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Che cos'è Azure IoT?

Azure IoT è Microsoft portfolio di servizi per la connessione, la gestione e la derivazione dell'intelligenza da dispositivi IoT e apparecchiature industriali su larga scala.

Usa una raccolta di servizi cloud, componenti perimetrali e SDK e applica l'approccio al cloud adattivo per unificare i dispositivi connessi al cloud e gli ambienti di tecnologia operativa locale in un modello comune di gestione, dati e intelligenza artificiale. I dati di telemetria dei sensori non elaborati passano attraverso una pipeline coerente e diventano intelligence praticabile per team operativi, data scientist e decision maker aziendali.

Il portfolio Azure IoT include due piattaforme principali e due servizi cloud condivisi:

  • hub IoT di Azure: piattaforma di Microsoft per i dispositivi connessi, abilitando soluzioni IoT connesse al cloud su larga scala. hub IoT è adatto per scenari in cui i dispositivi si connettono direttamente al cloud tramite protocolli standard, ad esempio MQTT, AMQP e HTTP.
  • Operazioni di Azure IoT: piattaforma di Microsoft per le operazioni connesse, abilitando soluzioni perimetrali per ambienti industriali e OT. Operazioni di Azure IoT è la raccomandazione principale di Microsoft per soluzioni connesse ai dispositivi edge.
  • Azure Registro dispositivi: un servizio cloud che rappresenta i dispositivi IoT e gli asset industriali come risorse Azure standard, indipendentemente dal fatto che siano connessi tramite hub IoT o Operazioni di Azure IoT. Poiché i dispositivi e gli asset vengono visualizzati come risorse native Azure, è possibile gestirli usando strumenti di Azure familiari, ovvero modelli di Azure Resource Manager (ARM), controllo degli accessi in base al ruolo, Criteri di Azure, tag e monitoraggio. Azure Registro dispositivi è il servizio chiave che consente l'approccio cloud adattivo per la gestione dei dispositivi in entrambi i modelli di connettività.
  • Microsoft Fabric: piattaforma dati unificata che funge da piano dati condiviso per Azure IoT. Fabric acquisisce, archivia e analizza i dati di telemetria dai dispositivi connessi tramite hub IoT o Operazioni di Azure IoT e offre dashboard in tempo reale, report, dati pronti per l'intelligenza artificiale e funzionalità di gemelli digitali su tutto il tuo ambiente IoT.

Azure IoT supporta due modelli di connettività generali, ognuno adatto a diversi scenari aziendali e tipi di dispositivo. Molte soluzioni aziendali combinano entrambi i modelli:

  • In un modello connesso al cloud , i dispositivi IoT si connettono direttamente al cloud in cui vengono elaborati e analizzati i messaggi. Questo modello si adatta agli scenari in cui i dispositivi possono comunicare tramite protocolli Internet standard e non esistono vincoli sulla connettività cloud diretta.
  • In un modello connesso a edge , i dispositivi IoT si connettono a un ambiente perimetrale locale che elabora i messaggi prima di inoltrarli facoltativamente al cloud. Questo modello si adatta a scenari che coinvolgono protocolli industriali come OPC UA, bassa latenza nell'elaborazione sul sito o requisiti di sicurezza che impediscono la connettività Internet diretta.

Le sezioni seguenti offrono una visualizzazione generale dei componenti in ogni modello. Questo articolo è incentrato sui gruppi principali di componenti: dispositivi, servizi cloud e runtime perimetrale.

Modello connesso al cloud

Il modello connesso al cloud usa un set integrato di dispositivi, componenti e servizi IoT che connette tali dispositivi direttamente al cloud. Questo modello è particolarmente adatto agli scenari in cui i dispositivi sono distribuiti geograficamente e possono comunicare tramite protocolli Internet standard. Un esempio è costituito da una flotta di camion per la consegna che inviano i dati dei sensori al cloud per l'analisi e la visualizzazione:

Diagramma che mostra l'architettura della soluzione IoT di alto livello per il modello connesso al cloud.

Creare soluzioni connesse al cloud con hub IoT, Microsoft piattaforma per i dispositivi connessi su larga scala. hub IoT supporta la messaggistica bidirezionale con milioni di dispositivi, gestione dei dispositivi, aggiornamenti del firmware e integrazione con Azure Registro dispositivi per esporre i dispositivi come risorse Azure gestibili. È possibile estendere soluzioni connesse al cloud con servizi quali Device Provisioning Service e Gemelli digitali di Azure.

