Что такое Azure IoT?

Azure IoT — это портфель услуг Microsoft по подключению, управлению и извлечению аналитики от устройств Интернета вещей и промышленного оборудования в масштабе.

Он использует коллекцию облачных служб, пограничных компонентов и пакетов SDK, а также применяет адаптивный подход к облаку для объединения облачных устройств и локальных операционных технологий (OT) в рамках общей модели управления, данных и ИИ. Телеметрия необработанных датчиков проходит через согласованный конвейер и в конечном итоге становится практическим интеллектом для рабочих групп, специалистов по обработке и анализу данных и лицам, принимающим бизнес-решения.

Портфель Azure IoT включает две основные платформы и две общие облачные службы:

• Azure IoT Hub: платформа Microsoft для устройств соединенных устройств, что позволяет масштабировать решения Интернета вещей, подключенные к облаку. IoT Hub подходит для сценариев, когда устройства подключаются непосредственно к облаку по стандартным протоколам, таким как MQTT, AMQP и HTTP.
• Azure IoT Operations: платформа Microsoft для подключенных операций, позволяющая реализовать решения для работы с периферийными устройствами в промышленных и OT-средах. Azure IoT Operations является основной рекомендацией Microsoft для новых периферийных решений.
• Azure Реестр устройств: облачная служба, представляющая устройства Интернета вещей и промышленные активы как стандартные Azure ресурсы, независимо от того, подключены ли они через IoT Hub или Azure IoT Operations. Так как устройства и ресурсы отображаются как собственные ресурсы Azure, их можно управлять с помощью знакомых инструментов Azure — шаблонов Azure Resource Manager (ARM), управления доступом на основе ролей (RBAC), Azure Policy, тегов и мониторинга. Azure Реестр устройств — это ключевая служба, которая обеспечивает адаптивный облачный подход для управления устройствами в обоих шаблонах подключения.
• Microsoft Fabric: унифицированная платформа данных, которая служит общим уровнем данных для Azure IoT. Fabric выполняет прием, хранение и анализ телеметрии с устройств, подключенных через IoT Hub или Azure IoT Operations, а также предоставляет панели мониторинга в режиме реального времени, отчеты, данные, готовые для ИИ, и возможности цифрового двойника во всей вашей среде Интернета вещей.

Azure IoT поддерживает два широких шаблона подключения, каждый из которых подходит для различных бизнес-сценариев и типов устройств. Многие корпоративные решения объединяют оба шаблона:

• В шаблоне, подключенном к облаку , устройства Интернета вещей подключаются непосредственно к облаку, где обрабатываются и анализируются их сообщения. Этот шаблон подходит для сценариев, когда устройства могут взаимодействовать через стандартные интернет-протоколы и нет ограничений на прямое подключение к облаку.
• В паттерне edge-соединения устройства Интернета вещей подключаются к локальной пограничной среде, которая обрабатывает их сообщения, прежде чем при необходимости пересылать их в облако. Этот шаблон подходит для сценариев, связанных с промышленными протоколами, такими как OPC UA, низкая задержка на сайте или требования к безопасности, которые препятствуют прямому подключению к Интернету.

В следующих разделах предоставляется высокоуровневое представление компонентов в каждом шаблоне. В этой статье рассматриваются основные группы компонентов: устройств, облачных служб и пограничной среды выполнения.

Шаблон, подключенный к облаку

Шаблон , подключенный к облаку , использует интегрированный набор устройств Интернета вещей, компонентов и служб, которые подключают эти устройства непосредственно к облаку. Этот шаблон хорошо подходит для сценариев, где устройства географически распределены и могут взаимодействовать по стандартным интернет-протоколам. Примером является парк грузовиков доставки, которые отправляют данные датчика в облако для анализа и визуализации:

Создавайте облачные решения с помощью IoT Hub, платформы Microsoft для масштабируемых подключенных устройств. IoT Hub поддерживает двунаправленный обмен сообщениями с миллионами устройств, управление устройствами, обновление встроенного ПО и интеграцию с реестром устройств Azure, чтобы ваши устройства стали управляемыми ресурсами Azure. Вы можете расширить облачные решения с помощью таких служб, как Device Provisioning Service и Azure Digital Twins.

