Przetwarzanie danych pojazdów w czasie rzeczywistym przy użyciu Internetu rzeczy

Cosmos DB
IoT Edge
Kula
Stream Analytics
SQL Database

Pomysły dotyczące rozwiązań

Ten artykuł jest pomysłem na rozwiązanie. Jeśli chcesz, abyśmy rozszerzyli zawartość o więcej informacji, takich jak potencjalne przypadki użycia, alternatywne usługi, zagadnienia dotyczące implementacji lub wskazówki dotyczące cen, daj nam znać, przekazując opinię w usłudze GitHub.

To rozwiązanie tworzy potok pozyskiwania/przetwarzania danych w czasie rzeczywistym w celu pozyskiwania i przetwarzania komunikatów z urządzeń IoT do platformy analitycznej danych big data na platformie Azure. Architektura używa usługi Azure Sphere i Azure IoT Hub do zarządzania komunikatami telematycznymi, a usługa Azure Stream Analytics przetwarza komunikaty.

Architektura

Diagram przedstawiający pozyskiwanie, przetwarzanie i wizualizację danych pojazdów.

Pobierz plik programu Visio z tą architekturą.

Przepływ danych

Dane przepływa przez rozwiązanie w następujący sposób:

  1. Komunikaty telematyczne (szybkość, lokalizacja itd.) są wysyłane przez urządzenie z obsługą sieci komórkowej usługi Azure Sphere w celu Azure IoT Hub. W scenariuszu greenfield producent pojazdu może zawierać moduł Sphere w każdym pojeździe w czasie produkcji. W scenariuszu brownfield pojazd jest wyposażony w rozwiązanie telematyczne po rynku.

  2. Usługa Azure Stream Analytics pobiera komunikat w czasie rzeczywistym z Azure IoT Hub, przetwarza komunikat na podstawie logiki biznesowej i wysyła dane do warstwy obsługującej dla magazynu.

  3. Różne bazy danych są używane w zależności od danych. Usługa Azure Cosmos DB przechowuje komunikaty, a usługa Azure SQL DB przechowuje dane relacyjne i transakcyjne oraz działa jako źródło danych dla warstwy prezentacji i akcji. Azure Synapse zawiera zagregowane dane i działa jako źródło danych dla narzędzi analizy biznesowej (BI).

  4. Aplikacje sieci Web, aplikacji mobilnych, analizy biznesowej i rzeczywistości mieszanej można tworzyć na warstwie obsługującej. Można na przykład uwidocznić obsługę danych warstwy przy użyciu interfejsów API dla zastosowań innych firm (na przykład firm ubezpieczeniowych, dostawców itd.).

  5. Gdy pojazd wymaga obsługi w centrum obsługi dealera, urządzenie usługi Azure Sphere jest połączone z portem OBD-II pojazdu przez technika serwisowego.

  6. Aplikacja usługi Azure Sphere łączy się z portem OBD-II pojazdu i przesyła strumieniowo dane OBD-II do platformy Azure IoT Edge za pośrednictwem MQTT. Urządzenie usługi Azure Sphere jest połączone za pośrednictwem Wi-Fi z urządzeniem azure IoT Edge zainstalowanym w centrum usług. Dane OBD-II są przesyłane strumieniowo z usługi Azure IoT Edge do Azure IoT Hub i przetwarzane w tym samym potoku przetwarzania komunikatów.

    • W najnowszej wersji systemu operacyjnego 20.10 usługa Azure Sphere może teraz bezpiecznie łączyć się z usługą Azure IoT Edge przy użyciu własnych certyfikatów urządzeń. Certyfikat urządzenia usługi Azure Sphere jest unikatowy dla każdego urządzenia i jest automatycznie odnawiany przez usługę zabezpieczeń Azure Sphere co 24 godziny po przejściu przez urządzenie zdalnego zaświadczania i procesu uwierzytelniania.

    • Usługa Azure Sphere komunikuje się bezpośrednio z usługą zabezpieczeń Azure Sphere, a nie za pośrednictwem usługi Azure IoT Edge. Usługa zabezpieczeń Azure Sphere to oparta na chmurze usługa firmy Microsoft, która komunikuje się z mikroukładami usługi Azure Sphere w celu umożliwienia konserwacji, aktualizacji i kontroli. Czasami skrót AS3.

  7. Brokerzy MQTT ogólnego przeznaczenia są teraz dostępne w usłudze Azure IoT Edge. Urządzenie usługi Azure Sphere opublikuje komunikaty w IoT Hub wbudowany temat MQTT (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/).

    • Moduły usługi Azure IoT Edge to konteneryzowane aplikacje zarządzane przez IoT Edge i mogą uruchamiać usługi platformy Azure (takie jak Azure Stream Analytics), niestandardowe modele uczenia maszynowego lub własny kod specyficzny dla rozwiązania.
  8. Technik usług, ubrany w urządzenie HoloLens, może subskrybować temat MQTT (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/) i bezpiecznie wyświetlać dane OBD-II przy użyciu aplikacji HoloLens zawierającej klienta MQTT. Klient MQTT urządzenia HoloLens musi mieć uprawnienia do nawiązywania połączenia i subskrybowania tematu. Łącząc urządzenie HoloLens bezpośrednio z bramą IoT Edge, technik usługi może wyświetlać dane pojazdu w czasie niemal rzeczywistym, unikając opóźnienia wysyłania danych do chmury i z powrotem. Technik serwisowy może również wchodzić w interakcje z portem OBD-II pojazdu (na przykład wyczyścić światło "silnika kontrolnego" nawet wtedy, gdy centrum usług zostanie odłączone od chmury.

