Обработка данных об автомобилях в реальном времени с помощью Интернета вещей

Это решение создает конвейер приема и обработки данных в режиме реального времени для приема и обработки сообщений с устройств Интернета вещей в платформу аналитики больших данных в Azure. Архитектура использует Azure Sphere и Центр Интернета вещей Azure для управления телематичными сообщениями, а Azure Stream Analytics обрабатывает сообщения.

Архитектура

Скачайте файл Visio для этой архитектуры.

Поток данных

Поток данных проходит через решение следующим образом.

1. Телематические сообщения (скорость, расположение и т. д.) отправляются устройством с поддержкой сотовой связи Azure Sphere в Центр Интернета вещей Azure. В сценарии с зеленым полем производитель транспортных средств может включать модуль Sphere в каждый автомобиль во время производства. В случае вторичного развертывания автомобили могут оснащаться решением телематики после продажи.

2. Azure Stream Analytics получает сообщение в режиме реального времени из Центра Интернета вещей Azure, обрабатывает это сообщение на основе бизнес-логики и отправляет данные на уровень обслуживания для хранения.

3. В зависимости от данных используются разные базы данных. В Azure Cosmos DB хранятся сообщения, а в Базе данных SQL Azure — реляционные и транзакционные данные, и эта база данных выступает в качестве источника данных для уровня представления и действий. Azure Synapse содержит агрегированные данные и выступает в качестве источника данных для средств бизнес-аналитики (BI).

4. Веб-приложения, мобильные приложения, приложения бизнес-аналитики и приложения смешанной реальности можно создавать на уровне обслуживания. Например, можно предоставлять данные уровня обслуживания с помощью API для сторонних производителей (например, страховых компаний, поставщиков и т. д.).

5. Когда автомобилю требуется обслуживание в центре обслуживания дилера, специалист по техническому обслуживанию подключает устройство Azure Sphere к порту OBD-II автомобиля.

6. Приложение Azure Sphere подключается к порту OBD-II автомобиля и отправляет поток данных OBD-II в Azure IoT Edge по протоколу MQTT. Устройство Azure Sphere подключается по сети Wi-Fi к устройству Azure IoT Edge, установленному в центре технического обслуживания. Данные OBD-II передаются потоком из Azure IoT Edge в Центр Интернета вещей Azure и обрабатываются в том же конвейере обработки сообщений.

   • После выпуска последней версии ОС (20.10) Azure Sphere может безопасно подключаться к Azure IoT Edge с помощью собственных сертификатов устройств. Сертификат устройства Azure Sphere уникален для каждого устройства. Он автоматически продлевается службой безопасности Azure Sphere каждые 24 часа после того, как устройство пройдет удаленную аттестацию и процесс проверки подлинности.

   • Azure Sphere напрямую взаимодействует со службой безопасности Azure Sphere, а не через Azure IoT Edge. Служба безопасности Azure Sphere — облачная служба корпорации Майкрософт, которая взаимодействует с микросхемами Azure Sphere для операций обслуживания, обновления и управления. Иногда обозначается сокращением AS3.

7. Механизм брокеров общего назначения MQTT теперь доступен в Azure IoT Edge. Устройство Azure Sphere будет публиковать сообщения во встроенном разделе MQTT в Центре Интернета вещей (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/).

   • Модули Azure IoT Edge являются контейнерными приложениями, управляемыми IoT Edge. В них можно выполнять службы Azure (например, Azure Stream Analytics), пользовательские модели машинного обучения или собственный код для конкретного решения.

8. Специалист по техническому обслуживанию с HoloLens может подписаться на раздел MQTT (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/) и безопасно просматривать данные OBD-II с помощью приложения HoloLens, содержащего клиент MQTT. Клиенту MQTT для HoloLens должны быть предоставлены разрешения на подключение к разделу и подписку на него. Подключив HoloLens непосредственно к шлюзу IoT Edge, специалист по техническому обслуживанию сможет просматривать данные автомобиля практически в реальном времени, избегая задержки из-за отправки данных в облако и обратно. Специалист по техническому обслуживанию также может взаимодействовать с портом OBD-II (например, сбросить сигнал "проверьте двигатель"), даже если центр технического обслуживания отключен от облака.

Компоненты

• Azure Sphere — это защищенная платформа приложений высокого уровня со встроенными функциями взаимодействия и обеспечения безопасности, предназначенная для устройств, подключенных к Интернету. Она состоит из защищенного подключенного перекрестного микроконтроллера (MCU), специализированной операционной системы на основе Linux и облачной службы безопасности, которая обеспечивает непрерывную возобновляемую безопасность.

• Azure IoT Edge предоставляет механизм брокеров MQTT и выполняет интеллектуальные пограничные приложения в локальной среде для обеспечения низкой задержки и снижения использования пропускной способности.

• Центр Интернета вещей Azure находится на уровне приема и поддерживает двунаправленную связь с устройствами, что позволяет отправлять действия из облака или Azure IoT Edge на устройство.

