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Criar locais inteligentes usando os Gêmeos Digitais do Azure

Azure Data Explorer
Azure Data Factory
Azure Digital Twins
Azure Functions
Azure IoT Hub

Este artigo descreve uma solução para espaços inteligentes. Os Gêmeos Digitais do Azure formam o núcleo da arquitetura modelando o ambiente. O Hub IoT do Azure, que é um serviço de IoT gerenciado, também desempenha um papel significativo, assim como o serviço de análise Azure Data Explorer.

Arquitetura

O diagrama a seguir mostra o fluxo de dados nesta solução:

  • As caixas que contêm vários ícones representam categorias de serviços. Dentro de cada categoria, os serviços trabalham de forma independente ou em conjunto para fornecer funcionalidade.
  • As setas entre caixas representam a comunicação entre as áreas correspondentes.

Diagrama que ilustra a arquitetura recomendada para uma solução de espaço inteligente.

Transfira um ficheiro do Visio desta arquitetura.

Fluxo de dados

  1. O ambiente pode usar estes e outros protocolos de comunicação:

    • Rede de Controles de Automação Predial (BACnet)
    • Modbus
    • KNX
    • LonWorks [en]

  2. Os dispositivos e sistemas locais enviam telemetria e outros dados para a nuvem. As fontes de dados incluem:

    • Dispositivos industriais abandonados
    • Sensores de conexão direta
    • Sensores que fornecedores independentes de software (ISVs) fornecem
    • Sistemas empresariais existentes

  3. Dispositivos, sensores e atuadores geram telemetria. Alguns dispositivos interagem diretamente com o Hub IoT. Outros dispositivos enviam dados para o Hub IoT por meio do Azure IoT Edge.

  4. Os sistemas externos, em lote ou herdados enviam dados para o Azure Data Factory. Esses dados estáticos normalmente se originam em arquivos e bancos de dados.

  5. Os conectores entre empresas traduzem dados de fornecedores e transmitem-nos para os Gêmeos Digitais do Azure.

  6. O Hub IoT ingere a telemetria do dispositivo. O Hub IoT também fornece estes serviços:

    • Segurança ao nível do dispositivo
    • Serviços de provisionamento de dispositivos
    • Gêmeos de dispositivo
    • Serviços de comando e controlo
    • Capacidades de expansão

  7. O Data Factory transforma dados semiestáticos e os transfere para o Azure Data Explorer ou para o armazenamento de longo prazo.

  8. O Azure Functions recebe os dados do Hub IoT e usa as APIs do Azure Digital Twins para atualizar os Gêmeos Digitais do Azure. O Azure Digital Twins contém o gráfico espacial dos edifícios e do ambiente. Os Gêmeos Digitais do Azure modelam o ambiente com DTDL (Digital Twins Definition Language). O Azure Functions processa os dados, executando deteção de falhas e atualizações de gráficos.

  9. Vários componentes criam, armazenam e carregam modelos DTDL.

  10. Os Gêmeos Digitais do Azure enviam os dados por meio da Grade de Eventos do Azure para o Azure Data Explorer. Este serviço de análise funciona como um historiador, armazenando os dados de séries cronológicas da solução.

  11. Motores de simulação e ferramentas de IA processam os dados. Os exemplos incluem os Serviços Cognitivos do Azure, modelos de IA e serviços de simulação de parceiros.

  12. O Azure Data Lake fornece armazenamento de longo prazo para os dados. O Azure Synapse Analytics analisa e emite relatórios sobre os dados.

  13. Para ferramentas de visualização e aplicativos corporativos, a camada de acesso à solução fornece acesso seguro aos principais serviços do sistema:

    • O Gerenciamento de API do Azure oferece funcionalidade para normalizar, proteger e personalizar APIs. Esta plataforma também impõe quotas de utilização e limites de taxas.

    • O Serviço Azure SignalR envia notificações para as interfaces do usuário quando a telemetria e os dados são alterados.

