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使用 IoT 处理实时车辆数据

Azure Cosmos DB
Azure IoT Edge
Azure Sphere
Azure 流分析
Azure SQL 数据库

解决方案构想

本文是一种解决方案构想。 如果你希望我们在内容中扩充更多信息，例如潜在用例、备用服务、实现注意事项或定价指南，请通过提供 GitHub 反馈来告知我们。

该解决方案生成实时数据引入/处理管道，用于将 IoT 设备发出的消息引入到 Azure 中的大数据分析平台并对其进行处理。 体系结构使用 Azure Sphere 和 Azure IoT 中心来管理远程信息处理消息，由 Azure 流分析来处理消息。

体系结构

Diagram showing vehicle data ingestion, processing, and visualization.

下载此体系结构的 Visio 文件。

数据流

数据流经解决方案的情形如下所示：

  1. 远程信息处理消息（速度、位置等）由支持 Azure Sphere 蜂窝网络的设备发送到 Azure IoT 中心。 在绿地方案中，制造商可能在制造时在每个车辆中包括 Sphere 模块。 在棕色地方案中，车辆使用市场后远程信息处理解决方案进行改进。

  2. Azure 流分析从 Azure IoT 中心实时拾取消息，根据业务逻辑处理消息，并将数据发送到服务层进行存储。

  3. 根据数据的不同，使用不同的数据库。 Azure Cosmos DB 存储消息，而 Azure SQL DB 存储关系数据和事务数据，并充当呈现层和操作层的数据源。 Azure Synapse 聚合数据，并充当 Business Intelligence (BI) 工具的数据源。

  4. Web、移动、BI 和混合现实应用程序可以在服务层上构建。 例如，可通过第三方（例如保险公司、供应商等）使用的 API 公开服务层数据。

  5. 当车辆需要在经销商服务中心进行维护时，由服务技术人员将 Azure Sphere 设备连接到车辆的 OBD-II 端口。

  6. 该 Azure Sphere 应用程序连接到车辆 OBD-II 端口，并通过 MQTT 将 OBD-II 数据流式传输到 Azure IoT Edge。 Azure Sphere 设备通过 Wi-Fi 连接到 Azure IoT 中心安装的 Azure IoT Edge 设备。 OBD-II 数据从 Azure IoT Edge 流式传输到 Azure IoT 中心，并在同一消息处理管道中进行处理。

    • 借助最新的 20.10 OS 版本，Azure Sphere 现在可以使用自己的设备证书安全地连接到 Azure IoT Edge。 每个 Azure Sphere 设备都有唯一对应的设备证书，并且在设备通过远程证明和身份验证后，设备证书会由 Azure Sphere 安全服务每 24 小时自动续订一次。

    • Azure Sphere 直接与 Azure Sphere 安全服务通信，而不是通过 Azure IoT Edge 进行通信。 Microsoft 的基于云的服务，可与 Azure Sphere 芯片通信，以实现维护、更新和控制。 有时缩写为 AS3。

  7. 常规用途 MQTT 中转站现已在 Azure IoT Edge 中提供。 Azure Sphere 设备将消息发布到 IoT 中心的内置 MQTT 主题(devices/{sphere_deviceid}/messages/events/)。

    • Azure IoT Edge 模块是由 IoT Edge 管理的容器化应用程序，可以运行 Azure 服务(例如 Azure 流分析)、自定义 ML 模型或你自己的特定解决方案代码。

  8. 佩戴 HoloLens 的服务技术人员，可以订阅 MQTT 主题(devices/{sphere_deviceid}/messages/events/)，然后使用包含 MQTT 客户端的 HoloLens 应用程序安全地查看 OBD-II 数据。 MQTT HoloLens 客户端必须经过授权才能连接和订阅该主题。 通过将 HoloLens 直接连接到 IoT Edge 网关，服务技术人员可以近乎实时地查看车辆数据，从而避免将数据发送到云和回云的延迟。 服务技术人员还可以与车辆 OBD-II 端口交互(例如，清除"检查引擎"灯)即使服务中心与云断开连接。

组件

  • Azure Sphere 是一个安全的高级应用程序平台，具有针对互连设备的内置通信和安全功能。 它包括一个安全、连接的交叉微控制器单元 (MCU)、一个基于 Linux 的自定义操作系统 (OS)，以及一个基于云的安全服务，可提供持续、可续订的安全性。

  • Azure IoT Edge 提供 MQTT 中转，并在本地运行智能边缘应用程序，以确保低延迟、低带宽使用。

  • Azure IoT 中心位于 ingestion 层，支持与设备进行双向通信，从而允许将操作从云或 Azure IoT Edge 发送到设备。

  • Azure 流分析 (ASA) 提供可在云中和边缘运行相同查询的无服务器实时流处理。 Azure IoT Edge 上的 ASA 可以在本地筛选或聚合数据，从而可以智能地决定需要将哪些数据发送到云进行进一步处理或存储。

  • Azure Cosmos DB, Azure SQL 数据库和 Azure Synapse Analytics 位于服务存储层中。 Azure 流分析可使用输出将消息直接写入 Azure Cosmos DB。 可以使用 Azure 数据工厂将数据聚合并从 Azure Cosmos DB 和 Azure SQL 移到 Azure Synapse。

  • Azure Synapse Analytics 是一种分布式系统，用于存储和分析大型数据集。 它使用大规模并行处理 (MPP)，因此很适合用于运行高性能分析。

  • Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB，可以使用 Azure Synapse 工作区中提供的两个分析引擎 （SQL 无服务器和Spark 池）对 Azure Cosmos DB 中的操作数据运行近实时分析，“而不会影响事务工作负荷的性能或成本”。

  • Microsoft Power BI 是一套用于分析数据和共享见解的业务分析工具。 Power BI 可以查询 Analysis Services 中存储的语义模型，或者直接查询 Azure Synapse。

  • Azure 应用服务可用于生成 Web 和移动应用程序。 Azure API 管理可用于根据服务层中存储的数据向第三方公开数据。

  • Microsoft HoloLens 可由服务技术人员用来以全息方式查看车辆数据（例如服务历史记录、OBD-II 数据、部件关系图等），从而帮助进行故障排除和修复。

备选方法

  • Synapse Link 是 Microsoft 首选的基于 Azure Cosmos DB 数据的分析解决方案。

方案详细信息

车辆数据引入、处理和可视化是创建联网汽车解决方案所需的关键功能。 通过捕获和分析此数据，我们可以解读有价值的见解并创建新解决方案。

例如，对于配备远程信息处理设备的车辆，我们可监视车辆实时位置、规划优化路线、为司机提供帮助，并支持使用远程信息处理数据或受益于该数据的行业（例如保险公司）。 对于车辆制造商，诊断信息可为车辆维护和保证提供重要信息。

可能的用例

假设某汽车制造公司想要创建一个解决方案来实现以下目的：

  • 将实时数据从安装在其车辆中的传感器和载入计算机安全地发送到云。

  • 通过分析车辆位置和其他传感器数据（例如引擎相关的传感器和环境相关传感器）为客户和经销商创造增值服务。

  • 存储数据进行其他下游处理，以提供可操作的见解（例如，适合车主的维护警报、适合保险机构的事故信息等）。

  • 允许经销商服务技术人员使用混合现实应用程序与车辆交互，帮助进行故障排除和修复(例如，使用 HoloLens 应用程序查看实时数据，并查看/清除通过车辆 OBD-II 端口提供的诊断代码、查看维修过程或查看分解的 3D 部件关系图)。

作者

本文由 Microsoft 更新和维护。 它最初是由以下贡献者撰写的。

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