編輯

共用方式為

汽車連接車隊

Azure Blob 儲存體
Azure 資料總管
Azure 事件中樞
Azure Functions
Azure IoT 中樞

本文說明汽車連接的車隊參考架構，可讓客戶和合作夥伴建置可組合且以數據為中心的解決方案。 您可以管理連線車隊的所有層面、產生數據驅動深入解析，以及整合車隊解決方案與重要的商務程式。 連接的車隊參考架構適用於汽車原始設備製造商（OEM），包括小型和新興、車隊運營商、車隊解決方案提供者和行動服務提供者。

架構

已連線機隊架構的圖表。

下載架構中圖表的 Visio 檔案。

線上的機隊參考架構支援可組合性、創新和可支援性，方法是：

  • 套用通用傳訊架構和更新的汽車通用數據模型，讓合作夥伴能夠協調和增加車隊營運領域不同區域的價值。
  • 使用模組化設計來解決將棕色地帶環境現代化的挑戰，以及用於管理車輛和業務的新功能。 模組可以獨立管理和整合，簡化和加速來自不同合作物件的功能整合。 模組是可調整的，可讓客戶和合作夥伴自定義功能，並視需要調整其作業。
  • 以正式運作的 Azure 服務為基礎。 隨著新的 Azure 服務功能導入，架構會隨著新的發展而演進。

架構是由下列區域所組成：

  • Vehicle Edge 負責車輛內邏輯和雲端後端的連線。
  • 遠端資訊處理 涵蓋車輛遙測擷取、訊息處理和裝置管理。
  • 車隊整合 涵蓋從遙測層到商務和分析層的整合。
  • 商務數據 包含數據模型，以及車隊通用數據模型與現有 Dynamics 365 模組之間的連結。
  • 分析會 整合併產生來自不同和大型數據源的深入解析。
  • 商務營運 提供車輛車隊管理和運營的功能。
  • 商務自動化 提供低程式碼或無程式碼擴充性，以根據商務數據實作使用案例。
  • 視覺效果 提供報告和商業智慧功能。
  • 作業和安全性 可在所有服務和裝置上提供監視和可觀察性、保護網路連線能力，以及為裝置、應用程式和使用者提供驗證或授權。

下列各節會展開架構和工作流程詳細數據。

遙測擷取工作流程

遙測擷取層負責接收來自車輛、授權、譯碼和擴充層的訊息，並將訊息路由傳送至車隊整合層。

遙測擷取工作流程的圖表。

下載架構中圖表的 Visio 檔案。

  1. 來自車輛的遙測訊息包含標頭或元數據，以及可 Protobuf 編碼或 JSON 格式的承載。 這些訊息會透過 MQTT 傳送至雲端代理程式。 標頭包含欄位，例如車輛 UUID、訊息類型、供應商、相互關聯標識碼、訊息版本、訊息 UUID，以及 UTC 的標準時間戳。 標頭用於訊息類型驗證和路由。
  2. 訊息會在管線中處理，以執行下列步驟：
    1. 元數據驗證 會驗證訊息標頭，包括活動，例如確認裝置已獲授權傳送訊息類型和必要的標頭字段。
    2. 譯 碼 步驟會將輸入架構轉譯為雲端所使用的標準化格式。 如果裝置類型或年份之間有任何版本設定變更，譯 碼 步驟也會提供裝置與雲端之間的抽象層。 譯碼實作可以是內嵌的，做為函式的一部分，以提升效能，也可以是用於新增模組化的個別函式呼叫。
    3. 擴充 牽涉到數據值操作和新增新數據欄位。 擴充工作負載的範例包括單位轉換，例如英哩到公里、反向地理編碼、車輛診斷問題程序代碼描述查閱、使用更多數據擴充，以及衍生和計算額外值。 擴充步驟會根據訊息類型叫用。
    4. 路由步驟會根據訊息類型，將訊息散發至車隊整合層中的事件中樞。 車隊整合層是一個 暖 路徑，對於需要近乎即時存取訊息數據的整合而言，這是必要的路徑。
  3. 設定 是在 Azure Cosmos DB 中管理。 訊息處理應用程式會讀取已知的訊息類型、裝置授權宣告，以及處理和路由傳入訊息的步驟設定。
  4. 針對 數據分析和偵錯，訊息會儲存在客戶的數據湖中，以不同的數據表儲存。 以下是範例訊息和例外狀況：
    1. 來自 Azure IoT 中樞 的原始訊息，包括標頭。
    2. 譯碼和擴充的訊息。
    3. 例外狀況包括無法針對架構驗證的訊息，以及譯碼活動失敗，以及不符合現有車輛或失敗擴充案例的訊息。
  5. 使用受控 API 的外部系統可以存取車輛和裝置管理 。 訊息處理函式會使用儲存在 Azure Cosmos DB 中的車輛數據，來驗證訊息已向車輛註冊。

