Editar

Creación de lugares inteligentes mediante Azure Digital Twins

Explorador de datos de Azure
Azure Data Factory
Azure Digital Twins
Azure Functions
Azure IoT Hub

En este artículo se describe una solución para espacios inteligentes. Azure Digital Twins forma el núcleo de la arquitectura mediante el modelado del entorno. Azure IoT Hub, que es un servicio de IoT administrado, también desempeña un rol importante, al igual que el servicio de análisis Azure Data Explorer.

Arquitectura

En el diagrama siguiente se muestra el flujo de datos de esta solución:

  • Los cuadros que contienen varios iconos representan las categorías de servicios. Dentro de cada categoría, los servicios funcionan de forma independiente o conjunta para proporcionar funcionalidad.
  • Las flechas entre los cuadros representan la comunicación entre las áreas correspondientes.

Diagrama en el que se muestra la arquitectura recomendada para una solución de espacio inteligente.

Descargue un archivo Visio de esta arquitectura.

Flujo de datos

  1. El entorno puede usar estos y otros protocolos de comunicación:

    • Automatización de edificios y red de controles (BACnet)
    • Modbus
    • KNX
    • LonWorks

  2. Los dispositivos y sistemas locales envían datos de telemetría y de otro tipo a la nube. Entre los orígenes de datos se incluyen:

    • Los dispositivos Brownfield
    • Los sensores de conexión directa
    • Los sensores que proporcionan los proveedores de software independientes (ISV)
    • Los sistemas empresariales existentes

  3. Los dispositivos, los sensores y los accionadores generan datos de telemetría. Algunos dispositivos interactúan directamente con IoT Hub. Otros dispositivos envían datos a IoT Hub mediante Azure IoT Edge.

  4. Los sistemas externos, por lotes o heredados envían datos a Azure Data Factory. Estos datos estáticos, normalmente, se originan en los archivos y las bases de datos.

  5. Los conectores de negocio a negocio traducen los datos del proveedor y los transmiten a Azure Digital Twins.

  6. IoT Hub ingiere la telemetría del dispositivo. IoT Hub también proporciona estos servicios:

    • Seguridad de dispositivos
    • Servicios de aprovisionamiento de dispositivos
    • Dispositivos gemelos
    • Servicios de comandos y controles
    • Funcionalidades de escalabilidad horizontal

  7. Data Factory transforma los datos semiestáticos y los transfiere a Azure Data Explorer o al almacenamiento a largo plazo.

  8. Azure Functions recibe los datos de IoT Hub y usa las API de Azure Digital Twins para actualizar Azure Digital Twins. Azure Digital Twins contiene el grafo espacial de los edificios y el entorno. Azure Digital Twins modela el entorno con el Lenguaje de definición de Digital Twins (DTDL). Azure Functions procesa los datos, y lleva a cabo la detección de errores y las actualizaciones del grafo.

  9. Varios componentes crean, almacenan y cargan modelos de DTDL.

  10. Azure Digital Twins envía los datos mediante Azure Event Grid a Azure Data Explorer. Este servicio de análisis funciona como historiador al almacenar los datos de serie temporal de la solución.

  11. Los motores de simulación y las herramientas de IA procesan los datos. Algunos ejemplos son Azure Cognitive Services, modelos de IA y servicios de simulación de asociados.

  12. Azure Data Lake proporciona un almacenamiento a largo plazo para los datos. Azure Synapse Analytics analiza los datos e informa de estos.

  13. En el caso de las herramientas de visualización y las aplicaciones empresariales, la capa de acceso a la solución proporciona un acceso seguro a los servicios principales del sistema:

    • Azure API Management ofrece una funcionalidad para normalizar, proteger y personalizar las API. Esta plataforma también aplica cuotas de utilización y límites de velocidad.

    • Azure SignalR Service envía notificaciones a las UI cuando cambian la telemetría y los datos.

    • Para las aplicaciones que intercambian datos de forma asincrónica o por volumen, varios componentes proporcionan mecanismos de publicación y suscripción:

      • IoT Hub
      • Colas de Azure Service Bus
      • Azure Event Hubs
      • Webhooks

  14. Las aplicaciones de servicio recopilan los datos de la capa de API de control de acceso. Después, estas aplicaciones analizan y preparan los datos para las aplicaciones de usuario final. Las herramientas de Microsoft, como Power Apps, Power BI y Azure Maps crean informes y conclusiones sobre los datos de los almacenes de datos de Azure.

  15. Las aplicaciones empresariales usan los datos preparados. Algunos ejemplos son:

    • Los módulos de Dynamics 365.

    • Las soluciones de proveedores de software independientes.

    • Las aplicaciones de Microsoft Teams.