Modello connesso al bordo

Il modello connesso a edge usa un set integrato di dispositivi, componenti e servizi IoT che connette tali dispositivi a un ambiente perimetrale nelle vicinanze. Questo modello è particolarmente adatto agli scenari industriali e OT, ad esempio:

  • Dispositivi che comunicano usando protocolli di rete locali come OPC UA che richiedono un connettore sul sito.
  • Ambienti in cui i requisiti di sicurezza impediscono ai dispositivi di connettersi direttamente alla rete Internet pubblica.

Una soluzione con connessione perimetrale può anche inoltrare i dati dai dispositivi al cloud per un'ulteriore elaborazione, ad esempio analisi e visualizzazione:

Diagramma che mostra l'architettura della soluzione IoT di alto livello per il modello connesso ai dispositivi perimetrali.

Costruire soluzioni connesse all'edge con Operazioni di Azure IoT. Operazioni di Azure IoT è la piattaforma consigliata di Microsoft per le nuove soluzioni perimetrali ed è la base della strategia operativa digitale per ambienti industriali e OT. Operazioni di Azure IoT converge OT, IT e data science nel cloud e nella rete perimetrale usando un piano di gestione condiviso (Azure Resource Manager) e un piano dati condiviso (Microsoft Fabric). Registro dispositivi di Azure espone gli asset e i dispositivi connessi tramite Operazioni di Azure IoT come risorse native di Azure, consentendo una gestione coerente in tutto l'ecosistema.

Dispositivi e connettività

Entrambi i modelli di connettività includono i dispositivi che raccolgono i dati da cui si vogliono derivare informazioni aziendali dettagliate. Le sezioni seguenti descrivono i tipi di dispositivo in una soluzione Azure IoT e il modo in cui si connettono.

Categorie di dispositivi IoT

È utile classificare i dispositivi IoT come segue:

  • Dispositivo connesso al cloud (categoria 1): dispositivi che si connettono direttamente al cloud. Questa categoria include i dispositivi che si connettono ai servizi cloud, ad esempio hub IoT usando protocolli standard come HTTP, MQTT o AMQP. Questi dispositivi non sono rilevanti nel modello connesso edge, come in Operazioni di Azure IoT.

  • Dispositivo connesso a Edge (categoria 2): dispositivi che si connettono al cloud tramite un proxy o un gateway basato su edge. Un esempio è un dispositivo che si connette indirettamente al cloud tramite il broker MQTT in Operazioni di Azure IoT.

  • Dispositivo specifico del protocollo (categoria 3): questi dispositivi si connettono a un runtime basato su edge tramite un connettore che consente ai dispositivi di usare un protocollo specifico. Ad esempio, un server OPC UA e i relativi dispositivi collegati si connettono tramite un connettore per OPC UA. Questi dispositivi non sono rilevanti nel modello connesso al cloud , ad esempio hub IoT di Azure.

Il diagramma seguente illustra le relazioni tra le categorie di dispositivi e i servizi cloud nel modello connesso al cloud:

Diagramma che mostra i dispositivi nel modello connesso al cloud.

Il diagramma seguente mostra le relazioni tra le categorie di dispositivi e il runtime edge nel modello connesso all'edge.

Diagramma che mostra i dispositivi nel modello connesso ai bordi.

Per semplicità, i diagrammi precedenti mostrano solo i flussi di dati al cloud o al runtime perimetrale. Molte soluzioni abilitano scenari di comando e controllo in cui il cloud o il runtime edge invia comandi ai dispositivi. Ad esempio, un servizio cloud potrebbe inviare un comando a una fotocamera conforme a ONVIF per fare zoom avanti.

Connettività nel modello connesso a edge

Nel modello edge-connected, i dispositivi IoT si connettono a un ambiente edge locale che processa i messaggi prima di inoltrarli al cloud per l'archiviazione e l'analisi. I dispositivi possono usare protocolli e standard di comunicazione di rete quali:

  • OPC UA in ambienti industriali.
  • ONVIF per la gestione e il monitoraggio dei dispositivi video.
  • MQTT come protocollo di messaggistica standard per i dispositivi IoT.

Nel diagramma dei modelli connessi ai bordi illustrato in precedenza, i connettori southbound rappresentano i protocolli e gli standard usati dai dispositivi per connettersi all'ambiente perimetrale.

