IoT를 사용하여 실시간 차량 데이터 처리

이 솔루션에서는 IoT 디바이스에서 Azure의 빅 데이터 분석 플랫폼으로 메시지를 수집하여 처리하는 실시간 데이터 수집/처리 파이프라인을 빌드합니다. 아키텍처는 Azure Sphere 및 Azure IoT Hub를 사용하여 텔레매틱스 메시지를 관리하고 Azure Stream Analytics는 메시지를 처리합니다.

아키텍처

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데이터 흐름

솔루션을 통한 데이터 흐름은 다음과 같습니다.

1. 텔레매틱스 메시지(속도, 위치 등)는 Azure Sphere 셀룰러 지원 디바이스에서 Azure IoT Hub로 전송됩니다. 그린필드 시나리오에서 차량 제조업체는 제조 시 각 차량에 Sphere 모듈을 포함할 수 있습니다. 브라운필드 시나리오에서 차량에는 애프터마켓 텔레매틱스 솔루션이 새로 장착됩니다.

2. Azure Stream Analytics는 Azure IoT Hub에서 실시간으로 메시지를 선택하고, 비즈니스 논리에 따라 메시지를 처리하고, 스토리지용 서비스 계층으로 데이터를 보냅니다.

3. 데이터에 따라 다른 데이터베이스가 사용됩니다. Azure Cosmos DB는 메시지를 저장하지만 Azure SQL DB는 관계형 및 트랜잭션 데이터를 저장하며 프레젠테이션 및 작업 계층의 데이터 원본 역할을 합니다. Azure Synapse는 집계된 데이터를 포함하며 BI(비즈니스 인텔리전스) 도구의 데이터 원본 역할을 합니다.

4. 웹, 모바일, BI 및 혼합 현실 애플리케이션은 서비스 계층에 빌드할 수 있습니다. 예를 들어 타사 용도(예: 보험 회사, 공급업체 등)를 위한 API를 사용하여 서비스 계층 데이터를 노출할 수 있습니다.

5. 차량이 딜러 서비스 센터에서 서비스를 받아야 하는 경우 서비스 기술자는 차량의 OBD-II 포트에 Azure Sphere 디바이스를 연결합니다.

6. Azure Sphere 애플리케이션은 차량의 OBD-II 포트에 연결되고 MQTT를 통해 OBD-II 데이터를 Azure IoT Edge로 스트림합니다. Azure Sphere 디바이스는 Wi-Fi를 통해 서비스 센터에 설치된 Azure IoT Edge 디바이스에 연결됩니다. OBD-II 데이터는 Azure IoT Edge에서 Azure IoT Hub로 스트림되고 동일한 메시지 처리 파이프라인에서 처리됩니다.

   • 최신 20.10 OS 릴리스에서 Azure Sphere는 이제 자체 디바이스 인증서를 사용하여 Azure IoT Edge에 안전하게 연결할 수 있습니다. Azure Sphere 디바이스 인증서는 모든 디바이스에 고유하며 디바이스가 원격 증명 및 인증 프로세스를 통과한 후 24시간마다 Azure Sphere Security Service에서 자동으로 갱신됩니다.

   • Azure Sphere는 Azure IoT Edge를 통하지 않고 Azure Sphere Security Service와 직접 통신합니다. Azure Sphere Security Service는 유지 관리, 업데이트 및 제어를 사용하도록 설정하기 위해 Azure Sphere 칩과 통신하는 Microsoft의 클라우드 기반 서비스입니다. AS3이라는 약어로 사용되기도 합니다.

7. 범용 MQTT 중개는 이제 Azure IoT Edge에서 사용할 수 있습니다. Azure Sphere 디바이스는 IoT Hub 기본 제공 MQTT 토픽(devices/{sphere_deviceid}/messages/events/)에 메시지를 게시합니다.

   • Azure IoT Edge 모듈은 IoT Edge에서 관리하는 컨테이너화된 애플리케이션이며 Azure 서비스(예: Azure Stream Analytics), 사용자 지정 ML 모델 또는 고유한 솔루션별 코드를 실행할 수 있습니다.

