Architettura di riferimento per la messaggistica automobilistica, i dati e l'analisi

Questa architettura di riferimento è progettata per supportare OEM e provider di mobilità automobilistica nello sviluppo di applicazioni avanzate di veicoli connessi e servizi digitali. L'obiettivo è fornire un'infrastruttura di messaggistica, dati e analisi affidabile ed efficiente. L'architettura include funzionalità di elaborazione dei messaggi, elaborazione dei comandi e archiviazione dello stato per facilitare l'integrazione di vari servizi tramite API gestite. Descrive anche una soluzione di dati e analisi che garantisce l'archiviazione e l'accessibilità dei dati in modo scalabile e sicuro per la progettazione digitale e la condivisione dei dati con l'ecosistema di mobilità più ampio.

Architettura

Il diagramma dell'architettura generale mostra i principali blocchi logici e servizi di una soluzione di messaggistica automobilistica, dati e analitica. Altre informazioni sono disponibili nelle sezioni seguenti.

• Il veicolo contiene una raccolta di dispositivi. Alcuni di questi dispositivi sono software defined e possono eseguire carichi di lavoro software gestiti dal cloud. Il veicolo raccoglie ed elabora un'ampia gamma di dati, dalle informazioni dei sensori dai dispositivi elettromeccanici, ad esempio il sistema di gestione della batteria, nei file di log software.
• I servizi di messaggistica dei veicoli gestiscono la comunicazione da e verso il veicolo. È responsabile dell'elaborazione dei messaggi, dell'esecuzione di comandi tramite flussi di lavoro e della mediazione del back-end di gestione dei veicoli, degli utenti e dei dispositivi. Tiene inoltre traccia del veicolo, del dispositivo, della registrazione e del provisioning dei certificati.
• I back-end di gestione dei veicoli e dei dispositivi sono i sistemi OEM che tengono traccia della configurazione del veicolo dalla fabbrica alla manutenzione e alla riparazione.
• L'operatore dispone di IT e operazioni per garantire disponibilità e prestazioni di veicoli e back-end.
• l servizi di analisi e dati forniscono l'archiviazione dei dati e consentono l'elaborazione e l'analisi per tutti gli utenti di dati. Trasforma i dati in informazioni dettagliate che permettono di prendere decisioni aziendali migliori.
• Il produttore del veicolo fornisce servizi digitali come valore aggiunto al cliente finale, dalle app complementari alle applicazioni di riparazione e manutenzione.
• Diversi servizi digitali richiedono l'integrazione aziendale con i sistemi back-end, ad esempio sistemi di Dealer Management (DMS), Customer Relationship Management (CRM) o Enterprise Resource Planning (ERP).
• La gestione del consenso back-end fa parte della gestione dei clienti e tiene traccia dell'autorizzazione dell'utente per la raccolta dei dati in base alla legislazione del paese/area geografica.
• I dati raccolti dai veicoli sono un input per il processo di ingegneria digitale, con l'obiettivo di miglioramenti continui del prodotto usando analitica e Machine Learning.
• L'ecosistema di mobilità intelligente può sottoscrivere e utilizzare dati di telemetria in tempo reale e informazioni aggregate per fornire più prodotti e servizi.

Microsoft è membro del gruppo di lavoro Eclipse Software Defined Vehicle, un forum per la collaborazione aperta con tecnologie open source per le piattaforme software dei veicoli.

Flusso di dati

L'architettura usa il modello di messaggistica editore/sottoscrittore per separare i veicoli dai servizi.

Messaggi da veicolo a cloud

Il flusso di dati dal veicolo al cloud viene usato per elaborare i dati di telemetria dal veicolo. I dati di telemetria possono essere inviati periodicamente (stato del veicolo, raccolta dai sensori del veicolo) o basati su un evento (trigger in condizioni di errore, reazione a un'azione dell'utente).

