솔루션 아이디어
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이 솔루션은 빌딩과 캠퍼스가 온-프레미스 IoT(사물 인터넷) 디바이스를 클라우드에 안전하고 안정적으로 연결하고 크기 조정하는 방법을 설명합니다.
아키텍처
이 아키텍처의 Visio 파일을 다운로드합니다.
워크플로
병원 건물은 다양한 연결된 디바이스를 사용하여 환자 상태와 시설 성능을 모두 모니터링합니다.
- 상태 추적 디바이스에는 환자 모니터, CT 스캐너 및 혈압 모니터가 포함됩니다.
- 건물 안전 및 품질 디바이스에는 공기 품질 및 건물 온도 센서가 포함됩니다.
환자 상태 및 빌딩 모니터링 디바이스는 LTE 또는 5G RAN(Radio Access Network) 디바이스로 데이터를 보냅니다.
병원의 5G 또는 LTE 라디오는 에지 서버에서 실행되는 5G 또는 LTE 패킷 코어로 데이터를 전달합니다. 에지 서버는 Azure Stack Edge 또는 Azure Arc 지원 서버일 수 있습니다.
에지 서버에서 IoT Edge 런타임은 추가 분석을 위해 데이터를 Azure로 보내기 전에 전처리할 수 있습니다.
클라우드에서 Azure IoT Hub는 데이터를 빠르고 안전하게 수집하고 Azure Machine Learning에 보냅니다.
Azure Machine Learning은 새 데이터를 통합하여 스마트 빌딩 설정을 제어하는 모델을 더욱 최적화합니다.
Azure IoT Hub의 데이터는 병원의 네트워크 IoT 디바이스 지도를 가상 시뮬레이션으로 제공하는 Azure Digital Twins에도 제공됩니다.
데이터는 일정 기간 동안 환자 건강 또는 여러 병원의 치료 효능을 분석할 수 있는 Azure Time Series Insights에도 제공됩니다. Time Series Insights는 의사 결정에 도움이 되는 시각화 계층도 제공합니다.
모든 데이터는 모든 형식과 크기의 데이터를 저장할 수 있는 Azure Data Lake Storage에 저장됩니다.
구성 요소
이 솔루션은 다음 Azure 구성 요소를 사용합니다.
- Azure Stack Edge는 IoT Edge에 컴퓨팅, 스토리지, 인텔리전스를 제공하는 디바이스의 포트폴리오입니다. Azure Stack Edge는 파일에 대한 로컬 액세스를 유지하면서 Azure로 데이터를 전송할 수 있는 클라우드 스토리지 게이트웨이 역할을 합니다.
- Azure Arc 지원 Kubernetes는 Azure 내부 또는 외부에서 실행되는 Kubernetes 클러스터를 연결합니다.
- Azure Sphere는 IoT 디바이스 보안을 위한 하드웨어, OS 및 클라우드 구성 요소를 포함하는 포괄적인 IoT 보안 솔루션입니다.
- Azure IoT Edge는 IoT 디바이스에 로컬로 클라우드 인텔리전스를 배포합니다.
- Azure IoT Hub는 IoT 디바이스와 Azure 간의 양방향 통신을 위한 클라우드 기반 관리형 서비스입니다.
- Azure Machine Learning은 데이터 과학자와 개발자가 기계 학습 모델을 빌드, 학습 및 배포할 수 있는 통합 데이터 과학 솔루션입니다.
- Azure Digital Twins는 클라우드에서 실제 사물, 장소, 프로세스 및 사람의 디지털 표현을 만드는 IoT 플랫폼입니다.
- Azure Time Series Insights는 산업용 IoT 분석 데이터를 대규모로 모니터링하고 분석 및 시각화하는 엔드투엔드 IoT 분석 플랫폼입니다.
- Azure Data Lake Storage는 고성능 분석 워크로드를 위한 확장성 있고 안전한 데이터 레이크입니다.
시나리오 정보
클라우드 서비스는 IoT 데이터를 저장 및 분석하여 변칙을 진단하고 수정 또는 예방 작업을 수행할 수 있습니다. Azure 서비스는 데이터를 추가로 분석 및 저장하고 기계 학습을 사용하여 빌드 설정을 최적화할 수 있습니다.
잠재적인 사용 사례
이 솔루션에서 의료 시설은 LTE 또는 5G 지원 IoT 디바이스를 사용하여 환자 상태와 건물 성능을 모두 추적합니다. 디바이스는 기본 제공 Azure Sphere 인증 칩을 사용하여 Azure 클라우드와 통신하는 온-프레미스 에지 서버로 데이터를 스트리밍합니다. 온-프레미스 네트워크 관리자는 에지 서버의 패킷 코어를 통해 네트워크 상태를 볼 수 있습니다.
이 방법의 다른 예는 다음과 같습니다.
- 커피하우스의 머신에 대한 예측 유지 관리.
- 식품 제조 공장에서 부패하기 쉬운 식음료 온도에 대한 안전 및 규정 준수 모니터링.
- 자율 탐사 차량에서 수집한 데이터를 기반으로 에너지 부문에서 리소스 추출을 위한 최적의 지점을 검색합니다.
참가자
Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 원래 다음 기여자가 작성했습니다.
보안 주체 작성자:
- Nikhil Ravi | 프로덕션 관리 리더