Share via

Autóipari üzenetkezelés, adatelemzési referenciaarchitektúra

  • Cikk

Ez a referenciaarchitektúra célja, hogy támogassa az autóipari oemeket és mobilitási szolgáltatókat a fejlett csatlakoztatott járműalkalmazások és digitális szolgáltatások fejlesztésében. Célja, hogy megbízható és hatékony üzenetkezelési, adat- és elemzési infrastruktúrát biztosítson. Az architektúra magában foglalja az üzenetfeldolgozási, parancsfeldolgozási és állapottárolási képességeket, amelyek megkönnyítik a különböző szolgáltatások integrálását felügyelt API-k használatával. Emellett egy adat- és elemzési megoldást is bemutat, amely skálázható és biztonságos módon biztosítja az adatok tárolását és hozzáférhetőségét a digitális tervezés és az adatok szélesebb körű mobilitási ökoszisztémával való megosztása érdekében.

Architektúra

A magas szintű architektúra diagramja.

A magas szintű architektúradiagram egy autóipari üzenetkezelési, adatelemzési megoldás fő logikai blokkait és szolgáltatásait mutatja be. További részletek a következő szakaszokban találhatók.

  • A jármű eszközgyűjteményt tartalmaz. Ezen eszközök némelyike szoftveralapú, és képes a felhőből felügyelt szoftveres számítási feladatok végrehajtására. A jármű sokféle adatot gyűjt és dolgoz fel, az elektromechanikus eszközöktől, például az akkumulátorkezelő rendszertől kezdve a szoftver naplófájljaiig.
  • A jármű üzenetkezelési szolgáltatásai kezelik a jármű felé és a járműről érkező kommunikációt. Feladata az üzenetek feldolgozása, a parancsok munkafolyamatok használatával történő végrehajtása és a jármű, a felhasználó és az eszközfelügyelet háttérrendszerének közvetítése. Emellett nyomon követi a járművek, eszközök és tanúsítványok regisztrációját és kiépítését.
  • A jármű- és eszközfelügyelet háttérrendszerei azok az OEM-rendszerek, amelyek nyomon követik a jármű konfigurációját a gyártól a javításig és a karbantartásig.
  • Az üzemeltető informatikai és üzemeltetési szolgáltatásokkal rendelkezik a járművek és a háttérrendszer rendelkezésre állásának és teljesítményének biztosítása érdekében.
  • Az adatelemzési szolgáltatások adattárolást biztosítanak, és minden adatfelhasználó számára lehetővé teszik a feldolgozást és az elemzést. Az adatokat olyan megállapításokká alakítja, amelyek jobb üzleti döntéseket hoznak.
  • A járműgyártó a végfelhasználó számára hozzáadott értékként digitális szolgáltatásokat nyújt a társalkalmazásoktól a javítási és karbantartási alkalmazásokig.
  • Számos digitális szolgáltatás megköveteli az üzleti integrációt olyan háttérrendszerekhez, mint a Dealer Management (DMS), az Ügyfélkapcsolat-kezelés (CRM) vagy a Vállalati erőforrás-tervezés (ERP) rendszerek.
  • A hozzájáruláskezelési háttérrendszer az ügyfélkezelés része, és nyomon követi az adatgyűjtéshez szükséges felhasználói engedélyeket a földrajzi országra/régióra vonatkozó jogszabályoknak megfelelően.
  • A járművekből gyűjtött adatok a digitális mérnöki folyamat bemenetei, amelynek célja a folyamatos termékfejlesztés az elemzés és a gépi tanulás használatával.
  • Az intelligens mobilitási ökoszisztéma előfizethet és felhasználhat élő telemetriát, valamint összesített elemzéseket is, hogy több terméket és szolgáltatást biztosítson.

A Microsoft tagja az Eclipse szoftveralapú jármű munkacsoportjának, amely nyílt együttműködési fórum a járműszoftver-platformok nyílt forráskód használatával.

Adatfolyam

Az architektúra a közzétevői/előfizetői üzenetkezelési mintával választja el a járműveket a szolgáltatásoktól.

