Циклы мониторинга и управления Интернета вещей

Azure IoT
Azure Monitor

В этой статье приводятся общие сведения об архитектуре, характеристиках и компонентах цикла мониторинга и управления процессами.

Архитектура

На схеме архитектуры показан цикл мониторинга и управления.

Скачайте файл Visio этой архитектуры.

Цикл управления и мониторинга IoT — это механизм надзора, который гарантирует, что система функционирует в пределах рабочих пороговых значений. Несколько устройств в системе должны работать совместно, чтобы достичь требуемого состояния в приемлемом диапазоне и поддерживать его. Цикл управления и мониторинга отслеживает и сопоставляет тенденции сигналов активной телеметрии с нескольких устройств, чтобы определить текущее состояние. Логика сочетает эти тенденции с “теплым” журналом временных рядов и сигналами корпоративных систем для получения новых ценных сведений. Затем цикл мониторинга и управления отправляет аналитические сведения через обработчик правил, чтобы создать исполняющие команды или генерировать предупреждения, если требуется.

Характеристики

Циклы мониторинга и управления обладают следующими характеристиками.

  • Они могут располагаться удаленно или близко к физическим устройствам IoT. Объекты, удаленные в силу своей природы, например нефте- и газопроводы, силовые трансформаторы, интеллектуальные дверные звонки, опасные среды и средства отслеживания ресурсов, не могут поддерживать эту инфраструктуру. В этих средах циклы мониторинга и управления работают с удаленными объектами, такими как общедоступные или частные облака. В перерабатывающих отраслях, таких как нефтепереработка и производство химических продуктов, циклы мониторинга и управления могут быть развернуты ближе к устройствам. Дискретное производство может также развертывать эти циклы локально, так как простои сети иногда обходятся дорого.
  • Они зависят от циклов измерения и контроля на уровне устройств, связанных с основными процессами мониторинга и управления.
  • Они могут интегрироваться с другими корпоративными системами, такими как планирование ресурсов предприятия (ERP), управление отношениями с клиентами (CRM), управление жизненным циклом продукта (PLM) и системы поддержки для контекстуализации операций. Циклы мониторинга и управления не зависят от работы этих систем.
  • Они принимают потоки данных телеметрии от датчиков и участвуют в определении последнего известного состояния устройства, получении активного кэша и “теплого” журнала временных рядов, а также в сборе сводных данных.
  • Они создают команды надзора на устройствах, чтобы узнавать о состояниях, которые необходимо исправить.
  • Они вычисляют состояния зависимых устройств и предоставляют ленты событий внешним системам.
  • Чаще всего интегрируется с устройствами и корпоративными системами через сетевые протоколы HTTP, MQTT и AMQP.
  • Время цикла может составлять несколько секунд в зависимости от сценария Интернета вещей. При использовании сетевых протоколов, не учитывающих время, таких как MQTT, HTTP и AMQP может произойти отклонение или колебание задержки сетевых пакетов.

Компоненты

Циклы мониторинга и управления включают следующие компоненты:

  • Брокеры сообщений обрабатывают данные телеметрии и отправляют команды устройствам.
  • Реестр устройств, или система записей и единый источник истинных данных для всех устройств IoT, хранит метаданные об устройствах и отношениях между ними. Обработчик потока данных телеметрии использует сведения из реестра для понимания структуры сообщений телеметрии, а также для анализа и выполнения логики потоковой обработки. Брокер сообщений пользуется реестром для проверки запросов на подключение устройств и принятия решений о маршрутизации сообщений. Логика обработки событий использует метаданные сущности, чтобы убедиться, что логика входных и выходных данных, а также логика обработки соответствуют структурным и семантическим отношениям и взаимодействиям сущности.
  • Обработчик потока данных телеметрии (TSP) получает данные телеметрии устройств, определяет на их основе состояние отдельных устройств и наборов устройств, а также обнаруживает ошибки и отклонения от требуемого состояния. TSP отправляет состояния ошибок и агрегированные или необработанные точки данных соответствующим обработчикам событий, а также в горячее и теплое хранилище для дальнейшей обработки и хранения записей.
  • Журнал временных рядов — это высокоскоростное хранилище, находящееся в памяти или в удаленном кэше. Оно предоставляет последние известные метрики устройств и набор точек данных для обнаружения тенденций почти в реальном времени.
  • Теплый журнал временных рядов хранит точки данных за несколько недель, что помогает сопоставлять тенденции, определенные почти в реальном времени, с долгосрочными тенденциями и обнаружить возможные отклонения от желаемого состояния. Циклы мониторинга и управления также могут использовать индексированное хранилище для предварительного вычисления тенденций.
  • Вычисление событий определяет события, требующие реакции. Для этого объединяются сведения о событиях обработчика потоков, последних известных состояниях устройств, тенденциях, полученных почти в реальном времени от теплого журнала временных рядов, и о самом журнале временных рядов, если это требуется.
  • Обработчик правил использует и обрабатывает бизнес-события, настраивая нужные состояния устройств с помощью соответствующих команд. Он также может публиковать события и оповещения на консоли мониторинга.
  • Консоль мониторинга обеспечивает визуальное отображение и вмешательство человека в случае необходимости.

Сведения о сценарии

Цикл мониторинга и управления Интернета вещей (IoT) — это система надзора, которая постоянно следит за физической системой, управляемой набором подключенных к сети устройств IoT. Цикл мониторинга и управления гарантирует, что состояние системы находится в допустимом диапазоне заданных значений, и выдает команды для управления системой.

Потенциальные варианты использования

Это решение идеально подходит для энергетики, окружающей среды, производства, образования, объектов и недвижимости. Ниже приведены некоторые примеры сценариев для циклов мониторинга и управления.

  • Интеллектуальная сборка мусора: грузовик направляется по маршруту, где больше всего требуется сборка мусора.
  • Интеллектуальный студенческий городок: при обнаружении пожаров в нескольких зданиях выдаются оповещения об эвакуации студенческого городка.
  • Распределение электропитания: при наличии прогноза о сильном ветре и дожде заблаговременно отключается питание в нескольких городских кварталах.
  • Слежение за газопроводом: газоперекачивающая станция отключается при обнаружении падения давления в нескольких сегментах удаленного газопровода.
  • Интеллектуальные измерительные приборы: позволяют отслеживать энергопотребление с учетом прогноза погоды, чтобы автоматически поднимать заданное значение терморегулятора в домах в рамках программы предоставления скидок бережливым потребителям.
  • Ветровая электростанция: при обнаружении падения коэффициента мощности ветровой электростанции планируется обследование ветроустановок, которые могут быть неисправными.
  • Перерабатывающие отрасли: слежение и управление процессом крекинга нефти на нефтеперерабатывающем заводе или изготовлением красок и наливных химических продуктов.
  • Дискретное производство: слежение и контроль зоны, где осуществляется проверка и упаковка мелких изделий.

Соавторы

Эта статья поддерживается корпорацией Майкрософт. Первоначально она была написана следующими участниками.

Основной автор:

Чтобы просмотреть недоступные профили LinkedIn, войдите в LinkedIn.