이 문서에서는 스마트 공간에 대한 솔루션을 간략하게 설명합니다. Azure Digital Twins는 환경을 모델링하여 아키텍처의 핵심을 형성합니다. 관리형 IoT 서비스인 Azure IoT Hub도 분석 서비스 Azure Data Explorer와 마찬가지로 중요한 역할을 합니다.
아키텍처
다음 다이어그램은 이 솔루션의 데이터 흐름을 보여줍니다.
- 여러 아이콘이 포함된 상자는 서비스 범주를 나타냅니다. 각 범주 내에서 서비스는 독립적으로 또는 함께 작동하여 기능을 제공합니다.
- 상자 사이의 화살표는 해당 영역 간의 통신을 나타냅니다.
이 아키텍처의 Visio 파일을 다운로드합니다.
데이터 흐름
환경은 다음과 같은 기타 통신 프로토콜을 사용할 수 있습니다.
- BACnet(Building Automation Controls network)
- Modbus
- KNX
- LonWorks
온-프레미스 디바이스 및 시스템은 원격 분석 및 기타 데이터를 클라우드로 보냅니다. 데이터 원본에는 다음 항목이 포함됩니다.
- 브라운필드 장치
- 직접 연결 센서
- ISV(독립 소프트웨어 공급업체)가 제공하는 센서
- 기존 비즈니스 시스템
디바이스, 센서 및 액추에이터는 원격 분석을 생성합니다. 일부 디바이스는 IoT Hub와 직접 상호 작용합니다. 다른 디바이스는 Azure IoT Edge를 통해 IoT Hub로 데이터를 보냅니다.
외부, 일괄 처리 또는 레거시 시스템은 Azure Data Factory로 데이터를 보냅니다. 이 정적 데이터는 일반적으로 파일 및 데이터베이스에서 발생합니다.
비즈니스 간 커넥터는 공급업체 데이터를 변환하고 Azure Digital Twins로 스트리밍합니다.
IoT Hub는 디바이스 원격 분석을 수집합니다. IoT Hub는 다음과 같은 서비스도 제공합니다.
- 디바이스 수준의 보안
- 디바이스 프로비저닝 서비스
- 디바이스 쌍
- 명령 및 제어 서비스
- 스케일 아웃 기능
Data Factory는 반정적 데이터를 변환하고 Azure Data Explorer 또는 장기 스토리지로 전송합니다.
Azure Functions는 IoT Hub 데이터를 수신하고 Azure Digital Twins API를 사용하여 Azure Digital Twins를 업데이트합니다. Azure Digital Twins는 건물 및 환경의 공간 그래프를 보유합니다. Azure Digital Twins는 DTDL(Digital Twins Definition Language)을 사용하여 환경을 모델링합니다. Azure Functions는 데이터를 처리하여 오류 감지 및 그래프 업데이트를 수행합니다.
다양한 구성 요소가 DTDL 모델을 만들고, 저장하고, 로드합니다.
Azure Digital Twins는 Azure Event Grid를 통해 Azure Data Explorer로 데이터를 보냅니다. 이 분석 서비스는 솔루션의 시계열 데이터를 저장하여 히스토리를 기록합니다.
시뮬레이션 엔진 및 AI 도구는 데이터를 처리합니다. 예를 들어 Azure AI 서비스, AI 모델 및 파트너 시뮬레이션 서비스가 있습니다.
Azure Data Lake는 데이터에 대한 장기 스토리지를 제공합니다. Azure Synapse Analytics는 데이터를 분석하고 보고합니다.
시각화 도구 및 엔터프라이즈 앱의 경우 솔루션 액세스 계층은 핵심 시스템 서비스에 대한 보안이 안전한 액세스를 제공합니다.
Azure API Management는 API를 정규화, 보안 및 사용자 지정하기 위한 기능을 제공합니다. 또한 이 플랫폼에서는 사용 할당량 및 속도 제한을 적용할 수 있습니다.
Azure SignalR Service는 원격 분석 및 데이터 변경이 이루어지면 UI에 알림을 보냅니다.
비동기 또는 볼륨에서 데이터를 교환하는 애플리케이션의 경우 다양한 구성 요소를 통해 게시 및 구독 메커니즘을 제공합니다.
- IoT Hub
- Azure Service Bus 큐
- Azure Event Hubs
- webhook
서비스 애플리케이션은 액세스 제어 API 계층의 데이터를 수집합니다. 그런 다음, 최종 사용자 애플리케이션에 대한 데이터를 분석하고 준비합니다. Power Apps, Power BI 및 Azure Maps와 같은 Microsoft 도구는 Azure 데이터 저장소의 데이터에 대한 보고서 및 인사이트를 생성합니다.