Járművekről felhőbe irányuló üzenetek

A járműről a felhőbe irányuló adatfolyam a jármű telemetriai adatainak feldolgozására szolgál. A telemetriai adatok elküldhetők rendszeresen (jármű állapota, járműérzékelők gyűjtése) vagy egy esemény alapján (hibaállapotok eseményindítói, felhasználói műveletre adott reakció).

Az üzenetkezelési adatfolyam diagramja.

  1. A jármű a felügyeleti API-k használatával kiválasztott lehetőségek alapján van konfigurálva egy ügyfél számára. A konfiguráció a következőket tartalmazza:
    1. Járművekre és eszközökre vonatkozó kiépítési információk.
    2. Kezdeti járműadat-gyűjtési konfiguráció piaci és üzleti szempontok alapján.
    3. A kezdeti felhasználói hozzájárulási beállítások tárolása a jármű beállításai és a felhasználó elfogadása alapján.
  2. A jármű egy Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) ügyfélen keresztül tesz közzé telemetriai és eseményüzeneteket meghatározott témakörökkel az Azure Event Grid MQTT-közvetítő szolgáltatásában a jármű üzenetkezelési szolgáltatásaiban.
  3. Az Event Grid a témakör és az üzenetattribútumok alapján különböző előfizetőknek irányítja az üzeneteket.
    1. Az azonnali feldolgozást nem igénylő alacsony prioritású üzeneteket (például elemzési üzeneteket) a rendszer közvetlenül a tárolóba irányítja egy Event Hubs-példány használatával pufferelés céljából.
    2. A magas prioritású üzenetek, amelyek azonnali feldolgozást igényelnek (például a felhasználói alkalmazásokban megjelenítendő állapotváltozások) egy Azure-függvényhez lesznek irányítva egy Event Hubs-példány használatával pufferelés céljából.
  4. Az alacsony prioritású üzeneteket a rendszer közvetlenül a data lake-ben tárolja az eseményrögzítés használatával. Ezek az üzenetek kötegelt dekódolást és feldolgozást használhatnak az optimális költségek érdekében.
  5. A magas prioritású üzenetek feldolgozása Azure-függvényekkel történik. A függvény beolvassa a jármű, az eszköz és a felhasználói hozzájárulás beállításait az Eszközregisztrációs adatbázisból , és végrehajtja a következő lépéseket:
    1. Ellenőrzi, hogy a jármű és az eszköz regisztrálva van-e és aktív-e.
    2. Ellenőrzi, hogy a felhasználó hozzájárult-e az üzenettémakörhöz.
    3. Dekódolja és bővíti a hasznos adatokat.
    4. További útválasztási információkat ad hozzá.
  6. Az adatelemzési megoldás élő telemetriai eseményközpontja fogadja a dekódolt üzeneteket. Az Azure Data Explorer streambetöltést használ az üzenetek fogadása során történő feldolgozásához és tárolásához.
  7. A digitális szolgáltatások rétege dekódolt üzeneteket fogad. A Service Bus értesítést küld az alkalmazásoknak a jármű állapotával kapcsolatos fontos változásokról/ eseményekről. Az Azure Data Explorer a jármű utolsó ismert állapotát és rövid távú előzményeit biztosítja.

Felhőből járműre irányuló üzenetek

A felhőből a járműbe irányuló adatfolyamot gyakran használják távoli parancsok végrehajtására a járműben egy digitális szolgáltatásból. Ezek a parancsok olyan használati eseteket tartalmaznak, mint a zár/ajtó kinyitása, az éghajlat-vezérlés (a kabin hőmérsékletének beállítása) vagy a konfiguráció változásai. A sikeres végrehajtás a jármű állapotától függ, és némi időt igényelhet.