Шаблон соединения по краям

Шаблон с подключением к периферии использует интегрированный набор устройств Интернета вещей, компонентов и служб, которые подключают эти устройства к ближайшей периферийной среде. Этот шаблон хорошо подходит для промышленных и OT-сценариев, например:

• Устройства, взаимодействующие с помощью локальных сетевых протоколов, таких как OPC UA, для которых требуется соединитель на сайте.
• Среды, в которых требования к безопасности не позволяют устройствам напрямую подключаться к общедоступному Интернету.

Решение с пограничным подключением также может пересылать данные с устройств в облако для дальнейшей обработки, такой как анализ и визуализация:

Создавайте погранично подключенные решения с Azure IoT Operations. Azure IoT Operations — рекомендуемая платформа Microsoft для новых периферийных решений и основа стратегии цифровых операций для промышленных и сред операционных технологий (OT). Azure IoT Operations объединяет OT, ИТ и науку о данных в облаке и на периферии, используя общую плоскость управления (Azure Resource Manager) и общую плоскость данных (Microsoft Fabric). Azure Реестр устройств предоставляет ресурсы и устройства, подключенные через Azure IoT Operations как собственные ресурсы Azure, что позволяет обеспечить согласованное управление всем имуществом.

Устройства и подключение

Оба шаблона подключения включают устройства , которые собирают данные, из которых требуется получить бизнес-аналитику. В следующих разделах описываются типы устройств в решении Azure IoT и способ их подключения.

Категории устройств Интернета вещей

Рекомендуется классифицировать устройства Интернета вещей следующим образом:

• Подключенное к облаку устройство (категория 1): устройства, подключающиеся непосредственно к облаку. Эта категория включает устройства, которые подключаются к облачным службам, таким как IoT Hub с помощью стандартных протоколов, таких как HTTP, MQTT или AMQP. Эти устройства неприменимы для шаблонов с подключением на уровне периферии (например, Azure IoT Operations).

• Устройство, подключенное через пограничный элемент (категория 2): устройства, которые подключаются к облаку через пограничный прокси-сервер или шлюз. Примером является устройство, которое подключается косвенно к облаку через брокер MQTT в Azure IoT Operations.

• Устройство, относящееся к протоколу (категория 3): эти устройства подключаются к пограничной среде выполнения через соединитель, который позволяет устройствам использовать определенный протокол. Например, сервер OPC UA и подключенные устройства подключаются через соединитель для OPC UA. Эти устройства не имеют отношения к шаблону с облачным подключением (например, Azure IoT Hub).

На следующей схеме показаны связи между категориями устройств и облачными службами в шаблоне, подключенном к облаку:

На следующей схеме показаны связи между категориями устройств и средой выполнения на краю в шаблоне подключения к краю.

Для простоты на предыдущих схемах отображаются только потоки данных в облачную или граничную среду выполнения. Многие решения поддерживают сценарии управления и командования, в которых облачная или пограничная среда выполнения отправляет команды устройствам. Например, облачная служба может отправить команду в соответствующую камеру ONVIF для увеличения масштаба.

Подключение в шаблоне, связанном с краевым сегментом

В шаблоне подключения к периферии устройства Интернета вещей подключаются к локальной периферийной среде, которая обрабатывает их сообщения перед пересылкой их в облако для хранения и анализа. Устройства могут использовать протоколы сетевой связи и такие стандарты, как:

• OPC UA в промышленных средах.
• ONVIF для управления и мониторинга видеоустройств.
• MQTT в качестве стандартного протокола обмена сообщениями для устройств Интернета вещей.

На схеме подключения устройств к краю сети, показанной ранее, южные соединители представляют собой протоколы и стандарты, которые устройства используют для подключения к краевой среде.

Сравнение устройств

В следующей таблице приведены текущие параметры для устройств и подключений.