    • Las soluciones optimizadas para campo, como las aplicaciones móviles y los dispositivos ponibles:

Componentes

La solución usa estos componentes:

Componentes principales

  • IoT Hub conecta los dispositivos a los recursos en la nube de Azure. Este servicio administrado proporciona lo siguiente:

    • Seguridad de dispositivos
    • Servicios de aprovisionamiento de dispositivos
    • Dispositivos gemelos
    • Servicios de comandos y controles
    • Funcionalidades de escalabilidad horizontal

  • Los SDK de Azure IoT indican la manera recomendada de que los dispositivos se conecten a IoT Hub. Entre los dispositivos que pueden usar estos kits, se incluyen los siguientes:

    • Los dispositivos de Azure Sphere.
    • Los dispositivos que ejecutan Azure RTOS.

  • IoT Edge ejecuta cargas de trabajo en la nube en dispositivos IoT Edge. En concreto, este centro de mensajes central puede ejecutar análisis en tiempo real mediante Azure Machine Learning y Azure Stream Analytics. IoT Edge también funciona como puerta de enlace a IoT Hub para:

    • Los dispositivos con requisitos de bajo consumo.
    • Los dispositivos heredados.
    • Los dispositivos restringidos.

  • Data Factory es un servicio de integración que funciona con bloques potencialmente grandes de datos de almacenes dispares. Se puede usar esta plataforma para orquestar y automatizar los flujos de trabajo de transformación de datos. Por ejemplo, Data Factory puede superar las diferencias entre los almacenes semiestáticos y los componentes de historiador como Azure Data Explorer.

  • Los conectores de negocio a negocio traducen y transmite datos de forma bidireccional entre los componentes del proveedor y Azure Digital Twins. Un número creciente de proveedores usa DTDL para crear modelos estándar del sector. RealEstateCore proporciona un ejemplo. Como resultado, se espera que estas integraciones sean más sencillas con el tiempo.

  • Azure Digital Twins almacena representaciones digitales de dispositivos y entornos IoT. Se pueden usar estos datos para la propagación de datos o el análisis en tiempo real. Azure Digital Twins hace lo siguiente de forma interna:

    Se pueden compilar ontologías o conjuntos de modelos preexistentes mediante DTDL. También se puede comenzar con un modelo compatible con el sector:

  • Azure Digital Twins Explorer es una herramienta para desarrolladores que se puede usar para visualizar los datos, los modelos y los grafos de Azure Digital Twins e interactuar con estos. Esta herramienta se encuentra actualmente en versión preliminar pública.

  • Los componentes de administración de modelos mantienen el modelo de DTDL:

    • Para la creación de modelos, están disponibles estas opciones:

      • Azure Digital Twins Explorer
      • Soluciones de proveedores de software independientes
      • Herramientas personalizadas
      • Editores de texto o código

    • Repositorios que almacenan ontologías:

    • Para la carga de modelos en Azure Digital Twins, existen estas opciones:

  • Azure Functions es una plataforma de proceso sin servidor basada en eventos. Con Functions, puede usar desencadenadores y enlaces de datos para integrar los servicios a gran escala.

  • Azure Data Explorer es un servicio de análisis de datos rápido y totalmente administrado. Puede usar este servicio para el análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos. Azure Data Explorer puede controlar diferentes flujos de datos de aplicaciones, sitios web, dispositivos IoT y otros orígenes.

  • Azure Cognitive Services proporciona funcionalidad de IA. Estos servicios ofrecen un conjunto de modelos de red neuronal previamente entrenados para la nube. Las API de REST y los SDK de la biblioteca cliente pueden ayudar a incorporar la inteligencia cognitiva en las aplicaciones. La funcionalidad de Cognitive Services se puede usar en los casos siguientes:

    • Casi en tiempo real.
    • En determinados umbrales de datos.
    • A petición.
    • Para trabajos complejos con tiempos de procesamiento largos.

  • Azure Machine Learning es un entorno basado en la nube que le ayuda a crear, implementar y administrar soluciones de análisis predictivo. Con estos modelos, puede predecir comportamientos, resultados y tendencias.

  • Azure Data Lake almacena una gran cantidad de datos en su formato nativo y sin procesar. Los datos provienen típicamente de múltiples orígenes heterogéneos y pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados.

  • Azure Synapse Analytics es un servicio de análisis para sistemas de almacenamiento de datos y de macrodatos. Este servicio se integra con Power BI, Machine Learning y otros servicios de Azure.

  • Azure API Management crea puertas de enlace de API modernas y coherentes para los servicios de back-end. Además de aceptar llamadas API y enrutarlas a los back-end, esta plataforma también comprueba las claves, los tokens, los certificados y otras credenciales. API Management también registra metadatos de llamada y aplica cuotas de utilización y límites de velocidad.

  • Azure Service Bus es un agente de mensajes empresarial completamente administrado. Service Bus admite colas de mensajes y temas de publicación y suscripción.