Azure 事件方格 提供支援 3.1.1 版和 5.0 版的業界相容 MQTT 訊息代理程式。 如需詳細資訊，請參閱使用 CA 憑證鏈結 Azure 事件方格 中的 MQTT 支援概觀和客戶端驗證。 用戶端可以使用 Azure 角色型存取控制 （RBAC） 來限制發佈或訂閱特定主題。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Entra ID JWT 驗證和 Azure RBAC 授權來發佈或訂閱 MQTT 訊息。

您也可以使用 IoT 中樞 作為 MQTT 訊息代理程式。 它提供有限的 MQTT 3.1.1 和 5.0 支援，其中包含預先定義的主題，以及裝置與雲端應用程式之間的緊密結合。 如需詳細資訊，請參閱 比較 IoT 中樞和事件方格中的 MQTT 支援。

裝置與雲端之間的連線可以透過私人鏈接進行設定，以增強網路安全性。

車隊整合工作流程

車隊整合層使用 遠端資訊處理層的標準化通訊承載 。 承載會在車隊管理中啟用周全案例，以進行企業營運和數據分析。

支援車隊作業所需的四種常見承載訊息類型：

數據承載 描述
車輛狀態更新 車輛狀態更新訊息會在車輛作業期間定期傳送，通常是在秒到分鐘範圍內。 訊息包含車輛的位置和操作數據。
車輛警示和通知 車輛警示和通知是特殊狀態更新。 當達到特定條件時，邊緣裝置或計算並在遠端資訊處理層中產生此更新。 常見事件包括撞車、地理柵欄違規、惡劣駕駛和未經授權的移動。
車輛健康情況 車輛健康情況包含船上診斷系統的資訊。 其中包含已安裝的硬體和診斷問題碼清單。 此訊息類型會以低頻率傳送，通常是每天的幾次、隨選或作為優先順序訊息的一部分，如果有迫在眉睫或實際明細。
旅行 某些車隊應用程式不會傳輸車輛遙測的常數串流，而是在行程完成時傳送單一訊息，其中包含路線和景點。

下列架構圖顯示這些訊息的資料流：

車隊整合工作流程的圖表。

下載架構中圖表的 Visio 檔案。

  1. 標準化訊息會抵達車隊整合 Azure 事件中樞 命名空間。
  2. 定期狀態消息會使用原生 Azure 數據總管數據擷取，直接處理並傳送至分析層。
  3. 接收為事件、警示和通知的訊息會將數據列新增至對應的事件數據表。
  4. 包含車程的訊息會在 [車程] 數據表中建立專案。

商務自動化工作流程

企業營運整合是使用 Microsoft Power Platform 數據連接器來達成。 連接器提供在 Microsoft Power Automate 或 Azure Logic Apps 中建立工作流程的可能性，為車輛功能啟用低程式代碼或無程式代碼整合。

您可以使用資料連接器來執行兩項作業：

  • 觸發程式會在 發生特定事件時通知 power Platform Microsoft。 觸發程式會啟動商務工作流程，以響應車輛狀態變更的訊息。
  • 動作 是由用戶導向的變更。 動作允許Microsoft Power Platform 與車隊整合層的互動。

商務自動化工作流程的圖表。

下載架構中圖表的 Visio 檔案。

下列觸發程式和動作會對應至上一個圖表：

  1. 觸發程序
    1. 傳入事件訊息：根據事件訊息類型，在power Apps Microsoft 啟動工作流程，或Microsoft Power Platform。 您可以在 Microsoft power Platform 中剖析和存取訊息的承載。
    2. 生命週期管理布建：車輛布建狀態變更的通知。
  2. 動作
    1. 存取 車輛上次已知值 和 歷程記錄：可讓您讀取最後一個已知值存放區和訊息記錄。
    2. 布建：包含布建和取消布建車輛和裝置的功能。