8. HoloLens를 착용하는 서비스 기술자는 MQTT 토픽(devices/{sphere_deviceid}/messages/events/)을 구독하고 MQTT 클라이언트가 포함된 HoloLens 애플리케이션을 사용하여 OBD-II 데이터를 안전하게 볼 수 있습니다. HoloLens MQTT 클라이언트는 토픽에 연결하고 토픽을 구독할 권한을 부여받아야 합니다. 서비스 기술자는 HoloLens를 IoT Edge 게이트웨이에 직접 연결하여 거의 실시간으로 차량의 데이터를 볼 수 있으므로 데이터를 클라우드로 보내고 돌려보내는 대기 시간을 피할 수 있습니다. 또한 서비스 기술자는 서비스 센터가 클라우드에서 연결이 끊어진 경우에도 차량의 OBD-II 포트와 상호 작용할 수 있습니다(예: “엔진 점검”등 지우기).

구성 요소

• Azure Sphere는 인터넷에 연결된 디바이스에 대한 기본 제공 통신 및 보안 기능을 갖춘 안전한 상위 수준 애플리케이션 플랫폼입니다. 안전하게 연결된 교차형 MCU(마이크로 컨트롤러 장치), 사용자 지정 Linux 기반 OS(운영 체제) 및 지속적이고 갱신 가능한 보안을 제공하는 클라우드 기반 보안 서비스로 구성됩니다.

• Azure IoT Edge는 MQTT 조정을 제공하며 온-프레미스에서 지능형 에지 애플리케이션을 실행하여 짧은 대기 시간, 더 낮은 대역폭 사용량을 보장합니다.

• Azure IoT Hub는 수집 계층에 있으며 다시 디바이스에 대한 양방향 통신을 지원하므로 클라우드 또는 Azure IoT Edge에서 디바이스로 작업을 보낼 수 있습니다.

• ASA(Azure Stream Analytics)는 클라우드 및 에지에서 동일한 쿼리를 실행할 수 있는 실시간 서버리스 스트림 처리를 제공합니다. Azure IoT Edge의 ASA는 데이터를 로컬로 필터링하거나 집계할 수 있으므로 추가 처리 또는 스토리지를 위해 클라우드로 전송해야 하는 데이터를 지능적으로 결정할 수 있습니다.

• Azure Cosmos DB, Azure SQL Database 및 Azure Synapse Analytics는 서비스 스토리지 계층에 있습니다. Azure Stream Analytics는 출력을 사용하여 Azure Cosmos DB에 직접 메시지를 작성할 수 있습니다. Azure Data Factory를 사용하여 Azure Cosmos DB 및 Azure SQL에서 데이터를 집계하고 Azure Synapse로 이동할 수 있습니다.

• Azure Synapse Analytics는 대규모 데이터 세트를 저장하고 분석하는 분산 시스템입니다. MPP(대규모 병렬 처리)를 사용하기 때문에 고성능 분석을 실행하는 데 적합합니다.

• Azure Cosmos DB용 Azure Synapse Link를 사용하면 Azure Synapse 작업 영역에서 제공되는 두 가지 분석 엔진인 SQL 서버리스 및 Spark 풀을 사용하여 트랜잭션 워크로드의 성능이나 비용에 영향을 주지 않고 Azure Cosmos DB의 운영 데이터에 대해 거의 실시간으로 분석을 실행할 수 있습니다.

• Microsoft Power BI는 데이터를 분석하고 인사이트를 공유하는 비즈니스 분석 도구 모음입니다. Power BI는 Analysis Services에 저장된 의미 체계 모델을 쿼리하거나 Azure Synapse를 직접 쿼리할 수 있습니다.

• Azure App Services를 사용하여 웹 및 모바일 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. Azure API Management를 사용하여 서비스 계층에 저장된 데이터를 기반으로 타사에 데이터를 노출할 수 있습니다.