• Azure Stream Analytics (ASA) обеспечивает бессерверную потоковую обработку в реальном времени, что позволяет выполнять одни и те же запросы в облаке и на границе. Служба ASA в Azure IoT Edge может фильтровать или агрегировать данные локально, что позволяет принимать интеллектуальные решения о том, какие данные необходимо отправить в облако для дальнейшей обработки или хранения.

• Azure Cosmos DB, База данных SQL Azure и Azure Synapse Analytics находятся на уровне обслуживания хранилища. Azure Stream Analytics может записывать сообщения непосредственно в Azure Cosmos DB с помощью выходных данных. Данные можно агрегировать и перемещать из Azure Cosmos DB и Azure SQL в Azure Synapse с помощью Фабрика данных Azure.

• Azure Synapse Analytics — это распределенная система для хранения и анализа больших наборов данных. Использование ею массовой параллельной обработки (MPP) делает ее пригодной для запуска высокопроизводительной аналитики.

• Azure Synapse Link для Azure Cosmos DB позволяет практически в реальном времени выполнять аналитику по операционным данным в Azure Cosmos DB без какого-либо снижения производительности или повышения затрат на транзакционную рабочую нагрузку. Для этого применяются два аналитических модуля, доступные в рабочей области Azure Synapse: бессерверная служба SQL и пулы Spark.

• Microsoft Power BI — набор средств бизнес-аналитики для анализа данных и обмена информацией. Power BI может запрашивать семантическую модель, хранящуюся в Analysis Services, или напрямую запрашивать Azure Synapse.

• Службы приложений Azure можно использовать для создания мобильных и веб-приложений. Управление API Azure можно использовать для предоставления данных третьим лицам на основе данных, хранящихся на уровне обслуживания.

• Microsoft HoloLens можно использовать специалистами службы для просмотра данных автомобиля (например, журнала обслуживания, данных OBD-II, схем частей и т. д.), чтобы помочь в устранении неполадок и ремонте.

Альтернативные варианты

• Synapse Link — это предпочтительное решение Майкрософт для аналитики на основе данных Azure Cosmos DB.

Подробности сценария

Прием, обработка и визуализация данных автомобиля — это основные возможности, необходимые для создания сетевых автомобильных решений. Записывая и анализируя эти данные, мы можем расшифровывать ценную информацию и создавать новые решения.

Например, с автомобилями, оснащенными телематических устройств, мы можем отслеживать динамическое расположение транспортных средств, планировать оптимизированные маршруты, предоставлять помощь водителям и поддерживать отрасли, которые используют или получают выгоду от телематических данных, таких как страховщики. Для производителей транспортных средств диагностические сведения могут предоставлять важную информацию о обслуживании и гарантии транспортных средств.

Потенциальные варианты использования

Представьте компанию по производству автомобилей, которой требуется создать решение, обеспечивающее следующее:

• безопасная отправка в облако в реальном времени данных с датчиков и интегрированных компьютеров, установленных на ее автомобилях;

• создание дополнительных платных услуг для своих клиентов и дилеров за счет анализа местоположения автомобилей и других данных датчиков (например, датчиков двигателя и окружения);

• Сохраните данные для дополнительной последующей обработки, чтобы обеспечить полезные сведения (например, оповещения об обслуживании для владельцев транспортных средств, сведения об аварии для страховых агентств и т. д.).

• возможность для специалистов дилера по техническому обслуживанию взаимодействовать с автомобилями с помощью приложения смешанной реальности, чтобы упростить устранение неполадок и ремонт (например, использование приложения HoloLens для просмотра данных в реальном времени и просмотра или очистки кодов диагностики, доступных через порт OBD-II, просмотр процедур ремонта или просмотр развернутой трехмерной схемы деталей).

Соавторы

Эта статья обновляется и поддерживается корпорацией Майкрософт. Первоначально он был написан следующими участник.

Автор субъекта:

• Кевин Хилшер | Главный диспетчер продуктов

Следующие шаги

• Ознакомьтесь с отправкой данных OBD-II в HoloLens с помощью MQTT и репозитория GitHub для Azure Sphere, чтобы изучить прототип, демонстрирующий потоковую передачу данных OBD-II в Microsoft HoloLens с помощью Azure Sphere и MQTT.

• Узнайте о том, как компания Mercedes-Benz USA сократила время обслуживания и ремонта с помощью HoloLens 2.

• Ознакомьтесь с устройством защиты с поддержкой сотовой связи Azure Sphere, на основе AT&T.

• Изучите публикацию и подписку на Azure IoT Edge, чтобы понять, как настроить механизм брокеров MQTT общего назначения в IoT Edge.

• Ознакомьтесь с настройкой Azure IoT Edge для Azure Sphere, чтобы узнать, как использовать сертификат устройства Azure Sphere для IoT Edge.

Связанные ресурсы

• Изучите эталонную архитектуру Интернета вещей Azure, которая рекомендуется для приложений Интернета вещей в Azure и использует компоненты платформы как услуги (PaaS).

• Просмотрите архитектуру Расширенной аналитики, чтобы узнать, как различные компоненты Azure могут помочь создать конвейер больших данных.

• Просмотрите архитектуру аналитики в режиме реального времени, содержащую поток конвейера больших данных.