數據連接器可以獨立於 Dynamics 365 整合使用。 連接器可讓商務應用程式使用 Microsoft Power Platform 與架構整合。

數據分析和視覺效果工作流程

數據分析和視覺效果工作流程的圖表。

下載架構中圖表的 Visio 檔案。

分析管線可為車輛和商務數據提供暖可用性和冷記憶體。

  1. Data Lake 會儲存數據，包括：

    • 原始的，原始的消息從車輛。
    • 從連線的機隊訊息處理延伸模組譯碼和擴充訊息。
    • 訊息處理延伸模組的失敗訊息。
    • 透過 Azure Synapse Link 從 Microsoft Dataverse 推送的企業營運資訊。
    • 從第三方系統推送的導出。

  2. 數據會透過 Synapse 管線處理數個步驟：

    • 清除、譯碼和重複數據刪除原始 青銅 數據表中的數據。
    • 在銀表中擴充、重複數據刪除和驗證的車隊作業數據。
    • 提供匯總數據和關鍵效能指標的數據集，以及從黃金數據表中多個數據源衍生的深入解析。

  3. 透過從 Lakehouse 存取資料來可視化。 Microsoft Power BI 會使用 Parquet 連接器提供 Lakehouse 的視覺效果功能，以及使用 DirectQuery 的 Azure 數據總管叢集。

元件

此汽車連接車隊參考架構中會參考下列元件：

訊息服務

下列傳訊服務可讓您回應連結裝置之間的相關事件、布建、內嵌和通訊。

  • 事件方格 是高度可調整且完全受控的發佈-訂閱訊息散發服務，其使用 MQTT 和 HTTP 通訊協定。 此服務可讓遠端資訊處理裝置與雲端通訊。
  • IoT 中樞 是受控服務，可作為遠端資訊處理裝置與雲端之間的中央訊息中樞。
  • IoT 中樞 裝置布建服務是一項協助程式服務，可對遠端資訊處理裝置進行零接觸的 Just-In-Time 布建。
  • 事件中 樞是可調整的事件處理服務，可內嵌及處理大量的事件和數據。 它會處理遠端資訊處理裝置所產生的大量事件。

記憶體和資料庫服務

下列服務可讓您優化數據記憶體。

  • Azure Blob 儲存體 是雲端的物件儲存解決方案。 它會儲存來自遠端資訊處理裝置的資訊，例如訊息、影片和高解析度數據擷取。
  • Azure Cosmos DB 是適用於新式應用程式開發的完全受控 NoSQL 和關聯式資料庫。 它會儲存車輛、裝置和使用者的相關信息。

整合服務

下列服務可讓您大規模發佈、建立和管理閘道、使用更新的基礎結構和資源、建立Web和行動應用程式，以及使用地理空間功能。

  • Azure API 管理 是適用於 API 的混合式多重雲端管理平臺，可簡化數據與服務的整合。
  • Azure Functions 是無伺服器解決方案，用於遙測訊息和事件的即時串流和事件處理。 它也會管理檔案上傳，並使用機器學習模型執行推斷。
  • Azure App 服務 是以 HTTP 為基礎的服務，用於裝載 Web 應用程式、REST API 和行動後端。 它為行動使用者提供前端體驗。
  • Azure 地圖服務 是地理空間服務和 SDK 的集合，可為 Web 和行動應用程式提供地理內容。

數據與分析服務

下列服務可讓您查詢和分析大量數據。

  • Azure Synapse Analytics 是一項企業分析服務，可讓您更快速地取得資料倉儲和巨量資料系統間的深入解析。
  • Azure 數據總 管是完全受控、高效能、巨量數據分析平臺，可簡化近乎即時地分析大量車輛遙測數據。

安全性服務

下列服務可讓您管理虛擬網路和使用者身分識別，以及控制應用程式、數據和資源的存取。

  • Azure Private Link 可讓您透過虛擬網路中的私人端點存取 Azure 平臺即服務 （Paas） 解決方案。 Private Link 可避免向因特網公開服務。
  • Microsoft Entra ID 是雲端式身分識別和存取管理服務。 它提供所有應用程式、服務和用戶的常見體驗。