• 서비스 기술자가 Microsoft HoloLens를 사용하여 문제 해결 및 수리에 도움이 되도록 홀로그램으로 차량 데이터(예: 서비스 기록, OBD-II 데이터, 부품 다이어그램 등)를 볼 수 있습니다.

대안

• Synapse Link는 Azure Cosmos DB 데이터를 기반으로 하는 분석을 위한 Microsoft 기본 솔루션입니다.

시나리오 정보

차량 데이터 수집, 처리 및 시각화는 커넥티드 카 솔루션을 만드는 데 필요한 주요 기능입니다. 이 데이터를 캡처하고 분석하여 중요한 인사이트를 해석하고 새 솔루션을 만들 수 있습니다.

예를 들어 텔레매틱스 디바이스가 장착된 차량을 사용하여 차량의 실시간 위치를 모니터링하고, 최적화된 경로를 계획하고, 운전자에게 지원을 제공하고, 보험사 등 텔레매틱스 데이터를 사용하거나 활용하는 산업을 지원할 수 있습니다. 차량 제조업체의 경우 진단 정보는 차량 서비스 및 보증에 관한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.

잠재적인 사용 사례

다음과 같은 솔루션을 만들고자 하는 자동차 제조 회사를 가정해 봅니다.

• 차량에 설치된 센서와 온보드 컴퓨터에서 클라우드로 실시간 데이터를 안전하게 보냅니다.

• 차량 위치와 기타 센서 데이터(예: 엔진 관련 센서, 환경 관련 센서)를 분석하여 고객과 딜러를 위한 부가 가치 서비스를 만듭니다.

• 추가 다운스트림 처리를 위한 데이터를 저장하여 실행 가능한 인사이트를 제공합니다(예: 차량 소유자를 위한 유지 관리 경고, 보험 기관을 위한 사고 정보 등).

• 딜러 서비스 기술자가 혼합 현실 애플리케이션을 통해 차량과 상호 작용하여 문제 해결과 수리를 지원하도록 합니다(예: HoloLens 애플리케이션을 사용하여 실시간 데이터 보기 및 차량의 OBD-II 포트를 통해 사용 가능한 진단 코드 보기/지우기, 수리 절차 보기 또는 3D 부품 분해 조립도 보기).

참가자

이 문서는 Microsoft에서 업데이트 및 유지 관리 중입니다. 원래 다음 기여자가 작성했습니다.

보안 주체 작성자:

• Kevin Hilscher | 수석 제품 관리자

다음 단계

• Azure Sphere 및 MQTT를 사용하여 차량의 OBD-II 데이터를 Microsoft HoloLens에 스트림하는 방법을 보여 주는 MQTT 및 Azure Sphere GitHub 리포지토리를 사용하여 HoloLens에 OBD-II 데이터 보내기 프로토타입을 검토합니다.

• Mercedes-Benz USA가 HoloLens 2를 사용하여 서비스 및 유지 관리 시간을 단축한 방법을 알아봅니다.

• AT&T에서 제공하는 Azure Sphere 셀룰러 지원 보호 디바이스에 대해 읽어봅니다.

• Azure IoT Edge를 사용하여 게시 및 구독을 검토하여 IoT Edge에서 범용 MQTT 조정을 구성하는 방법을 이해합니다.

• Azure Sphere용 Azure IoT Edge 설정을 검토하여 IoT Edge용 Azure Sphere 디바이스 인증서를 사용하는 방법을 알아봅니다.

관련 참고 자료

• PaaS(Platform-as-a-Service) 구성 요소를 사용하여 Azure에서 IoT 애플리케이션에 권장되는 아키텍처를 보여 주는 Azure IoT 참조 아키텍처를 검토합니다.

• 고급 분석 아키텍처를 검토하여 다양한 Azure 구성 요소가 빅 데이터 파이프라인 빌드를 도와주는 원리를 알아봅니다.

• 빅 데이터 파이프라인 흐름을 포함하고 있는 실시간 분석 아키텍처를 검토합니다.