  • Azure Event Hubs es una plataforma de streaming de macrodatos totalmente administrada.

  • Azure SignalR Service es una biblioteca de software de código abierto que proporciona una manera de enviar notificaciones a las aplicaciones web en tiempo real.

Aplicaciones de servicio

  • Azure Logic Apps automatiza los flujos de trabajo mediante la conexión de aplicaciones y datos entre nubes.

  • Azure Maps ofrece API geoespaciales para agregar mapas, análisis espaciales y soluciones de movilidad a las aplicaciones.

  • Microsoft Graph proporciona herramientas para acceder a los datos de Microsoft 365, Windows 10 y Enterprise Mobility + Security.

  • Power Platform es una colección de productos y servicios que proporcionan herramientas de poco código para crear soluciones eficaces y flexibles:

    • Power Apps es un conjunto de aplicaciones, servicios, conectores y una plataforma de datos. Puede usar Power Apps para transformar las operaciones empresariales manuales en procesos digitales y automatizados.
    • Power BI es una colección de servicios de software y aplicaciones que muestran información de análisis.
    • Power Automate simplifica las tareas repetitivas y los procesos electrónicos.
    • Power Virtual Agents proporciona bots de chat sin código para satisfacer las necesidades de los clientes y los empleados a gran escala.

Aplicaciones empresariales

  • Dynamics 365 es una cartera de aplicaciones para administrar operaciones empresariales.

  • Microsoft Teams proporciona servicios para reuniones, mensajería, llamadas y colaboraciones.

  • Azure App Service y la característica de Web Apps proporcionan un marco para compilar, implementar y escalar aplicaciones web.

Componentes de compatibilidad compartidos

Estos servicios proporcionan compatibilidad con componentes de todas las áreas de la solución:

  • Azure Monitor recopila y analiza la telemetría de la aplicación, como las métricas de rendimiento y los registros de actividad. Este servicio notifica a las aplicaciones y al personal acerca de condiciones irregulares.

  • Microsoft Defender para IoT es un servicio de seguridad unificado que protege los sistemas de IoT mediante la identificación de vulnerabilidades y amenazas.

  • Azure DevOps Services proporciona servicios, herramientas y entornos para la administración de proyectos de programación e implementaciones.

  • Microsoft Entra ID es un servicio de identidad basado en la nube que controla el acceso a Azure y a otras aplicaciones en la nube, incluyendo las soluciones de ISV y las soluciones en el entorno local.

  • Azure Key Vault almacena y controla de forma segura el acceso a los secretos de un sistema, tales como claves de API, contraseñas, certificados y claves criptográficas.

Alternativas

  • Azure Cosmos DB es otra opción para el almacenamiento de datos. Este servicio de base de datos NoSQL totalmente administrado se escala fácilmente. Azure Cosmos DB ofrece varias maneras de acceder a los datos, entre las que se incluyen las siguientes:

    • Bases de datos de documentos
    • Bases de datos de grafos
    • Consultas de estilo SQL
    • Una instancia de Azure Cosmos DB for Apache Cassandra.

    Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB proporciona una manera de ejecutar análisis en los datos de Azure Cosmos DB mediante Azure Synapse Analytics. Como resultado, se pueden combinar varios servicios de datos en soluciones que usan Azure Cosmos DB.

  • Event Hubs también puede proporcionar un servicio de ingesta escalable y seguro. A diferencia de IoT Hub, que admite la comunicación bidireccional con los dispositivos, Event Hubs admite el tráfico unidireccional. Como resultado, no se puede usar Event Hubs para enviar comandos y directivas a los dispositivos. Además, Event Hubs no ofrece seguridad de dispositivo. Pero Event Hubs es adecuado para entornos con un gran volumen de mensajes procedentes de pocos dispositivos de entrada.

Detalles de la solución

Los lugares inteligentes son entornos físicos que reúnen dispositivos conectados y orígenes de datos. Mediante el uso de estos entornos, puede ver y controlar:

  • Productos y sistemas
  • Espacios interiores y exteriores
  • Experiencias personales con entornos

Los lugares inteligentes pueden incluir edificios, campus universitarios, campus corporativos, estadios y ciudades. Estos entornos proporcionan valor al ayudar a los propietarios de propiedades, los administradores de instalaciones y los ocupantes con el funcionamiento y mantenimientos de los sitios. Los lugares inteligentes también hacen que los espacios sean más eficaces, rentables, cómodos y productivos.

Los espacios inteligentes modelan de forma digital los espacios y compilan los datos pertinentes. A partir de esos datos, se pueden obtener conclusiones sobre cómo se conectan las personas, los lugares y los dispositivos.

