Kostenoptimalisatie in uw IoT-workload

Kosteneffectiviteit is een van de belangrijkste succesfactoren voor IoT-projecten. In een typische IoT-oplossing genereren apparaten grote hoeveelheden telemetrie die ze naar de cloud verzenden om cloudtechnologieën te verwerken en op te slaan. Hoe u apparaten en toepassingen ontwikkelt, grote hoeveelheden gegevens verwerkt en uw architectuur ontwerpt, is van invloed op de totale kosten.

Omdat een IoT-oplossing een multilaagse technologiestack is, zijn er veel kostenbesparende factoren waarmee u rekening moet houden en veel mogelijkheden om de kosten te optimaliseren. Kostenoptimalisatie is een proces van gesloten-luskostenbeheer dat continu moet worden bewaakt, geanalyseerd en verbeterd gedurende een levenscyclus van een oplossing.

Oplossingsvereisten zijn de belangrijkste criteria voor beslissingen over IoT-architectuur. U kunt vereisten scheiden in functionele en operationele vereisten. Scheid de kostenoverwegingen voor elk type vereiste, omdat functionele vereisten het systeemontwerp bepalen, terwijl operationele vereisten van invloed zijn op de systeemarchitectuur. Ontwikkel meerdere use cases op basis van vereisten en vergelijk deze voordat u uw ontwerp voltooit.

Dit artikel bevat kostenoverwegingen voor verschillende combinaties van Azure IoT-services en -technologieën. Zie Industriespecifieke Azure IoT-referentiearchitecturen voor kostenoptimalisatie voor specifieke branches of gebruiksvoorbeelden, zoals verbonden factory's, voorspellend onderhoud of externe bewaking.

Kostenoptimalisatie evalueren in uw IoT-workload

Als u uw IoT-workload wilt evalueren via de lenzen van de goed ontworpen pijler Kostenoptimalisatie van framework, moet u de vragen over kostenoptimalisatie voor IoT-workloads in de Goed ontworpen Beoordeling van Azure voltooien. Nadat de evaluatie belangrijke aanbevelingen voor kostenoptimalisatie voor uw IoT-oplossing heeft geïdentificeerd, gebruikt u de volgende inhoud om de aanbevelingen te implementeren.

Ontwerpbeginselen

Vijf pijlers van architecturale uitmuntendheid ondersteunen de ontwerpmethodologie voor IoT-workloads. Deze pijlers dienen als kompas voor volgende ontwerpbeslissingen op de belangrijkste IoT-ontwerpgebieden. De volgende ontwerpprincipes breiden de kwaliteitspijler van het Azure Well-Architected Framework - Cost Optimization uit.

Ontwerpbeginsel	Overwegingen
Kostenbeheer-discipline ontwikkelen	Inzicht in de totale eigendomskosten (TCO) door rekening te houden met zowel directe als indirecte kosten bij het plannen.
Industriestandaardstrategieën en -benaderingen gebruiken	Voor IoT-specifieke branches met hun eigen ecosystemen, zoals productie, energie en milieu of automobiel en transport, gebruikt u industriestandaardstrategieën en -benaderingen.
Ontwerpen voor tariefoptimalisatie	Implementatieplannen definiëren voor elke IoT-architectuurlaag.
Bewaken en optimaliseren in de loop van de tijd	Bewaak en optimaliseer kosten met doorlopende kostenoptimalisatieactiviteiten nadat u uw oplossing hebt geïmplementeerd.

Totale eigendomskosten (TCO)

IoT-kosten zijn een compromis tussen verschillende technologieopties. Soms is het geen eenvoudige vergelijking, omdat IoT een end-to-end systeem is. Houd rekening met de kostenvoordelen van synergie bij het afstemmen van meerdere services en technologieën. U kunt bijvoorbeeld Azure IoT Hub-apparaatdubbels gebruiken om gebeurtenissen in Azure Digital Twins te verwerken. Apparaatdubbels in IoT Hub zijn alleen beschikbaar in de standard-laag van IoT Hub.

Het is belangrijk om de geaggregeerde kosten op de lange termijn correct te schatten. Bekijk de IoT-technologiestacks en ontwikkel een kostenmodel met de kosten voor het implementeren en uitvoeren van alle betrokken services. De Azure-prijscalculator helpt bij het schatten van zowel opstart- als operationele kosten.

In sommige gebieden kunnen eenmalige kosten effectiever zijn dan terugkerende kosten. In beveiliging waarbij hacktechnieken altijd veranderen, kan het bijvoorbeeld het beste zijn om een betrouwbaar commercieel besturingssysteem en een module zoals Azure Sphere te importeren. Voor een eenmalige betaling bieden dergelijke services doorlopende maandelijkse beveiligingspatches voor apparaten.

Schat de kosten van oplossingen op basis van uitvoering op schaal in productie, niet proof-of-concept-architectuur (PoC). Architectuur en kosten ontwikkelen zich snel na de PoC. Volgens het rapport IoT Signals EDITION 3 is de belangrijkste reden voor PoC-fouten de hoge kosten voor schalen. De hoge kosten voor het schalen van IoT-projecten zijn afkomstig van de complexiteit van de integratie tussen lagen, zoals apparaten, edge-connectiviteit en compatibiliteit tussen toepassingen.

Uw kostenmodel moet de volgende gebieden bevatten:

• Apparaten: beginnen met een beperkt aantal verbonden apparaten, schat de groei in het aantal geïmplementeerde apparaten en hun berichtenpatronen. Zowel apparaten als berichten kunnen in de loop van de tijd lineaire of niet-lineaire groei hebben.

• Infrastructuur: Als u de kosten van de infrastructuur wilt evalueren, moet u eerst rekening houden met de basisbeginselen: opslag, berekening en netwerk. Houd vervolgens rekening met alle services die uw oplossing nodig heeft om gegevens op te nemen, uit te gaan en voor te bereiden.

• Bewerkingen: neem operationele kosten op lange termijn op die parallel met infrastructuurkosten toenemen, zoals het gebruik van operators, leveranciers en klantenondersteuningsteams.

• Bewaking: Continu kosten bewaken en controleren om hiaten tussen geplande en werkelijke kosten te identificeren. Een regelmatige vergadering voor kostenbeoordeling helpt kostenoptimalisatie te bereiken.

IoT-architectuurlagen

Ontwerpprincipes voor kostenoptimalisatie helpen overwegingen te verduidelijken om ervoor te zorgen dat uw IoT-workload voldoet aan de vereisten in de basislagen van de IoT-architectuur.

Als u de lagen van de IoT-architectuur begrijpt, kunt u een kostenbasislijn definiëren en meerdere architecturen overwegen voor kostenvergelijking. Elke laag heeft meerdere technologieën en ecosysteemopties, zoals apparaten, telecommunicatie of de edge-locatie, dus u moet een kostenstrategie voor elke laag instellen.

