Изменить

Создание интеллектуальных пространств с помощью Azure Digital Twins

Azure Data Explorer
Фабрика данных Azure
Azure Digital Twins
Функции Azure
Центр Интернета вещей Azure

В этой статье описано решение для интеллектуальных пространств. Azure Digital Twins формирует основу архитектуры, моделируя окружение. Центр Интернета вещей Azure, который является управляемой службой Интернета вещей, также играет важную роль, как и служба аналитики Azure Data Explorer.

Архитектура

На приведенной ниже схеме показан поток данных в этом решении.

  • Поля, содержащие несколько значков, представляют категории служб. В каждой категории службы работают независимо или вместе для обеспечения функциональности.
  • Стрелки между полями представляют связь между соответствующими областями.

Схема, демонстрирующая рекомендуемую архитектуру для решения интеллектуального пространства.

Скачайте файл Visio для этой архитектуры.

Поток данных

  1. Окружение может использовать эти и другие протоколы связи:

    • сеть управления автоматизацией здания (BACnet);
    • Modbus
    • KNX;
    • LonWorks.

  2. Локальные устройства и системы отправляют данные телеметрии и другие данные в облако. Источники данных включают:

    • имеющиеся устройства;
    • датчики прямого подключения;
    • датчики, предоставляемые независимыми поставщиками программного обеспечения;
    • имеющиеся бизнес-системы.

  3. Устройства, датчики и исполнительные механизмы создают данные телеметрии. Некоторые устройства взаимодействуют напрямую с Центром Интернета вещей. Другие устройства отправляют данные в Центр Интернета вещей с помощью Azure IoT Edge.

  4. Внешние, пакетные или устаревшие системы отправляют данные в Фабрику данных Azure. Эти статические данные обычно поступают из файлов и баз данных.

  5. Соединители B2B преобразуют данные поставщика и осуществляют их потоковую передачу в Azure Digital Twins.

  6. Центр Интернета вещей принимает данные телеметрии устройств. Центр Интернета вещей также предоставляет следующие службы:

    • безопасность на уровне устройств;
    • службы подготовки устройств;
    • Двойники устройств
    • службы управления и контроля;
    • возможности горизонтального увеличения масштаба.

  7. Фабрика данных преобразует полустатические данные и передает их в Azure Data Explorer или в долговременное хранилище.

  8. Функции Azure получают данные Центра Интернета вещей и используют API-интерфейсы Azure Digital Twins для обновления Azure Digital Twins. Azure Digital Twins содержит пространственный граф зданий и окружения. Azure Digital Twins моделирует окружение с помощью языка определения цифровых двойников (DTDL). Функции Azure обрабатывает данные, выполняя обнаружение ошибок и обновления графа.

  9. Различные компоненты создают, хранят и загружают модели DTDL.

  10. Azure Digital Twins отправляет данные через Сетку событий Azure в Azure Data Explorer. Эта служба аналитики функционирует как сервер архивных данных, сохраняя данные временных рядов решения.

  11. Средства моделирования и инструменты искусственного интеллекта обрабатывают данные. Примеры включают Azure Cognitive Services, модели искусственного интеллекта и партнерские службы моделирования.

  12. Azure Data Lake обеспечивает долговременное хранение данных. Azure Synapse Analytics анализирует данные и составляет отчеты по ним.

  13. Для средств визуализации и корпоративных приложений уровень доступа к решению обеспечивает безопасный доступ к основным системным службам:

    • Управление API Azure предлагает функции для нормализации, защиты и настройки API-интерфейсов. Эта платформа также применяет квоты на использование и ограничения скорости.

    • Служба Azure SignalR отправляет уведомления в пользовательские интерфейсы при изменении телеметрии и данных.

    • Для приложений, которые обмениваются данными асинхронно или в больших объемах, различные компоненты предоставляют механизмы публикации и подписки:

      • Центр Интернета вещей
      • Очереди служебной шины Azure
      • Центры событий Azure
      • Объекты webhook

  14. Приложения-службы собирают данные с уровня API управления доступом. Затем эти приложения анализируют и подготавливают данные для приложений пользователя. Инструменты Майкрософт, такие как Power Apps, Power BI и Azure Maps, создают отчеты и аналитические сведения о данных в хранилищах данных Azure.

  15. Корпоративные приложения используют подготовленные данные. Вот некоторые примеры.

    • модули Dynamics 365;

    • решения независимых поставщиков программного обеспечения;

    • приложения Microsoft Teams;

    • решения, оптимизированные для полей, такие как мобильные приложения и переносные устройства:

Компоненты

В решении используются приведенные ниже компоненты.