Posibles casos de uso

Esta solución se aplica a muchas áreas:

  • Campus inteligentes (sector educativo)
  • Gestión de instalaciones (bienes raíces)
  • Estadios inteligentes (sector deportivo)
  • Oficinas inteligentes
  • Optimización de la energía

Resultados empresariales

En esta solución de ejemplo, un importante propietario de bienes comerciales transforma de forma digital una propiedad de oficinas. Esta mejora combina los datos heredados de administración de instalaciones con nuevas características y tecnologías, entre las que se incluyen:

  • El sensor de ocupación
  • La optimización de la cola del café
  • El estacionamiento
  • Los servicios de traslado

Este esfuerzo requiere la integración de dispositivos Brownfield y dispositivos modernos de Internet de las cosas (IoT) que supervisen el espacio físico. Los dispositivos Brownfield se comunican mediante transportes de compilación comunes, como BACnet y Modbus.

Los objetivos de la empresa incluyen:

  • La optimización del uso de la energía mediante el diagnóstico de errores y la simplificación de la administración de servicios de campo. Esta optimización integra el sistema existente de administración de compilación con los dispositivos.

  • La derivación de nuevas conclusiones espaciales y la oferta de experiencias innovadoras de ocupantes mediante la conexión de dispositivos modernos.

  • El desarrollo de un modelo digital cohesivo del entorno mediante el uso conjunto de varios orígenes de datos. El modelo debe aumentar las oportunidades de análisis de datos.

  • La creación de una solución escalable que pueda recopilar y archivar millones de puntos de datos.

  • La compilación de una solución que pueda agregar fácilmente las soluciones de los asociados. La solución también debe incorporar los datos de los asociados en el gemelo digital del entorno.

Consideraciones

Estas consideraciones implementan los pilares del marco de buena arquitectura de Azure, que es un conjunto de principios guía que se pueden usar para mejorar la calidad de una carga de trabajo. Para más información, consulte Marco de buena arquitectura de Microsoft Azure.

Se aplican las consideraciones siguientes a esta solución.

Confiabilidad

La confiabilidad garantiza que la aplicación pueda cumplir los compromisos contraídos con los clientes. Para más información, consulte Resumen del pilar de fiabilidad.

Escalabilidad

Las soluciones para los lugares inteligentes pueden ser implementaciones relativamente sencillas y de poco volumen. También pueden ser implementaciones sofisticadas que controlan un gran volumen de datos. Una solución que agrega los datos de telemetría de la climatización (HVAC) en un campus grande es un ejemplo de una implementación de gran volumen.

Los servicios principales de Azure de esta solución son escalables por diseño y adecuados para soluciones complejas. Sin embargo, al combinar estos servicios, debe asegurarse de que no creen puntos de congestión. Al principio del ciclo de desarrollo, ejecute pruebas de rendimiento a intervalos programados para identificar posibles problemas.

Flexibilidad

Diseñe el espacio inteligente para que se integre bien, pero también sea flexible. Los casos de uso de lugares inteligentes evolucionan rápidamente. En algún momento, después de implementar la solución, deberá agregar nuevos sensores, tipos de datos, funcionalidad de IA y técnicas de visualización. Para aumentar la flexibilidad:

  • Elija una solución de acoplamiento flexible como la arquitectura propuesta.
  • Use los estándares del sector para la ontología de datos. Este enfoque ayuda a reducir el tiempo necesario para agregar una nueva funcionalidad e integrar nuevo software.
  • Use API Management. Esta plataforma proporciona una manera de crear varios estilos y firmas de API para una única API subyacente.

Seguridad

La seguridad proporciona garantías contra ataques deliberados y el abuso de datos y sistemas valiosos. Para más información, consulte Introducción al pilar de seguridad.

Las soluciones de edificios heredadas a menudo dependen de la falta de conectividad externa como principal fuente de seguridad. Pero incluso los datos que no identifican a las personas pueden proporcionar información sobre una empresa o las personas de un edificio. Por ejemplo, las organizaciones usan cámaras para contar personas, hacer un seguimiento de los recursos y proporcionar datos de seguridad.

Tenga cuidado a la hora de procesar y guardar imágenes. Asegúrese de satisfacer todos los requisitos del cliente, incluidos los temas de privacidad. Priorice la seguridad durante todo el ciclo de vida de los datos de la solución del espacio inteligente. En concreto, tenga en cuenta qué datos recopila, dónde los procesa y almacena y qué conclusiones se extraerán.

Optimización de costos

La optimización de costos trata de buscar formas de reducir los gastos innecesarios y mejorar las eficiencias operativas. Para más información, vea Información general del pilar de optimización de costos.

Use la calculadora de precios de Azure para estimar el costo de una solución de IoT.

Colaboradores

Microsoft mantiene este artículo. Originalmente lo escribieron los siguientes colaboradores.

Autor principal:

Otro colaborador:

Pasos siguientes