Łączność urządzeń IoT dla placówek opieki zdrowotnej

W tym rozwiązaniu opisano, jak budynki i kampusy mogą bezpiecznie i niezawodnie łączyć się oraz skalować lokalne urządzenia Internetu rzeczy (IoT) do chmury.

Architektura

Pobierz plik programu Visio z tą architekturą.

Przepływ pracy

1. Budynki szpitalne używają różnych połączonych urządzeń do monitorowania zarówno wydajności zdrowia pacjenta, jak i placówki.

   • Urządzenia do śledzenia zdrowia obejmują monitory pacjentów, skanery CT i monitory ciśnienia krwi.
   • Urządzenia bezpieczeństwa i jakości budynku obejmują czujniki jakości powietrza i temperatury budynku.

2. Urządzenia do monitorowania kondycji pacjenta i budowy wysyłają dane do urządzeń LTE lub 5G Radio Access Network (RAN).

3. Radio 5G lub LTE w szpitalach przekazuje dane do rdzeni pakietów 5G lub LTE działających na serwerach brzegowych. Serwery brzegowe mogą być usługą Azure Stack Edge lub dowolnymi serwerami z obsługą usługi Azure Arc.

4. Na serwerach brzegowych środowisko uruchomieniowe usługi IoT Edge może wstępnie przetworzyć dane przed wysłaniem ich na platformę Azure w celu dalszej analizy.

5. W chmurze usługa Azure IoT Hub szybko i bezpiecznie pozyskuje dane i wysyła je do usługi Azure Machine Edukacja.

6. Usługa Azure Machine Edukacja zawiera nowe dane, aby jeszcze bardziej zoptymalizować model, który kontroluje ustawienia inteligentnego budynku.

7. Dane z usługi Azure IoT Hub również są wprowadzane do usługi Azure Digital Twins, która udostępnia mapę sieciowych urządzeń IoT szpitali jako symulację wirtualną.

8. Dane są również przesyłane do usługi Azure Time Series Szczegółowe informacje, które mogą analizować zdrowie pacjentów w danym okresie lub skuteczność leczenia w kilku szpitalach. Szereg czasowy Szczegółowe informacje oferuje również warstwę wizualizacji, która ułatwia podejmowanie decyzji.

9. Wszystkie dane są przechowywane w usłudze Azure Data Lake Storage, która może przechowywać dane w dowolnym formacie i rozmiarze.

Składniki

To rozwiązanie korzysta z następujących składników platformy Azure:

• Azure Stack Edge to portfolio urządzeń, które umożliwiają korzystanie z zasobów obliczeniowych, magazynu i analizy w usłudze IoT Edge. Usługa Azure Stack Edge działa jako brama magazynu w chmurze, która umożliwia transfer danych na platformę Azure, zachowując jednocześnie lokalny dostęp do plików.
• Platforma Kubernetes z włączoną usługą Azure Arc łączy klastry Kubernetes działające wewnątrz platformy Azure lub poza nią.
• Azure Sphere to kompleksowe rozwiązanie zabezpieczeń IoT, które obejmuje składniki sprzętowe, operacyjne i w chmurze na potrzeby zabezpieczeń urządzeń IoT.
• Usługa Azure IoT Edge wdraża analizę w chmurze lokalnie na urządzeniach IoT.
• Azure IoT Hub to oparta na chmurze usługa zarządzana do dwukierunkowej komunikacji między urządzeniami IoT a platformą Azure.
• Usługa Azure Machine Edukacja to zintegrowane rozwiązanie do nauki o danych przeznaczone dla analityków danych i deweloperów do tworzenia, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
• Azure Digital Twins to platforma IoT, która tworzy cyfrowe reprezentacje rzeczywistych rzeczy, miejsc, procesów i osób w chmurze.
• Usługa Azure Time Series Szczegółowe informacje to kompleksowa platforma analizy IoT umożliwiająca monitorowanie, analizowanie i wizualizowanie przemysłowych danych analizy IoT na dużą skalę.
• Usługa Azure Data Lake Storage to skalowalne i bezpieczne magazyny danych typu data lake na potrzeby obciążeń analitycznych o wysokiej wydajności.

Szczegóły scenariusza

Usługi w chmurze mogą przechowywać i analizować dane IoT w celu diagnozowania anomalii i podejmowania działań naprawczych lub zapobiegawczych. Usługi platformy Azure mogą dalej analizować i przechowywać dane oraz używać uczenia maszynowego do optymalizowania ustawień kompilacji.

Potencjalne przypadki użycia

W tym rozwiązaniu placówka opieki zdrowotnej korzysta z urządzeń IoT z obsługą technologii LTE lub 5G w celu śledzenia zarówno zdrowia pacjenta, jak i wydajności budynku. Urządzenia używają wbudowanych mikroukładów certyfikowanych w usłudze Azure Sphere do przesyłania strumieniowego danych do lokalnych serwerów brzegowych, które komunikują się z chmurą platformy Azure. Administratorzy sieci lokalnej mogą wyświetlać kondycję sieci za pośrednictwem rdzeni pakietów na serwerach brzegowych.

Inne przykłady tego podejścia obejmują:

• Konserwacja predykcyjna maszyn w kawiarni.
• Sejf ty i monitorowanie zgodności dla nietrwałych temperatur żywności i picia w zakładzie produkcyjnym żywności.
• Wykrywanie optymalnego punktu wyodrębniania zasobów w sektorze energetycznym na podstawie danych zebranych przez autonomiczne pojazdy poszukiwawcze.

Współautorzy

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

Główny autor:

• Nikhil Ravi | Lider zarządzania produkcyjnego

Następne kroki

• Usługa Azure Arc na platformie Kubernetes w usłudze Azure Stack Edge
• Prywatna usługa MEC platformy Azure

Powiązane zasoby

• Zarządzanie konfiguracjami serwerów z obsługą usługi Azure Arc
• Wdrażanie lokalnego przetwarzania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz na brzegu sieci