    • Para aplicativos que trocam dados de forma assíncrona ou em volume, vários componentes fornecem mecanismos de publicação e assinatura:

      • Hub IoT
      • Filas do Azure Service Bus
      • Hubs de Eventos do Azure
      • Webhooks

  14. Os aplicativos de serviço coletam dados da camada da API de controle de acesso. Em seguida, esses aplicativos analisam e preparam os dados para aplicativos de usuário final. Ferramentas da Microsoft como Power Apps, Power BI e Azure Maps criam relatórios e informações sobre dados nos armazenamentos de dados do Azure.

  15. As aplicações empresariais utilizam os dados preparados. Exemplos incluem:

    • Módulos do Dynamics 365.

    • Soluções ISV.

    • Aplicações Microsoft Teams.

    • Soluções otimizadas para o campo, como aplicativos móveis e wearables:

Componentes

A solução utiliza estes componentes:

Componentes centrais

  • O Hub IoT conecta dispositivos aos recursos de nuvem do Azure. Este serviço gerenciado fornece:

    • Segurança ao nível do dispositivo.
    • Serviços de provisionamento de dispositivos.
    • Dispositivos duplos.
    • Serviços de comando e controlo.
    • Capacidades de expansão.

  • Os SDKs IoT do Azure fornecem a maneira recomendada para os dispositivos se conectarem ao Hub IoT. Os dispositivos que podem utilizar estes kits incluem:

  • O IoT Edge executa cargas de trabalho na nuvem em dispositivos IoT Edge. Especificamente, esse hub de mensagens central pode executar análises em tempo real por meio do Azure Machine Learning e do Azure Stream Analytics. O IoT Edge também funciona como um gateway para o Hub IoT para:

    • Dispositivos com requisitos de baixo consumo de energia.
    • Dispositivos legados.
    • Dispositivos restritos.

  • O Data Factory é um serviço de integração que funciona com blocos potencialmente grandes de dados de armazenamentos de dados diferentes. Você pode usar essa plataforma para orquestrar e automatizar fluxos de trabalho de transformação de dados. Por exemplo, o Data Factory pode preencher a lacuna entre armazenamentos semiestáticos e componentes de historiador, como o Azure Data Explorer.

  • Os conectores entre empresas traduzem e transmitem dados bidirecionalmente entre componentes de fornecedores e os Gêmeos Digitais do Azure. Um número crescente de fornecedores usa DTDL para criar modelos padrão do setor. RealEstateCore fornece um exemplo. Como resultado, espera-se que essas integrações se tornem mais simples ao longo do tempo.

  • O Azure Digital Twins armazena representações digitais de dispositivos e ambientes IoT. Você pode usar esses dados para propagação de dados ou análise em tempo real. Internamente, os Gêmeos Digitais do Azure:

    Você pode criar ontologias, ou conjuntos de modelos pré-existentes, usando DTDL. Você também pode começar com um modelo suportado pelo setor:

  • O Azure Digital Twins Explorer é uma ferramenta de desenvolvedor que você pode usar para visualizar e interagir com dados, modelos e gráficos do Azure Digital Twins. Esta ferramenta está atualmente em pré-visualização pública.

  • Os componentes de gerenciamento de modelo mantêm o modelo DTDL:

    • Para a criação de modelos, estas opções estão disponíveis:

      • Azure Digital Twins Explorer
      • Soluções ISV
      • Ferramentas personalizadas
      • Editores de texto ou código

    • Os repositórios armazenam ontologias:

    • Para carregar modelos nos Gêmeos Digitais do Azure, estas opções existem:

  • O Azure Functions é uma plataforma de computação sem servidor orientada por eventos. Com o Functions, você pode usar gatilhos e associações para integrar serviços em escala.