Текущие предложения (GA)	Шаблон, подключенный к облаку	Шаблон соединения по краям
Типы подключенных объектов	Устройства Интернета вещей категории 1 и 2	Устройства Интернета вещей категории 2 и 3
Протоколы подключения устройств	HTTP, AMQP, MQTT версии 3.1.1	Azure IoT Operations включает MQTT версии 3.1.1 и MQTT версии 5 для устройств категории 2; соединители позволяют использовать другие протоколы, такие как OPC UA, ONVIF и REST для устройств категории 3. Настраиваемые соединители возможны.
Реализация устройства	пакеты SDK Microsoft для устройств и встраиваемых систем	Устройства категории 2 могут использовать любую библиотеку MQTT для подключения к брокеру MQTT. Устройства категории 3 обычно используют стандартное встроенное ПО.
Управление устройствами	IoT DPS, Device Update, IoT Central, Azure Реестр устройств	В Azure IoT Operations используйте реестр устройств Azure. Используйте Akri, чтобы включить автоматическое обнаружение устройств с помощью собственных протоколов.

Службы и приложения

В шаблоне, связанном с облаком, облачные службы Интернета вещей предоставляют инфраструктуру для подключения, мониторинга и управления устройствами. В шаблоне с подключением на периферии, периферийная среда выполнения размещает службы для подключения, мониторинга и управления вашими устройствами. Другие облачные службы предоставляют универсальные службы, такие как хранилище, анализ и визуализации решения.

Реестр устройств Azure

Azure Реестр устройств — это облачная служба, которая работает как с IoT Hub, так и с Azure IoT Operations для обеспечения единого представления устройств и промышленных активов как стандартных Azure ресурсов. Это ключевая часть адаптивного облачного подхода, так как она расширяет плоскость управления Azure, включая RBAC, применение политик, добавление тегов, определение области и аудит в вашей среде Интернета вещей. Ключевые возможности:

• Унифицированное представление ресурсов: устройства, подключенные через IoT Hub и ресурсы, подключенные через Azure IoT Operations, выражаются как ресурсы ARM, что делает их видимыми и управляемыми с помощью портала Azure, Azure CLI, Bicep и шаблонов ARM.
• Управление схемами и пространствами имен: поддерживает настройку схем сообщений, частоту выборки и упорядочивание ресурсов в пространствах имен, которые отражают физическую среду.
• Двунаправленная синхронизация: определения ресурсов и конфигурации в реестре синхронизируются с краем, поэтому изменения, внесенные в облако, отражаются на сайте и наоборот.
• Интеграция со средствами Azure: включает рабочие процессы "инфраструктуры как кода", централизованные политики управления доступом на основе ролей (RBAC) и интеграцию с Azure Monitor и Microsoft Defender для согласованного управления всеми сайтами.

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric — это единая платформа данных для Azure IoT и является общим уровнем данных в адаптивном облачном подходе. Она принимает данные телеметрии с устройств, подключенных как через IoT Hub, так и Azure IoT Operations, и преобразует необработанные данные устройств в полезные аналитические сведения для рабочих групп, специалистов по обработке и анализу данных и лицам, принимающим решения для бизнеса. К ключевым возможностям сценариев Интернета вещей относятся:

• Интеллект в реальном времени: сбор и анализ потоков телеметрии высокой частоты с устройств и ресурсов с поддержкой обнаружения аномалий, анализа временных рядов и оперативных панелей мониторинга.
• OneLake: единое управляемое озеро данных, которое хранит необработанные, очищенные и курированные данные устройств со всех сайтов и систем, обеспечивая согласованную основу для рабочих нагрузок ИИ и аналитики.
• Fabric IQ и онтологии: моделируют связи между ресурсами, расположениями и точками данных с помощью семантических моделей информации, что делает данные устройства готовыми к использованию ИИ и предоставляет возможность включать сценарии цифровых двойников.
• интеграция Power BI: предоставляет обширные возможности для визуализации и создания отчетов по телеметрии устройств, операционным ключевым показателям эффективности и эффективности процессов непосредственно людям, которые принимают решения на их основе.
• Интеграция Microsoft Copilot: позволяет операционным группам и специалистам по данным запрашивать и анализировать данные устройств с помощью естественного языка.

Оба шаблона подключения направляют данные в Microsoft Fabric. В облачно подключённом сценарии IoT Hub перенаправляет телеметрическую информацию устройства в Fabric. В шаблоне соединения на периферии, Azure IoT Operations обрабатывает и преобразует данные на периферии перед пересылкой в Fabric, где их можно дополнительно анализировать и визуализировать.

ИИ и аналитика

Основная цель Azure IoT — превратить необработанные данные телеметрии устройств в аналитику, готовую к использованию ИИ. Это происходит через прогрессивный конвейер данных:

Этап	Описание	Где это происходит
Необработанные данные телеметрии	Высокочастотные данные больших объемов, собранные с устройств и активов	Устройство или ресурс
Структурированные данные	Данные, привязанные к схемам сообщений и информационным моделям	Azure IoT Операции (периферия)
Контекстуализированные и стандартизированные	Добавлен контекст ресурса (расположение, тип, связи); нормализованные данные для общих единиц и форматов	Azure IoT Operations + реестр устройств Azure
Готовый к анализу	Очищенные и агрегированные данные, инжестированные в OneLake	Microsoft Fabric
Готовый к использованию ИИ	Семантически обогащенные данные, смоделированные с использованием онтологии Fabric IQ, готовые к использованию ИИ.	Microsoft Fabric

ИИ применяется на двух уровнях в решении Azure IoT:

• Edge AI: Azure IoT Operations поддерживает запуск моделей вывода ИИ непосредственно в пограничном кластере. Это обеспечивает время отклика, измеряемое в миллисекундах для таких сценариев с высоким приоритетом, как проверка качества, обнаружение аномалий и мониторинг безопасности, не требуя кругового пути в облако.
• Cloud AI: Microsoft Fabric предоставляет возможности искусственного интеллекта в масштабе облака, включая агенты операций — агенты ИИ, внедренные в Real-Time Intelligence, которые постоянно отслеживают потоки телеметрии и автоматически принимают действия по исправлению или оптимизации. Azure AI Foundry предоставляет централизованную платформу для создания, обучения, проверки и развертывания пользовательских моделей ИИ с управлением уровня предприятия и возможностью интеграции с Fabric для масштабного использования моделей.

Fabric IQ онтологии являются ключевыми для обеспечения работы этого потока от начала до конца. Моделируя семантические связи между ресурсами, расположениями и точками данных, Fabric IQ предоставляет моделям искусственного интеллекта и Copilot бизнес-контекст, который необходим для создания значимого анализа, а не только статистических аномалий, а результаты, основанные на реальной работе ваших операций. Например, Fabric IQ может распознать, что аномалия температуры на определенном датчике принадлежит конвейерному поясу на определенной производственной линии, что позволяет использовать целевые рекомендации по обслуживанию, а не универсальные оповещения.

Распространенные сценарии искусственного интеллекта в Azure IoT решения включают:

• Прогнозное обслуживание: обнаружение ранних признаков сбоя оборудования из тенденций телеметрии и запланированного обслуживания до возникновения сбоя, сокращение незапланированного простоя.
• Оптимизация процесса. Определение узких мест и неэффективности в рабочих линиях и рекомендации по исправлению действий в режиме реального времени.
• Обнаружение аномалий: непрерывно отслеживайте потоки телеметрии и предупреждайте операторов об обнаружении необычных образцов по мере их возникновения.
• Связанные работники: Предоставление аналитических сведений и рекомендаций, созданных на основе ИИ, для полевых работников с помощью операционных панелей и запросов на естественном языке с поддержкой Microsoft Copilot.

Облачные службы Интернета вещей

В решении Интернета вещей, подключенном к облаку, облачные службы Интернета вещей обычно:

• Получайте данные с датчиков в масштабе и решайте, как обрабатывать и хранить эти данные.
• Отправка команд из облака на определенные устройства.
• Настройка устройств и управление устройствами, которые могут подключаться к инфраструктуре.
• Управляйте состоянием устройств и отслеживайте их действия.
• Управление встроенного ПО, установленного на устройствах.

Например, в решении удаленного мониторинга для насосной станции службы используют данные датчика от насосов для выявления аномального поведения. Когда облачная служба идентифицирует аномалию, она может автоматически отправлять команду на устройство, чтобы выполнить исправление. Этот процесс реализует цикл автоматической обратной связи между устройством и облаком, что значительно повышает эффективность решения.

Среда выполнения Edge

В краевом подключенном шаблоне локальные службы, размещенные в краевой среде выполнения, обычно:

• Управляйте подключением ваших устройств через южные соединители.
• Получайте данные в большом масштабе с ваших устройств, и определите, куда направлять сообщения для дальнейшей обработки.
• Переадресация команд из облака на определенные устройства.
• Выполните некоторую локальную обработку сообщений. В операциях Azure IoT эта обработка происходит в северных соединителях.

Сравнения служб Интернета вещей

В следующей таблице перечислены текущие параметры сервиса и пограничных приложений.

Текущие предложения (GA)	Шаблон, подключенный к облаку	Шаблон соединения по краям
Услуги	IoT Hub, IoT DPS, IoT Hub обновление устройства, Azure Digital Twins, Azure реестр устройств	Azure IoT Operations с Azure Device Registry.
Платформа данных	Microsoft Fabric (Real-Time Intelligence, OneLake, Power BI)	Microsoft Fabric (Real-Time Intelligence, OneLake, Power BI). Azure IoT Operations предварительно обрабатывает и преобразует данные на границе перед пересылкой в Fabric.

Сравнения развертываний

В следующей таблице перечислены текущие параметры развертывания:

Текущие предложения (GA)	Шаблон, подключенный к облаку	Шаблон соединения по краям
Топология	Устройства подключаются непосредственно к облачным службам обмена сообщениями, например IoT Hub. Управляется в облаке с помощью средств Azure Resource Manager (ARM) или службовых пакетов SDK для IoT Hub.	Azure IoT Operations предоставляет способ подключения устройств к локальному кластеру Kubernetes. Устройства подключаются к брокеру MQTT Azure IoT Operations напрямую через стандартные сетевые протоколы или через промежуточные устройства. Управление в облаке с помощью служб с поддержкой Azure Arc.
Инфраструктура	Облачные службы, такие как IoT Hub и стандартные вычислительные устройства, содержащие ЦП/MPU, или ограниченные и внедренные устройства, содержащие MCU.	Azure IoT Operations, который выполняется в кластере Kubernetes и устройствах, которые подключаются к кластеру. Устройства могут включать стандартные вычислительные устройства, содержащие ЦП/MPU, или ограниченные и внедренные устройства, содержащие MCU.

Управление решениями

стратегия Microsoft Azure IoT основана на подходе adaptive cloud, который объединяет разделенные команды, распределенные сайты и разрозненные системы в одну операцию, безопасность, приложение и модель данных. Этот подход обеспечивает интеллектуальную конвергенцию OT, ИТ и науки о данных, поэтому вы можете использовать те же облачные технологии и технологии искусственного интеллекта для управления и мониторинга пограничных, облачных и гибридных решений.

Адаптивный подход к облаку имеет два ключевых принципа:

• Общая плоскость управления на основе Azure Resource Manager (ARM). Этот уровень расширяет управление Azure — RBAC, реализацию политик, аудит и мониторинг — на устройствах, подключенных к облаку, и пограничных ресурсах.
• Плоскость данных с общим доступом на основе Microsoft Fabric. Эта платформа предоставляет единую платформу для хранения, обработки и анализа данных из облачных и периферийных источников, что позволяет получать аналитику, готовую к использованию искусственного интеллекта, от производственного цеха до зала заседаний.

Дальнейшие шаги

Ниже приведены следующие шаги для изучения Azure IoT далее:

• Что такое операции Azure IoT?
• Что такое Azure IoT Hub?

Дополнительные сведения об архитектуре Azure IoT см. в следующих статье:

• Рекомендации по лучшим практикам архитектуры для Azure IoT Hub
• АрхитектурыIoT в Центре архитектуры Azure