De IoT-kernlagen: apparaat en gateway, apparaatbeheer en modellering, en opname en communicatie, identificeren IoT-specifieke oplossingen. De andere lagen en kruislingse activiteiten zijn ook gebruikelijk voor en worden vaak gedeeld met andere workloads. TCO en kostenoptimalisatie moet echter rekening houden met alle kosten, dus moet u rekening houden met de IoT-gerelateerde kosten van algemene en kruislingse activiteiten, evenals de IoT-specifieke lagen.

Apparaat- en gatewaylaag

Deze laag is verantwoordelijk voor het genereren, in sommige gevallen optimaliseren en overdragen van gegevens naar de cloud. Kosten zijn een belangrijke overweging voor het ontwerpen van deze laag. Kostenoptimalisatie moet rekening houden met de volledige levenscyclus van het apparaat van het plannen, inrichten, configureren, bewaken en buiten gebruik stellen.

Voor Edge-oplossingen moeten IoT-apparaten in het veld worden geïmplementeerd. De implementatie heeft mogelijk netwerk- en voedingsinfrastructuur nodig die van invloed is op de kosten. Bestaande infrastructuur kan de installatiekosten minimaliseren, maar mogelijk moet u ervoor zorgen dat de installatie geen invloed heeft op bestaande systemen.

Het ontwikkelen of installeren van IoT-apparaten vereist mogelijk training en het gebruik van toegewezen interne of externe medewerkers. Vereiste vaardigheden zijn onder andere hardwareontwerp, ingesloten toepassingsontwikkeling, cloud- en lokale connectiviteit, beveiliging en privacy en IoT-oplossingsarchitectuur. Branchespecifieke expertise kan ook vereist zijn. Neem deze kosten op in de totale apparaatkosten.

Apparaatkosten omvatten het organiseren van logistiek, zoals opslag, voorraadbeheer en transport. Neem de kosten op van alle buitengebruikstellingsactiviteiten wanneer apparaten het einde van hun operationele levenscyclus bereiken.

Voor apparaten die zijn verbonden met de cloud, optimaliseert u gegevensoverdrachten om de kostengrenzen te handhaven. Strategieën omvatten het minimaliseren van nettoladingsgrootten, batchberichten en verzenden tijdens dalperioden. Voor deze optimalisaties worden ook kosten in rekening gebracht om te implementeren.

Zie voor meer informatie over Azure IoT-apparaten:

• Overzicht van Azure IoT-apparaattypen
• Aanbevolen procedures voor apparaatconfiguratie in een IoT-oplossing

Hardwareselectie

Het grootste deel van het apparaatontwikkelingsproces is afhankelijk van de hardwareselectie. Bij een beslissing tot maken of kopen voor apparaten wordt rekening gehouden met kwalitatieve factoren zoals WiFi-certificering en kwantitatieve factoren, zoals het factureren van materiaalkosten en de tijd tot de markt. Het kiezen tussen off-the-shelf hardware of een aangepast ontwerp is van invloed op de kosten van IoT-apparaten en de tijd tot de markt.

• Off-the-shelf apparaten kosten mogelijk meer per eenheid, maar hebben voorspelbare kosten en levertijden. Apparaten buiten de plank verwijderen ook de behoefte aan complex toeleveringsketenbeheer.

• Aangepaste apparaten kunnen kosten per eenheid verlagen, maar hiervoor zijn ontwikkeltijd nodig en worden er niet-terugkerende technische kosten in rekening gebracht, zoals ontwerpen, testen, certificeringsinzendingen en productie.

• Vooraf gecertificeerde systeemonderdelen of -modules kunnen de markttijd verminderen en een semi-aangepast apparaat maken, maar zijn duurder dan discrete chips. U moet de supply chain en voorraadbeheer van resources op de juiste manier beheren.

De Azure Certified Device Catalog biedt apparaten die goed werken met Azure IoT en kunnen helpen de kosten en de markttijd te verlagen. U richt zich op het ontwerpen en ontwerpen van de IoT-oplossing met de flexibiliteit om de hardware te selecteren in een uitgebreide lijst met gecertificeerde apparaten. IoT Plug en Play-apparaten kunnen zowel de kosten voor apparaat- als cloudontwikkeling verlagen. Wanneer u een Azure Certified Device selecteert, kunt u apparaataanpassingen en integratie direct overslaan naar onboarding in uw IoT-oplossing.

Lambda-architectuurpatroon

IoT-oplossingen maken vaak gebruik van het dynamische/warme/koude lambda-architectuurpatroon in de cloud. Dit patroon is ook van toepassing op de rand wanneer u meer presterende edge-apparaten of de Azure IoT Edge-runtime gebruikt. Door dit patroon aan de rand te optimaliseren, worden de totale oplossingskosten verlaagd. U kunt de meest rendabele service kiezen voor gegevensopname en verwerking in de cloud.

• Dynamische padverwerking omvat bijna realtime verwerking, proceswaarschuwingen of edge-meldingen. U kunt Azure IoT Hub-gebeurtenisstromen gebruiken om waarschuwingen in de cloud te verwerken.

• Het verwerken van warme paden omvat het gebruik van opslagoplossingen aan de rand, zoals opensource-tijdreeksdatabases of Azure SQL Edge. Azure SQL Edge bevat functies voor verwerking van edge-stromen en geoptimaliseerde tijdreeksopslag.

• Verwerking van koude paden omvat batchgebeurtenissen met een lagere urgentie en het gebruik van een optie voor bestandsoverdracht via de Azure Blob Storage-module. Deze benadering maakt gebruik van een mechanisme voor lagere kosten voor gegevensoverdracht vergeleken met streaming via IoT Hub. Nadat koude gegevens binnenkomen in Azure Blob Storage, zijn er veel opties om de gegevens in de cloud te verwerken.

Apparaatbeveiliging

Zowel IoT Hub met Device Provisioning Service (DPS) als IoT Central ondersteunen apparaatverificatie met symmetrische sleutels, TPM-attestation (Trusted Platform Module) en X.509-certificaten. Er is een kostenfactor gekoppeld aan elke optie.

• X.509-certificaten zijn de veiligste optie voor verificatie bij Azure IoT Hub, maar certificaatbeheer kan kostbaar zijn. Het ontbreken van planning voor levenscyclusbeheer van certificaten kan zelfs duurder maken. Normaal gesproken werkt u samen met externe leveranciers die CA- en certificaatbeheeroplossingen aanbieden. Voor deze optie moet u een openbare-sleutelinfrastructuur (PKI) gebruiken. Opties zijn onder andere een zelfbeheerde PKI, een PKI van derden of de Azure Sphere-beveiligingsservice, die alleen beschikbaar is voor Azure Sphere-apparaten.

• TPM's met X.509-certificaten bieden een extra beveiligingslaag. DPS ondersteunt ook verificatie via TPM-goedkeuringssleutels. De belangrijkste kosten zijn afkomstig van hardware, potentieel opnieuw ontwerpen van borden en complexiteit.

• Symmetrische sleutelverificatie is de eenvoudigste en laagste kostenoptie, maar u moet de impact op beveiliging evalueren. U moet sleutels op het apparaat en in de cloud beveiligen en de sleutel veilig opslaan op het apparaat vereist vaak een veiligere optie.

Bekijk de kosten die zijn gekoppeld aan elk van deze opties en balancer mogelijk hogere hardware- of serviceskosten met verhoogde beveiliging. Integratie met uw productieproces kan ook invloed hebben op de totale kosten.

Zie Beveiligingsprocedures voor Fabrikanten van Azure IoT-apparaten voor meer informatie.

Azure RTOS

Azure RTOS is een ingesloten ontwikkelpakket voor apparaten. Azure RTOS bevat een klein maar krachtig besturingssysteem dat betrouwbare, ultrasnelle prestaties biedt voor apparaten met beperkte resources. Azure RTOS is eenvoudig te gebruiken en is geïmplementeerd op meer dan 10 miljard apparaten. Azure RTOS biedt ondersteuning voor de populairste 32-bits microcontrollers en ingesloten ontwikkelhulpprogramma's, zodat u optimaal gebruik kunt maken van de bestaande vaardigheden van de ontwikkelaar van apparaten.

Azure RTOS is gratis voor commerciële implementatie met vooraf gelicentieerde hardware. Azure RTOS wordt geleverd met azure IoT-cloudmogelijkheden en -functies, zoals apparaatupdates en beveiliging. Deze functies helpen zowel de kosten voor apparaat- als cloudontwikkeling te verminderen.

Azure RTOS is gecertificeerd voor veiligheid en beveiliging, waardoor de tijd en kosten voor het bouwen van compatibele apparaten voor specifieke verticalen, zoals medische, automotive en productie, worden verminderd.

LPWAN-apparaten

Als LPWAN-apparaten, zoals LoRaWAN, NB-IoT of LTE-M, al zijn verbonden met een andere IoT-cloud, kan de Azure IoT Central-apparaatbrug helpen om over te gaan naar Azure IoT Central. Met Azure IoT Central Device Bridge kunt u zich richten op het toevoegen van branchekennis en het evalueren van de oplossing zonder dat er kosten in rekening worden gebracht om bestaande apparaten te wijzigen.

Bij het bouwen van uw bedrijfsklare oplossing moet u rekening houden met de kosten voor het integreren van LPWAN-apparaten met Azure IoT Hub.

Azure Sphere

Azure Sphere is een beveiligd end-to-end IoT-oplossingsplatform met ingebouwde communicatie- en beveiligingsfuncties voor apparaten die zijn verbonden met internet. Azure Sphere bestaat uit een beveiligde, verbonden, cross-over microcontroller-eenheid (MCU), een aangepast besturingssysteem op hoog niveau op basis van Linux en een cloudbeveiligingsservice die continue, hernieuwbare beveiliging biedt. Azure Sphere vermindert de moeite om een veilige omgeving te bouwen en te onderhouden van het apparaat naar de cloud.

Azure Sphere biedt besturingssysteemupdates en zero-day hernieuwbare beveiliging gedurende tien jaar bovenop op X.509 gebaseerde PKI, updates van gebruikers-apps, foutrapportage en apparaatbeheer na tien jaar zonder extra kosten. Azure Sphere vermindert de operationele kosten voor het up-to-date houden van miljoenen apparaten met de nieuwste beveiliging.

Azure Stack

Azure Stack-oplossingen breiden Azure-services en -mogelijkheden uit naar omgevingen buiten Azure-datacenters, zoals on-premises datacenters of edge-locaties. Azure Stack-oplossingen omvatten Azure Stack Edge en Azure Stack HCI.

• Azure Stack Edge is een door Azure beheerd apparaat dat ideaal is voor door hardware versnelde machine learning-workloads op edge-locaties. Azure Stack Edge wordt uitgevoerd op moderne technologiestacks, zoals containers, zodat Azure Stack Edge die is geïmplementeerd op een edge-locatie meerdere workloads kan verwerken. Het delen van rekenkracht tussen workloads vermindert TCO.

• Azure Stack HCI is een speciaal gebouwde, hypergeconvergeerde oplossing met systeemeigen Azure-integratie. Azure Stack HCI biedt schaalbare virtualisatie voor het hosten van IoT-oplossingen. Virtualisatie biedt extra voordelen, zoals beveiliging, schaalbaarheid en flexibele omgevingen, waardoor TCO kan worden verminderd door de hardware te delen met andere workloads. Azure Stack HCI biedt meer rekenkracht dan Azure Stack Edge en is ideaal voor procestransformatie in de branche.

Azure Stack-oplossingen bieden Azure-mogelijkheden tot de rand, maar de grootte van de hardware beperkt de totale rekenkracht. Gebruiksvoorbeelden en geschatte rekenkracht identificeren en de grootte bepalen om de kosten aan te passen aan de prestatiebehoeften.

Openbare of privé-MEC van Azure

IoT-apparaten kunnen grote hoeveelheden gegevens genereren en kunnen ook sterke vereisten hebben voor een laag energieverbruik en lage kosten. Kleine, goedkope IoT-apparaten zijn ontworpen voor een of enkele taken, zoals het verzamelen van sensor- of locatiegegevens en het offloaden ervan voor verdere verwerking.

Azure public of private multi-access edge compute (MEC) en 5G helpen bij het optimaliseren van de kosten voor het offloaden van gegevens van apparaten. IoT-oplossingen op basis van MEC maken gegevensverwerking met lage latentie mogelijk aan de rand in plaats van op apparaten of in de cloud. Latentie is 1-5 ms in plaats van de gebruikelijke 100-150 ms voor de cloud. IoT-oplossingen op basis van MEC zijn flexibel en de apparaten zelf zijn goedkoop, werken met minimaal onderhoud en gebruiken kleinere, goedkopere en langdurige batterijen. MEC bewaart gegevensanalyses, AI en optimalisatiefuncties aan de rand, waardoor IoT-oplossingen eenvoudig en goedkoop blijven.

Naast het fungeren als een edge-verwerkings-, reken- en 5G-communicatieapparaat voor IoT-workloads, dient MEC andere workloads als communicatieapparaat om snelle verbindingen met de openbare cloud of externe sites tot stand te brengen.

Azure IoT Edge

Azure IoT Edge heeft ingebouwde mogelijkheden voor grote berichtvolumes. Door Azure IoT Edge beheerde apparaten met gatewaymogelijkheden kunnen netwerkkosten verlagen en het aantal berichten minimaliseren via lokale verwerking en edge-scenario's.

