Memproses data kendaraan secara real time menggunakan IoT

Azure Cosmos DB
Azure IoT Edge
Azure Sphere
Azure Stream Analytics
Azure SQL Database

Ide solusi

Artikel ini adalah ide solusi. Jika Anda ingin kami memperluas konten dengan informasi lebih lanjut, seperti potensi kasus penggunaan, layanan alternatif, pertimbangan implementasi, atau panduan harga, beri tahu kami dengan memberikan umpan balik GitHub.

Solusi ini membangun alur penyerapan/pemrosesan data real time untuk menyerap dan memproses pesan dari perangkat IoT ke dalam platform analitik big data di Azure. Arsitektur ini menggunakan Azure Sphere dan Azure IoT Hub untuk mengelola pesan telematika, dan Azure Stream Analytics memproses pesan.

Sistem

Diagram memperlihatkan penyerapan, pemrosesan, dan visualisasi data kendaraan.

Unduh file Visio arsitektur ini.

Aliran data

Data mengalir melalui solusi sebagai berikut:

  1. Pesan telematika (kecepatan, lokasi, dan sebagainya) dikirim oleh perangkat berkemampuan seluler Azure Sphere ke Azure IoT Hub. Dalam skenario greenfield, produsen kendaraan mungkin menyertakan modul Sphere di setiap kendaraan pada saat pembuatan. Dalam skenario ladang coklat, kendaraan dipasangi kembali dengan solusi telematika setelah pasar.

  2. Azure Stream Analytics mengambil pesan secara real time dari Azure IoT Hub, memproses pesan berdasarkan logika bisnis dan mengirim data ke lapisan penyajian untuk penyimpanan.

  3. Database yang berbeda digunakan tergantung pada data. Azure Cosmos DB menyimpan pesan, sedangkan Azure SQL DB menyimpan data relasional dan transaksional, dan bertindak sebagai sumber data untuk lapisan presentasi dan aksi. Azure Synapse berisi data agregat dan bertindak sebagai sumber data untuk alat Inteligensi Bisnis (BI).

  4. Aplikasi web, seluler, BI, dan realitas campuran dapat dibangun di atas lapisan penyajian. Misalnya, Anda dapat mengekspos data lapisan penyajian menggunakan API untuk penggunaan pihak ketiga (misalnya, perusahaan asuransi, pemasok, dan sebagainya).

  5. Ketika kendaraan memerlukan servis di pusat layanan dealer, perangkat Azure Sphere dihubungkan ke port OBD-II kendaraan oleh teknisi servis.

  6. Aplikasi Azure Sphere terhubung ke port OBD-II kendaraan dan mengalirkan data OBD-II ke Azure IoT Edge melalui MQTT. Perangkat Azure Sphere terhubung melalui Wi-Fi ke perangkat Azure IoT Edge yang diinstal di pusat layanan. Data OBD-II dialirkan dari Azure IoT Edge ke Azure IoT Hub dan diproses dalam alur pemrosesan pesan yang sama.

    • Dengan rilis OS 20.10 terbaru, Azure Sphere kini dapat terhubung dengan aman ke Azure IoT Edge menggunakan sertifikat perangkatnya sendiri. Sertifikat perangkat Azure Sphere bersifat unik untuk setiap perangkat dan diperbarui secara otomatis oleh Azure Sphere Security Service setiap 24 jam setelah perangkat melewati proses pengesahan dan autentikasi jarak jauh.

    • Azure Sphere berkomunikasi langsung dengan Azure Sphere Security Service dan bukan melalui Azure IoT Edge. Azure Sphere Security Service adalah layanan berbasis cloud Microsoft yang berkomunikasi dengan chip Azure Sphere untuk mengaktifkan pemeliharaan, pembaruan, dan kontrol. Terkadang disingkat AS3.

  7. Perantaraan MQTT tujuan umum kini tersedia di Azure IoT Edge. Perangkat Azure Sphere akan menerbitkan pesan ke topik MQTT bawaan IoT Hub (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/).

    • Modul Azure IoT Edge adalah aplikasi kontainer yang dikelola oleh IoT Edge dan dapat menjalankan layanan Azure (seperti Azure Stream Analytics), model ML kustom, atau kode khusus solusi Anda sendiri.
  8. Seorang teknisi servis, yang mengenakan HoloLens, dapat berlangganan topik MQTT (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/) dan melihat data OBD-II dengan aman menggunakan aplikasi HoloLens yang berisi klien MQTT. Klien MQTT HoloLens harus diberi wewenang untuk terhubung dan berlangganan topik tersebut. Dengan menghubungkan HoloLens langsung ke gateway IoT Edge, teknisi servis dapat melihat data kendaraan mendekati real-time, menghindari latensi pengiriman data ke cloud dan kembali. Teknisi layanan juga dapat berinteraksi dengan port OBD-II kendaraan (misalnya, lampu "mesin pemeriksaan" jelas) meski pusat layanan terputus dari cloud.

Komponen

  • Azure Sphere adalah platform aplikasi tingkat tinggi yang aman dengan fitur komunikasi dan keamanan bawaan untuk perangkat yang terhubung ke internet. Ini terdiri dari unit pengendali mikro silang (MCU) yang aman dan terhubung, sistem operasi (OS) berbasis Linux kustom, dan layanan keamanan berbasis cloud yang memberikan keamanan berkelanjutan dan dapat diperbarui.