A jármű képességeitől és a művelet típusától függően a parancs végrehajtásának több lehetséges módszere is van. Két változatot mutatunk be:

  • A felhőt olyan eszközüzenetek (A) felé irányíthatja, amelyekhez nincs szükség felhasználói hozzájárulás ellenőrzésére, és kiszámítható válaszidővel rendelkezik. Ez magában foglalja az egyes és több járműnek küldött üzeneteket is. Ilyenek például az időjárási értesítések.
  • Járműparancsok (B), amelyek járműállapot használatával határozzák meg a sikert, és felhasználói hozzájárulást igényelnek. Az üzenetkezelési megoldásnak rendelkeznie kell egy parancs-munkafolyamat-logikával, amely ellenőrzi a felhasználói hozzájárulást, nyomon követi a parancsvégrehajtás állapotát, és értesíti a digitális szolgáltatást, ha elkészült.

Példaként az alábbi adatfolyam-felhasználók által kiadott parancsok egy társalkalmazás digitális szolgáltatásaiból.

Az adatfolyam parancs- és vezérlődiagramja.

A közvetlen üzenetek végrehajtása a lehető legjobb teljesítmény érdekében minimális ugrásmennyiséggel (A):

  1. A társalkalmazás egy hitelesített szolgáltatás, amely üzeneteket tehet közzé az Event Gridben.
  2. Az Event Grid ellenőrzi a társalkalmazás-szolgáltatás engedélyezését annak megállapításához, hogy képes-e üzeneteket küldeni a megadott témakörökbe.
  3. A társalkalmazás feliratkozik az adott jármű/parancskombináció válaszaira.

Ha a jármű állapotfüggő parancsai felhasználói hozzájárulást igényelnek (B):

  1. A jármű tulajdonosa/felhasználója hozzájárul a parancs- és vezérlési funkciók digitális szolgáltatáshoz való végrehajtásához (ebben a példában egy társalkalmazáshoz). Ez általában akkor történik, ha a felhasználó letölti/aktiválja az alkalmazást, és az OEM aktiválja a fiókját. A rendszer konfigurációmódosítást indít el a járműn, hogy feliratkozzon a kapcsolódó parancstémakörre az MQTT-közvetítőben.
  2. A társalkalmazás a parancsot és a felügyelt API-t használja egy távoli parancs végrehajtásának igényléséhez.
    1. A parancsvégrehajtás több paramétert is tartalmazhat, például időtúllépési, tárolási és továbbítási beállításokat stb.
    2. A parancslogika dönti el, hogyan dolgozza fel a parancsot a témakör és más tulajdonságok alapján.
    3. A munkafolyamat-logika létrehoz egy állapotot a végrehajtás állapotának nyomon követéséhez
  3. A parancs-munkafolyamat logikája ellenőrzi a felhasználói hozzájárulás adatait annak megállapításához, hogy az üzenet végrehajtható-e.
  4. A parancs munkafolyamat-logikája egy üzenetet tesz közzé az Event Gridben a paranccsal és a paraméterértékekkel.
  5. A jármű üzenetkezelési modulja feliratkozik a parancstémakörre, és megkapja az értesítést. A parancsot a megfelelő számítási feladathoz irányítja.
  6. Az üzenetkezelési modul figyeli a számítási feladatot a befejezés (vagy hiba) érdekében. A parancs (fizikai) végrehajtásáért egy számítási feladat felelős.
  7. Az üzenetkezelési modul közzéteszi a parancsállapot-jelentéseket az Event Gridben.
  8. A munkafolyamat-modul elő van fizetve a parancsállapot-frissítésekre, és frissíti a parancsvégrehajtás belső állapotát.
  9. Miután a parancs végrehajtása befejeződött, a szolgáltatásalkalmazás megkapja a végrehajtási eredményt a parancs és a vezérlési API felett.

Jármű- és eszközkiépítés

Ez az adatfolyam magában foglalja a járművek és eszközök regisztrálásának és kiépítésének folyamatát a jármű-üzenetkezelési szolgáltatásokban. A folyamatot általában a járműgyártás részeként indítják el.

A kiépítési adatfolyam diagramja.

