Idee per le soluzioni
Questo articolo descrive un'idea di soluzione. L'architetto cloud può usare queste linee guida per visualizzare i componenti principali per un'implementazione tipica di questa architettura. Usare questo articolo come punto di partenza per progettare una soluzione ben progettata in linea con i requisiti specifici del carico di lavoro.
Questa soluzione crea una pipeline di inserimento/elaborazione dati in tempo reale per inserire ed elaborare messaggi dai dispositivi IoT in una piattaforma analitica di Big Data in Azure. L'architettura usa Azure Sphere e hub IoT di Azure per gestire i messaggi telematici e Analisi di flusso di Azure elabora i messaggi.
Architettura
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Flusso di dati
I dati passano attraverso la soluzione nel modo seguente:
I messaggi telematici (velocità, posizione e così via) vengono inviati da un dispositivo abilitato per la rete cellulare di Azure Sphere per hub IoT di Azure. In uno scenario greenfield, il produttore del veicolo potrebbe includere un modulo Sphere in ogni veicolo al momento della produzione. In uno scenario brownfield nel veicolo viene installata una soluzione telematica dopo la commercializzazione.
Analisi di flusso di Azure preleva il messaggio in tempo reale dall'hub IoT di Azure, lo elabora in base alla logica di business e invia i dati al livello di gestione per l'archiviazione.
A seconda dei dati vengono usati database diversi. Azure Cosmos DB archivia i messaggi, mentre il database SQL di Azure archivia i dati relazionali e transazionali e funge da origine dati per il livello di presentazione e azione. Azure Synapse contiene i dati aggregati e funge da origine dati per gli strumenti di business intelligence (BI).
Le applicazioni Web, per dispositivi mobili, BI e di realtà mista possono essere create nel livello di gestione. Ad esempio, è possibile esporre i dati del livello di gestione usando le API per usi di terze parti (ad esempio, compagnie assicurative, fornitori e così via).
Quando un veicolo deve essere riparato presso il centro di assistenza del concessionario, il tecnico del servizio di assistenza collega un dispositivo Azure Sphere alla porta OBD-II del veicolo.
L'applicazione Azure Sphere si connette alla porta OBD-II del veicolo e trasmette i dati di tale porta ad Azure IoT Edge tramite il protocollo MQTT (Message Queue Telemetry Transport). Il dispositivo Azure Sphere è connesso tramite Wi-Fi al dispositivo Azure IoT Edge installato presso il centro di assistenza. I dati della porta OBD-II vengono trasmessi da Azure IoT Edge all'hub IoT di Azure ed elaborati nella stessa pipeline di elaborazione dei messaggi.
Con la versione più recente del sistema operativo 20.10, Azure Sphere ora può connettersi in modo sicuro ad Azure IoT Edge usando i propri certificati del dispositivo. Il certificato del dispositivo di Azure Sphere è univoco per ogni dispositivo e viene rinnovato automaticamente dal servizio di sicurezza di Azure Sphere ogni 24 ore dopo che il dispositivo ha superato il processo di attestazione e autenticazione remoto.
Azure Sphere comunica direttamente con il servizio di sicurezza di Azure Sphere e non tramite Azure IoT Edge. Il servizio di sicurezza di Azure Sphere è il servizio Microsoft basato sul cloud che comunica con i chip Azure Sphere per rendere disponibili funzionalità di manutenzione, aggiornamento e controllo. Talvolta abbreviato in AS3.
Il brokering MQTT per utilizzo generico è ora disponibile in Azure IoT Edge. Il dispositivo Azure Sphere pubblica i messaggi nell'argomento MQTT predefinito dell'hub IoT (
devices/{sphere_deviceid}/messages/events/).- I moduli Azure IoT Edge sono applicazioni in contenitori gestite da IoT Edge e possono eseguire servizi di Azure (ad esempio Analisi di flusso di Azure), modelli di ML personalizzati o codice personalizzato specifico della soluzione.
Un tecnico del servizio di assistenza, indossando un dispositivo HoloLens, può sottoscrivere l'argomento MQTT (
devices/{sphere_deviceid}/messages/events/) e visualizzare in modo sicuro i dati della porta OBD-II usando un'applicazione HoloLens che contiene un client MQTT. Il client MQTT HoloLens deve essere autorizzato a connettersi e sottoscrivere l'argomento. Connettendo il dispositivo HoloLens direttamente al gateway IoT Edge, il tecnico del servizio di assistenza può visualizzare i dati del veicolo near real-time, evitando la latenza correlata all'invio e alla ricezione dei dati nel cloud. Il tecnico del servizio di assistenza può anche interagire con la porta OBD-II del veicolo (ad esempio deselezionare la spia di controllo motore) anche quando il centro di assistenza è disconnesso dal cloud.
Componenti
Azure Sphere è una piattaforma applicativa protetta e di alto livello con funzionalità di comunicazione e di protezione integrate per i dispositivi connessi a Internet. È costituita da un'unità microcontroller (MCU) crossover protetta e connessa, un sistema operativo personalizzato basato su Linux e un servizio di sicurezza basato sul cloud che garantisce una sicurezza continua e rinnovabile.
Azure IoT Edge fornisce il brokering MQTT ed esegue in locale applicazioni della rete perimetrale intelligente per garantire bassa latenza e minore utilizzo della larghezza di banda.
Hub IoT di Azure si trova nel livello di inserimento e supporta la comunicazione bidirezionale con i dispositivi, consentendo l'invio di azioni dal cloud o da Azure IoT Edge al dispositivo.
Analisi di flusso di Azure fornisce l'elaborazione dei flussi serverless in tempo reale che può eseguire le stesse query nel cloud e nella rete perimetrale. Analisi di flusso di Azure in Azure IoT Edge può filtrare o aggregare i dati in locale, consentendo decisioni intelligenti sui dati da inviare al cloud per ulteriori operazioni di elaborazione o archiviazione.
Azure Cosmos DB, il database SQL di Azure e Azure Synapse Analytics si trovano nel livello di archiviazione di gestione. Analisi di flusso di Azure può scrivere messaggi direttamente in Azure Cosmos DB usando un output. I dati possono essere aggregati e spostati da Azure Cosmos DB e Azure SQL ad Azure Synapse usando Azure Data Factory.
Azure Synapse Analytics è un sistema distribuito per l'archiviazione e l'analisi di set di dati di grandi dimensioni. L'uso dell'elaborazione parallela elevata (MPP, Massively Parallel Processing) lo rende appropriato per l'esecuzione di analisi ad alte prestazioni.
Collegamento ad Azure Synapse per Azure Cosmos DB consente di eseguire analisi near real-time sui dati operativi in Azure Cosmos DB, senza alcun impatto sulle prestazioni o sui costi del carico di lavoro transazionale, usando i due motori di analisi disponibili nell'area di lavoro Azure Synapse: SQL Serverless e Pool di Spark.
Microsoft Power BI è un gruppo di strumenti di analisi business che consente di analizzare i dati e condividere dati analitici. Power BI può eseguire una query su un modello semantico archiviato in Analysis Services oppure può eseguire direttamente una query in Azure Synapse.
È possibile usare Servizi app di Azure per creare applicazioni Web e per dispositivi mobili. Gestione API di Azure può essere usato per esporre i dati a terze parti, sulla base dei dati archiviati nel livello di gestione.
Microsoft HoloLens può essere usato dai tecnici del servizio per visualizzare i dati dei veicoli (ad esempio, cronologia dei servizi, dati OBD-II, diagrammi parti e così via) olograficamente per facilitare la risoluzione dei problemi e la riparazione.
Alternative
- Collegamento a Synapse è la soluzione preferita da Microsoft per l'analisi sui dati di Azure Cosmos DB.
Dettagli dello scenario
L'inserimento, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati dei veicoli sono funzionalità chiave necessarie per creare soluzioni connesse per il settore automobilistico. L'acquisizione e l'analisi di questi dati consentono di decifrare dati analitici importanti e creare nuove soluzioni.
Ad esempio, con veicoli dotati di dispositivi telematici, è possibile monitorare la posizione in tempo reale dei veicoli, pianificare percorsi ottimizzati, fornire assistenza ai conducenti e supportare i settori che utilizzano o traggono vantaggio dai dati telematici come gli assicuratori. Per i produttori di veicoli, le informazioni di diagnostica possono fornire informazioni importanti per la manutenzione e le garanzie dei veicoli.
Potenziali casi d'uso
Si supponga che una casa automobilistica voglia creare una soluzione per:
Inviare in modo sicuro dati in tempo reale al cloud dai sensori e dai computer di bordo installati nei veicoli.
Creare servizi a valore aggiunto per clienti e concessionari analizzando la posizione del veicolo e i dati di altri sensori, ad esempio quelli correlati al motore e all'ambiente.
Archiviare i dati per un'ulteriore elaborazione downstream per fornire informazioni utili (ad esempio, avvisi di manutenzione per i proprietari dei veicoli, informazioni sugli incidenti per le agenzie assicurative e così via).
Consentire ai tecnici del servizio di assistenza del concessionario di interagire con i veicoli usando un'applicazione di realtà mista per facilitare la risoluzione dei problemi e le riparazioni, ad esempio l'uso di un'applicazione HoloLens per visualizzare i dati in tempo reale e visualizzare/cancellare i codici diagnostici disponibili tramite la porta OBD-II di un veicolo, esaminare le procedure di riparazione o visualizzare un diagramma esploso delle parti in 3D.
Collaboratori
Questo articolo viene aggiornato e gestito da Microsoft. Originariamente è stato scritto dai seguenti contributori.
Autore principale:
- Kevin Hilscher | Product Manager principale
Passaggi successivi
Per un prototipo che illustra come trasmettere i dati della porta OBD-II di un veicolo a Microsoft HoloLens con MQTT e Azure Sphere, vedere l'articolo sull'invio dei dati della porta OBD-II a HoloLens con il repository GitHub di MQTT e Azure Sphere.
Vedere l'articolo su come Mercedes-Benz USA ha abbattuto i tempi di assistenza e manutenzione con HoloLens 2.
Informazioni sul dispositivo di sorveglianza abilitato per la rete cellulare di Azure Sphere basato su AT&T.
Per informazioni su come configurare il brokering MQTT per utilizzo generico in IoT Edge, vedere Pubblicare e sottoscrivere Azure IoT Edge.
Vedere Configurare Azure IoT Edge per Azure Sphere per informazioni su come usare il certificato del dispositivo Azure Sphere per IoT Edge.
Risorse correlate
Vedere l'articolo sull'architettura di riferimento per Azure IoT che illustra un'architettura consigliata per le applicazioni IoT in Azure che usano componenti PaaS (piattaforma distribuita come servizio).
Esaminare l'architettura di analisi avanzata per scoprire in che modo i diversi componenti di Azure possono aiutare a creare una pipeline di Big Data.
Esaminare l'architettura di analisi in tempo reale che include un flusso di pipeline di Big Data.