  • Azure IoT Edge menyediakan perantaraan MQTT dan menjalankan aplikasi tepi cerdas di lokal untuk memastikan latensi rendah, penggunaan bandwidth lebih rendah.

  • Azure IoT Hub berada di lapisan penyerapan dan mendukung komunikasi dua arah kembali ke perangkat, yang memungkinkan Tindakan dikirim dari cloud atau Azure IoT Edge ke perangkat.

  • Azure Stream Analytics (ASA) menyediakan pemrosesan aliran tanpa server real time yang dapat menjalankan kueri di cloud dan di tepi. ASA di Azure IoT Edge dapat memfilter atau mengumpulkan data secara lokal, memungkinkan keputusan cerdas tentang data yang perlu dikirim ke cloud untuk diproses atau disimpan lebih lanjut.

  • Azure Cosmos DB, Azure SQL Database, dan Azure Synapse Analytics berada di lapisan penyimpanan Serving. Azure Stream Analytics dapat menulis pesan langsung ke Azure Cosmos DB menggunakan output. Data dapat dikumpulkan dan dipindahkan dari Azure Cosmos DB dan Azure SQL ke Azure Synapse menggunakan Azure Data Factory.

  • Azure Synapse adalah sistem terdistribusi untuk menyimpan dan menganalisis himpunan data besar. Penggunaan pemrosesan paralel besar-besaran (MPP) membuatnya cocok untuk menjalankan analitik berperforma tinggi.

  • Azure Synapse Link untuk Azure Cosmos DB memungkinkan Anda menjalankan analisis mendekati real-time terhadap data operasional di Azure Cosmos DB, tanpa menimbulkan dampak performa atau biaya pada beban kerja transaksional, dengan menggunakan dua mesin analitik yang tersedia dari ruang kerja Azure Synapse Anda: SQL Serverless dan Spark Pools.

  • Microsoft Power BI adalah rangkaian alat analitik bisnis untuk menganalisis data dan berbagi wawasan. Power BI dapat mengkueri model semantik yang disimpan di Analysis Services, atau dapat mengkueri Azure Synapse secara langsung.

  • Azure App Services dapat digunakan untuk membangun aplikasi web dan seluler. Azure API Management dapat digunakan untuk mengekspos data ke pihak ketiga, berdasarkan data yang disimpan di Lapisan Penyajian.

  • Microsoft HoloLens dapat digunakan oleh teknisi layanan untuk melihat data kendaraan (misalnya, riwayat layanan, data OBD-II, diagram bagian, dan sebagainya) secara holografik untuk membantu pemecahan masalah dan perbaikan.

Alternatif

  • Synapse Link adalah solusi pilihan Microsoft untuk analitik di atas data Azure Cosmos DB.

Detail skenario

Penyerapan, pemrosesan, dan visualisasi data kendaraan adalah kemampuan utama yang diperlukan untuk menciptakan solusi mobil yang terhubung. Dengan mengambil dan menganalisis data ini, kita dapat menguraikan wawasan yang berguna dan menciptakan solusi baru.

Misalnya, dengan kendaraan yang dilengkapi dengan perangkat telematika, kita dapat memantau lokasi langsung kendaraan, merencanakan rute yang dioptimalkan, memberikan bantuan kepada pengemudi, dan mendukung industri yang mengonsumsi atau mendapatkan manfaat dari data telematika seperti asuransi. Untuk produsen kendaraan, informasi diagnostik dapat memberikan informasi penting untuk layanan dan garansi kendaraan.

Kemungkinan kasus penggunaan

Bayangkan sebuah perusahaan manufaktur mobil yang ingin membuat solusi untuk:

  • Mengirim data real-time dengan aman ke cloud dari sensor dan komputer onboard yang dipasang di kendaraannya.

  • Membuat layanan bernilai tambah bagi pelanggan dan dealer-nya dengan menganalisis lokasi kendaraan, dan data sensor lainnya (seperti sensor terkait mesin dan sensor terkait lingkungan).

  • Simpan data untuk pemrosesan hilir tambahan untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti (Misalnya, pemberitahuan pemeliharaan untuk pemilik kendaraan, informasi kecelakaan untuk lembaga asuransi, dan sebagainya).

  • Mengizinkan teknisi layanan dealer berinteraksi dengan kendaraan menggunakan aplikasi realitas campuran untuk membantu memecahkan masalah dan melakukan perbaikan (Misalnya, menggunakan aplikasi HoloLens untuk melihat data real-time dan melihat/menghapus kode diagnostik yang tersedia melalui port OBD-II kendaraan, melihat prosedur perbaikan, atau melihat diagram suku cadang 3D yang dibongkar).

Kontributor

Artikel ini sedang diperbarui dan dikelola oleh Microsoft. Ini awalnya ditulis oleh kontributor berikut.

Penulis utama:

Langkah berikutnya

  • Tinjau Arsitektur Referensi Azure IoT yang menampilkan arsitektur yang direkomendasikan untuk aplikasi IoT di Azure menggunakan komponen PaaS (platform-as-a-service).

  • Tinjau arsitektur Analitik tingkat lanjut untuk mengintip bagaimana komponen Azure yang berbeda dapat membantu membangun alur big data.

  • Tinjau arsitektur analitik Real-time yang menyertakan alur big data.