Confronti tra dispositivi

La tabella seguente riepiloga le opzioni correnti per i dispositivi e la connettività:

Offerte correnti (disponibilità generale) Modello connesso al cloud Modello connesso tramite bordi
Tipi di oggetti connessi Dispositivi IoT di categoria 1 e 2 Dispositivi IoT di categoria 2 e 3
Protocolli di connettività dei dispositivi HTTP, AMQP, MQTT v3.1.1 Operazioni di Azure IoT abilita MQTT v3.1.1 e MQTT v5 per i dispositivi di categoria 2. I connettori abilitano altri protocolli come OPC UA, ONVIF e REST per i dispositivi di categoria 3. Sono possibili connettori personalizzati.
Implementazione nel dispositivo SDK per dispositivi Microsoft e dispositivi incorporati I dispositivi di categoria 2 possono usare qualsiasi libreria MQTT per connettersi al broker MQTT.

I dispositivi di categoria 3 sono tipicamente dotati di firmware standard.
Gestione dei dispositivi IoT DPS, Device Update, IoT Central, Azure Device Registry In Operazioni di Azure IoT usare Azure Registro dispositivi. Usare Akri per abilitare l'individuazione dei dispositivi automatica con protocolli nativi.

Servizi e applicazioni

Nel modello connesso al cloud, i servizi cloud specifici di IoT forniscono l'infrastruttura per connettersi, monitorare e controllare i dispositivi. Nel modello edge-connected, l'ambiente di runtime perimetrale ospita i servizi per connettere, monitorare e controllare i dispositivi. Altri servizi cloud forniscono servizi generici, ad esempio archiviazione, analisi e visualizzazioni per la soluzione.

Registro dei dispositivi Azure

Azure Device Registry è un servizio cloud che funziona sia con hub IoT che con Operazioni di Azure IoT per offrire una visualizzazione unificata dei dispositivi e degli asset industriali come risorse Azure standard. È una parte fondamentale dell'approccio al cloud adattivo perché estende il piano di gestione di Azure, tra cui controllo degli accessi in base al ruolo, imposizione dei criteri, assegnazione di tag, ambito e controllo, all'ambiente IoT. Le funzionalità principali includono:

  • Rappresentazione unificata degli asset: i dispositivi connessi tramite hub IoT e gli asset connessi tramite Operazioni di Azure IoT sono espressi come risorse ARM, rendendoli visibili e gestibili tramite il portale di Azure, interfaccia della riga di comando di Azure, Bicep e i modelli arm.
  • Gestione dello schema e dello spazio dei nomi: supporta la configurazione degli schemi dei messaggi, la frequenza di campionamento e l'organizzazione degli asset in spazi dei nomi che rispecchiano l'ambiente fisico.
  • Sincronizzazione bidirezionale: le definizioni e le configurazioni degli asset nel Registro di sistema vengono sincronizzate con il bordo, quindi le modifiche apportate nel cloud vengono riflesse sul sito e viceversa.
  • Integrazione con la strumentazione di Azure: consente flussi di lavoro infrastruttura-come-codice, criteri centralizzati di controllo degli accessi basati sui ruoli (RBAC) e l'integrazione con Monitoraggio di Azure e Microsoft Defender per una governance coerente in tutti i siti.

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric è la piattaforma dati unificata per Azure IoT ed è il piano dati condiviso nell'approccio al cloud adattivo. Inserisce i dati di telemetria dai dispositivi connessi tramite hub IoT e Operazioni di Azure IoT e trasforma i dati non elaborati dei dispositivi in informazioni dettagliate interattive per team operativi, data scientist e decision maker aziendali. Le funzionalità principali per gli scenari IoT includono:

  • Real-Time Intelligence: inserisce e analizza flussi di telemetria ad alta frequenza da dispositivi e asset, con supporto per il rilevamento anomalie, l'analisi delle serie temporali e i dashboard operativi in tempo reale.
  • OneLake: un singolo data lake regolamentato che archivia i dati dei dispositivi non elaborati, puliti e curati da tutti i siti e sistemi, fornendo una base coerente per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale e analisi.
  • Fabric IQ e onlogies: modella le relazioni tra asset, posizioni e punti dati usando modelli di informazioni semantiche, rendendo i dati dei dispositivi pronti per l'intelligenza artificiale e abilitando scenari di gemelli digitali.
  • integrazione Power BI: offre visualizzazioni e report avanzati sui dati di telemetria dei dispositivi, sugli indicatori KPI operativi e sulle prestazioni dei processi direttamente alle persone che agiscono su di essi.
  • integrazione Microsoft Copilot: consente ai team operativi e ai professionisti dei dati di eseguire query e ragionare sui dati dei dispositivi usando il linguaggio naturale.

