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Processar dados de veículo em tempo real usando IoT

Azure Cosmos DB
Azure IoT Edge
Azure Sphere
Stream Analytics do Azure
Banco de Dados SQL do Azure

Ideias de soluções

Este artigo descreve uma ideia de solução. Seu arquiteto de nuvem pode usar essa orientação para ajudar a visualizar os principais componentes para uma implementação típica dessa arquitetura. Use este artigo como ponto de partida para projetar uma solução bem arquitetada que se alinhe aos requisitos específicos de sua carga de trabalho.

Esta solução cria um pipeline de ingestão/processamento de dados em tempo real para ingerir e processar mensagens de dispositivos de IoT em uma plataforma de análise de Big Data no Azure. A arquitetura usa o Azure Sphere e o Hub IoT do Azure para gerenciar mensagens telemáticas, e o Azure Stream Analytics processa as mensagens.

Arquitetura

Diagrama mostrando a ingestão, processamento e visualização de dados do veículo.

Baixe um Arquivo Visio dessa arquitetura.

Fluxo de dados

Os dados fluem pela solução da seguinte maneira:

  1. As mensagens telemáticas (velocidade, localização e assim por diante) são enviadas por um dispositivo habilitado para celular do Azure Sphere para o Hub IoT do Azure. Em um cenário de greenfield, o fabricante do veículo pode incluir um módulo Sphere em cada veículo no momento da fabricação. Em um cenário brownfield, o veículo é retroajustado com uma solução de telemática após o mercado.

  2. O Azure Stream Analytics pega a mensagem em tempo real do Hub IoT do Azure, processa a mensagem com base na lógica de negócios e envia os dados para a camada de serviço para armazenamento.

  3. Bancos de dados diferentes são usados dependendo dos dados. O Azure Cosmos DB armazena as mensagens, enquanto o Banco de dados do SQL para Azure armazena dados relacionais e transacionais e atua como uma fonte de dados para a camada de apresentação e ação. O Azure Synapse contém dados agregados e atua como a fonte de dados para ferramentas de BI (Business Intelligence).

  4. Aplicativos Web, móveis, de BI e de realidade misturada podem ser construídos na camada de serviço. Por exemplo, é possível expor dados de camada de serviço usando a APIs para usos de terceiros (por exemplo, empresas de seguros, fornecedores etc.).

  5. Quando um veículo requer manutenção em um centro de serviço revendedor, um Azure Sphere é conectado à porta OBD-II do veículo por um técnico de serviço.

  6. O Azure Sphere se conecta à porta OBD-II do veículo e transmite dados OBD-II para Azure IoT Edge por MQTT. O Azure Sphere está conectado por Wi-Fi ao Azure IoT Edge instalado no centro de serviço. Os dados OBD-II são transmitidos do Azure IoT Edge para Hub IoT do Azure e processados no mesmo pipeline de processamento de mensagens.

    • Com a versão mais recente do sistema operacional 20.10, o Azure Sphere agora pode se conectar com segurança Azure IoT Edge usando seus próprios certificados de dispositivo. O certificado de dispositivo Azure Sphere é exclusivo para cada dispositivo e é renovado automaticamente pelo Serviço de Segurança do Azure Sphere a cada 24 horas depois que o dispositivo passa no processo de autenticação e atestado remoto.

    • O Azure Sphere se comunica diretamente com o Serviço de Segurança do Azure Sphere e não por meio Azure IoT Edge. Serviço de Segurança do Azure Sphere Serviço baseado é o serviço baseado em nuvem da Microsoft que se comunica com os chips do Azure Sphere para habilitar manutenção, atualização e controle. Às vezes, abreviado como AS3.

  7. A corretagem MQTT de uso geral agora está disponível em Azure IoT Edge. O Azure Sphere dispositivo publicará mensagens no tópico MQTT integrado do Hub IoT (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/).

    • Os módulos do Azure IoT Edge são aplicativos em contêineres gerenciados pelo IoT Edge e podem executar serviços do Azure (como Azure Stream Analytics), modelos de ML personalizados ou seu próprio código específico da solução.

  8. Um técnico de serviço, usando um HoloLens, pode assinar o tópico MQTT (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/) e exibir com segurança os dados OBD-II usando um aplicativo HoloLens que contém um cliente MQTT. O HoloLens cliente MQTT deve estar autorizado a se conectar e assinar o tópico. Conectando o HoloLens diretamente ao gateway do IoT Edge, o técnico de serviço pode exibir os dados do veículo quase em tempo real, evitando a latência de enviar os dados para a nuvem e voltar. O técnico de serviço também pode interagir com a porta OBD-II do veículo (por exemplo, limpar a luz do "mecanismo de verificação") mesmo quando o centro de serviço estiver desconectado da nuvem.

