Central menyertakan fungsionalitas berikut.
- Membantu Anda meminimalkan upaya pengembangan kustom dan administratif overhead.
- Memungkinkan Anda menggunakan ketangkasan dan skalabilitas cloud.
- Mendukung integrasi bawaan dengan beberapa layanan Azure lainnya.
- Menyederhanakan pengembangan dan implementasi solusi IoT kustom dan mendukung pengujian ad-hoc dengan perangkat tiruan bawaan.
- Terintegrasi dengan Time Series Insights dan dapat menentukan aturan untuk menghasilkan peringatan. Integrasi ini mungkin membantu Anda menghilangkan kebutuhan akan layanan pemrosesan aliran khusus, seperti Stream Analytics.
- Azure IoT Hub. Layanan ini dioptimalkan untuk komunikasi dwia arah yang andal dan aman antara perangkat IoT dan layanan cloud. Sama seperti Azure IoT Central, layanan ini menggabungkan Device Provisioning Service (DPS) sebagai layanan pembantu untuk provisi perangkat IoT dalam jumlah besar, tanpa sentuhan, dan tepat waktu.
- Azure Time Series Insights. Layanan analitik, penyimpanan, dan visualisasi berkinerja tinggi untuk data seri waktu ini menyediakan kemampuan seperti pemfilteran dan agregasi. Kemampuan visualisasinya meliputi dukungan untuk overlay dari rangkaian waktu yang berbeda, perbandingan dasbor, tampilan tabular yang dapat diakses, dan peta panas. Azure Time Series juga menawarkan pustaka kontrol JavaScript yang memfasilitasi penyematan bagan seri waktu ke dalam aplikasi kustom. Layanan ini dioptimalkan untuk skenario yang memerlukan agregasi atas kumpulan data yang besar.
Azure juga menyediakan berbagai opsi untuk analitik data, penanganan peristiwa, dan penyimpanan, yang semuanya terintegrasi dengan mudah dengan komponen IoT.