Vermijd apparaat-naar-apparaat- of module-naar-module edge-communicatie of apparaat-naar-cloud-interacties die veel kleine berichten gebruiken. Gebruik ingebouwde functies voor batchverwerking van berichten om meerdere telemetrieberichten naar de cloud te verzenden. Deze functies kunnen helpen de kosten voor het gebruik van IoT Hub te verlagen. Door zowel het aantal dagelijkse berichten als het aantal apparaat-naar-cloudbewerkingen per seconde te verminderen, kan het kiezen van een lagere laag in IoT Hub mogelijk zijn. Zie De prestatielimieten van IoT Edge uitrekken voor meer informatie.

Als u de kosten voor gegevensuitwisseling wilt verlagen, kunt u Azure-services zoals Azure Stream Analytics en Azure Functions implementeren in IoT Edge. Azure Stream Analytics en Azure Functions kunnen grote hoeveelheden gegevens aan de rand aggregeren en filteren en alleen belangrijke gegevens naar de cloud verzenden. Azure Blob Storage in IoT Edge kan de noodzaak verminderen om grote hoeveelheden gegevens over het netwerk over te dragen. Edge-opslag is handig voor het transformeren en optimaliseren van grote hoeveelheden gegevens voordat deze naar de cloud worden verzonden.

Gratis Azure IoT Edge-modules voor open protocollen zoals OPC Publisher en Modbus helpen bij het verbinden van verschillende apparaten met minimale ontwikkeling. Als uploadprestaties essentieel zijn, kan het kiezen van een bewezen IoT Edge-module van een leverancier rendabeler zijn dan het bouwen van een aangepaste module. U kunt IoT Edge-modules zoeken en downloaden vanuit Azure Marketplace.

Opname- en communicatielaag

Een IoT-cloudgateway is een brug tussen apparaten en cloudservices. Als front-endservice voor het cloudplatform kan een gateway alle gegevens aggregeren met protocolomzetting en bidirectionele communicatie bieden met apparaten.

Er zijn veel factoren om rekening mee te houden voor communicatie tussen apparaten en IoT-gateways, zoals apparaatconnectiviteit, netwerk en protocol. Een goed begrip van IoT-communicatieprotocollen, netwerktypen en berichtpatronen helpt u bij het ontwerpen en optimaliseren van een rendabele architectuur.

Voor apparaatconnectiviteit is het belangrijk om het netwerktype op te geven. Als u een privé-LAN- of WAN-oplossing selecteert, zoals WiFi of LoraWAN, kunt u netwerk-TCO overwegen als onderdeel van de totale kosten. Als u providernetwerken zoals 4G, 5G of LPWAN gebruikt, neemt u terugkerende connectiviteitskosten op.

IoT-oplossingsplatform

Als u een IoT-oplossing voor uw bedrijf wilt bouwen, evalueert u uw oplossing doorgaans met behulp van de benadering van het beheerde app-platform en bouwt u uw bedrijfsklare oplossing met behulp van de platformservices.

• Met platformservices kunt u services verfijnen en de totale kosten beheren. Het biedt alle bouwstenen voor aangepaste en flexibele IoT-toepassingen. U hebt meer mogelijkheden om uit te kiezen en te coderen voor het verbinden van apparaten en het opnemen, opslaan en analyseren van gegevens. Azure IoT-platformservices omvatten de producten van Azure IoT Hub en Azure Digital Twins.

• Azure IoT Central is een beheerd app-platform waarmee u uw IoT-oplossing snel kunt evalueren door het aantal beslissingen te verminderen dat nodig is om resultaten te bereiken. IoT Central zorgt voor de meeste infrastructuurelementen in uw oplossing, zodat u zich kunt richten op het toevoegen van branchekennis en het evalueren van de oplossing.

IoT Hub-lagen

De meeste IoT-oplossingen vereisen bidirectionele communicatie tussen apparaten en de cloud om volledig functioneel en veilig te zijn. De Basic IoT Hub-laag biedt kernfunctionaliteit, maar sluit bidirectioneel beheer uit. Voor sommige vroege implementaties van oplossingen kunt u mogelijk kosten verlagen met behulp van de basic-laag. Naarmate uw oplossing vordert, kunt u overschakelen naar een standard-laag om een beveiligd communicatiekanaal te optimaliseren voor lagere cloud-naar-apparaat-berichtenkosten. Zie De juiste IoT Hub-laag voor uw oplossing kiezen voor meer informatie.

IoT Hub-berichtgrootte en -frequentie

De kosten voor berichten zijn sterk afhankelijk van de chatruimte en de berichtgrootte van het apparaat. Chatty-apparaten verzenden elke minuut veel berichten naar de cloud, terwijl relatief stille apparaten slechts elk uur of meer gegevens verzenden. Vermijd interacties tussen apparaten en clouds die gebruikmaken van veel kleine berichten. Duidelijkheid over de chattiviteit en berichtgrootte van apparaten helpt de kans op overinrichting te verminderen, wat leidt tot ongebruikte cloudcapaciteit of onderinrichting, wat leidt tot uitdagingen op schaal. Houd rekening met de grootte en frequentie van nettoladingen van berichten om ervoor te zorgen dat uw infrastructuur de juiste grootte heeft en klaar is om te schalen.

Vermijd interacties tussen cloud-en-apparaten die gebruikmaken van veel kleine berichten. Groepeer bijvoorbeeld meerdere apparaat- of moduledubbelupdates in één update, die hun eigen beperking hebben. Houd rekening met de berichtgrootte die wordt gebruikt voor het dagelijkse quotum, 4K-byte voor niet-gratis IoT Hub-lagen. Als u kleinere berichten verzendt, blijft een capaciteit ongebruikt, terwijl er grotere berichten in rekening worden gebracht in segmenten van 4 kB.

Gebruik één directe methode om directe feedback te krijgen. Gebruik één apparaat- of moduledubbelstatusupdate om configuratie- en statusinformatie asynchroon uit te wisselen.

Tip

U kunt chatty-interacties bewaken met behulp van Microsoft Defender for IoT in Azure IoT Hub en de Defender for IoT-microagent. U kunt aangepaste IoT Hub-waarschuwingen maken voor apparaat-naar-cloud- of cloud-naar-apparaatinteracties die een bepaalde drempelwaarde overschrijden.

Als de berichtgrootte essentieel is voor kostenbeheer, is het verminderen van de overhead vooral belangrijk bij lange levenscycluss van apparaten of grote implementaties. Opties voor het verminderen van deze overhead zijn onder andere:

• Gebruik een kortere apparaat-id, module-id, dubbelnaam en berichtonderwerp om de nettolading in MQTT-pakketten te verminderen. Een MQTT-nettolading ziet er als volgt devices/{device_id}/modules/{module_id}/messages/events/uit.
• Verkort de overhead van de vaste lengte en het bericht.
• Comprimeer de nettolading, bijvoorbeeld met behulp van Gzip.