Componentes

  • O Azure Sphere é uma plataforma de aplicativos segura e de alto nível com recursos de comunicação e segurança internos para dispositivos conectados à Internet. Ele consiste em uma unidade de MCU (microcontrolador de cruzado) segura e conectada, SO (sistema operacional) baseado em Linux e um serviço de segurança baseado em nuvem que fornece segurança contínua e renovável.

  • O Azure IoT Edge fornece a intermediação de MQTT e executa aplicativos de borda inteligentes no local para garantir baixa latência e menor uso de largura de banda.

  • O Hub IoT do Azure está na camada de ingestão e dá suporte à comunicação bi-direcional de volta aos dispositivos, permitindo que as Ações sejam enviadas da nuvem ou Azure IoT Edge para o dispositivo.

  • O ASA (Azure Stream Analytics) fornece processamento de fluxo sem servidor em tempo real que pode executar as mesmas consultas na nuvem e na borda. O ASA do Azure IoT Edge pode filtrar ou agregar dados localmente, permitindo decisões inteligentes sobre quais dados precisam ser enviados para a nuvem para processamento ou armazenamento posterior.

  • O Azure Cosmos DB, Banco de Dados SQL do Azure e Azure Synapse Analytics estão na camada de armazenamento de serviço. O Azure Stream Analytics pode gravar mensagens diretamente no Azure Cosmos DB usando uma Saída. Os dados podem ser agregados e movidos de Azure Cosmos DB e SQL do Azure para Azure Synapse usando Azure Data Factory.

  • O Azure Synapse Analytics é um sistema distribuído para armazenamento e análise de grandes conjuntos de dados. O uso que ele faz do MPP (processamento altamente paralelo) o torna adequado para a execução de análises de alto desempenho.

  • O Link do Azure Synapse para o Azure Cosmos DB permite executar análises quase em tempo real em dados operacionais no Azure Cosmos DB, sem nenhum impacto de desempenho ou custo em sua carga de trabalho transacional, usando os dois mecanismos de análise disponíveis no espaço de trabalho do Azure Synapse: SQL Sem servidor e Pools do Spark.

  • O Microsoft Power BI é um conjunto de ferramentas de análise de negócios para analisar dados e compartilhar insights. O Power BI pode consultar um modelo semântico armazenado no Analysis Services ou pode consultar diretamente o Azure Synapse.

  • O Serviço de Aplicativos do Azure pode ser usado para criar aplicativos Web e móveis. O Gerenciamento de API do Azure, pode ser usado para expor dados a terceiros, com base nos dados armazenados na camada de serviço.

  • O Microsoft HoloLens pode ser usado por técnicos de serviço para exibir dados do veículo (por exemplo, histórico de manutenção, dados do OBD-II, diagramas de peças e assim por diante) holograficamente para ajudar na solução de problemas e reparos.

Alternativas

  • O Link do Synapse é a solução preferencial da Microsoft para análises sobre dados do Azure Cosmos DB.

Detalhes do cenário

A ingestão, o processamento e a visualização de dados do veículo são os principais recursos necessários para criar soluções para veículos conectados. Ao capturar e analisar esses dados, podemos decifrar insights valiosos e criar novas soluções.

Por exemplo, com veículos equipados com dispositivos telemáticos, podemos monitorar a localização real dos veículos, planejar rotas otimizadas, fornecer assistência aos motoristas e apoiar indústrias que consomem ou se beneficiam de dados telemáticos, como seguradoras. Para os fabricantes de veículos, as informações de diagnóstico podem fornecer informações importantes para a manutenção e as garantias do veículo.

Possíveis casos de uso

Imagine uma empresa de fabricação de veículos que deseja criar uma solução para:

  • Enviar com segurança dados em tempo real para a nuvem de sensores e computadores de integração instalados em seus veículos.

  • Criar serviços de valor agregado para seus clientes e revendedores, analisando a localização do veículo e outros dados de sensor (como sensores relacionados ao motor e ao ambiente).

  • Armazenar os dados para processamento downstream adicional para fornecer insights ativos (por exemplo, alertas de manutenção para proprietários de veículos, informações sobre acidentes para agências de seguros etc.).

  • Permitir que os técnicos de serviço dos revendedores interajam com veículos usando um aplicativo de realidade misturada para auxiliar na solução de problemas e reparos (por exemplo, usando um aplicativo HoloLens para exibir dados em tempo real e exibir/limpar códigos de diagnóstico disponíveis por meio da porta OBD-II de um veículo, exibir procedimentos de reparo ou exibir um diagrama de peças 3D em grande parte).

Colaboradores

Este artigo está sendo atualizado e mantido pela Microsoft. Ele foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.

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