Основные компоненты

  • Центр Интернета вещей подключает устройства к облачным ресурсам Azure. Эта управляемая служба предоставляет следующие возможности:

    • безопасность на уровне устройств;
    • службы подготовки устройств;
    • двойники устройств;
    • службы управления и контроля;
    • возможности горизонтального увеличения масштаба.

  • Пакеты SDK для Интернета вещей Azure предоставляют рекомендуемый способ подключения устройств к Центру Интернета вещей. К устройствам, которые могут использовать эти наборы, относятся:

  • IOT Edge выполняет облачные рабочие нагрузки на устройствах IOT Edge. В частности, этот центр сообщений может выполнять анализ в реальном времени с помощью Машинного обучения Azure и Azure Stream Analytics. IoT Edge также функционирует как шлюз к Центру Интернета вещей для:

    • устройств с низким уровнем энергопотребления;
    • устаревших устройств;
    • устройств с ограниченными ресурсами.

  • Фабрика данных — это служба интеграции, которая работает с потенциально большими блоками данных из разрозненных хранилищ данных. Эту платформу можно использовать для оркестрации и автоматизации рабочих процессов преобразования данных. Например, Фабрика данных может устранить разрыв между полустатическими хранилищами и компонентами сервера архивных данных, такими как Azure Data Explorer.

  • Соединители B2B преобразуют и передают данные в двух направлениях между компонентами поставщика и Azure Digital Twins. Все большее число поставщиков используют DTDL для создания стандартных отраслевых моделей. RealEstateCore является примером этого. В результате предполагается, что со временем эти интеграции станут проще.

  • Azure Digital Twins хранит цифровые представления устройств и окружений Интернета вещей. Вы можете использовать эти данные для распространения данных или анализа в реальном времени. Azure Digital Twins выполняет следующие внутренние операции:

    С помощью DTDL можно создавать онтологии или наборы уже имеющихся моделей. Вы также можете начать с модели, поддерживаемой в отрасли:

  • Azure Digital Twins Explorer — это средство разработчика, которое можно использовать для визуализации данных, моделей и графов Azure Digital Twins и взаимодействия с ними. Этот инструмент в настоящее время находится в общедоступной предварительной версии.

  • Компоненты управления моделью поддерживают модель DTDL:

    • Для создания модели доступны следующие параметры:

      • Azure Digital Twins Explorer
      • решения независимых поставщиков программного обеспечения;
      • пользовательские средства;
      • редакторы текста или кода.

    • Репозитории хранят онтологии:

    • Для загрузки моделей в Azure Digital Twins доступны следующие параметры:

  • Функции Azure — это бессерверная платформа вычислений на основе событий. С помощью Функций вы можете интегрировать службы в большом масштабе, используя триггеры и привязки.

  • Azure Data Explorer — это быстрая, полностью управляемая служба аналитики данных. Эту службу можно использовать для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Azure Data Explorer обрабатывает разнообразные потоки данных из приложений, веб-сайтов, устройств Интернета вещей и других источников.

  • Azure Cognitive Services предоставляет функциональные возможности ИИ. Эти службы предлагают набор предварительно обученных моделей нейронных сетей для облачных сред. API-интерфейсы REST и пакеты SDK клиентских библиотек могут помочь вам внедрить когнитивный интеллект в приложения. Функции Cognitive Services можно использовать следующими способами:

    • Почти в реальном времени.
    • При определенных пороговых значениях данных.
    • По запросу.
    • Для сложных заданий, требующих длительного времени обработки.

  • Машинное обучение Azure — это облачная среда, которая помогает создавать, развертывать и управлять решениями прогнозной аналитики. С помощью этих моделей можно прогнозировать поведение, результаты и тенденции.

  • Azure Data Lake хранит большой объем данных в собственном необработанном формате. Данные обычно поступают из нескольких разнородных источников и могут быть структурированными, частично структурированными и неструктурированными.

  • Azure Synapse Analytics — это служба аналитики для хранилищ данных и систем обработки больших данных. Эта служба интегрируется с Power BI, Машинным обучением и другими службами Azure.

  • Служба "Управление API Azure" создает совместимые современные шлюзы API для внутренних служб. Помимо приема вызовов API и их пересылки в серверные части, эта платформа также проверяет ключи, маркеры, сертификаты и другие учетные данные. Управление API также регистрирует метаданные вызовов и применяет квоты на использование и ограничения скорости.

  • Служебная шина Azure — это полностью управляемый корпоративный брокер сообщений. Служебная шина поддерживает очереди сообщений и разделы публикации и подписки.