Quota en beperkingslimieten voor IoT Hub-berichten

IoT Hub-lagen hebben verschillende grootten met specifieke quota en beperkingslimieten voor bewerkingen. Meer informatie over limieten en quota voor IoT Hub om de kosten voor apparaat-naar-cloud- en cloud-naar-apparaatberichten te optimaliseren.

De Standard S1-laag heeft bijvoorbeeld een dagelijks quotum van 400.000 berichten. Kosten nemen toe in segmenten van 4 kB op basis van verschillende factoren:

• Eén D2C-bericht (device-to-cloud) kan maximaal 4 kB zijn.
• D2C-berichten die groter zijn dan 4 kB, worden in rekening gebracht in segmenten van 4 kB.
• Berichten die kleiner zijn dan 4 kB, kunnen de Azure IoT SDK-methode SendEventBatchAsync gebruiken om batchverwerking aan de apparaatzijde te optimaliseren. Als u bijvoorbeeld maximaal vier berichten van 1 kB aan de rand wilt bundelen, wordt de dagelijkse meter met slechts één bericht verhoogd. Batchverwerking is alleen van toepassing op AMQP of HTTPS.
• De meeste bewerkingen, zoals cloud-naar-apparaat-berichten of apparaatdubbelbewerkingen, brengen ook berichten in chunks van 4 kB in rekening. Al deze bewerkingen worden toegevoegd aan de dagelijkse doorvoer en het maximale quotum van berichten.

Raadpleeg de documentatie over prijzen van Azure IoT Hub voor gedetailleerde prijsvoorbeelden.

Naast dagelijkse berichtquota hebben servicebewerkingen beperkingslimieten. Een belangrijk onderdeel van kostenoptimalisatie van IoT Hub is het optimaliseren van zowel berichtquota als beperkingslimieten voor bewerkingen. Bekijk de verschillen tussen de limieten in de vorm van bewerkingen per seconde of bytes per seconde. Zie IoT Hub-quota en bandbreedtebeperking voor meer informatie.

Verschillende beperkingslimieten zijn van toepassing op verschillende IoT Hub-bewerkingen. Apparaat-naar-cloudbewerkingen hebben een beperking per seconde die afhankelijk is van de laag. Naast de berichtgrootte, die wordt gemeten in segmenten van 4 kB, kunt u rekening houden met het aantal bewerkingen. Met batchverwerking aan de rand kunt u meer berichten in één bewerking verzenden.

Eén bericht van 2 kB, een batchbericht van 10 kB of een batchbericht van 256 kB telt alleen als één bewerking, zodat u meer gegevens naar het eindpunt kunt verzenden zonder beperkingslimieten te bereiken.

Automatisch schalen van IoT Hub

Door het aantal IoT Hub-eenheden dynamisch aan te passen, kunt u de kosten optimaliseren wanneer het berichtvolume fluctueert. U kunt een service voor automatische schaalaanpassing implementeren waarmee uw IoT Hub-service automatisch wordt bewaakt en geschaald. Zie Uw Azure IoT Hub automatisch schalen voor een aanpasbaar voorbeeld voor het implementeren van mogelijkheden voor automatisch schalen. U kunt uw eigen aangepaste logica gebruiken om de IoT Hub-laag en het aantal eenheden te optimaliseren.

Implementatiestempels voor schalen

Implementatiestempels zijn een gemeenschappelijk ontwerppatroon voor flexibele implementatiestrategieën, voorspelbare schaal en kosten. Dit patroon biedt verschillende voordelen voor IoT-oplossingen, zoals het geografisch distribueren van groepen apparaten, het implementeren van nieuwe functies op specifieke stempels en het observeren van kosten per apparaat. Zie IoT-oplossingen schalen met implementatiestempels voor meer informatie.

Laag voor apparaatbeheer en modellering

Het beheren van apparaten is een taak die complexe processen organiseert, zoals toeleveringsketenbeheer, apparaatinventaris, implementatie, installatie, operationele gereedheid, apparaatupdate, bidirectionele communicatie en inrichting. Apparaatmodellering kan beheerkosten en berichtenverkeersvolumes verlagen.

IoT Plug and Play

Voor TCO-reductie kunt u uitgebreide gebruiksvoorbeelden overwegen als onderdeel van platformselectie. Met IoT Plug en Play kunnen ontwikkelaars van oplossingen apparaten integreren met IoT Hub of Azure Digital Twins zonder handmatige configuratie. IoT Plug en Play maakt gebruik van de Digital Twins Definition Language (DTDL) V2. Beide zijn gebaseerd op open W3C-standaarden, zoals JSON-LD en RDF, de voorzien in vereenvoudiging van ingebruikname in verschillende services en hulpprogramma's.

Er zijn geen extra kosten verbonden aan het gebruik van IoT Plug en Play en de DTDL. De standaardtarieven voor IoT Hub, Azure Digital Twins en andere Azure-services blijven hetzelfde.

Zie Een bestaand apparaat converteren naar een IoT-Plug en Play-apparaat voor meer informatie.

IoT Hub DPS

IoT Hub DPS is een helperservice voor IoT Hub waarmee goedkope, zero-touch en Just-In-Time-inrichting mogelijk is voor de juiste IoT-hub zonder menselijke tussenkomst. DPS maakt veilige en schaalbare inrichting van miljoenen apparaten mogelijk om fouten en kosten te verlagen.

DPS maakt het inrichten van apparaten met weinig of geen aanraakscherm mogelijk, zodat u personen niet hoeft te trainen en naar de site te verzenden. Het gebruik van DPS vermindert de kosten voor vrachtwagenrollen en -tijd die wordt besteed aan training en configuratie. DPS vermindert ook het risico op fouten vanwege handmatige inrichting.

DPS biedt ondersteuning voor levenscyclusbeheer van apparaten met IoT Hub via inschrijvingstoewijzingsbeleid, zero-touch-inrichting, initiële configuratie-instelling, opnieuw inrichten en ongedaan maken van inrichting. Zie voor meer informatie:

• DPS-prijzen
• Apparaten opnieuw inrichten

Modellering van asset- en apparaatstatus

Vergelijk kostenverschillen tussen verschillende apparaattopologie- en entiteitsarchieven, zoals Azure Cosmos DB, Azure Digital Twins en Azure SQL Database. Elke service heeft een andere kostenstructuur en biedt verschillende mogelijkheden voor uw IoT-oplossing. Afhankelijk van het vereiste gebruik kiest u de meest kostenefficiënte service.

• Azure Digital Twins kan een grafiekmodel van de IoT-omgeving implementeren voor assetbeheer, apparaatstatus en telemetriegegevens. U kunt Azure Digital Twins als hulpprogramma gebruiken om volledige omgevingen te modelleren, met realtime IoT-gegevensstreaming en zakelijke gegevens uit niet-IoT-bronnen samen te voegen. U kunt aangepaste ontologieën bouwen of op standaarden gebaseerde ontologieën zoals RealEstateCore, CIM of NGSI-LD gebruiken om gegevensuitwisseling met derden te vereenvoudigen. Azure Digital Twins heeft een prijsmodel voor betalen per gebruik zonder vaste kosten.

• Azure Cosmos DB is een wereldwijd gedistribueerde database met meerdere modellen. De kosten worden beïnvloed door opslag en doorvoer, met regionale of wereldwijd gedistribueerde en gerepliceerde gegevensopties.

• Azure SQL Database kan een efficiënte oplossing zijn voor apparaat- en assetmodellering. SQL Database heeft verschillende prijsmodellen om u te helpen de kosten te optimaliseren.

Assetimplementatiemodel

U kunt edge-oplossingen implementeren met verschillende architecturen: meerdere eindpunten, IoT-apparaten, direct verbonden met de cloud of verbonden via een edge- en/of cloudgateway. Verschillende opties voor het inschakelen van edge-apparaten kunnen van invloed zijn op TCO en op de markt. Doorlopend onderhoud en ondersteuning van het apparaatpark is ook van invloed op de totale kosten van de oplossing.

Wanneer gegevens worden opgeslagen en verwerkt in een bepaalde IoT-oplossing, zijn van invloed op veel factoren, zoals latentie, beveiliging en kosten. Analyseer elke use case en onderzoek waar het meest zinvol is om edge-verwerking en gegevensopslag te gebruiken en hoe dit van invloed is op de kosten. Het opslaan en verwerken van gegevens aan de rand kan kosten voor opslag, transport en verwerking besparen. Maar wanneer u rekening houdt met schalen, zijn cloudservices vaak betere opties vanwege kosten- en ontwikkelingsoverhead.

De Azure-prijscalculator is een handig hulpprogramma om deze opties te vergelijken.

Gebeurtenisverwerkings- en analyselaag

Het doel van de gebeurtenisverwerkings- en analyselaag is het inschakelen van gegevensgestuurde beslissingen. Timing van gebeurtenissen en het doel van analyse zijn belangrijke factoren die u moet overwegen. De juiste servicekeuze verhoogt de architectuurefficiëntie en vermindert de kosten van het verwerken van gegevens en gebeurtenissen.

Implementeer op basis van uw vereisten dynamische, warme of koude padverwerking voor IoT-gegevensanalyse. De Azure IoT-referentiearchitectuur helpt u inzicht te hebben in het verschil tussen deze analysepaden en de beschikbare analyseservices op elk pad te beoordelen.

Om aan de slag te gaan, bepaalt u welke typen gegevens het dynamische, warme of koude pad doorlopen:

• Hot path-gegevens worden in het geheugen bewaard en in bijna realtime geanalyseerd, meestal met behulp van stroomverwerking. De uitvoer kan een waarschuwing activeren of naar een gestructureerde indeling worden geschreven die analysehulpprogramma's onmiddellijk kunnen opvragen.
• Warme padgegevens, zoals van de laatste dag, week of maand, worden bewaard in een opslagservice die onmiddellijk kan worden opgevraagd.
• Historische gegevens van koude paden worden bewaard in goedkopere opslag die in grote batches moet worden opgevraagd.

Opslaglaag

Een van de doelen van een IoT-oplossing is het leveren van gegevens aan eindgebruikers. Het is belangrijk om inzicht te hebben in opslagtypen, capaciteit en prijzen om een strategie te maken voor het optimaliseren van de opslagkosten.

Opslagtypen

De keuze van een opslagplaats voor telemetrie is afhankelijk van de use-case voor uw IoT-gegevens. Als het doel is om alleen IoT-gegevens te bewaken en volumes laag zijn, kunt u een database gebruiken. Als uw scenario gegevensanalyse bevat, moet u telemetriegegevens opslaan in de opslag. Voor geoptimaliseerde tijdreeksen, opslag en query's, kunt u oplossingen overwegen die speciaal zijn ontworpen, zoals Azure Data Explorer.

Opslag en databases sluiten elkaar niet wederzijds uit. Beide services kunnen samenwerken, met name met goed gedefinieerde dynamische, warme en koude analysepaden. Azure Data Explorer en databases worden vaak gebruikt voor dynamische en warme padscenario's.

Voor Azure Storage is het ook belangrijk om rekening te houden met factoren voor de levenscyclus van gegevens, zoals toegangsfrequentie, retentievereisten en back-ups. Azure Storage helpt u bij het definiëren van de levenscyclus van gegevens en het automatiseren van het verplaatsen van gegevens van de dynamische laag naar andere lagen, wat de kosten voor langetermijnopslag vermindert. Zie Een levenscyclusbeheerbeleid configureren voor meer informatie.

Databaseoplossingen

Voor databasemogelijkheden is het gebruikelijk om te kiezen tussen SQL- en no-SQL-oplossingen. SQL-databases zijn het meest geschikt voor vaste schematelemetrie met eenvoudige vereisten voor gegevenstransformatie of gegevensaggregatie. Zie Typen databases in Azure voor meer informatie.

Azure SQL Database en TimescaleDB for PostgreSQL zijn veelvoorkomende keuzes voor SQL Database. Raadpleeg voor meer informatie de volgende artikelen:

• Kosten voor Azure SQL Database plannen en beheren
• Azure SQL Database en kostenoptimalisatie
• Azure SQL Database for PostgreSQL-extensie
• Prestaties afstemmen voor Azure SQL Databases

Als de gegevens het beste worden weergegeven als een object of document zonder een vast schema, is no-SQL een betere optie. Azure Cosmos DB biedt meerdere API's, zoals SQL of MongoDB. Voor elke database zijn partitie- en indexstrategieën belangrijk voor prestatieoptimalisatie en het verminderen van onnodige kosten. Zie voor meer informatie:

• Partitionering en horizontaal schalen in Azure Cosmos DB
• Kosten plannen en beheren voor Azure Cosmos DB

Azure Synapse Analytics is een modern Azure-datawarehouse. Synapse Analytics schaalt op datawarehouse-eenheden (DWU) en u moet de juiste capaciteit kiezen om uw oplossingsvereisten af te handelen. Afhankelijk van gebruiksscenario's kunt u de berekening onderbreken wanneer er geen taak wordt uitgevoerd om de operationele kosten te verlagen.

Transportlaag

De transportlaag draagt gegevens over en routeert gegevens tussen andere lagen. Wanneer gegevens tussen lagen en services worden verzonden, is de keuze van het protocol van invloed op de kosten. Gebruiksvoorbeelden zoals veldgateways, open industrieprotocol en IoT-netwerkselectie zijn ook van invloed op de kosten in de transportlaag.