Enterprise 애플리케이션은 준비된 데이터를 사용합니다. 다음은 이러한 템플릿의 예입니다.
Dynamics 365 모듈.
ISV 솔루션.
Microsoft Teams 앱.
모바일 앱 및 착용식 컴퓨터와 같은 필드 최적화 솔루션:
구성 요소
솔루션은 다음 구성 요소를 사용합니다.
핵심 구성 요소
IoT Hub는 디바이스를 Azure 클라우드 리소스에 연결합니다. 이 관리형 서비스에서는 다음을 제공합니다.
- 디바이스 수준 보안.
- 디바이스 프로비저닝 서비스.
- 디바이스 쌍.
- 명령 및 제어 서비스.
- 스케일 아웃 기능.
Azure IoT SDK는 디바이스에서 IoT Hub 연결 시 권장되는 방법을 제공합니다. 이러한 키트를 사용할 수 있는 디바이스는 다음과 같습니다.
- Azure Sphere 디바이스입니다.
- Azure RTOS를 실행하는 디바이스.
IoT Edge는 IoT Edge 디바이스에서 클라우드 워크로드를 실행합니다. 특히 이 중앙 메시지 허브는 Azure Machine Learning 및 Azure Stream Analytics를 통해 실시간 분석을 실행할 수 있습니다. IoT Edge는 IoT Hub에 대한 게이트웨이로도 작동하며, 해당 디바이스는 다음과 같습니다.
- 저전력 요구 사항이 있는 디바이스.
- 레거시 디바이스.
- 제한된 디바이스.
Data Factory는 서로 다른 데이터 저장소의 잠재적으로 큰 데이터 블록과 함께 작동하는 통합 서비스입니다. 이 플랫폼을 사용하여 데이터 변환 워크플로를 오케스트레이션하고 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 Data Factory는 반정적 저장소와 Azure Data Explorer와 같은 히스토리 구성 요소 간의 격차를 해소할 수 있습니다.
비즈니스 간 커넥터는 공급업체 구성 요소와 Azure Digital Twins 간에 양방향으로 데이터를 변환하고 스트리밍합니다. 점점 더 많은 공급업체가 DTDL을 사용하여 업계 표준 모델을 만듭니다. RealEstateCore는 예제를 제공합니다. 따라서 시간이 지남에 따라 이러한 통합이 더 간단해질 것으로 예상됩니다.
Azure Digital Twins는 IoT 디바이스 및 환경의 디지털 표현을 저장합니다. 데이터 전파 또는 실시간 분석에 이 데이터를 사용할 수 있습니다. 내부적으로 Azure Digital Twins에서는 다음을 수행합니다.
- DTDL을 사용하여 환경을 모델링합니다.
- 데이터를 입력하기 위한 REST API를 제공합니다.
- 다양한 언어에 대한 제어 및 데이터 플레인 작업을 지원하는 SDK를 제공합니다.
DTDL을 사용하여 온톨로지 또는 기존 모델 집합을 빌드할 수 있습니다. 업계에서 지원하는 모델로 시작할 수도 있습니다.
Azure Digital Twins Explorer는 Azure Digital Twins의 데이터, 모델 및 그래프를 시각화하고 상호 작용하는 데 사용할 수 있는 개발자 도구입니다. 이 도구는 현재 공개 미리 보기로 제공됩니다.
모델 관리 구성 요소는 DTDL 모델을 유지 관리합니다.
모델 만들기의 경우 다음 옵션을 사용할 수 있습니다.
- Azure Digital Twins Explorer
- ISV 솔루션
- 사용자 지정 빌드 도구
- 텍스트 또는 코드 편집기
리포지토리 저장소 온톨로지:
- GitHub에서는 RealEstateCore, 스마트 시티 온톨로지 및 에너지 그리드 온톨로지를 저장합니다.
- 사용자 지정 온톨로지의 경우 GitHub의 사용자 지정된 리포지토리 및 솔루션별 리포지토리를 사용할 수 있습니다.
Azure Digital Twins에 모델을 로드하는 경우 다음과 같은 옵션이 있습니다.
- UploadModels, DTDL 온톨로지 업로드 도구
- Azure Digital Twins 도구 리포지토리의 샘플
Azure Functions는 이벤트 기반 서버리스 컴퓨팅 플랫폼입니다. Functions를 사용하면 트리거 및 바인딩을 사용하여 대규모로 서비스를 통합할 수 있습니다.
Azure Data Explorer는 빠른 완전 관리형 데이터 분석 서비스입니다. 이 서비스를 사용하여 대량의 데이터에 대한 실시간 분석을 수행할 수 있습니다. Azure Data Explorer는 애플리케이션, 웹 사이트, IoT 디바이스 및 기타 원본에서 다양한 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다.
AI 서비스는 AI 기능을 제공합니다. 이러한 서비스에는 클라우드에 대한 미리 학습된 신경망 모델 집합이 있습니다. REST API 및 클라이언트 라이브러리 SDK를 사용하여 앱에 인식 인텔리전스를 빌드할 수 있습니다. AI 서비스 기능을 사용할 수 있습니다.
- 거의 실시간으로 수행됩니다.
- 특정 데이터 임계값에서.
- 요청 시.
- 처리 시간이 긴 복잡한 작업의 경우
Azure Machine Learning은 예측 분석 솔루션을 빌드, 배포 및 관리하는 데 도움이 되는 클라우드 기반 환경입니다. 이러한 모델을 사용하면 동작, 결과 및 추세를 예측할 수 있습니다.
Azure Data Lake는 대량의 데이터를 기본 원시 형식으로 저장합니다. 데이터는 일반적으로 다른 유형의 여러 소스에서 제공되며 구조화, 반구조화 또는 구조화되지 않을 수 있습니다.
Azure Synapse Analytics는 데이터 웨어하우스 및 빅 데이터 시스템을 위한 분석 서비스입니다. 이 서비스는 Power BI, Machine Learning 및 기타 Azure 서비스와 통합됩니다.
Azure API Management는 백 엔드 서비스를 위한 일관된 최신 API 게이트웨이를 만듭니다. 이 플랫폼은 API 호출을 수락하고 백 엔드로 라우팅하는 것 외에 키, 토큰, 인증서, 기타 자격 증명도 확인합니다. 또한 API Management는 호출 메타데이터를 기록하고 사용 할당량 및 속도 제한을 적용합니다.
Azure Service Bus는 완전 관리형 엔터프라이즈 메시지 브로커입니다. Service Bus는 메시지 큐 및 게시-구독 항목을 지원합니다.
Azure Event Hubs는 빅 데이터를 위한 완전 관리형 스트리밍 플랫폼입니다.
Azure SignalR Service는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리로 실시간으로 웹앱에 알림을 보내는 방법을 제공합니다.
서비스 애플리케이션
Azure Logic Apps는 클라우드 간에 앱과 데이터를 연결하여 워크플로를 자동화합니다.
Azure Maps는 앱에 지도, 공간 분석 및 모바일 솔루션을 추가하기 위한 지리 공간 API를 제공합니다.
Microsoft Graph는 Microsoft 365, Windows 10 및 Enterprise Mobility + Security 데이터에 액세스하기 위한 도구를 제공합니다.
Power Platform은 효율적이고 유연한 솔루션을 만들기 위한 낮은 코드 도구를 제공하는 제품 및 서비스의 컬렉션입니다.
- Power Apps는 앱, 서비스, 커넥터 및 데이터 플랫폼의 제품군입니다. Power Apps를 사용하여 수동 비즈니스 작업을 자동화된 디지털 프로세스로 변환할 수 있습니다.
- Power BI는 분석 정보를 표시하는 소프트웨어 서비스 및 앱의 컬렉션입니다.
- Power Automate는 반복적인 작업 및 종이 없는 프로세스를 간소화합니다.
- Microsoft Copilot Studio(이전의 Power Virtual Agents) 는 고객 및 직원의 요구를 대규모로 충족하는 코드 없는 챗봇을 제공합니다.
Enterprise 애플리케이션
Dynamics 365는 비즈니스 운영을 관리하기 위한 애플리케이션 포트폴리오입니다.
Microsoft Teams는 모임, 메시징, 통화 및 공동 작업을 위한 서비스를 제공합니다.
Azure App Service 및 포함된 Web Apps 기능은 웹앱의 빌드, 배포 및 크기 조정을 위한 프레임워크를 제공합니다.
공유 지원 구성 요소
이러한 서비스는 솔루션의 모든 영역에서 구성 요소를 지원합니다.
Azure Monitor는 성능 메트릭 및 활동 로그와 같은 앱 원격 분석을 수집하고 분석합니다. 이 서비스는 비정상적인 상태를 앱 및 직원에게 알립니다.
Microsoft Defender for IoT는 취약성 및 위협을 식별하여 IoT 시스템을 보호하는 통합 보안 서비스입니다.
Azure DevOps Services는 코딩 프로젝트 및 배포를 관리하기 위한 서비스, 도구 및 환경을 제공합니다.
Microsoft Entra ID 는 ISV 솔루션 및 온-프레미스 솔루션을 포함하여 Azure 및 기타 클라우드 앱에 대한 액세스를 제어하는 클라우드 기반 ID 서비스입니다.
Azure Key Vault는 API 키, 암호, 인증서 및 암호화 키와 같은 시스템의 비밀에 대한 액세스를 안전하게 저장하고 제어합니다.
대안
Azure Cosmos DB는 데이터 스토리지에 대한 또 다른 옵션입니다. 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스는 쉽게 스케일링됩니다. Azure Cosmos DB는 데이터에 액세스하는 다양한 방법을 제공하며 예를 들면 다음과 같습니다.
- 문서 데이터베이스.
- 그래프 데이터베이스.
- SQL 스타일 쿼리.
- Azure Cosmos DB for Apache Cassandra
Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB는 Azure Synapse Analytics를 사용하여 Azure Cosmos DB 데이터에서 분석을 실행하는 방법을 제공합니다. 따라서 Azure Cosmos DB를 사용하는 솔루션에서 다양한 데이터 서비스를 결합할 수 있습니다.
Event Hubs에서는 확장 가능하고 안전한 수집 서비스를 제공할 수도 있습니다. 디바이스와의 양방향 통신을 지원하는 IoT Hub와 달리 Event Hubs는 단방향 트래픽을 지원합니다. 따라서 Event Hubs를 사용하여 명령 및 정책을 디바이스로 다시 보낼 수 없습니다. Event Hubs는 디바이스 수준의 보안도 제공하지 않습니다. 그러나 Event Hubs는 적은 수의 입력 디바이스에서 대량의 메시지가 있는 환경에 적합합니다.
솔루션 세부 정보
스마트 공간은 연결된 디바이스와 데이터 원본을 통합하는 물리적 환경입니다. 이러한 환경을 사용하여 다음을 보고 제어할 수 있습니다.
- 제품 및 시스템.
- 내부 및 외부 공간.
- 주변 환경에 대한 개인적인 경험.
스마트 공간에는 건물, 대학 캠퍼스, 기업 캠퍼스, 경기장 및 도시가 포함될 수 있습니다. 이러한 환경은 부동산 소유자, 시설 관리자 및 거주자가 사이트를 운영하고 유지 관리할 수 있도록 지원함으로써 가치를 제공합니다. 스마트 공간은 공간을 보다 효율적이고, 비용 효율적이고, 편안하고, 생산적인 공간으로 만듭니다.
스마트 공간은 공간을 디지털로 모델링하고 관련 데이터를 컴파일합니다. 해당 데이터에서 사람, 장소 및 디바이스가 연결되는 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
잠재적인 사용 사례
이 솔루션은 여러 영역에 적용됩니다.
- 스마트 캠퍼스(교육 산업)
- 시설 관리(부동산)
- 스마트 경기장(스포츠 산업)
- 스마트 사무실
- 에너지 최적화
비즈니스 결과
이 예제 솔루션에서는 대형 상업용 부동산 소유자가 사무실 특성을 디지털 방식으로 전환하고 있습니다. 이러한 개선은 기존 시설 관리 데이터를 다음을 비롯한 새로운 기능 및 기술과 결합합니다.
- 거주 센서.
- 카페 큐 최적화.
- 주차.
- 셔틀 서비스.
이를 위해서는 물리적 공간을 모니터링하는 브라운필드 디바이스와 최신 IoT(사물 인터넷) 디바이스를 통합해야 합니다. 브라운필드 디바이스는 BACnet 및 Modbus와 같은 일반적인 건물 운송을 통해 통신합니다.
이 회사의 목표는 다음과 같습니다.
오류를 진단하고 현장 서비스 관리를 간소화하여 에너지 사용량을 최적화합니다. 이 최적화는 기존 건물 관리 시스템을 디바이스와 통합합니다.
최신 디바이스를 연결하여 새로운 공간 인사이트를 도출하고 혁신적인 거주자 환경을 제공합니다.
여러 데이터 원본을 통합하여 환경의 통합된 디지털 모델을 개발합니다. 모델은 데이터 분석 기회를 확장해야 합니다.
수백만 개의 데이터 요소를 수집하고 보관할 수 있는 확장 가능한 솔루션을 만듭니다.
파트너 솔루션을 쉽게 추가할 수 있는 솔루션 빌드 또한 솔루션은 파트너 데이터를 환경의 디지털 트윈에 통합해야 합니다.
고려 사항
이러한 고려 사항은 워크로드의 품질을 향상시키는 데 사용할 수 있는 일단의 지침 원칙인 Azure Well-Architected Framework의 핵심 요소를 구현합니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure Well-Architected Framework를 참조하세요.
이 솔루션에 적용되는 고려 사항은 다음과 같습니다.
안정성
안정성은 애플리케이션이 고객에 대한 약속을 충족할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 안정성 핵심 요소 개요를 참조하세요.
확장성
스마트 공간 솔루션에 대한 솔루션 구현은 비교적 간단하고 볼륨이 적을 수 있습니다. 또한 대량의 데이터를 처리하는 정교한 구현일 수도 있습니다. 볼륨이 큰 예가 대규모 캠퍼스의 HVAC(난방, 환기 및 공기 조절) 원격 분석을 집계하는 솔루션입니다.
이 솔루션의 핵심 Azure 서비스는 설계에 따라 확장 가능하며 복잡한 솔루션에 적합합니다. 그러나 이러한 서비스를 결합할 때는 초크 포인트를 만들지 않도록 합니다. 개발 주기 초기에 예약된 간격으로 성능 테스트를 실행하여 잠재적인 문제를 식별합니다.
유연성
스마트 공간을 잘 통합할 뿐만 아니라 유연하게 설계합니다. 스마트 공간의 사용 사례는 빠르게 진화하고 있습니다. 솔루션을 배포한 후에는 새 센서, 데이터 형식, AI 기능 및 시각화 기술을 추가해야 합니다. 유연성을 높이려면 다음을 수행합니다.
- 제안된 아키텍처와 같이 느슨하게 결합된 솔루션을 선택합니다.
- 데이터 온톨로지 업계 표준을 사용합니다. 이 방법은 새 기능을 추가하고 새 소프트웨어를 통합하는 데 필요한 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- API Management를 사용합니다. 이 플랫폼은 기본 API 하나에 대해 여러 API 스타일 및 서명을 만드는 방법을 제공합니다.
보안
우수한 보안은 중요한 데이터 및 시스템에 대한 고의적인 공격과 악용을 방어합니다. 자세한 내용은 보안 요소의 개요를 참조하세요.
레거시 빌드 솔루션은 종종 부족한 외부 연결을 주요 보안 소스로 사용합니다. 그러나 사람을 식별하지 않는 데이터조차도 비즈니스 또는 건물 내 사용자에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 조직에서는 카메라를 사용하여 사람 수를 계산하고, 자산을 추적하고, 보안 데이터를 제공합니다.
이미지를 처리하고 저장하는 위치에 주의하세요. 개인 정보 보호 문제를 포함하여 모든 고객 요구 사항을 해결해야 합니다. 스마트 공간 솔루션의 데이터 수명 주기 동안 보안을 우선 순위로 지정합니다. 특히 수집하는 데이터, 처리 및 저장 위치 및 데이터에서 어떤 결론을 도출하는지 알고 있어야 합니다.
비용 최적화
비용 최적화는 불필요한 비용을 줄이고 운영 효율성을 높이는 방법을 찾는 것입니다. 자세한 내용은 비용 최적화 핵심 요소 개요를 참조하세요.
Azure 가격 계산기를 사용하여 IoT 솔루션의 비용을 예측합니다.
- 기타 비용 고려 사항은 Microsoft Azure Well-Architected Framework 설명서의 비용 최적화 원칙을 참조하세요.
- IoT 솔루션에서 서비스 비용을 최적화하는 데 일반적으로 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Azure IoT 참조 아키텍처를 참조하세요.
참가자
Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 원래 다음 기여자가 작성했습니다.
보안 주체 작성자:
- Mark Kottke | 선임 설계자
기타 기여자
- Matthew Cosner | 수석 소프트웨어 엔지니어링 관리자
다음 단계
- Microsoft Azure Digital Twins를 사용하여 Microsoft 스마트 빌딩에 전원을 공급합니다.
- Azure Digital Twins로 개발
- 브룩필드에서 WillowTwin 및 Azure Digital Twins를 통해 부동산 혁신에 대한 새로운 표준을 설정합니다.
- 글로벌 지속 가능성 리더는 Azure Digital Twins를 사용하여 탄소 중립의 새로운 기준을 목표로 합니다.