ソリューションのアイデア
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この記事では、遠隔地に電力、照明、インターネット サービスを提供するモノのインターネット (IoT) ソリューションについて説明します。
アーキテクチャ
アプリケーション ソリューション
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データフロー
これは、エンドユーザー インターフェイスを備えたコンテナー化されたマイクロサービス アプリです。
- フィールド セールスおよびサービス エージェントは、モバイル プラットフォームを使用して、Azure Application Gateway を介してクラウド アプリケーションとやり取りします。 エンド ユーザーは、組み込みのインターフェイスまたはモバイル アプリを使用して、デバイスにアクセスして制御します。
- Application Gateway は、メッセージング プロトコルを使用してユーザーおよびオペレーターと対話します。
- クラウド アプリは、ID およびアクセス管理、デバイス アップグレード、通知、コマース サービスなどの機能とインターフェイスを提供する、コンテナー化されたマイクロサービスで構成されています。
- 使用する機能に応じて、このアプリは、非構造化データ ストレージ向け Azure Blob Storage、大規模な構造化データベース向け Azure Cosmos DB、エンターテイメント コンテンツ向け Azure Media Services などの Azure サービスとリソースにアクセスします。
- また、IoT ゲートウェイは、分析と機械学習 (ML) に使用するために、Azure IoT Hub 経由でストリーミング テレメトリとユーザー データをクラウドに送信します。
分析と機械学習のソリューション
プロセスのビジネス インテリジェンス部分には、次のデータ分析と制御ループが含まれます。
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データフロー
- IoT Hub は、IoT デバイスからストリーミング テレメトリとユーザー データを受信し、Azure Functions 経由でイベントを Azure Databricks にルーティングします。
- Azure Databricks がイベントデータの "抽出、変換、読み込み (ETL) " を行います。
- Azure Databricks では、Azure Functions を使用して、アラームなどの一部のイベントをカスタマー サポート アプリに直接送信してアクションを実行します。
- Azure Databricks は ETL データを Azure Synapse に送信し、そこで分析を実行してデータを格納します。
- Power BI レポートでは、分析されたデータと分析情報が使用されます。 サービス プロバイダーは、システムの評価と将来の計画にデータを使用できます。
- Azure Machine Learning では、Databricks クラスターを使用して、電源管理のために ML モデルのトレーニングと再トレーニングを行います。 モデルの再トレーニングでは、Azure Cosmos DB 上で、現在のデータを保存されている外部データ (過去の気象データや予測など) と組み合わせます。
- 再トレーニングされたモデルは、モデルをパッケージ化し、再トレーニングされたモデルを IoT Hub に送信するパイプラインをトリガーします。 IoT Hub は、更新されたモデルを IoT デバイスに送信して、デバイス管理に使用します。
コンポーネント
- Azure App Gateway は、クラウド Web アプリとの間で送受信されるトラフィックを管理し、負荷を分散します。
- Azure Kubernetes Service (AKS) は、コンテナー化された Docker アプリの Kubernetes オーケストレーションをホストし、簡素化します。
- Azure Container Registry は、大規模な AKS アプリケーションをサポートする、管理されたプライベート レジストリ サービスです。
- Azure IoT Hub は、IoT アプリケーションとデバイスの間の双方向通信に対する中央クラウド メッセージ ハブです。
- Azure Databricks は、高速で使いやすい、Apache Spark ベースのコラボレーション対応分析サービスで、ビッグ データ パイプラインを対象としています。
- Azure Synapse Analytics (旧称 SQL Data Warehouse) は、エンタープライズ データ ウェアハウスとビッグ データ分析の機能を同時に備えた分析サービスです。
- Power BI はソフトウェア サービス、アプリ、コネクタのコレクションで、データを、イマーシブで一貫した対話型の視覚化とレポートに変換します。
- Azure Machine Learning はクラウドベースの ML 環境で、既存のデータを使って、将来の動き、結果、傾向が予測できます。
シナリオの詳細
大規模な通信会社は、家庭や小規模ビジネスのエネルギーおよびインターネット ハブとして機能する IoT デバイスに基づいてソリューションを作成しています。
IoT デバイスには、データ転送とカスタマイズされたサービス提供のハブとして機能する IoT ゲートウェイがあります。 これらのデバイスでは、屋上のソーラー パネルを使用してバッテリーを充電し、このバッテリーで LED ライト、USB 電源、携帯ネットワーク接続を提供します。 ゲートウェイは、ソーラー パネル、バッテリー、出力デバイスからテレメトリ データを収集して送信します。 このソリューションには、ユーザー インターフェイスを提供する SIM カードとタブレットが組み込まれた IoT デバイスも含まれています。
基本的な IoT デバイスは、アラートとチャットボットを通じて、LED ライト、USB デバイスの充電、インターネット接続、ユーザー サポートを提供します。 ユーザーは、より多くのサービスやコンテンツをオンデマンドまたはサブスクリプションで取得できます。
ソリューション全体では、IoT に接続されたデバイスを Azure プラットフォーム ベースのモバイル アプリと組み合わせています。 このソリューションは、高い信頼性と最小限のダウンタイムでクリーンで低コストの電力とインターネット サービスを提供します。
Azure は、この IoT ソリューションで次の 2 つの主要ワークストリームをサポートしています。
リアルタイムの IoT デバイス テレメトリにより、一時的な異常または長時間続いている異常が検出されます。 システムはリアルタイムのチャットボットを使用して応答し、デバイスのアクションを実行できます。 たとえば、低電力状態に入ると、デバイスのバックグラウンドまたは非アクティブな機能の電力使用量を低減できます。 ユーザーは、積極的に使っているサービスは引き続き快適に利用できます。
処理後の Data Analytics と機械学習によって使用状況とインシデントを評価して、予測メンテナンスと将来のニーズを決定します。 アラートは、まもなく故障することが予測される部品について顧客に通知できます。
考えられるユース ケース
以下のシナリオと業界で、このソリューションを使用できます。
- 一元化された電力とインターネット接続が制限されている場所。
- コンテンツとプログラミングを提供するためのニュース、エンターテイメント、教育組織。
- オンライン コマースや銀行取引サービスを提供する金融機関。
- 緊急通報とサポート コミュニケーションのための政府機関および公衆衛生機関。
次のステップ
- IoT の概念と Azure IoT Hub
- Azure のプライベート Docker コンテナー レジストリの概要
- Azure Synapse Analytics の専用 SQL プール (以前の SQL DW) とは
- MLOps: Azure Machine Learning を使用したモデルの管理、デプロイ、系列追跡、監視
- Azure Machine Learning 内に Azure Databricks と AutoML を含む開発環境をセットアップする
- ソーラー パワー デバイスによりオンライン エンターテイメント、教育を小さな町に届ける
- Veriown のケース スタディ