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Processar dados de veículos em tempo real com a IoT

Azure Cosmos DB
Azure IoT Edge
Azure Sphere
Azure Stream Analytics
Azure SQL Database

Ideias de soluções

Este artigo é uma ideia de solução. Se você quiser que expandamos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações de implementação ou orientação de preços, informe-nos fornecendo feedback do GitHub.

Esta solução cria um pipeline de ingestão/processamento de dados em tempo real para ingerir e processar mensagens de dispositivos IoT em uma plataforma analítica 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

Diagram showing vehicle data ingestion, processing, and visualization.

Transfira um ficheiro do Visio desta arquitetura.

Fluxo de dados

Os dados fluem através da solução da seguinte forma:

  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. Num cenário greenfield, o fabricante do veículo pode incluir um módulo Sphere em cada veículo no momento do fabrico. Num cenário de terreno abandonado, o veículo é equipado com uma solução telemática pós-venda.

  2. O Azure Stream Analytics capta 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. Diferentes bancos de dados são usados dependendo dos dados. O Azure Cosmos DB armazena as mensagens, enquanto o Azure SQL DB 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 Business Intelligence (BI).

  4. Aplicativos Web, móveis, BI e de realidade mista podem ser criados na camada de serviço. Por exemplo, você pode expor o serviço de dados de camada usando APIs para usos de terceiros (por exemplo, companhias de seguros, fornecedores e assim por diante).

  5. Quando um veículo necessita de assistência num centro de assistência de um concessionário, um dispositivo Azure Sphere é ligado à porta OBD-II do veículo por um técnico de assistência.

  6. O aplicativo Azure Sphere se conecta à porta OBD-II do veículo e transmite dados OBD-II para o Azure IoT Edge por MQTT. O dispositivo Azure Sphere está ligado através de Wi-Fi ao dispositivo Azure IoT Edge instalado no centro de serviços. Os dados do OBD-II são transmitidos do Azure IoT Edge para o 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 ao Azure IoT Edge usando seus próprios certificados de dispositivo. O certificado de dispositivo do Azure Sphere é exclusivo para cada dispositivo e é renovado automaticamente pelo Serviço de Segurança do Azure Sphere a cada 24 horas após o dispositivo passar pelo processo de certificação e autenticação remoto.

    • O Azure Sphere comunica diretamente com o Serviço de Segurança do Azure Sphere e não através do Azure IoT Edge. O Serviço de Segurança do Azure Sphere é o serviço baseado na nuvem da Microsoft que comunica com os chips do Azure Sphere para permitir a manutenção, atualização e controlo. Às vezes abreviado AS3.

  7. A corretagem MQTT de uso geral agora está disponível no Azure IoT Edge. O dispositivo Azure Sphere publicará mensagens no tópico MQTT interno 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 o Azure Stream Analytics), modelos de ML personalizados ou seu próprio código específico da solução.

  8. Um técnico de serviço, usando um HoloLens, pode se inscrever no tópico MQTT (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/) e visualizar dados OBD-II com segurança usando um aplicativo HoloLens contendo um cliente MQTT. O cliente MQTT HoloLens deve estar autorizado a se conectar e assinar o tópico. Ao conectar o HoloLens diretamente ao gateway IoT Edge, o técnico de serviço pode visualizar os dados do veículo quase em tempo real, evitando a latência de enviar os dados para a nuvem e vice-versa. O técnico de serviço também pode interagir com a porta OBD-II do veículo (por exemplo, luz clara de "verificação do motor") mesmo quando o centro de assistência está desconectado da nuvem.

Componentes

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

  • O Azure IoT Edge fornece corretagem 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 bidirecional de volta aos dispositivos, permitindo que as Ações sejam enviadas da nuvem ou do Azure IoT Edge para o dispositivo.

  • O Azure Stream Analytics (ASA) fornece processamento de fluxo sem servidor em tempo real que pode executar as mesmas consultas na nuvem e na borda. O ASA no 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 adicionais.

  • O Azure Cosmos DB, o Banco de Dados SQL do Azure e o 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 do Azure Cosmos DB e do Azure SQL para o Azure Synapse usando o Azure Data Factory.

  • O Azure Synapse Analytics é um sistema distribuído para armazenar e analisar grandes conjuntos de dados. Seu uso de processamento paralelo maciço (MPP) o torna adequado para executar análises de alto desempenho.

  • O Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB permite que você execute análises quase em tempo real sobre dados operacionais no Azure Cosmos DB , sem qualquer impacto de desempenho ou custo em sua carga de trabalho transacional, usando os dois mecanismos de análise disponíveis em seu espaço de trabalho do Azure Synapse: SQL Serverless e Spark Pools.

  • 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 o Azure Synapse diretamente.

  • Os Serviços de Aplicações do Azure podem ser utilizados para criar aplicações 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 visualizar dados do veículo (por exemplo, histórico de serviços, dados OBD-II, diagramas de peças e assim por diante) holograficamente para ajudar na solução de problemas e reparos.

Alternativas

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

Detalhes do cenário

A ingestão, o processamento e a visualização de dados do veículo são as principais capacidades necessárias para criar soluções de carros 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 ao vivo 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 garantias do veículo.

Potenciais casos de utilização

Imagine uma empresa de fabricação de automóveis que quer criar uma solução para:

  • Envie dados em tempo real para a nuvem de forma segura a partir de sensores e computadores de bordo instalados nos seus veículos.

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

  • Armazene os dados para processamento adicional a jusante para fornecer informações acionáveis (por exemplo, alertas de manutenção para proprietários de veículos, informações sobre acidentes para agências de seguros, etc.).

  • Permitir que os técnicos de serviço do concessionário interajam com os veículos utilizando uma aplicação de realidade mista para ajudar na resolução de problemas e reparação (por exemplo, utilizando uma aplicação HoloLens para visualizar dados em tempo real e visualizar/limpar códigos de diagnóstico disponíveis através da porta OBD-II de um veículo, visualizar procedimentos de reparação ou visualizar um diagrama de peças 3D explodidas).

Contribuidores

Este artigo está sendo atualizado e mantido pela Microsoft. Foi originalmente escrito pelos seguintes contribuidores.

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