Supervisión del estado en IoT industrial

Data Lake
Event Hubs
Functions
IoT Edge
IoT Hub
Stream Analytics
Time Series Insights

En este escenario de ejemplo se muestra la forma en que los fabricantes pueden conectar sus recursos a la nube mediante OPC UA (Open Platform Communication Unified Architecture) y los componentes industriales. Pueden supervisar los principales parámetros clave de su equipo para detectar las anomalías antes de que se conviertan en problemas críticos. OPC UA es un estándar de interoperabilidad orientado al servicio y válido para todas las plataformas que permite un intercambio de datos seguro y confiable. OPC UA se usa en diversos sistemas industriales y dispositivos como equipos, PLC y sensores del sector. Es un estándar controlado por OPC Foundation.

Arquitectura

Diagrama de la arquitectura

Data Flow

Los datos fluyen por la solución de la siguiente manera:

  1. Los dispositivos industriales que se pueden comunicar de forma nativa con OPC UA pueden conectarse a IoT Edge. IoT Edge es la capacidad de proceso que se encuentra en su red local. Es el entorno de ejecución de los módulos industriales (OPC Publisher, OPC Twin y módulo de detección). Los módulos son contenedores que ejecutan servicios de Azure, de terceros o código propio del usuario. El módulo OPC Publisher se conecta a los servidores de OPC UA y publica los datos de telemetría de OPC UA en Azure IoT Hub. OPC Twin crea un gemelo digital de un servidor de OPC UA en la nube y proporciona funcionalidades de exploración, lectura, escritura y llamada de método de OPC UA a través de una interfaz REST (transferencia de estado representacional) basada en la nube. El módulo de detección proporciona servicios de detección en el perímetro, lo que incluye la detección de servidores de OPC UA.
  2. Los dispositivos industriales que no se pueden comunicar a través de OPC UA necesitan un adaptador PLC de terceros para conectarse a IoT Edge. Los adaptadores se pueden obtener como módulos en Azure Marketplace.
  3. Los adaptadores PLC de terceros permiten una conectividad entre los dispositivos e IoT Edge.
  4. En cuanto a las funcionalidades analíticas más próximas al lugar en el que se originan los datos, hay módulos como Machine Learning en Edge o Functions que se pueden obtener en Azure Marketplace, lo que permite una baja latencia y que funcionen en estado desconectado.
  5. Azure IoT Hub conecta los dispositivos de forma virtual a la nube para el posterior procesamiento de los datos. Permite una comunicación bidireccional con mayor seguridad entre aplicaciones y dispositivos IoT.
  6. Los servicios industriales se componen de varios microservicios que exponen una API REST. Todos los servicios industriales se implementan en un clúster de Azure Kubernetes Service. Implementan la lógica de negocios y la funcionalidad para poder la detección, el registro, el control remoto y la telemetría de procesamiento posterior de los dispositivos industriales. Las API REST se pueden usar en cualquier lenguaje de programación y marco que pueda llamar a un punto de conexión HTTP.
  7. Azure Event Hubs transforma y almacena los datos. Proporciona una plataforma de procesamiento de flujos distribuidos con baja latencia e integración directa.

Hay tres casos de uso predominantes en los que se usan los datos que proporcionan los servicios industriales:

  1. Alternativa 1: almacene y analice los datos mediante Azure Time Series Insights (TSI). El procesador de telemetría de la plataforma de IoT industrial reenvía ejemplos contextualizados tanto a TSI como a otros consumidores.
  2. El Explorador de Time Series Insights es una aplicación web que se puede usar para visualizar los datos de telemetría.
  3. Alternativa 2: después de que los servicios industriales procesan los datos, Azure Data Lake los almacena y analiza. Azure Data Lake es un lago de datos escalable de forma masiva con seguridad y auditoría de nivel empresarial, lo que permite a los programas de análisis interactivos, de flujos y por lotes ejecutarse de forma muy simple. Azure Data Lake resuelve muchos de los desafíos de productividad y escalabilidad que impiden maximizar el valor de los recursos de datos.
  4. Explore los datos con informes visuales y colabore, publique y compártalos con otros usuarios. Power BI se integra con otras herramientas, como Microsoft Excel, para que pueda ponerse al día rápidamente y trabajar sin problemas con las soluciones existentes.
  5. Alternativa 3: Azure Stream Analytics es un servicio de análisis en tiempo real. Se puede extender fácilmente con código personalizado y funcionalidades de aprendizaje automático integradas para lograr escenarios más avanzados.
  6. Azure Functions es un servicio de proceso sin servidor que permite ejecutar pequeños fragmentos de código (denominados "funciones") sin preocuparse por la infraestructura de la aplicación. Con Azure Functions, la infraestructura de la nube proporciona todos los servidores actualizados que necesita para mantener la aplicación en ejecución a gran escala.
  7. Azure Notification Hubs permite enviar notificaciones a una amplia gama de plataformas móviles y puede permitir que los operadores y administradores notifiquen determinados eventos o alertas que requieren atención inmediata.

Componentes

De estos orígenes de datos diferentes, los datos se cargan con varios componentes de Azure:

  • IoT Edge Azure IoT Edge mueve el análisis en la nube y lógica de negocios personalizada a los dispositivos para que su organización pueda centrarse en la información empresarial, en lugar de en la administración de los datos. Escale horizontalmente la solución de IoT mediante el empaquetado de la lógica de negocios en contenedores estándar y, después, podrá implementar esos contenedores en cualquiera de los dispositivos y supervisarlo todo desde la nube.
  • Módulos industriales: La plataforma IoT industrial de Azure incluye módulos que se ejecutan dentro de Azure IoT Edge para conectar la zona de producción. El módulo OPC Publisher se conecta a los servidores de OPC UA y publica los datos de telemetría de OPC UA de estos servidores en Azure IoT Hub. OPC Twin proporciona detección, registro y control remoto de dispositivos industriales mediante API REST. El módulo de detección proporciona servicios de detección en el perímetro, lo que incluye la detección de servidores de OPC UA.
  • Azure IoT Hub IoT Hub es un servicio administrado, hospedado en la nube, que actúa como centro de mensajes para las comunicaciones bidireccionales entre la aplicación IoT y los dispositivos que administra. Puede usar Azure IoT Hub para compilar soluciones de IoT con comunicaciones confiables y seguras entre millones de dispositivos de IoT y un back-end de solución hospedado en la nube. Puede conectar virtualmente cualquier dispositivo a IoT Hub.
  • Servicios industriales en Azure Kubernetes La plataforma consta de varios componentes en la nube que se dividen en microservicios que proporcionan API REST y servicios de agente que pueden proporcionar procesamiento y una funcionalidad similar a la de un demonio.
  • Azure Event Hubs es una plataforma de streaming de macrodatos y un servicio de ingesta de eventos. Puede recibir y procesar millones de eventos por segundo. Los datos enviados a un centro de eventos se pueden transformar y almacenar con cualquier proveedor de análisis en tiempo real o adaptadores de procesamiento por lotes y almacenamiento.
  • Time Series Insights Azure Time Series Insights es un servicio de análisis, almacenamiento y visualización totalmente administrado que facilita el análisis y la exploración de miles de millones de eventos de IoT de forma simultánea. Ofrece una visión global de los datos que permite validar rápidamente la solución de IoT y evitar el costoso tiempo de inactividad de los dispositivos críticos.
  • El Explorador de Time Series Insights muestra las poderosas funcionalidades de visualización de datos que proporciona el servicio y que son accesibles dentro de su propio entorno.
  • Azure Data Lake convierte a Azure Storage en los cimientos para crear lagos de datos empresariales en Azure. Azure Data Lake se diseñó desde el principio para servir varios petabytes de información y mantener cientos de gigabits de rendimiento y permite administrar fácilmente ingentes cantidades de datos.
  • Power BI es un conjunto de herramientas de análisis de negocios que sirve para analizar datos y compartir conocimientos. Power BI puede consultar un modelo semántico almacenado en Analysis Services, o bien consultar Azure Synapse directamente.
  • Azure Stream Analytics es un motor de procesamiento de eventos complejos y de análisis en tiempo real que está diseñado para analizar y procesar grandes volúmenes de datos de streaming rápido de varios orígenes de manera simultánea. Los patrones y las relaciones se pueden identificar en la información extraída de varios orígenes de entrada, como dispositivos, sensores, secuencias de clics, fuentes de medios sociales y aplicaciones.
  • Azure Functions permite ejecutar pequeños fragmentos de código (denominados "funciones") sin preocuparse por la infraestructura de la aplicación. Azure Functions es una excelente solución para procesar datos de forma masiva, integrar sistemas, trabajar con Internet de las cosas (IoT) y generar API simples y microservicios.

Pasos siguientes

  • Para obtener una vista detallada de los servicios y módulos industriales, consulte la arquitectura de la plataforma IoT industrial de Azure y, además, aquí se muestra una vista detallada de todos los microservicios individuales y procesos del agente.
  • Puede encontrar más información sobre cómo dar los primeros pasos con la plataforma IoT industrial de Azure en el repositorio GitHub de IoT industrial.