Składniki

  • Azure Sphere to bezpieczna platforma aplikacji wysokiego poziomu z wbudowanymi funkcjami komunikacji i zabezpieczeń dla urządzeń połączonych z Internetem. Składa się z zabezpieczonej, połączonej, krzyżowej jednostki mikrokontrolera (MCU), niestandardowego systemu operacyjnego opartego na systemie Linux oraz usługi zabezpieczeń opartej na chmurze, która zapewnia ciągłe, odnawialne zabezpieczenia.

  • Usługa Azure IoT Edge zapewnia brokera MQTT i uruchamia inteligentne aplikacje brzegowe lokalnie w celu zapewnienia małego opóźnienia, mniejszego użycia przepustowości.

  • Azure IoT Hub jest w warstwie pozyskiwania i obsługuje dwukierunkową komunikację z powrotem do urządzeń, umożliwiając wysyłanie akcji z chmury lub usługi Azure IoT Edge do urządzenia.

  • Usługa Azure Stream Analytics (ASA) zapewnia przetwarzanie strumieniowe bezserwerowe w czasie rzeczywistym, które może uruchamiać te same zapytania w chmurze i na brzegu. Usługa ASA na platformie Azure IoT Edge może filtrować lub agregować dane lokalnie, umożliwiając inteligentne decyzje dotyczące tego, które dane muszą być wysyłane do chmury w celu dalszego przetwarzania lub przechowywania.

  • Usługa Azure Cosmos DB, Azure SQL Database i Azure Synapse Analytics znajdują się w warstwie magazynu obsługującego. Usługa Azure Stream Analytics może zapisywać komunikaty bezpośrednio w usłudze Cosmos DB przy użyciu danych wyjściowych. Dane można agregować i przenosić z usługi Cosmos DB i Azure SQL do Azure Synapse przy użyciu Azure Data Factory.

  • Azure Synapse Analytics to rozproszony system do przechowywania i analizowania dużych zestawów danych. Korzystanie z masowego przetwarzania równoległego (MPP) sprawia, że nadaje się do uruchamiania analizy o wysokiej wydajności.

  • Azure Synapse Link dla usługi Azure Cosmos DB umożliwia uruchamianie analizy niemal w czasie rzeczywistym na danych operacyjnych w usłudze Azure Cosmos DB bez wpływu na wydajność lub koszt obciążenia transakcyjnego przy użyciu dwóch aparatów analitycznych dostępnych w obszarze roboczym Azure Synapse: SQL Serverless i Spark Pools.

  • Usługa Microsoft Power BI to zestaw narzędzi do analizy biznesowej do analizowania danych i udostępniania szczegółowych informacji. Usługa Power BI może wykonywać zapytania dotyczące modelu semantycznego przechowywanego w usługach Analysis Services lub wysyłać zapytania bezpośrednio do Azure Synapse.

  • usługi aplikacja systemu Azure mogą służyć do tworzenia aplikacji internetowych i mobilnych. Usługa Azure API Management może służyć do uwidaczniania danych osobom trzecim na podstawie danych przechowywanych w warstwie obsługującej.

  • Microsoft HoloLens mogą być używane przez techników serwisowych do wyświetlania danych pojazdów (na przykład historii usług, danych OBD-II, diagramów części itd.) holograficznej pomocy w rozwiązywaniu problemów i naprawie.

Alternatywy

  • Synapse Link jest preferowanym rozwiązaniem firmy Microsoft do analizy danych usługi Cosmos DB.

Szczegóły scenariusza

Pozyskiwanie, przetwarzanie i wizualizacja danych pojazdów to kluczowe możliwości tworzenia połączonych rozwiązań samochodowych. Przechwytując i analizując te dane, możemy odszyfrować cenne szczegółowe informacje i tworzyć nowe rozwiązania.

Na przykład w przypadku pojazdów wyposażonych w urządzenia telematyczne możemy monitorować lokalizację na żywo pojazdów, planować zoptymalizowane trasy, zapewniać pomoc kierowcom i wspierać branże, które zużywają lub korzystają z danych telematycznych, takich jak ubezpieczyciele. W przypadku producentów pojazdów informacje diagnostyczne mogą dostarczać ważne informacje dotyczące obsługi pojazdów i gwarancji.

Potencjalne przypadki użycia

Wyobraź sobie firmę produkującą samochody, która chce utworzyć rozwiązanie do:

  • Bezpiecznie wysyłaj dane w czasie rzeczywistym do chmury z czujników i dołączania komputerów zainstalowanych w swoich pojazdach.

  • Twórz usługi dodane dla swoich klientów i dealerów, analizując lokalizację pojazdów i inne dane czujników (takie jak czujniki związane z silnikiem i czujniki związane z środowiskiem).

  • Przechowuj dane na potrzeby dodatkowego przetwarzania podrzędnego, aby zapewnić szczegółowe informacje umożliwiające podejmowanie działań (na przykład alerty dotyczące konserwacji dla właścicieli pojazdów, informacje o wypadku dla agencji ubezpieczeniowych itd.).

  • Zezwalaj technikom serwisowym dealerów na interakcję z pojazdami przy użyciu aplikacji rzeczywistości mieszanej, aby pomóc w rozwiązywaniu problemów i naprawie (na przykład przy użyciu aplikacji HoloLens wyświetlać dane w czasie rzeczywistym i wyświetlać/czyścić kody diagnostyczne dostępne za pośrednictwem portu OBD-II pojazdu, wyświetlać procedury naprawy lub wyświetlać eksplodowany diagram części 3D).

Współautorzy

Ten artykuł jest aktualizowany i obsługiwany przez firmę Microsoft. Pierwotnie został napisany przez następujących współautorów.

Główny autor:

Następne kroki