  • O Azure Data Explorer é um serviço de análise de dados rápido e totalmente gerenciado. Você pode usar esse serviço para análise em tempo real de grandes volumes de dados. O Azure Data Explorer pode lidar com diversos fluxos de dados de aplicativos, sites, dispositivos IoT e outras fontes.

  • Os Serviços Cognitivos do Azure fornecem funcionalidade de IA. Esses serviços oferecem um conjunto de modelos de rede neural pré-treinados para a nuvem. As APIs REST e os SDKs de biblioteca de cliente podem ajudá-lo a criar inteligência cognitiva em aplicativos. Você pode usar a funcionalidade Serviços Cognitivos:

    • Em tempo quase real.
    • Em determinados limites de dados.
    • A pedido.
    • Para trabalhos complexos com longos tempos de processamento.

  • O Azure Machine Learning é um ambiente baseado na nuvem que o ajuda a criar, implementar e gerir soluções de análise preditiva. Com esses modelos, você pode prever comportamentos, resultados e tendências.

  • O Azure Data Lake armazena uma grande quantidade de dados em seu formato nativo bruto. Os dados normalmente vêm de fontes múltiplas e heterogêneas e podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados.

  • O Azure Synapse Analytics é um serviço de análise para armazéns de dados e sistemas de big data. Este serviço integra-se com o Power BI, Machine Learning e outros serviços do Azure.

  • O Gerenciamento de API do Azure cria gateways de API consistentes e modernos para serviços back-end. Além de aceitar chamadas de API e roteá-las para back-ends, essa plataforma também verifica chaves, tokens, certificados e outras credenciais. O Gerenciamento de API também registra metadados de chamadas e impõe cotas de uso e limites de taxa.

  • O Barramento de Serviço do Azure é um agente de mensagens empresarial totalmente gerenciado. O Service Bus suporta filas de mensagens e tópicos de publicação-assinatura.

  • Os Hubs de Eventos do Azure são uma plataforma de streaming totalmente gerenciada para big data.

  • O Serviço Azure SignalR é uma biblioteca de software de código aberto que fornece uma maneira de enviar notificações para aplicativos Web em tempo real.

Aplicativos de serviço

  • As Aplicações Lógicas do Azure automatizam fluxos de trabalho ligando aplicações e dados entre nuvens.

  • O Azure Maps oferece APIs geoespaciais para adicionar mapas, análises espaciais e soluções de mobilidade a aplicações.

  • O Microsoft Graph fornece ferramentas para acessar dados no Microsoft 365, Windows 10 e Enterprise Mobility + Security.

  • Power Platform é uma coleção de produtos e serviços que fornecem ferramentas low-code para criar soluções eficientes e flexíveis:

    • Power Apps é um conjunto de aplicativos, serviços, conectores e uma plataforma de dados. Pode utilizar as Power Apps para transformar operações empresariais manuais em processos digitais automatizados.
    • O Power BI é uma coleção de serviços de software e aplicativos que exibem informações de análise.
    • O Power Automate simplifica tarefas repetitivas e processos sem papel.
    • O Power Virtual Agents fornece chatbots sem código para atender às necessidades de clientes e funcionários em escala.

Aplicações Empresariais

  • O Dynamics 365 é um portfólio de aplicativos para gerenciar operações de negócios.

  • O Microsoft Teams fornece serviços para reuniões, mensagens, chamadas e colaboração.

  • O Serviço de Aplicativo do Azure e seu recurso de Aplicativos Web fornecem uma estrutura para criar, implantar e dimensionar aplicativos Web.

Componentes de suporte partilhado

Estes serviços fornecem suporte para componentes em todas as áreas da solução:

  • O Azure Monitor coleta e analisa a telemetria do aplicativo, como métricas de desempenho e logs de atividades. Este serviço notifica aplicativos e funcionários sobre condições irregulares.

  • O Microsoft Defender for IoT é um serviço de segurança unificado que protege sistemas IoT identificando vulnerabilidades e ameaças.