  1. A Factory System a kívánt építési állapotba rendeli a járműeszközt. Ide tartozhat a belső vezérlőprogram és a szoftver kezdeti telepítése és konfigurálása. Ennek a folyamatnak a részeként a gyári rendszer beszerzi és megírja a nyilvános kulcsú infrastruktúra szolgáltatójától létrehozott eszköztanúsítványt.
  2. A Factory Rendszer a Vehicle > Device Provisioning API használatával regisztrálja a jármű > eszközt.
  3. A gyári rendszer aktiválja az eszközkiépítési ügyfelet az eszközregisztrációhoz való csatlakozáshoz és az eszköz üzembe helyezéséhez. Az eszköz lekéri a kapcsolati adatokat az MQTT-közvetítőhöz.
  4. Az eszközregisztrációs alkalmazás létrehozza az eszközidentitást az MQTT-közvetítővel.
  5. A gyári rendszer először aktiválja az eszközt, hogy kapcsolatot létesítsen az MQTT-közvetítővel .
    1. Az MQTT-közvetítő hitelesíti az eszközt a hitelesítésszolgáltató főtanúsítványával , és kinyeri az ügyféladatokat.
  6. Az MQTT-közvetítő a helyi beállításjegyzék használatával kezeli az engedélyezett témakörök engedélyezését.
  7. Az alkatrész cseréjéhez az OEM-kereskedői rendszer aktiválhatja egy új eszköz regisztrációját.

Feljegyzés

A gyári rendszerek általában helyszíniek, és nincs közvetlen kapcsolatuk a felhőhöz.

Adatelemzés

Ez az adatfolyam a járműadatok elemzését ismerteti. Más adatforrások, például a gyári vagy műhelyüzemeltetők segítségével bővítheti és kontextusba helyezheti a járművek adatait.

Az adatelemzés diagramja.

  1. A jármű üzenetkezelési szolgáltatási rétege telemetriát, eseményeket, parancsokat és konfigurációs üzeneteket biztosít a jármű felé történő kétirányú kommunikációból.
  2. Az informatikai és üzemeltetési réteg információt nyújt a járműben futó szoftverről és a kapcsolódó felhőszolgáltatásokról.
  3. Számos folyamat biztosítja az adatok finomítottabb állapotba történő feldolgozását
    • Feldolgozás nyers adatokból bővített és deduplikált járműadatokra.
    • Járműadatok összesítése, főbb teljesítménymutatók és elemzések.
    • Betanítási adatok létrehozása gépi tanuláshoz.
  4. A különböző alkalmazások finomított és összesített adatokat használnak fel.
    • Vizualizáció a Power BI használatával.
    • Üzleti integrációs munkafolyamatok a Logic Apps használatával a Dataverse-be való integrációval.
  5. A létrehozott betanítási adatokat olyan eszközök használják, mint az ML Studio, az ML-modellek létrehozásához.

Méretezhetőség

A csatlakoztatott jármű- és adatmegoldások több millió járműre és több ezer szolgáltatásra méretezhetők. A méretezhetőség és a rugalmasság érdekében ajánlott az Üzembehelyezési bélyegek mintát használni.

A méretezhetőség fogalmának diagramja.

Minden jármű-üzenetküldési skálázási egység egy meghatározott járműpopulációt támogat (például egy adott földrajzi régióban lévő járműveket, modellév szerint particionálva). Az alkalmazásskálázási egység azokat a szolgáltatásokat skálázza, amelyek üzeneteket küldenek vagy fogadnak a járműveknek. A közös szolgáltatás bármilyen skálázási egységből elérhető, és eszközfelügyeleti és előfizetési szolgáltatásokat nyújt alkalmazásokhoz és eszközökhöz.