商務整合

下列服務可讓您管理數據、應用程式、工作流程、建置低程式碼應用程式，以及增加見解。

  • Dataverse 是雲端規模資料庫，可用來安全地儲存Power Apps上建置之商務應用程式的數據。
  • Power Automate 是雲端式服務，可讓使用者使用低程式碼平臺將重複性工作自動化並簡化商務程式。
  • Power Apps 是雲端式服務，可讓使用者快速建置和共用低程式碼應用程式。
  • Power BI 是一項商務分析服務，適用於數據視覺效果和深入解析。
  • Dynamics 365 是一組智慧型手機應用程式，可協助您執行整個業務，並透過預測性、AI 驅動的深入解析來提供更高的結果。
  • Dynamics 365 Field Service 可協助組織將現場服務傳遞給客戶位置。

案例詳細資料

線上機隊參考架構的圖表。

下載此圖表的PowerPoint檔案。

獨立軟體供應商 （ISV） 可以使用連線的車隊參考架構來建置與案例無關的功能，這對整體車隊管理活動至關重要。 上圖中的功能層描述兩個類別內的功能：車輛的管理以及車隊中的商務功能。 功能分為類別，原因如下：

  • 類別提供描述性便利性。
  • ISV 可能會在多個功能類別中開發多個功能。
  • 多個ISV提供相同功能的不同版本。

解決方案整合者 （SIS） 結合功能，為特定客戶開發特定區段特定案例。 上圖所示的案例是範例的非用盡清單。 有些案例適合較小的車隊類型，包括交付的最後一英里物流。 其他人可能會針對不同的區段有不同的自定義專案，例如移動 現場服務，用於城市車程共用，而不是遠端採礦設備。 某些 SIS 會開發自己的車隊功能，以可重複使用 的資產形式加以維護。 這些 SI 可能會扮演 ISV 和傳統 SI 角色的一些角色。

潛在使用案例

  • 移動 現場服務 支援在農業和公路外沒有固定車間的農業和高速公路上以服務或全服務 OEM 的形式運營車隊的公司。 它使派遣 飛行醫生，也稱為 技術人員，到車輛的位置，如果有問題。 遠程診斷可協助您判斷錯誤的原因，並攜帶正確的備用零件和修復手冊。 整合式服務架構可能會在靜態工作坊中結合行動服務和服務。
  • 工程自助分析 可讓工程師使用車輛車隊作業和工作所產生的數據，在汽車 OEM 中工作，以產生可採取動作的深入解析。 分析包括車輛效能、錯誤根本原因分析、機器學習模型定型，以及地理空間分析。 範圍包括生產與生產前測試機隊，其中承載和分析更為動態。
  • 共用車輛服務 是計程車調度、自助租賃和汽車共用或拼車的服務。 針對計程車分派，使用案例包括要求取貨和下車點、根據可用性自動比對車手與司機，以及鄰近司機和排程規劃下一次取車。 在自助模式中，服務可讓用戶進行車輛預訂、付款，以及促進車輛的安全存取。 在操作員方面，車隊經理可以針對特定地點的車輛需求執行報告，以確保車輛定位以符合需求的趨勢。 對於拼車、車輛或座位預訂和付款服務，涵蓋範圍。 在高度整合的智慧交通系統中，這類功能在多個提供者之間可能很常見，例如城市調度系統。
  • 最後一英里的物流 特別著重於具有複雜排程需求的客戶，需要在指定的一天內針對許多路點優化駕駛和車輛選擇。 客戶包括運送雜貨或包裹的人員。 在理想情況下，最後一英里的物流會與客戶介面整合，以告知客戶預期的交貨時間。 客戶透過提高貨物交付的可見度、優化車隊大小，以及縮短距離驅動，從與終端客戶的更緊密接觸中獲益。 這種能力延伸到共用貨運模型，端點，而不是貨運公司，組織套件，特別是為了遵守超低排放車輛（ULEV）和零和低排放車輛（ZLEV）區域限制。
  • 客戶服務 可讓車隊操作員和擁有者追蹤客戶問題、記錄所有互動、統一路由以有效率地路由工作專案、建立和追蹤服務等級協定（SLA），以及透過報表和儀錶板管理效能和生產力。

考量

這些考量能實作 Azure Well-Architected Framework 的要素，其為一組指導原則，可以用來改善工作負載的品質。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Azure Well-Architected Framework (部分機器翻譯)。

可靠性

可靠性可確保您的應用程式符合您對客戶的承諾。 如需詳細資訊，請參閱可靠性要素的概觀 (部分機器翻譯)。

  • 需要額外的設計，才能處理與健康與安全性相關的訊息。 例如，將當機訊號與911緊急電話相互關聯。
  • 遠端資訊處理硬體提供者必須保證執行命令的功能安全性。

安全性

安全性可提供保證，以避免刻意攻擊和濫用您寶貴的資料和系統。 如需詳細資訊，請參閱安全性要素的概觀。

  • 使用 Microsoft Defender 和 Microsoft Sentinel 來識別和解決裝置弱點和威脅。 請考慮在裝置中整合輕量型安全性代理程式。 如需詳細資訊，請參閱 適用於裝置建立器的適用於IoT的 Microsoft Defender？。
  • 執行裝置的監視和可觀察性。 以平衡透明度與成本的比率收集計量、記錄和追蹤。
  • 使用 私人端點 來保護不應該公開至公用因特網的服務。
  • 使用 受控識別 為您的服務提供身分識別，並排除認證管理。

成本最佳化

成本最佳化是關於考慮如何減少不必要的費用，並提升營運效率。 如需詳細資訊，請參閱成本最佳化要素的概觀。

  • 線上車隊營運的成本與每輛車的訊息數量直接相關。
    • 請考慮每個車輛所需的更新頻率。 請考慮根據使用案例動態調整更新速度。
    • 請考慮使用壓縮或編碼技術，例如 protobuf 和 gzip 來減少訊息的大小。
    • 請考慮使用無線 LAN 來限制視訊或車輛數據擷取的傳輸，而不是行動電話通訊。
    • 請考慮使用 Azure Spot 虛擬機實例延遲處理大型檔案，例如影片和記錄檔。
    • 使用來自車輛的頻繁 MQTT 訊息主題別名來節省網路頻寬。
  • 譯碼和擴充的運行時間必須盡可能低，以減少函式應用程式的大小和規模。
  • 車輛運營通常有一天中的高低需求期。 請考慮針對體驗降低成本需求的服務使用自動調整。
  • 處理速度和成本對於IoT型遙測系統（遠端資訊處理層）和操作層（Dataverse）有很大的差異。 請確定只有需要商務作業的事件才會觸發作業層上的更新。

定價 計算機 可用來建立使用此解決方案所需 Azure 服務的每月成本估計。

卓越營運

卓越營運涵蓋部署應用程式並使其持續在生產環境中執行的作業流程。 如需詳細資訊，請參閱卓越營運要素的概觀 (部分機器翻譯)。

  • Azure Data Lake Analytics 中的寄不出的信件 訊息可讓您監視系統是否有問題，並設定警示來偵測車輛通訊的問題。
  • 車輛軟體中的 Bug 可以在系統中建立高負載。 車輛訊息節流概念可能需要確保系統未超載。
  • 請考慮為架構中的每個圖層建立資源群組。 群組資源可簡化管理和成本控制。

效能效益

效能效率是工作負載調整以符合使用者對工作負載的需求的能力。 如需詳細資訊，請參閱 效能效率要素概觀。

  • 大量訊息，例如定期狀態更新，以及旅行等延遲訊息，會與警示和通知分開，以將事件中樞許可權化。
  • 與計時和錯誤處理相關的遙測與 Dataverse 不符，例如推送和提取之間的差異，會使用虛擬數據表來分離快速更新的數據。
  • 目前汽車通用數據模型的結構需要每個車輛狀態更新的多個專案。 每個值都需要裝置量值和裝置計量中的更新。 感測器的相關信息應該視需要從車隊整合層浮出水面。
  • 垃圾郵件警示和通知訊息會在 Dataverse 中造成問題。 Dataverse 的更新頻率必須可設定，並受限於節流。
  • 狀態存放區包含來自車輛的最新資訊，而且可在商務自動化或Power Apps 中存取。

部署此案例

您可以遵循連線機隊參考架構的逐步教學課程，在訂用帳戶中部署解決方案。

參與者

本文由 Microsoft 維護。 原始投稿人如下。

主要作者：

其他投稿人：

若要查看非公用LinkedIn配置檔，請登入LinkedIn。

下一步

下列參考架構會展開連線的車隊案例：

下列參考架構與連線的車隊案例相關：

實作此架構時，下列模式相關：

  • Publisher-Subscriber 模式 描述裝置如何向多個感興趣的應用程式宣告事件。
  • 事件來源模式 描述僅附加存放區的使用方式，以記錄對車輛、裝置和使用者等實體所採取的完整一系列動作，而不只是最後一個已知值。
  • 節流是控制資源耗用量的模式，可讓系統繼續運作並符合 SLA。
  • 雲端監視指南 提供實作監視和可檢視性所需的概念概觀。