  • Центры событий Azure — это полностью управляемая платформа потоковой передачи для больших данных.

  • Служба Azure SignalR — это библиотека ПО с открытым кодом, которая предоставляет возможность отправлять уведомления в веб-приложения в режиме реального времени.

Приложения-службы

  • Azure Logic Apps автоматизирует рабочие процессы, связывая приложения и данные в облаках.

  • Azure Maps предлагает геопространственные API-интерфейсы для добавления карт, пространственной аналитики и мобильных решений в приложения.

  • Microsoft Graph предоставляет инструменты для доступа к данным в Microsoft 365, Windows 10 и Enterprise Mobility + Security.

  • Power Platform — это набор продуктов и служб, предоставляющих инструменты с минимальным объемом кода для создания эффективных и гибких решений:

    • Power Apps — это набор приложений, служб, соединителей и платформы данных. Power Apps можно использовать для преобразования ручных бизнес-операций в цифровые автоматизированные процессы.
    • Power BI — это набор программных служб и приложений, где можно посмотреть данные аналитики.
    • Power Automate оптимизирует повторяющиеся задачи и цифровые процессы.
    • Power Virtual Agents предоставляет чат-боты без кода для удовлетворения потребностей клиентов и сотрудников в любом масштабе.

Корпоративные приложения

  • Dynamics 365 — это портфель приложений для управления бизнес-операциями.

  • Microsoft Teams предоставляет службы для проведения собраний, обмена сообщениями, осуществления звонков и совместной работы.

  • служба приложение Azure и ее веб-приложения предоставляют платформу для создания, развертывания и масштабирования веб-приложений.

Общие компоненты поддержки

Приведенные ниже службы обеспечивают поддержку компонентов во всех областях решения.

  • Azure Monitor собирает и анализирует данные телеметрии приложений, такие как метрики производительности и журналы действий. Эта служба уведомляет приложения и персонал о нестандартных условиях.

  • Microsoft Defender для Интернета вещей — это единая служба безопасности, которая защищает системы IoT путем выявления уязвимостей и угроз.

  • Azure DevOps Services предоставляет службы, средства и окружения для управления проектами программирования и развертываниями.

  • Идентификатор Microsoft Entra — это облачная служба удостоверений, которая управляет доступом к Azure и другим облачным приложениям, включая решения ISV и локальные решения.

  • Azure Key Vault безопасно хранит и контролирует доступ к секретам системы, таким как ключи API, пароли, сертификаты и криптографические ключи.

Альтернативные варианты

  • Azure Cosmos DB является еще одним вариантом для хранения данных. Эта полностью управляемая служба базы данных NoSQL легко масштабируется. Azure Cosmos DB предлагает различные способы доступа к данным, в том числе:

    • базы данных документов;
    • базы данных графов;
    • запросы в стиле SQL;
    • Azure Cosmos DB для Apache Cassandra.

    Azure Synapse Link для Azure Cosmos DB позволяет выполнять аналитику данных Azure Cosmos DB с помощью Azure Synapse Analytics. В результате можно сочетать различные службы данных в решениях, которые используют Azure Cosmos DB.

  • Центры событий также могут предоставлять масштабируемую и безопасную службу приема. В отличие от Центра Интернета вещей, который поддерживает двунаправленное взаимодействие с устройствами, Центры событий поддерживают односторонний трафик. В результате вы не можете использовать Центры событий для отправки команд и политик обратно на устройства. Центры событий также не обеспечивают безопасность на уровне устройства. Однако они подходят для окружений с большим объемом сообщений от небольшого количества устройств ввода.

Описание решения

Интеллектуальные пространства — это физические окружения, которые объединяют подключенные устройства и источники данных. С помощью этих окружений можно просматривать и контролировать следующее:

  • продукты и системы;
  • внутренние и внешние пространства;
  • личные возможности взаимодействия с окружающей средой.

Интеллектуальные пространства могут включать здания, территории колледжа, территории компаний, стадионы и города. Эти окружения приносят пользу, помогая владельцам недвижимости, управляющим компаниям и жильцам управлять объектами и обслуживать их. Интеллектуальные пространства также делают помещения более эффективными, экономичными, удобными и продуктивными.

Они создают цифровые модели пространства и собирают соответствующие данные. На основе этих данных можно получить представление о том, как связаны люди, места и устройства.

Потенциальные варианты использования

Это решение можно применять в разных областях:

  • Умные кампусы (отрасль образования)
  • Управление объектами (недвижимость)
  • Умные стадионы (спортивная промышленность)
  • интеллектуальные офисы;
  • Оптимизация энергозатрат.

Бизнес-результаты

В этом примере решения крупный владелец коммерческой недвижимости осуществляет цифровую трансформацию офисной недвижимости. Это усовершенствование объединяет устаревшие данные об управлении помещениями с новыми функциями и технологиями, включая:

  • датчик присутствия;
  • оптимизацию очередей в кафе;
  • парковку;
  • услуги трансфера.

Для этого требуется интеграция имеющихся устройств и современных устройств Интернета вещей (IoT), которые отслеживают физическое пространство. Имеющиеся устройства обмениваются данными через обычные транспортные средства сборки, такие как BACnet и Modbus.

Компания поставила перед собой следующие цели.

  • Оптимизация энергопотребления за счет диагностики неисправностей и оптимизации управления выездным обслуживанием. Эта оптимизация интегрирует имеющуюся систему управления зданием с устройствами.

  • Создание пространственной аналитики и предложение инновационных возможностей для жителей путем подключения современных устройств.

  • Разработка целостной цифровой модели окружения путем объединения нескольких источников данных. Модель должна расширять возможности анализа данных.

  • Создание масштабируемого решения, способного собирать и архивировать миллионы точек данных.

  • Создание решения, которое может легко добавлять решения партнеров. Решение также должно включать данные партнеров в цифровой двойник окружения.

Рекомендации

Эти рекомендации реализуют основные принципы платформы Azure Well-Architected Framework, которая является набором руководящих принципов, которые можно использовать для улучшения качества рабочей нагрузки. Дополнительные сведения см. в статье Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Ниже приведены рекомендации относительно этого решения.

Надежность

Надежность гарантирует, что ваше приложение позволит вам выполнить ваши обязательства перед клиентами. Дополнительные сведения см. в разделе "Обзор основы надежности".

Масштабируемость

Решения для интеллектуальных пространств могут быть относительно простыми и малообъемными. Они также могут быть сложными, обрабатывающими большие объемы данных. Решение, объединяющее данные телеметрии по отоплению, вентиляции и кондиционированию воздуха (HVAC) в большом кампусе, является примером крупномасштабной реализации.

Основные службы Azure в этом решении являются масштабируемыми по умолчанию и хорошо подходят для сложных решений. Но при объединении этих служб, убедитесь, что они не создают уязвимых мест. В начале цикла разработки выполняйте тесты производительности через запланированные промежутки времени, чтобы выявлять потенциальные проблемы.

Гибкость

Спроектируйте свое интеллектуальное пространство так, чтобы оно было хорошо интегрировано, но в то же время оставалось гибким. Варианты использования интеллектуальных пространств быстро развиваются. В какой-то момент после развертывания решения вам потребуется добавить новые датчики, типы данных, функции искусственного интеллекта и методы визуализации. Ниже представлены рекомендации для повышения гибкости.

  • Выберите слабо связанное решение, например предлагаемую архитектуру.
  • Используйте отраслевые стандарты для онтологии данных. Такой подход помогает сократить время, необходимое для добавления новых функций и интеграции нового программного обеспечения.
  • Используйте Управление API. Эта платформа позволяет создавать несколько стилей и подписей API для одного базового API-интерфейса.

Безопасность

Безопасность обеспечивает гарантии от преднамеренного нападения и злоупотребления ценными данными и системами. Дополнительные сведения см. в разделе "Общие сведения о компоненте безопасности".

Устаревшие решения для зданий часто полагаются на отсутствие внешнего подключения в качестве основного источника безопасности. Но даже в данных, не идентифицирующих людей, приведены сведения о компании или людях, находящихся в здании. Например, организации используют камеры для подсчета людей, отслеживания активов и предоставления данных безопасности.

Будьте внимательны при обработке и сохранении изображений. Убедитесь, что вы выполняете все требования клиентов, включая вопросы конфиденциальности. Сделайте безопасность приоритетом на протяжении всего жизненного цикла данных решения для интеллектуального пространства. В частности, следует помнить о том, какие данные вы собираете, где вы их обрабатываете и храните, а также какие выводы вы делаете на их основе.

Оптимизация затрат

Оптимизация затрат заключается в поиске способов уменьшения ненужных расходов и повышения эффективности работы. Дополнительные сведения см. в разделе Обзор критерия "Оптимизация затрат".

Используйте калькулятор цен Azure, чтобы оценить стоимость решения IoT.

Соавторы

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

Автор субъекта:

Другие участник:

  • Мэтью Коснер | Главный менеджер по разработке программного обеспечения

Следующие шаги