  • Os Serviços de DevOps do Azure fornecem serviços, ferramentas e ambientes para gerenciar projetos e implantações de codificação.

  • O Microsoft Entra ID é um serviço de identidade baseado na nuvem que controla o acesso ao Azure e a outras aplicações na nuvem, incluindo soluções ISV e soluções locais.

  • O Azure Key Vault armazena e controla com segurança o acesso aos segredos de um sistema, como chaves de API, senhas, certificados e chaves criptográficas.

Alternativas

  • O Azure Cosmos DB é outra opção para armazenamento de dados. Este serviço de banco de dados NoSQL totalmente gerenciado pode ser dimensionado facilmente. O Azure Cosmos DB oferece várias maneiras de acessar dados, incluindo:

    • Bases de dados documentais.
    • Bases de dados gráficas.
    • Consultas no estilo SQL.
    • Um Azure Cosmos DB para Apache Cassandra.

    O Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB fornece uma maneira de executar análises em dados do Azure Cosmos DB usando o Azure Synapse Analytics. Como resultado, você pode combinar vários serviços de dados em soluções que usam o Azure Cosmos DB.

  • Os Hubs de Eventos também podem fornecer um serviço de ingestão escalável e seguro. Ao contrário do Hub IoT, que suporta comunicação bidirecional com dispositivos, os Hubs de Eventos suportam tráfego unidirecional. Como resultado, você não pode usar Hubs de Eventos para enviar comandos e políticas de volta aos dispositivos. Os Hubs de Eventos também não oferecem segurança no nível do dispositivo. Mas os Hubs de Eventos são apropriados para ambientes com um grande volume de mensagens de um baixo número de dispositivos de entrada.

Detalhes da solução

Os locais inteligentes são ambientes físicos que reúnem dispositivos conectados e fontes de dados. Usando esses ambientes, você pode ver e controlar:

  • Produtos e sistemas.
  • Espaços interiores e exteriores.
  • Experiências pessoais com o meio envolvente.

Os locais inteligentes podem incluir edifícios, campus universitários, campus corporativos, estádios e cidades. Esses ambientes agregam valor ao ajudar proprietários, gerentes de instalações e ocupantes a operar e manter os locais. Os locais inteligentes também tornam os espaços mais eficientes, económicos, confortáveis e produtivos.

Os espaços inteligentes modelam digitalmente os espaços e compilam dados relevantes. A partir desses dados, você pode obter informações sobre como pessoas, lugares e dispositivos estão conectados.

Potenciais casos de utilização

Esta solução aplica-se a muitas áreas:

  • Campus inteligentes (indústria da educação)
  • Gestão de instalações (imobiliárias)
  • Estádios inteligentes (indústria desportiva)
  • Escritórios inteligentes
  • Otimização energética

Resultados de negócio

Neste exemplo de solução, um grande proprietário de imóveis comerciais está transformando digitalmente um imóvel de escritório. Essa melhoria combina dados de gerenciamento de instalações legadas com novos recursos e tecnologias, incluindo:

  • Deteção de ocupação.
  • Otimização da fila de cafés.
  • Estacionamento.
  • Serviços de transporte.

Esse esforço requer a integração de dispositivos brownfield e dispositivos modernos de Internet das Coisas (IoT) que monitoram o espaço físico. Os dispositivos brownfield comunicam através de transportes de edifícios comuns, como BACnet e Modbus.

Os objetivos da empresa incluem:

  • Otimizar o uso de energia diagnosticando falhas e simplificando o gerenciamento de serviços de campo. Esta otimização integra o sistema de gestão de edifícios existente com dispositivos.

  • Obtendo novas perceções espaciais e oferecendo experiências inovadoras aos ocupantes conectando dispositivos modernos.

  • Desenvolver um modelo digital coeso do ambiente, reunindo múltiplas fontes de dados. O modelo deve expandir as oportunidades de análise de dados.