1. Il veicolo è configurato per un cliente in base alle opzioni selezionate usando le API di gestione. La configurazione contiene:
   1. Informazioni sul provisioning per veicoli e dispositivi.
   2. La configurazione di raccolta dati iniziale del veicolo in base alle considerazioni sul mercato e sulle attività aziendali.
   3. Archiviazione delle impostazioni iniziali di consenso utente in base alle opzioni del veicolo e all'accettazione dell'utente.
2. Il veicolo pubblica i messaggi di telemetria ed eventi tramite un client MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) con argomenti definiti nel broker MQTT di Griglia di eventi di Azure nei servizi di messaggistica dei veicoli.
3. Griglia di eventi instrada i messaggi a sottoscrittori diversi in base agli attributi dell'argomento e del messaggio.
   1. I messaggi con priorità bassa che non richiedono l'elaborazione immediata (ad esempio l'analisi dei messaggi) vengono indirizzati direttamente all'archiviazione usando un'istanza di Hub eventi per il buffering.
   2. I messaggi con priorità alta che richiedono l'elaborazione immediata (ad esempio le modifiche di stato che devono essere visualizzate in un'applicazione rivolta all'utente) vengono instradati a una funzione di Azure usando un'istanza di Hub eventi per il buffering.
4. I messaggi con priorità bassa vengono archiviati direttamente nel data lake usando l'acquisizione di eventi. Questi messaggi possono usare decodifica ed elaborazione batch per ottenere costi ottimali.
5. I messaggi con priorità alta vengono elaborati con una funzione di Azure. La funzione legge le impostazioni del veicolo, del dispositivo e del consenso dell'utente dal Registro dei dispositivi ed esegue i passaggi seguenti:
   1. Verifica che il veicolo e il dispositivo siano registrati e attivi.
   2. Verifica che l'utente abbia dato il consenso per l'argomento del messaggio.
   3. Decodifica e arricchisce il payload.
   4. Aggiunge altre informazioni sul routing.
6. L'hub eventi della telemetria live nella soluzione di raccolta e analisi dei dati riceve i messaggi decodificati. Esplora dati di Azure usa l'inserimento in streaming per elaborare e archiviare i messaggi man mano che vengono ricevuti.
7. Il livello Servizi digitali riceve messaggi decodificati. Il bus di servizio fornisce notifiche alle applicazioni su importanti modifiche/eventi sullo stato del veicolo. Esplora dati di Azure fornisce l'ultimo stato noto del veicolo e la cronologia a breve termine.

Messaggi da cloud a veicolo

Il flusso di dati dal cloud al veicolo viene spesso usato per eseguire comandi remoti nel veicolo da un servizio digitale. Questi comandi includono casi d'uso come la porta di blocco/sblocco, il controllo del clima (impostare la temperatura preferita dell'abitacolo) o le modifiche di configurazione. L'esecuzione corretta dipende dallo stato del veicolo e potrebbe richiedere del tempo per il completamento.

A seconda delle funzionalità del veicolo e del tipo di azione, esistono più approcci possibili per l'esecuzione dei comandi. Vengono illustrate due varianti:

• Indirizzare i messaggi da cloud a dispositivo (A) che non richiedono un controllo del consenso dell'utente e con un tempo di risposta prevedibile. In questo modo vengono illustrati i messaggi sia a singoli veicoli che a più veicoli. Un esempio include le notifiche meteo.
• I comandi del veicolo (B) che usano lo stato di quest'ultimo per determinare l'esito positivo e richiedere il consenso dell'utente. La soluzione di messaggistica deve avere una logica del flusso di lavoro dei comandi che controlla il consenso dell'utente, tiene traccia dello stato di esecuzione del comando e invia una notifica al servizio digitale al termine.

Ad esempio, i comandi degli utenti del flusso di dati seguenti emessi da servizi digitali dell'app complementare.

I messaggi diretti vengono eseguiti con la quantità minima di hop per ottenere prestazioni ottimali (A):

1. L'app complementare è un servizio autenticato in grado di pubblicare messaggi in Griglia di eventi.
2. Griglia di eventi verifica l'autorizzazione per il servizio app complementare per determinare se può inviare messaggi agli argomenti forniti.
3. L'app complementare sottoscrive le risposte dalla combinazione di veicolo/comando specifica.