Entrambi i modelli di connettività instradano i dati alle Microsoft Fabric. Nel modello connesso al cloud hub IoT instrada i dati di telemetria del dispositivo a Fabric. Nel modello connesso ai bordi, Operazioni di Azure IoT elabora e trasforma i dati al perimetro prima di inoltrarli a Fabric, dove può essere ulteriormente analizzato e visualizzato.

Intelligenza artificiale e intelligenza

Un obiettivo centrale di Azure IoT consiste nel trasformare i dati di telemetria dei dispositivi non elaborati in informazioni dettagliate pronte per l'intelligenza artificiale. Ciò avviene tramite una pipeline di dati progressiva:

Fase Descrizione Dove accade
Telemetria non elaborata Dati ad alta frequenza raccolti da dispositivi e asset Dispositivo/asset
Dati strutturati Dati associati a schemi di messaggio e modelli informativi Operazioni di Azure IoT (periferia)
Contestualizzato e standardizzato Aggiunto il contesto relativo ai beni (posizione, tipo, relazioni); dati normalizzati in unità e formati comuni Azure IoT Operazioni + Azure Registro dispositivi
Pronto per l'analisi Dati puliti e aggregati inseriti in OneLake Microsoft Fabric
Pronto per l'intelligenza artificiale Dati arricchiti semanticamente, modellati con ontlogi di IQ Fabric, pronti per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale Microsoft Fabric

L'intelligenza artificiale viene applicata a due livelli in una soluzione Azure IoT:

  • Edge AI: Operazioni di Azure IoT supporta l'esecuzione di modelli di inferenza di intelligenza artificiale direttamente nel cluster perimetrale. Ciò fornisce tempi di risposta misurati in millisecondi per scenari ad alta priorità, ad esempio ispezione della qualità, rilevamento anomalie e monitoraggio della sicurezza, senza richiedere un round trip al cloud.
  • Cloud AI: Microsoft Fabric offre funzionalità di intelligenza artificiale su scala cloud, inclusi gli agenti di intelligenza artificiale incorporati in Real-Time Intelligence che monitorano continuamente i flussi di telemetria e eseguono automaticamente azioni correttive o di ottimizzazione. Azure AI Foundry offre una piattaforma centralizzata per la creazione, il training, la convalida e la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale personalizzati con governance di livello aziendale e si integra con Fabric per l'utilizzo del modello su larga scala.

Fabric IQ ontologie sono fondamentali per far funzionare questa pipeline da capo a fine. Modellando le relazioni semantiche tra asset, posizioni e punti dati, Fabric IQ offre modelli di intelligenza artificiale e Copilot esperienze nel contesto aziendale di cui hanno bisogno per produrre informazioni significative, non solo anomalie statistiche, ma i risultati sono basati sul funzionamento effettivo delle operazioni. Ad esempio, Fabric IQ può riconoscere che un'anomalia della temperatura in un sensore specifico appartiene a un nastro trasportatore su una linea di produzione specifica, consentendo raccomandazioni di manutenzione mirate anziché avvisi generici.

Gli scenari di intelligenza artificiale comuni nelle soluzioni di Azure IoT includono:

  • Manutenzione predittiva: rilevare i primi segni di guasto delle apparecchiature dalle tendenze di telemetria e pianificare la manutenzione prima che si verifichi una scomposizione, riducendo i tempi di inattività non pianificati.
  • Ottimizzazione dei processi: identificare i colli di bottiglia e le inefficienze nelle linee di produzione e consigliare azioni correttive quasi in tempo reale.
  • Rilevamento anomalie: Monitorare continuamente i flussi di telemetria in tempo reale e avvisare gli operatori di modelli insoliti man mano che emergono.
  • Lavoratori connessi: Fornire informazioni dettagliate generate dall'IA e raccomandazioni ai lavoratori sul campo tramite dashboard operativi e query in linguaggio naturale basate su Microsoft Copilot.