  1. Az alkalmazásskálázási egység előfizeti az alkalmazásokat a fontos üzenetekre. A közös szolgáltatás kezeli a jármű üzenetkezelési skálázási egység összetevőire való előfizetést.
  2. A jármű az eszközfelügyeleti szolgáltatással felderíti a jármű üzenetkezelési skálázási egységhez való hozzárendelését.
  3. Ha szükséges, a jármű üzembe helyezése a Jármű és az eszköz kiépítési munkafolyamatával történik.
  4. A jármű üzenetet tesz közzé az MQTT-közvetítőnek.
  5. Az Event Grid az előfizetés adataival irányítja át az üzenetet.
    1. A feldolgozást és jogcím-ellenőrzést nem igénylő üzenetek esetében a rendszer a megfelelő alkalmazásskálázási egység egy bejövő központjába irányítja.
    2. A feldolgozást igénylő üzeneteket a rendszer a D2C feldolgozási logikába irányítja a dekódoláshoz és engedélyezéshez (felhasználói hozzájárulás).
  6. Az alkalmazások az alkalmazás bejövő eseményközpont-példányából származó eseményeket használnak fel.
  7. Az alkalmazások üzeneteket tesznek közzé a jármű számára.
    1. A további feldolgozást nem igénylő üzeneteket a rendszer közzéteszi az MQTT-közvetítőn.
    2. A több feldolgozást, munkafolyamat-vezérlést és engedélyezést igénylő üzeneteket a rendszer egy Event Hubs-példányon keresztül irányítja át a megfelelő C2D feldolgozási logikához .

Összetevők

Ez a referenciaarchitektúra a következő Azure-összetevőkre hivatkozik.

Kapcsolatok

  • Az Azure Event Grid lehetővé teszi az eszközök előkészítését, az AuthN/Z-t és a pub-sub-t az MQTT v5-en keresztül.
  • Az Azure Functions feldolgozza a járműüzeneteket. A rövid élettartamú végrehajtást igénylő felügyeleti API-k implementálásához is használható.
  • Az Azure Kubernetes Service (AKS) alternatíva, ha a felügyelt API-k mögötti funkciók tárolóalapú alkalmazásokként üzembe helyezett összetett számítási feladatokból állnak.
  • Az Azure Cosmos DB tárolja a jármű, az eszköz és a felhasználói hozzájárulás beállításait.
  • Az Azure API Management felügyelt API-átjárót biztosít a meglévő háttérszolgáltatásokhoz, például a járművek életciklusának felügyeletéhez (beleértve az OTA-t) és a felhasználói hozzájárulások kezeléséhez.
  • Az Azure Batch hatékonyan futtat nagy számítási igényű feladatokat, például a járműkommunikációs nyomkövetési betöltést.

Adatok és elemzések

  • Az Azure Event Hubs nagy mennyiségű telemetriai adat feldolgozását és betöltését teszi lehetővé.
  • Az Azure Data Explorer idősorozatalapú járműtelemetriaadatok feltárását, gondnokolását és elemzését biztosítja.
  • Az Azure Blob Storage nagy méretű dokumentumokat (például videókat és nyomkövetéseket) és válogatott járműadatokat tárol.
  • Az Azure Databricks eszközkészletet biztosít a nagyvállalati szintű adatmegoldások nagy léptékű karbantartásához. Nagy mennyiségű járműadat hosszú ideig futó műveleteihez szükséges.

Háttérintegráció

  • Az Azure Logic Apps automatizált munkafolyamatokat futtat az üzleti integrációhoz a járműadatok alapján.
  • Azure-alkalmazás Szolgáltatás felhasználói webalkalmazásokat és mobil háttérrendszereket biztosít, például a társalkalmazást.
  • Az Azure Cache for Redis a felhasználó által gyakran használt adatok memóriabeli gyorsítótárazását biztosítja.
  • Az Azure Service Bus olyan közvetítőszolgáltatást biztosít, amely elválasztja a járműkapcsolatot a digitális szolgáltatásoktól és az üzleti integrációtól.

Alternatívák

Az üzenetfeldolgozás és a felügyelt API-k implementálásához megfelelő számítási típus kiválasztása számos tényezőtől függ. Válassza ki a megfelelő szolgáltatást az Azure számítási szolgáltatás kiválasztása útmutató segítségével.

Példák:

  • Azure Functions eseményvezérelt, rövid élettartamú folyamatokhoz, például telemetriai betöltéshez.
  • Azure Batch nagy teljesítményű számítási feladatokhoz, például nagy CAN Trace/Video Files dekódoláshoz
  • Az Azure Kubernetes Service olyan összetett logika felügyelt, teljes körű vezénylésére szolgál, mint például a parancsok és a munkafolyamatok felügyelete.

Az eseményalapú adatmegosztás alternatívájaként az Azure Data Share is használható, ha a cél a köteg-szinkronizálás végrehajtása a Data Lake szintjén.

Forgatókönyv részletei

A magas szintű nézet diagramja.

Az autóipari oemek jelentős átalakuláson mennek keresztül, amikor a rögzített termékek gyártásáról a csatlakoztatott, szoftveralapú járművekre váltanak. A járművek számos funkciót kínálnak, például a levegőn túli frissítéseket, a távoli diagnosztikát és a személyre szabott felhasználói élményt. Ez az áttűnés lehetővé teszi az oem-eknek, hogy valós idejű adatok és elemzések alapján folyamatosan fejlesszék termékeiket, miközben üzleti modelljeik új szolgáltatásokat és bevételi streameket is tartalmaznak.

Ez a referenciaarchitektúra lehetővé teszi az autóipari gyártók és mobilitási szolgáltatók számára, hogy:

  • A digitális mérnöki folyamat részeként visszajelzési adatokkal ösztönözhet folyamatos termékfejlesztést, proaktív módon kezelheti a problémák kiváltó okait, és új ügyfélértéket hozhat létre.
  • Új digitális termékek és szolgáltatások biztosítása, valamint a műveletek digitalizálása olyan háttérrendszerekkel való üzleti integrációval, mint az Enterprise Resource Planning (ERP) és az Ügyfélkapcsolat-kezelés (CRM).
  • Az adatok biztonságos megosztása és a felhasználói hozzájárulás ország-/régióspecifikus követelményeinek kezelése a szélesebb körű intelligens mobilitási ökoszisztémákkal.
  • A járművek életciklus-kezelésének és hozzájáruláskezelésének háttérrendszereivel való integráció leegyszerűsíti és felgyorsítja a csatlakoztatott járműmegoldások üzembe helyezését és felügyeletét egy szoftveralapú járműfejlesztési eszközlánc használatával.
  • Nagy méretekben tárolhatja és szolgáltathatja a számítást jármű- és elemzési célokra.
  • Költséghatékonyan kezelheti a több millió eszközhöz való járműkapcsolatot .

Lehetséges használati esetek

Az OEM autóipari használati esetei a jármű teljesítményének, biztonságának és felhasználói élményének fokozásáról szólnak.

  • Folyamatos termékfejlesztés: A jármű teljesítményének növelése valós idejű adatok elemzésével és a frissítések távoli alkalmazásával.
  • Mérnöki tesztflotta-ellenőrzés: A járműbiztonság és a megbízhatóság biztosítása a tesztflotta adatainak gyűjtésével és elemzésével.
  • Társalkalmazás és felhasználói portál: A távoli járműhozzáférés és -vezérlés engedélyezése személyre szabott alkalmazáson és webportálon keresztül.
  • Proaktív javítás és karbantartás: A járműkarbantartás előrejelzése és ütemezése az adatvezérelt elemzések alapján.

A szélesebb körű ökoszisztéma-használati esetek kibővítik a csatlakoztatott járműalkalmazásokat a flottaműveletek, a biztosítás, a marketing és az útmenti segítségnyújtás javítása érdekében a teljes szállítási környezetben.

  • Csatlakozás kereskedelmi flottaműveletek: A flottakezelés optimalizálása valós idejű monitorozással és adatvezérelt döntéshozatalsal.
  • Digitális járműbiztosítás: A biztosítási díjak testreszabása a vezetési viselkedés és az azonnali balesetjelentés alapján.
  • Helyalapú marketing: Célzott marketingkampányok biztosítása az illesztőprogramoknak a helyük és a preferenciáik alapján.
  • Közúti segítségnyújtás: Valós idejű támogatás és segítségnyújtás a rászoruló járművezetőknek a jármű helyének és diagnosztikai adatainak felhasználásával.