Quando i comandi dipendenti dallo stato del veicolo richiedono il consenso dell'utente (B):

1. Il proprietario/utente del veicolo fornisce il consenso per l'esecuzione di funzioni di comando e controllo a un servizio digitale (in questo esempio un'app complementare). Normalmente viene eseguita quando l'utente scarica/attiva l'app e l'OEM attiva il suo account. Attiva una modifica di configurazione sul veicolo per sottoscrivere l'argomento del comando associato nel broker MQTT.
2. L'app complementare usa il comando e il controllo dell'API gestita per richiedere l'esecuzione di un comando remoto.
   1. L'esecuzione del comando potrebbe avere più parametri per configurare opzioni come timeout, opzioni di archiviazione e inoltro e così via.
   2. La logica del comando decide come elaborare il comando in base all'argomento e ad altre proprietà.
   3. La logica del flusso di lavoro crea uno stato per tenere traccia dello stato dell'esecuzione
3. Il comando logica del flusso di lavoro controlla le informazioni sul consenso dell'utente per determinare se il messaggio può essere eseguito.
4. La logica del flusso di lavoro del comando pubblica un messaggio per Griglia di eventi con il comando e i valori dei parametri.
5. Il modulo di messaggistica nel veicolo viene sottoscritto all'argomento del comando e riceve la notifica. Instrada il comando al carico di lavoro corretto.
6. Il modulo di messaggistica monitora il carico del lavoro per il completamento (o l'errore). Un carico di lavoro è responsabile dell'esecuzione (fisica) del comando.
7. Il modulo di messaggistica pubblica report sullo stato dei comandi in Griglia di eventi.
8. Il modulo del flusso di lavoro viene sottoscritto per gli aggiornamenti dello stato dei comandi e aggiorna lo stato interno dell'esecuzione dei comandi.
9. Al termine dell'esecuzione del comando, l'app del servizio riceve il risultato dell'esecuzione tramite il comando e l'API di controllo.

Provisioning di veicoli e dispositivi

Questo flusso di dati illustra il processo di registrazione e provisioning di veicoli e dispositivi nei servizi di messaggistica dei veicoli. Il processo viene in genere avviato come parte della produzione di veicoli.

1. Il Sistema Factory commissiona il dispositivo del veicolo allo stato di costruzione desiderato. Può includere l'installazione e la configurazione iniziali del firmware e del software. Come parte di questo processo, il sistema factory otterrà e scriverà il certificato dispositivo, creato dal provider infrastruttura a chiave pubblica.
2. Il Sistema Factory registra il veicolo e il dispositivo usando l'API Provisioning veicolo e dispositivo.
3. Il sistema factory attiva il client di provisioning di dispositivi per connettersi alla registrazione del dispositivo ed effettuare il provisioning del dispositivo. Il dispositivo recupera le informazioni di connessione al broker MQTT.
4. L'applicazione registrazione del dispositivo crea l'identità del dispositivo con il broker MQTT.
5. Il sistema factory attiva il dispositivo per stabilire una connessione al broker MQTT per la prima volta.
   1. Il broker MQTT autentica il dispositivo usando il certificato radice CA ed estrae le informazioni del client.
6. Il broker MQTT gestisce l'autorizzazione per gli argomenti consentiti usando il registro locale.
7. Per la sostituzione della parte, l'OEM Dealer System può attivare la registrazione di un nuovo dispositivo.

Nota

I sistemi factory sono in genere locali e non dispongono di una connessione diretta al cloud.

Analisi dei dati

Questo flusso di dati copre l'analisi dei dati dei veicoli. È possibile usare altre origini dati, ad esempio gli operatori di fabbrica o di officina, per arricchire e fornire contesto ai dati del veicolo.

1. Il livello servizi di messaggistica dei veicoli fornisce dati di telemetria, eventi, comandi e messaggi di configurazione dalla comunicazione bidirezionale al veicolo.
2. Il livello IT e operazioni fornisce informazioni sul software in esecuzione sul veicolo e sui servizi cloud associati.
3. Diverse pipeline forniscono l'elaborazione dei dati in uno stato più raffinato
   • Elaborazione da dati non elaborati a dati arricchiti e deduplicati dei veicoli.
   • Aggregazione dei dati dei veicoli, indicatori di prestazioni chiave e informazioni dettagliate.
   • Generazione di dati di training per Machine Learning.
4. Le diverse applicazioni usano dati raffinati e aggregati.
   • Visualizzazione con Power BI.
   • Flussi di lavoro di integrazione aziendale che usano App per la logica con l'integrazione in Dataverse.
5. I dati di training generati vengono utilizzati da strumenti come ML Studio per generare modelli di Machine Learning.

Scalabilità

Una soluzione di dati e veicoli connessi può essere dimensionata a milioni di veicoli e migliaia di servizi. È consigliabile usare il modello Stamp di distribuzione per ottenere scalabilità ed elasticità.

Ogni unità di scala di messaggistica dei veicoli supporta una popolazione definita del veicolo (ad esempio veicoli in un'area geografica specifica, partizionata per anno di modello). L'unità di scala delle applicazioni viene usata per ridimensionare i servizi che richiedono l'invio o la ricezione di messaggi ai veicoli. Common Service è accessibile da qualsiasi unità di scala e fornisce servizi di gestione dei dispositivi e sottoscrizioni per applicazioni e dispositivi.

1. L'unità di scala dell'applicazione sottoscrive le applicazioni ai messaggi di interesse. Il servizio comune gestisce la sottoscrizione ai componenti unità di scala di messaggistica dei veicoli.
2. Il veicolo utilizza il servizio di gestione dei dispositivi per individuare la propria assegnazione a un'unità di scala di messaggistica del veicolo.
3. Se necessario, viene effettuato il provisioning del veicolo usando il flusso di lavoro Provisioning di veicolo e dispositivo.
4. Il veicolo pubblica un messaggio nel broker MQTT.
5. Griglia di eventi instrada il messaggio usando le informazioni sulla sottoscrizione.
   1. Per i messaggi che non richiedono l'elaborazione e il controllo delle attestazioni, viene effettuato l'instradamento a un hub di ingresso nell'unità di scala dell'applicazione corrispondente.
   2. I messaggi che richiedono l'elaborazione vengono instradati alla logica di elaborazione D2C per la decodifica e l'autorizzazione (consenso utente).
6. Le applicazioni usano gli eventi dal traffico nell'istanza di hub eventi all'ingresso dell'app.
7. Le applicazioni pubblicano messaggi per il veicolo.
   1. I messaggi che non richiedono più elaborazione vengono pubblicati nel broker MQTT.
   2. I messaggi che richiedono più elaborazione, controllo del flusso di lavoro e autorizzazione vengono indirizzati alla logica di elaborazione C2D pertinente in un'istanza di Hub eventi.

Componenti

Questa architettura di riferimento si applica ai componenti di Azure seguenti.

Connettività

• Griglia di eventi di Azure consente l'onboarding dei dispositivi, AuthN/Z e pub-sub tramite MQTT v5.
• Funzioni di Azure elabora i messaggi del veicolo. Può anche essere usato per implementare API di gestione che richiedono un'esecuzione di breve durata.
• Il servizio Azure Kubernetes è un'alternativa quando la funzionalità dietro le API gestite è costituita da carichi di lavoro complessi distribuiti come applicazioni in contenitori.
• Azure Cosmos DB archivia le impostazioni di consenso utente, dispositivo e veicolo.
• Gestione API di Azure fornisce un gateway API gestito ai servizi back-end esistenti, ad esempio la gestione del ciclo di vita del veicolo (incluso OTA) e la gestione del consenso degli utenti.
• Azure Batch esegue in modo efficiente attività a elevato utilizzo di calcolo, ad esempio l'inserimento di tracce di comunicazione dei veicoli.

Dati e analisi

• Hub eventi di Azure consente l'elaborazione e l'inserimento di grandi quantità di dati di telemetria.
• Esplora dati di Azure fornisce esplorazione, gestione e analisi dei dati di telemetria dei veicoli basati su serie temporali.
• Archiviazione BLOB di Azure archivia documenti di grandi dimensioni (ad esempio video e tracce) e dati curati del veicolo.
• Azure Databricks offre un set di strumenti per gestire soluzioni di dati di livello aziendale su larga scala. Obbligatorio per operazioni a esecuzione prolungata su grandi quantità di dati del veicolo.

Integrazione back-end

• App per la logica di Azure esegue flussi di lavoro automatizzati per l'integrazione aziendale in base ai dati dei veicoli.
• Il servizio app di Azure fornisce app Web e back-end per dispositivi mobili rivolte all'utente, ad esempio l'app complementare.
• La cache di Azure per Redis fornisce la memorizzazione nella cache in memoria dei dati usati di frequente dalle applicazioni rivolte all'utente.
• Il bus di servizio di Azure offre la funzionalità di brokering che separa la connettività dei veicoli dai servizi digitali e dall'integrazione aziendale.

Alternative

La selezione del tipo di calcolo corretto per implementare l'elaborazione dei messaggi e le API gestite dipende da una moltitudine di fattori. Selezionare il servizio corretto usando la guida Scegliere un servizio di calcolo di Azure.

Esempi:

• Funzioni di Azure per processi di breve durata basati su eventi, ad esempio l'inserimento dei dati di telemetria.
• Azure Batch per le attività di elaborazione ad alte prestazioni, ad esempio la decodifica di file di traccia CAN/file video di grandi dimensioni
• Servizio Azure Kubernetes per l'orchestrazione completa e gestita di logica complessa, ad esempio la gestione del flusso di lavoro di comando e controllo.

In alternativa alla condivisione dei dati basata su eventi, è anche possibile usare Condivisione dati di Azure se l'obiettivo è eseguire la sincronizzazione batch a livello di data lake.

Dettagli dello scenario

Gli OEM automobilistici sono in fase di trasformazione significativa, passando dalla produzione di prodotti fissi all'offerta di veicoli connessi e software-defined. I veicoli offrono una gamma di funzionalità, ad esempio aggiornamenti over-the-air, diagnostica remota ed esperienze utente personalizzate. Questa transizione consente agli OEM di migliorare continuamente i propri prodotti in base a dati in tempo reale e informazioni dettagliate, espandendo al contempo i modelli aziendali in modo da includere nuovi servizi e flussi di ricavi.

Questa architettura di riferimento consente ai produttori di automobili e ai provider di mobilità di:

• Usare i dati di feedback come parte del processo di ingegneria digitale per favorire il miglioramento continuo del prodotto, risolvere in modo proattivo le cause radice dei problemi e creare un nuovo valore del cliente.
• Fornire nuovi prodotti e servizi digitali e digitalizzare le operazioni con l'integrazione aziendale con sistemi back-end come Enterprise Resource Planning (ERP) e Customer Relationship Management (CRM).
• Condividere i dati in modo sicuro e soddisfare i requisiti specifici del paese o dell'area geografica per il consenso degli utenti con gli ecosistemi di mobilità intelligenti.
• L'integrazione con sistemi back-end per la gestione del ciclo di vita dei veicoli e la gestione del consenso semplifica e accelera la distribuzione e la gestione delle soluzioni dei veicoli connessi usando una Toolchain DevOps del veicolo software defined.
• Archiviare e fornire risorse di calcolo su larga scala per veicolo e analisi.
• Gestire la connettività dei veicoli a milioni di dispositivi in modo conveniente.

Potenziali casi d'uso

I casi d'uso automotive OEM sono in grado di migliorare le prestazioni, la sicurezza e l'esperienza utente del veicolo.

• Miglioramento continuo del prodotto: miglioramento delle prestazioni del veicolo analizzando i dati in tempo reale e applicando gli aggiornamenti in remoto.
• Convalida flotta test tecnico: garantire la sicurezza e l'affidabilità dei veicoli raccogliendo e analizzando i dati dai flotta di test.
• App complementare e portale utenti: abilitazione dell'accesso e del controllo del veicolo remoto tramite un'app personalizzata e un portale Web.
• Riparazione proattiva e manutenzione: stima e pianificazione della manutenzione dei veicoli in base alle informazioni dettagliate basate sui dati.

I casi d'uso dell'ecosistema più ampio espandono le applicazioni dei veicoli connessi per migliorare le operazioni della flotta, l'assicurazione, il marketing e l'assistenza stradale nell'intero panorama dei trasporti.

• Operazioni della flotta commerciale connessa: ottimizzazione della gestione della flotta tramite il monitoraggio in tempo reale e il processo decisionale basato sui dati.
• Assicurazione digitale del veicolo: personalizzazione dei premi assicurativi in base al comportamento di guida e alla segnalazione immediata degli incidenti.
• Marketing basato sulla posizione: distribuzione di campagne di marketing mirate ai conducenti in base alla posizione e alle preferenze.
• Assistenza stradale: fornisce supporto e assistenza in tempo reale ai conducenti in necessità, usando la posizione del veicolo e i dati di diagnostica.

Considerazioni

Queste considerazioni implementano i pilastri di Azure Well-Architected Framework, che è un set di principi guida che possono essere usati per migliorare la qualità di un carico di lavoro. Per altre informazioni, vedere Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Affidabilità

L'affidabilità garantisce che l'applicazione possa soddisfare gli impegni che l'utente ha preso con i clienti. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro dell'affidabilità.

• Prendere in considerazione la scalabilità orizzontale per aggiungere affidabilità.
• Usare le unità di scala per isolare le aree geografiche con normative diverse.
• Scalabilità automatica e istanze riservate: gestire le risorse di calcolo ridimensionando dinamicamente in base alla domanda e ottimizzando i costi con le istanze preallocate.
• Ridondanza geografica: replicare i dati in più posizioni geografiche per la tolleranza di errore e il ripristino di emergenza.

Sicurezza

La sicurezza offre garanzie contro attacchi intenzionali e l'abuso di dati e sistemi preziosi. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro della sicurezza.

• Protezione della connessione del veicolo: vedere la sezione relativa alla gestione dei certificati per comprendere come usare i certificati X.509 per stabilire comunicazioni sicure sui veicoli.

Ottimizzazione dei costi

L'ottimizzazione dei costi riguarda l'analisi dei modi per ridurre le spese non necessarie e migliorare l'efficienza operativa. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro di ottimizzazione dei costi.

• Considerazioni sui costi per veicolo: i costi di comunicazione devono dipendere dal numero di servizi digitali offerti. Calcolare il ritorno sugli investimenti dei servizi digitali in base ai costi dell'operazione.
• Stabilire procedure per l'analisi dei costi in base al traffico dei messaggi. Il traffico dei veicoli connessi tende ad aumentare con il tempo man mano che vengono aggiunti più servizi.
• Prendere in considerazione i costi di rete e dispositivi mobili
  • Usare l'alias dell'argomento MQTT per ridurre il volume di traffico.
  • Usare un metodo efficiente per codificare e comprimere i messaggi di payload.
• Gestione del traffico
  • Priorità dei messaggi: i veicoli tendono ad avere modelli di utilizzo ripetuti che creano picchi di domanda giornalieri/settimanali. Usare le proprietà dei messaggi per ritardare l'elaborazione di messaggi non critici o analitici per uniformare il carico e ottimizzare l'utilizzo delle risorse.
  • Sfruttare la scalabilità automatica in base alla richiesta.
• Valutare per quanto tempo i dati devono essere archiviati ad accesso frequente/caldo/saltuario.
• Prendere in considerazione l'uso di istanze riservate per ottimizzare i costi.

Eccellenza operativa

L'eccellenza operativa copre i processi operativi che distribuiscono un'applicazione e la mantengono in esecuzione nell'ambiente di produzione. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro dell'eccellenza operativa.

• Valutare la possibilità di monitorare il software del veicolo (log/metriche/tracce), i servizi di messaggistica, i dati e i servizi di analisi e i servizi back-end correlati come parte delle operazioni IT unificate.

Efficienza prestazionale

L'efficienza delle prestazioni è la capacità di dimensionare il carico di lavoro per soddisfare in modo efficiente le richieste poste dagli utenti. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro dell'efficienza delle prestazioni.

• Prendere in considerazione l'uso del concetto di scalabilità per soluzioni con scalabilità superiore a 50.000 dispositivi, specialmente se sono necessarie più aree geografiche.
• Valutare attentamente il modo migliore per inserire i dati (messaggistica, streaming o batch).
• Prendere in considerazione il modo migliore per analizzare i dati in base al caso d'uso.

Passaggi successivi

• Creare una soluzione AVOps (Autonomous Vehicle Operations) per un'analisi più ampia dell'ingegneria digitale automobilistica per la guida autonoma e assistita.

Risorse correlate

Gli articoli seguenti illustrano alcuni dei concetti usati nell'architettura:

• Il modello di controllo attestazioni viene usato per supportare l'elaborazione di messaggi di grandi dimensioni, ad esempio caricamenti di file.
• Stamp di distribuzione illustra i concetti generali necessari per dimensionare la soluzione a milioni di veicoli.
• La limitazione descrive il concetto di necessità di gestire un numero eccezionale di messaggi provenienti dai veicoli.

Gli articoli seguenti descrivono le interazioni tra i componenti nell'architettura:

• Configurare l'inserimento in streaming nel cluster Esplora dati di Azure
• Acquisire i dati di Hub eventi in formato parquet e analizzarli con Azure Synapse Analytics