Als u de overdrachtsgrootte en -kosten wilt verminderen, kiest u het juiste protocol voor uw IoT-apparaten om telemetrie te verzenden.

Apparaatclients verzenden regelmatig keep-alive-berichten naar IoT Hub. Volgens de kosten per bewerking worden er geen kosten in rekening gebracht voor keep-alive-berichten. Maar u hoeft geen keep-alive-eigenschap toe te voegen in de telemetrie als er geen specifieke vereiste is. Voor flexibiliteit bieden sommige Azure IoT Device SDK's de optie om een periode in te stellen voor deze berichten als u de AMQP- of MQTT-protocollen gebruikt.

Voor IoT-apparaten met een batterij kunt u kiezen tussen het actief houden van verbindingen of het opnieuw verbinden wanneer de apparaten wakker worden. Deze keuze is van invloed op het energieverbruik en de netwerkkosten.

Opnieuw verbinden verbruikt pakketten van ongeveer 6 kB voor TLS-verbinding, apparaatverificatie en het ophalen van een apparaatdubbel, maar bespaart batterijcapaciteit als het apparaat slechts eenmaal of twee keer per dag wakker wordt. U kunt berichten bundelen om TLS-overhead te verminderen. Als u actief blijft, verbruikt u honderden bytes, maar door de verbinding actief te houden, bespaart u netwerkkosten als het apparaat om de paar uur of minder wakker wordt.

Zie Connectiviteit en betrouwbare berichten beheren met behulp van Azure IoT Hub-apparaat-SDK's voor richtlijnen op hoog niveau over de connectiviteit en betrouwbare berichtenfuncties in Azure IoT Hub-apparaat-SDK's. Deze richtlijnen helpen u bij het verminderen van de kosten voor het verwerken van onverwacht gedrag tussen apparaat- en Azure IoT-services.

DPS vermindert de kosten voor levenscyclusbeheer van apparaten, van zero-touch-inrichting tot buitengebruikstelling, maar het maken van verbinding met DPS verbruikt netwerkkosten voor TLS en verificatie. Om het netwerkverkeer te verminderen, moeten apparaten IoT Hub-gegevens tijdens het inrichten in de cache opslaan en vervolgens rechtstreeks verbinding maken met IoT Hub totdat ze opnieuw moeten inrichten. Zie Een inrichtingsaanvraag verzenden vanaf het apparaat voor meer informatie.

Interactie- en rapportagelaag

Omdat IoT tijdreeksgegevens verwerkt, zijn er veel interacties van een groot aantal apparaten. Rapportage en visualisatie realiseert de waarde van deze gegevens. Intuïtieve en vereenvoudigde gebruikerservaringen en goed ontworpen gegevensinteracties kunnen kostbaar zijn om te bouwen.

Grafana is een opensource-hulpprogramma voor gegevensvisualisatie dat geoptimaliseerde dashboards biedt voor tijdreeksgegevens. Grafana-community's bieden voorbeelden die u in uw omgeving opnieuw kunt gebruiken en aanpassen. U kunt met weinig moeite metrische gegevens en dashboards implementeren vanuit tijdreeksgegevens. Azure biedt een Grafana-invoegtoepassing voor Azure Monitor.

Rapportage- en dashboardhulpprogramma's zoals Power BI bieden een snelle start van ongestructureerde IoT-gegevens. Power BI biedt een intuïtieve gebruikersinterface en mogelijkheden. U kunt eenvoudig dashboards en rapporten ontwikkelen met tijdreeksgegevens en de voordelen van beveiliging en implementatie tegen lage kosten krijgen.

Integratielaag

Integratie met andere systemen en services kan complex zijn. Veel services kunnen helpen de efficiëntie te maximaliseren om de kosten in de integratielaag te optimaliseren.

Azure Digital Twins kan verschillende systemen en services integreren met IoT-gegevens. Azure Digital Twins transformeert alle gegevens in een eigen digitale entiteit, dus het is belangrijk om inzicht te hebben in de servicelimieten en afstemmingspunten voor kostenreducties. Controleer de azure Digital Twins-servicelimieten bij het ontwerpen van uw architectuur. Inzicht in functionele beperkingen om effectief te integreren met bedrijfssystemen.

Wanneer u de query-API gebruikt, worden azure Digital Twins-kosten per queryeenheid (QU) in rekening gebracht. U kunt het aantal QU's traceren dat de query heeft gebruikt in de antwoordheader. Verminder de complexiteit van query's en het aantal resultaten om de kosten te optimaliseren. Zie Het QU-verbruik zoeken in Azure Digital Twins voor meer informatie.

DevOps-laag

Cloudplatforms transformeren kapitaaluitgaven (CAPEX) naar operationele uitgaven (OPEX). Hoewel dit model flexibiliteit en flexibiliteit biedt, hebt u nog steeds een goed gedefinieerd implementatie- en operationeel model nodig om optimaal te profiteren van het cloudplatform. Een goed geplande implementatie zorgt voor herhaalbare assets om de markttijd te verkorten.

Een cloudplatform biedt ontwikkelaars flexibiliteit om binnen enkele seconden resources te implementeren, maar er bestaat een risico dat resources onbedoeld of over-inrichting worden ingericht. Een goed cloudgovernancemodel kan dergelijke risico's minimaliseren en helpen ongewenste kosten te voorkomen.

Ontwikkelomgevingen

Ontwikkelaars kunnen profiteren van de flexibiliteit die Azure biedt om de ontwikkelingskosten te optimaliseren. De gratis laag van IoT Hub, beperkt tot één exemplaar per abonnement, biedt standaardmogelijkheden, maar is beperkt tot 8000 berichten per dag. Deze laag is voldoende voor vroege ontwikkeling met een beperkt aantal apparaten en berichten.

Voor rekenomgevingen kunt u serverloze architectuur gebruiken voor cloudeigen IoT-oplossingen. Enkele populaire Azure-services voor IoT-workloads zijn Azure Functions en Azure Stream Analytics. Het factureringsmechanisme is afhankelijk van de service. Met sommige services, zoals Azure Stream Analytics voor realtime verwerking, kunnen ontwikkelaars services onderbreken zonder dat er extra kosten in rekening worden gebracht. Andere services factureren per gebruik. Azure Functions factureert bijvoorbeeld op basis van het aantal transacties. Ontwikkelaars kunnen profiteren van deze cloudeigen mogelijkheden om zowel de ontwikkeling als de operationele kosten te optimaliseren.

Een IDE (Integrated Development Environment) versnelt de ontwikkeling en implementatie. Sommige opensource-IDE's zoals Visual Studio Code bieden Azure IoT-extensies waarmee ontwikkelaars zonder kosten code kunnen ontwikkelen en implementeren in Azure IoT-services.

Azure IoT biedt gratis GitHub-codevoorbeelden met richtlijnen. Deze voorbeelden helpen ontwikkelaars bij het uitbreiden van apparaten, IoT Edge, IoT Hub en Azure Digital Twins-toepassingen. GitHub heeft ook functies voor het implementeren van naadloze ci/cd-omgevingen (continue integratie en continue implementatie) met lage kosten en moeite. GitHub Actions zijn gratis voor opensource-projecten. Zie GitHub-abonnementen en -functies voor meer informatie.

Belastingstests voor kostenramingen

U kunt belastingstests gebruiken om de totale kosten, inclusief cloudservices, te schatten voor end-to-end IoT-oplossingen. Omdat IoT-oplossingen grote hoeveelheden gegevens gebruiken, kan een simulator helpen bij het testen van belasting. Voorbeelden van simulatiecode, zoals de Azure IoT Device Telemetry Simulator , helpen u bij het testen en schatten van de kosten op schaal met verschillende parameters.

Implementatieomgevingen

Het is gebruikelijk om workloads in meerdere omgevingen te implementeren, zoals ontwikkeling en productie. Via infrastructure-as-code (IaC) kunt u de implementatie versnellen en de markttijd verkorten door code opnieuw te gebruiken. IaC kan helpen bij het voorkomen van onbedoelde implementaties, zoals onjuiste lagen. Azure-services zoals Azure Resource Manager en Azure Bicep of services van derden, zoals Terraform en Pulumi, zijn veelgebruikte IaC-opties.

U kunt DevOps-implementatieprocedures toepassen op IoT-oplossingen met behulp van build- en release-pijplijnen op verschillende omgevingen. Zie Een DevOps-pijplijn gebruiken om een oplossing voor predictief onderhoud te implementeren voor een voorbeeld.

Ondersteuning en onderhoud

Langetermijnondersteuning en onderhoud van veldapparaten kunnen escaleren tot de grootste kostenlast voor een geïmplementeerde oplossing. Zorgvuldige overweging van systeem-TCO is van cruciaal belang voor het realiseren van Return on Investment (ROI).

U moet IoT-apparaten ondersteunen en onderhouden voor de levensduur van de oplossing. Taken omvatten hardwarereparaties, software-upgrades, besturingssysteemonderhoud en beveiligingspatches. Overweeg doorlopende licentiekosten voor commerciële software en eigen stuurprogramma's en protocollen. Als u geen extern onderhoud kunt uitvoeren, moet u budgetteren voor on-site reparaties en updates. Voor hardwarereparaties of vervangingen moet u geschikte reserveonderdelen op voorraad houden.

Voor oplossingen die gebruikmaken van mobiele of betaalde connectiviteitsmedia, selecteert u een geschikt gegevensabonnement op basis van het aantal apparaten, de grootte en frequentie van gegevensoverdrachten en de locatie van de apparaatimplementatie. Als u een SLA (Service Level Agreement) hebt, hebt u een rendabele combinatie van hardware, infrastructuur en getraind personeel nodig om te voldoen aan de SLA.

Cloudgovernance

Cloudgovernance is essentieel voor naleving, beveiliging en het voorkomen van onnodige kosten.

• Met cost management-API's kunt u kosten- en gebruiksgegevens verkennen via multidimensionale analyse. U kunt aangepaste filters en expressies maken waarmee u vragen over het verbruik van Azure-resources kunt beantwoorden. Kostenbeheer-API's kunnen waarschuwingen genereren wanneer verbruik geconfigureerde drempelwaarden bereikt. Kostenbeheer-API's zijn beschikbaar voor IoT Central, IoT Hub en DPS.

• Met resourcetags worden labels toegepast op geïmplementeerde resources. Naast Microsoft Cost Management biedt taggen inzicht in lopende kosten op basis van de labels. Zie Common Cost Analysis Uses voor meer informatie.

• Azure Policy wordt geleverd met ingebouwd beleid voor het automatisch labelen van resources of het markeren van resources zonder taggen. Zie Beleidsdefinities toewijzen voor tagnaleving voor meer informatie. Een ander gebruiksvoorbeeld voor Azure Policy is het voorkomen van inrichting van bepaalde lagen, waardoor overinrichting in ontwikkel- of productieomgevingen wordt voorkomen.

Controleren

Veel hulpprogramma's in uw Azure-abonnement kunnen uw organisatie helpen financiële governance te implementeren en meer waarde te krijgen uit uw IoT-services. Deze hulpprogramma's helpen u bij het bijhouden van resourcegebruik en het beheren van kosten in al uw clouds met één uniforme weergave. U hebt toegang tot uitgebreide operationele en financiële inzichten om weloverwogen beslissingen te nemen.

Logboekregistratie van telemetrie maakt vaak gebruik van Log Analytics-werkruimten in Azure Monitor. Log Analytics bevat 5 GB opslagruimte en de eerste 30 dagen retentie zijn gratis. Afhankelijk van de bedrijfsbehoeften hebt u mogelijk een langere bewaarperiode nodig. Controleer en bepaal de juiste bewaarperiode om onbedoelde kosten te voorkomen.

Log Analytics biedt een werkruimteomgeving om interactief query's uit te voeren op logboeken. U kunt logboeken periodiek exporteren naar externe locaties, zoals Azure Data Explorer, of logboeken archiveren in een opslagaccount voor een goedkopere opslagoptie. Zie Gebruik en geschatte kosten bewaken in Azure Monitor voor meer informatie.

Azure Advisor

Azure Advisor is een gepersonaliseerde cloudconsultant waarmee u de aanbevolen procedures kunt volgen om uw Azure-implementaties te optimaliseren. Advisor analyseert uw resourceconfiguratie en gebruikstelemetrie en raadt oplossingen aan waarmee u de kosteneffectiviteit, prestaties, betrouwbaarheid en beveiliging kunt verbeteren.

Advisor helpt u bij het optimaliseren en verminderen van uw totale Azure-uitgaven door niet-actieve en onderbenutte resources te identificeren. U kunt aanbevelingen voor kosten ophalen op het tabblad Kosten op het Dashboard Advisor.

Hoewel Advisor geen specifieke aanbevelingen biedt voor IoT-services, kan het nuttige aanbevelingen bieden voor Azure-infrastructuur-, opslag- en analyseservices. Zie Servicekosten verlagen met Behulp van Azure Advisor voor meer informatie.

Volgende stappen

Operationele uitmuntendheid in uw IoT-workload

Verwante resources

• Ontwerpprincipes voor kostenoptimalisatie
• Aanbevelingen voor het maken van een kostenmodel
• Controlelijst voor ontwerpbeoordeling voor Kostenoptimalisatie
• Azure IoT-referentiearchitectuur
• Documentatie voor Azure IoT