Megfontolások

Ezek a szempontok implementálják az Azure Well-Architected Framework alappilléreit, amely a számítási feladatok minőségének javítására használható vezérelvek halmaza. További információ: Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Megbízhatóság

A megbízhatóság biztosítja, hogy az alkalmazás megfeleljen az ügyfelek felé vállalt kötelezettségeknek. További információ: A megbízhatósági pillér áttekintése.

  • A megbízhatóság növelése érdekében fontolja meg a horizontális skálázást.
  • Skálázási egységek használatával elkülönítheti a különböző szabályozásokkal rendelkező földrajzi régiókat.
  • Automatikus skálázás és fenntartott példányok: a számítási erőforrások kezelése az igény szerinti dinamikus skálázással és a költségek előre lefoglalt példányokkal történő optimalizálásával.
  • Georedundancia: adatok replikálása több földrajzi helyre a hibatűrés és a vészhelyreállítás érdekében.

Biztonság

A biztonság biztosítékokat nyújt a szándékos támadások és az értékes adatokkal és rendszerekkel való visszaélés ellen. További információ: A biztonsági pillér áttekintése.

  • A járműkapcsolat biztonságossá tétele: A tanúsítványkezelésről szóló szakaszban megtudhatja, hogyan használhat X.509-tanúsítványokat a biztonságos járműkommunikáció kialakításához.

Költségoptimalizálás

A költségoptimalizálás a szükségtelen kiadások csökkentésének és a működési hatékonyság javításának módjairól szól. További információ: A költségoptimalizálási pillér áttekintése.

  • Járműenkénti költségek: a kommunikációs költségeknek a kínált digitális szolgáltatások számától kell függenie. Számítsa ki a digitális szolgáltatások megtérülését a működési költségek alapján.
  • Az üzenetforgalom alapján kialakítja a költségelemzés gyakorlatát. Csatlakozás járműforgalom a további szolgáltatások hozzáadásakor idővel nő.
  • Fontolja meg a hálózatkezelés és a mobilköltségeket
    • A forgalom mennyiségének csökkentéséhez használja az MQTT-témakör aliasát.
    • Használjon hatékony módszert a hasznos adatüzenetek kódolására és tömörítésére.
  • Forgalomkezelés
    • Üzenet prioritása: a járművek általában ismétlődő használati mintákkal rendelkeznek, amelyek napi/heti keresleti csúcsokat hoznak létre. Az üzenettulajdonságok használatával késleltetheti a nem kritikus vagy elemzési üzenetek feldolgozását a terhelés simításához és az erőforrás-használat optimalizálásához.
    • Automatikus skálázás igény szerint.
  • Fontolja meg, hogy mennyi ideig kell az adatokat melegen/melegen/hidegen tárolni.
  • Fontolja meg a fenntartott példányok használatát a költségek optimalizálásához.

Működés eredményessége

Az üzemeltetési kiválóság azokat az üzemeltetési folyamatokat fedi le, amelyek üzembe helyeznek egy alkalmazást, és éles környezetben tartják azt. További információ: A működési kiválósági pillér áttekintése.

  • Fontolja meg a járműszoftver (naplók/metrikák/nyomkövetések), az üzenetkezelési szolgáltatások, az adatelemzési szolgáltatások és a kapcsolódó háttérszolgáltatások monitorozását az egységesített informatikai műveletek részeként.

Teljesítmény hatékonysága

A teljesítménybeli hatékonyság lehetővé teszi, hogy a számítási feladatok hatékonyan méretezhetők legyenek a felhasználók igényei szerint. További információ: Teljesítményhatékonysági pillér áttekintése.

  • Fontolja meg az 50 000-et meghaladó méretű megoldások méretezési koncepciójának használatát, különösen akkor, ha több földrajzi régióra van szükség.
  • Gondosan gondolja át az adatok betöltésének legjobb módját (üzenetküldés, streamelés vagy kötegelés).
  • Fontolja meg az adatok használati eset alapján történő elemzésének legjobb módját.

Következő lépések

Az alábbi cikkek az architektúrában használt fogalmak némelyikét ismertetik:

Az alábbi cikkek az architektúra összetevői közötti interakciókat ismertetik: