ソリューションのアイデア
この記事ではソリューションのアイデアについて説明します。 クラウド アーキテクトはこのガイダンスを使用すると、このアーキテクチャの一般的な実装の主要コンポーネントを視覚化しやすくなります。 ワークロードの特定の要件に適合する、適切に設計されたソリューションを設計するための出発点として、この記事を使用してください。
このソリューションでは、建物やキャンパスで、オンプレミスのモノのインターネット (IoT) デバイスをクラウドに安全かつ確実に接続し、スケーリングする方法について説明します。
アーキテクチャ
このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。
ワークフロー
病院の建物では、さまざまな接続されたデバイスを使用して、患者の健康状態と施設のパフォーマンスの両方を監視します。
- 健康状態追跡デバイスには、患者モニター、CT スキャナー、および気圧モニターが含まれます。
- 安全性と品質の高いデバイスの構築には、換気品質や建物の温度センサーが含まれます。
患者の健康と建物の監視デバイスは、データを LTE または 5G 無線アクセス ネットワーク (RAN) デバイスに送信します。
病院内の 5G または LTE 無線は、エッジ サーバーで実行されている 5G または LTE パケット コアにデータを転送します。 エッジ サーバーは、Azure Stack Edge または任意の Azure Arc 対応サーバーを使用できます。
エッジ サーバーでは、IoT Edge ランタイムは、データをさらに分析するために Azure に送信する前に、データを前処理できます。
クラウドでは、Azure IoT Hub は迅速かつ安全にデータを取り込み、Azure Machine Learning に送信します。
Azure Machine Learning は新しいデータを組み込み、スマートな建物設置環境を制御するモデルをさらに最適化します。
また、Azure IoT Hub からのデータは Azure Digital Twins にフィードされ、病院のネットワーク接続された IoT デバイスのマップが仮想シミュレーションとして提供されます。
また、データは Azure Time Series Insights にフィードされ、一定期間の患者の健康状態や、複数の病院での治療の有効性を分析できます。 Azure Time Series Insights は、意思決定を支援する視覚化レイヤーも提供します。
すべてのデータは Azure Data Lake Storage に格納され、任意の形式とサイズのデータを格納できます。
コンポーネント
このソリューションでは、次の Azure コンポーネントを使用します。
- Azure Stack Edge は、IoT Edge でコンピューティング、ストレージ、インテリジェンスを利用できるようにするデバイスのポートフォリオです。 Azure Stack Edge は、ファイルへのローカル アクセスを維持したまま Azure にデータ転送できるようにするクラウド ストレージ ゲートウェイとして機能します。
- Azure Arc 対応 Kubernetes は、Azure の内部または外部で実行されている Kubernetes クラスターを接続します。
- Azure Sphere は、IoT デバイス セキュリティ用のハードウェア、OS、クラウド コンポーネントを含む包括的な IoT セキュリティ ソリューションです。
- Azure IoT Edge は、ローカルの IoT デバイスにクラウド インテリジェンスをデプロイします。
- Azure IoT Hub は、IoT デバイスと Azure 間の双方向通信に使用されるクラウドベースのマネージド サービスです。
- Azure Machine Learning は、データ サイエンティストや開発者が機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするための統合データ サイエンス ソリューションです。
- Azure Digital Twins は、実世界の物、場所、プロセス、クラウド内の人のデジタル表現を作成する IoT プラットフォームです。
- Azure Time Series Insights は、産業用 IoT 分析データを大規模に監視、分析、視覚化するエンドツーエンドの IoT 分析プラットフォームです。
- Azure Data Lake Storage は、ハイ パフォーマンスの分析ワークロード用のスケーラブルで安全なデータ レイクです。
シナリオの詳細
クラウド サービスでは、IoT データを格納および分析して異常を診断し、是正措置または予防措置を行えます。 Azure サービスでは、データをさらに分析して格納し、機械学習を使用して建物の設置環境を最適化できます。
考えられるユース ケース
このソリューションでは、医療施設は、患者の健康と建物のパフォーマンスの両方を追跡するために、LTE または 5G 対応の IoT デバイスを使用します。 このデバイスは、Azure クラウドと通信するオンプレミスのエッジ サーバーにデータをストリーム配信するために、組み込みの Azure Sphere 認定チップを使用します。 オンプレミスのネットワーク管理者は、エッジ サーバー上のパケット コアを介してネットワークの正常性を表示できます。
この方法のその他の例を次に示します。
- 喫茶店内のマシンの予測メンテナンス。
- 食品製造工場内の腐敗しやすい食品と飲料の温度に対する安全性とコンプライアンスの監視。
- 自律探査車両によって収集されたデータに基づく、エネルギー セクターのリソース抽出に最適なポイントの検出。
共同作成者
この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は以下のとおりです。
プリンシパル作成者:
- Nikhil Ravi | 運用管理リーダー