  • Criação de uma solução escalável que pode coletar e arquivar milhões de pontos de dados.

  • Criação de uma solução que possa facilmente adicionar soluções de parceiros. A solução também deve incorporar dados de parceiros no gêmeo digital do ambiente.

Considerações

Essas considerações implementam os pilares do Azure Well-Architected Framework, que é um conjunto de princípios orientadores que podem ser usados para melhorar a qualidade de uma carga de trabalho. Para obter mais informações, consulte Microsoft Azure Well-Architected Framework.

As considerações a seguir se aplicam a esta solução.

Fiabilidade

A confiabilidade garante que seu aplicativo possa atender aos compromissos que você assume com seus clientes. Para obter mais informações, consulte Visão geral do pilar de confiabilidade.

Escalabilidade

Soluções para locais inteligentes As soluções podem ser implementações relativamente simples e de baixo volume. Eles também podem ser implementações sofisticadas que lidam com um grande volume de dados. Uma solução que agrega telemetria de aquecimento, ventilação e ar condicionado (HVAC) em um grande campus é um exemplo de implementação de alto volume.

Os principais serviços do Azure nesta solução são escaláveis por design e adequados para soluções complexas. Mas quando você combinar esses serviços, certifique-se de que eles não criem pontos de estrangulamento. No início do ciclo de desenvolvimento, execute testes de desempenho em intervalos programados para identificar possíveis problemas.

Flexibilidade

Projete o seu espaço inteligente para ser bem integrado, mas também flexível. Os casos de uso de lugares inteligentes estão evoluindo rapidamente. Em algum momento depois de implantar sua solução, você precisará adicionar novos sensores, tipos de dados, funcionalidade de IA e técnicas de visualização. Para aumentar a flexibilidade:

  • Escolha uma solução de acoplamento flexível como a arquitetura proposta.
  • Use os padrões da indústria para ontologia de dados. Essa abordagem ajuda a reduzir o tempo necessário para adicionar novas funcionalidades e integrar novos softwares.
  • Use o Gerenciamento de API. Essa plataforma fornece uma maneira de criar vários estilos e assinaturas de API para uma única API subjacente.

Segurança

A segurança oferece garantias contra ataques deliberados e o abuso de seus valiosos dados e sistemas. Para obter mais informações, consulte Visão geral do pilar de segurança.

As soluções de construção legadas muitas vezes dependem da falta de conectividade externa como sua principal fonte de segurança. Mas mesmo os dados que não identificam as pessoas podem fornecer informações sobre uma empresa ou as pessoas de um edifício. Por exemplo, as organizações usam câmeras para contar pessoas, rastrear ativos e fornecer dados de segurança.

Tenha cuidado onde você processa e salva imagens. Certifique-se de atender a todos os requisitos do cliente, incluindo questões de privacidade. Faça da segurança uma prioridade durante todo o ciclo de vida dos dados da sua solução de espaço inteligente. Especificamente, esteja ciente de quais dados você coleta, onde você os processa e armazena e quais conclusões você tira deles.

Otimização de custos

A otimização de custos consiste em procurar formas de reduzir despesas desnecessárias e melhorar a eficiência operacional. Para obter mais informações, consulte Visão geral do pilar de otimização de custos.

Use a calculadora de preços do Azure para estimar o custo de uma solução IoT.

  • Para obter outras considerações de custo, consulte Princípios de otimização de custos na documentação do Microsoft Azure Well-Architected Framework.
  • Para obter uma discussão sobre como otimizar o custo dos serviços que as soluções de IoT normalmente usam, consulte Arquitetura de referência do Azure IoT.

Contribuidores

Este artigo é mantido pela Microsoft. Foi originalmente escrito pelos seguintes contribuidores.

Autor principal:

Outros contribuidores:

  • Matthew Cosner - Brasil | Gerente Principal de Engenharia de Software

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