Servizi cloud IoT

In una soluzione IoT connessa al cloud, i servizi cloud IoT in genere:

  • Ricevono i dati dei sensori su larga scala dai dispositivi e determinano come elaborare e archiviare tali dati.
  • Inviano comandi dal cloud a dispositivi specifici.
  • Effettuano il provisioning di dispositivi e controllare quali dispositivi possono connettersi all'infrastruttura.
  • Controllo dello stato e monitoraggio delle attività dei dispositivi.
  • Gestiscono il firmware installato nei dispositivi.

Ad esempio, in una soluzione di monitoraggio remoto per una stazione di pompaggio del petrolio, i servizi usano i dati dei sensori delle pompe per identificare comportamenti anomali. Quando un servizio cloud identifica un'anomalia, può inviare automaticamente un comando al dispositivo per eseguire un'azione correttiva. Questo processo implementa un ciclo di feedback automatizzato tra il dispositivo e il cloud che aumenta notevolmente l'efficienza della soluzione.

Runtime Edge

Nel modello connesso all'edge, i servizi on-premise ospitati nell'ambiente di runtime edge in genere:

  • Gestisci la connettività ai dispositivi tramite i connettori southbound.
  • Ricevono dati su larga scala dai dispositivi e determinano dove instradare i messaggi per un'ulteriore elaborazione.
  • Inoltrano i comandi dal cloud a dispositivi specifici.
  • Eseguono alcune elaborazioni dei messaggi locali. In Operazioni di Azure IoT questa elaborazione viene eseguita nei connettori northbound.

Confronti tra servizi IoT

La tabella seguente riepiloga le opzioni correnti del servizio e dell'applicazione edge:

Offerte correnti (disponibilità generale) Modello connesso al cloud Modello connesso al bordo
Servizi hub IoT, IoT DPS, hub IoT Device Update, Gemelli digitali di Azure, Azure Device Registry Operazioni di Azure IoT, con Azure Registro Dispositivi.
Piattaforma di dati Microsoft Fabric (Real-Time Intelligence, OneLake, Power BI) Microsoft Fabric (Real-Time Intelligence, OneLake, Power BI). Operazioni di Azure IoT pre-elabora e trasforma i dati alla periferia prima di inoltrarli a Fabric.

Confronti tra distribuzioni

La tabella seguente riepiloga le opzioni di distribuzione correnti:

Offerte correnti (disponibilità generale) Modello connesso al cloud Modello connesso al bordo
Topologia I dispositivi si connettono direttamente ai servizi di messaggistica cloud, ad esempio hub IoT. Amministrato nel cloud usando Azure Resource Manager (ARM) o SDK del servizio hub IoT. Operazioni di Azure IoT consente di connettere i dispositivi a un cluster Kubernetes locale. I dispositivi si connettono al broker MQTT Operazioni di Azure IoT, direttamente tramite protocolli di rete standard o tramite dispositivi intermedi. Gestito nel cloud usando servizi abilitati per Azure Arc.
Infrastruttura Servizi cloud come hub IoT e dispositivi di elaborazione standard che contengono una CPU/MPU o dispositivi vincolati e incorporati che contengono un MCU. Operazioni di Azure IoT, che viene eseguito in un cluster Kubernetes e in dispositivi che si connettono al cluster. I dispositivi possono includere dispositivi di elaborazione standard che contengono una CPU/MPU o dispositivi vincolati e incorporati che contengono un MCU.

Gestione della soluzione

La strategia Azure IoT di Microsoft si basa sull'approccio cloud adaptive, che unifica i team siloed, i siti distribuiti e i diversi sistemi in una singola operazione, sicurezza, applicazione e modello di dati. Questo approccio consente la convergenza intelligente di OT, IT e data science, in modo da poter usare le stesse tecnologie cloud e di intelligenza artificiale per gestire e monitorare soluzioni perimetrali connesse al cloud e ibride.

L'approccio al cloud adattivo ha due pilastri chiave:

  • Un piano di gestione condiviso basato su Azure Resource Manager (ARM). Questo piano estende la governance di Azure—ovvero controllo degli accessi in base al ruolo, imposizione dei criteri, auditing e monitoraggio—sia ai dispositivi connessi al cloud che alle risorse basate sull'edge.
  • Piano dati condiviso basato su Microsoft Fabric. Questo aereo offre una piattaforma unificata per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati provenienti da origini cloud e edge, consentendo informazioni pronte per l'intelligenza artificiale dal piano di produzione alla sala del consiglio.

Passaggi successivi

I passaggi successivi suggeriti per esplorare Azure IoT includono:

Per altre informazioni sulle architetture Azure IoT, vedere: