Kostenoptimalisatie in uw IoT-workload

Kosteneffectiviteit is een van de belangrijkste succesfactoren voor IoT-projecten. In een typische IoT-oplossing genereren apparaten grote hoeveelheden telemetrie die ze naar de cloud verzenden om cloudtechnologieën te verwerken en op te slaan. De manier waarop u apparaten en toepassingen ontwikkelt, grote hoeveelheden gegevens verwerkt en uw architectuur ontwerpt, is van invloed op de totale kosten.

Omdat een IoT-oplossing een meerlaagse technologiestack is, zijn er veel kostenbesparingsfactoren en veel mogelijkheden om de kosten te optimaliseren. Kostenoptimalisatie is een proces van gesloten kostenbeheer dat continu moet worden bewaakt, geanalyseerd en verbeterd gedurende de levenscyclus van een oplossing.

Oplossingsvereisten zijn de belangrijkste criteria voor beslissingen over ioT-architectuur. U kunt vereisten opsplitsen in functionele en operationele vereisten. Scheid de kostenoverwegingen voor elk type vereiste, omdat functionele vereisten het systeemontwerp bepalen, terwijl operationele vereisten van invloed zijn op de systeemarchitectuur. Ontwikkel meerdere use cases op basis van vereisten en vergelijk deze voordat u uw ontwerp voltooit.

Dit artikel bevat kostenoverwegingen voor verschillende combinaties van Azure IoT-services en -technologieën. Zie Branchespecifieke Azure IoT-referentiearchitecturen voor kostenoptimalisatie voor specifieke branches of gebruiksvoorbeelden, zoals verbonden factory's, voorspellend onderhoud of externe bewaking.

Kostenoptimalisatie in uw IoT-workload evalueren

Voltooi de vragen over kostenoptimalisatie voor IoT-workloads in de Azure Well-Architected Review om uw IoT-workload te beoordelen via de Well-Architected Framework Cost Optimization-pijler. Nadat de evaluatie de belangrijkste aanbevelingen voor kostenoptimalisatie voor uw IoT-oplossing heeft geïdentificeerd, gebruikt u de volgende inhoud om de aanbevelingen te implementeren.

Ontwerpprincipes

Vijf pijlers van uitstekende architectuur zijn de basis voor de ontwerpmethodologie voor IoT-workloads. Deze pijlers dienen als kompas voor latere ontwerpbeslissingen in de belangrijkste IoT-ontwerpgebieden. De volgende ontwerpprincipes breiden de kwaliteitspijler van het Azure Well-Architected Framework - Kostenoptimalisatie uit.

Ontwerpprincipe	Overwegingen
Kostenbeheerdiscipline ontwikkelen	Inzicht in de totale eigendomskosten (TCO) door rekening te houden met zowel directe als indirecte kosten bij de planning.
Industriestandaard strategieën en benaderingen gebruiken	Voor IoT-specifieke branches met hun eigen ecosystemen, bijvoorbeeld productie, energie en milieu, of auto-industrie en transport, kunt u industriestandaard strategieën en benaderingen gebruiken.
Ontwerp voor tariefoptimalisatie	Implementatieplannen definiëren voor elke IoT-architectuurlaag.
Bewaken en optimaliseren in de loop van de tijd	Bewaak en optimaliseer kosten met doorlopende kostenoptimalisatieactiviteiten nadat u uw oplossing hebt geïmplementeerd.

Totale eigendomskosten (TCO)

IoT-kosten zijn een afweging tussen verschillende technologische opties. Soms is het geen eenvoudige vergelijking, omdat IoT een end-to-end-systeem is. Houd rekening met de kostenvoordelen van synergie bij het afstemmen van meerdere services en technologieën. U kunt bijvoorbeeld Azure IoT Hub apparaatdubbels gebruiken om gebeurtenissen in Azure Digital Twins te verwerken. Apparaatdubbels in IoT Hub zijn alleen beschikbaar in de standard-laag van IoT Hub.

Het is belangrijk om een juiste schatting te maken van de samengevoegde kosten op de lange termijn. Bekijk de IoT-technologiestacks en ontwikkel een kostenmodel met de kosten voor het implementeren en uitvoeren van alle betrokken services. De Azure-prijscalculator helpt bij het schatten van zowel opstart- als operationele kosten.

In sommige gebieden kunnen eenmalige kosten effectiever zijn dan terugkerende kosten. In de beveiliging waar hacktechnieken altijd veranderen, kan het bijvoorbeeld het beste zijn om een betrouwbaar commercieel besturingssysteem en een module zoals Azure Sphere te importeren. Voor een eenmalige betaling bieden dergelijke services doorlopende maandelijkse beveiligingspatches voor apparaten.

Maak een schatting van de kosten van de oplossing op basis van het uitvoeren op schaal in de productiearchitectuur, niet van de PoC-architectuur (proof-of-concept). Architectuur en kosten evolueren snel na de PoC. Volgens het IoT Signals EDITION 3-rapport zijn de hoge kosten van schalen de belangrijkste reden voor poC-fouten. De hoge kosten van het schalen van IoT-projecten zijn het gevolg van de complexiteit van de integratie tussen lagen, zoals apparaten, edge-connectiviteit en compatibiliteit tussen toepassingen.

Uw kostenmodel moet de volgende gebieden bevatten:

• Apparaten: begin met een beperkt aantal verbonden apparaten en schat de groei in het aantal geïmplementeerde apparaten en hun berichtenpatronen. Zowel apparaten als berichten kunnen in de loop van de tijd lineaire of niet-lineaire groei hebben.

• Infrastructuur: als u de kosten van de infrastructuur wilt evalueren, moet u eerst rekening houden met de basisbeginselen: opslag, rekenkracht en netwerk. Houd vervolgens rekening met alle services die uw oplossing nodig heeft om gegevens op te nemen, uit te gaan en voor te bereiden.

• Bewerkingen: neem de operationele kosten op de lange termijn op die parallel met de infrastructuurkosten toenemen, zoals het in dienst nemen van operators, leveranciers en klantondersteuningsteams.

• Bewaking: bewaak en beoordeel continu de kosten om hiaten tussen geplande en werkelijke kosten te identificeren. Een regelmatige kostenbeoordeling helpt kostenoptimalisatie te bereiken.

Lagen van IoT-architectuur

Ontwerpprincipes voor kostenoptimalisatie helpen bij het verduidelijken van overwegingen om ervoor te zorgen dat uw IoT-workload voldoet aan de vereisten in de basislagen van de IoT-architectuur.

Als u de lagen van de IoT-architectuur begrijpt, kunt u een kostenbasislijn definiëren en meerdere architecturen overwegen voor kostenvergelijking. Elke laag heeft meerdere technologieën en ecosysteemopties, zoals apparaten, telecommunicatie of de locatie aan de rand, dus u moet voor elke laag een kostenstrategie opstellen.

De IoT-kernlagen: apparaat en gateway, apparaatbeheer en modellering, en opname en communicatie, identificeren IoT-specifieke oplossingen. De andere lagen en cross-cutting activiteiten zijn ook gemeenschappelijk voor en worden vaak gedeeld met andere workloads. TCO en kostenoptimalisatie moeten echter rekening houden met alle kosten, dus u moet rekening houden met de IoT-gerelateerde kosten van algemene en horizontale activiteiten, evenals de IoT-specifieke lagen.

Apparaat- en gatewaylaag

Deze laag is verantwoordelijk voor het genereren, in sommige gevallen optimaliseren en overdragen van gegevens naar de cloud. Kosten zijn een belangrijke overweging bij het ontwerpen van deze laag. Kostenoptimalisatie moet rekening houden met de volledige levenscyclus van het apparaat van plannen, inrichten, configureren, bewaken en buiten gebruik stellen.

Voor Edge-oplossingen moeten IoT-apparaten in het veld worden geïmplementeerd. De implementatie heeft mogelijk een netwerk- en stroomvoorzieningsinfrastructuur nodig die van invloed is op de kosten. Bestaande infrastructuur kan de installatiekosten minimaliseren, maar het kan nodig zijn om ervoor te zorgen dat de installatie geen invloed heeft op bestaande systemen.

Voor het ontwikkelen of installeren van IoT-apparaten is mogelijk training vereist en toegewezen intern of extern personeel in dienst te nemen. Vereiste vaardigheden zijn onder andere hardwareontwerp, ingesloten toepassingsontwikkeling, cloud- en lokale connectiviteit, beveiliging en privacy en IoT-oplossingsarchitectuur. Branchespecifieke expertise kan ook vereist zijn. Neem deze kosten op in de totale apparaatkosten.

Apparaatkosten omvatten het organiseren van logistiek, zoals opslag, voorraadbeheer en transport. Neem de kosten op van alle buitengebruikstellingsactiviteiten wanneer apparaten het einde van hun operationele levenscyclus bereiken.

Voor apparaten die zijn verbonden met de cloud, optimaliseert u de gegevensoverdracht om kostengrenzen te handhaven. Strategieën zijn onder andere het minimaliseren van nettoladinggrootten, het batchen van berichten en het verzenden tijdens daluren. Deze optimalisaties brengen ook kosten met zich mee om te implementeren.

Zie voor meer informatie over Azure IoT-apparaten:

• Overzicht van Azure IoT-apparaattypen
• Aanbevolen procedures voor apparaatconfiguratie binnen een IoT-oplossing

Hardwareselectie

Het grootste deel van het apparaatontwikkelingsproces is afhankelijk van de hardwareselectie. Bij een beslissing over het maken of kopen van apparaten wordt rekening gehouden met kwalitatieve factoren zoals wi-fi-certificering en kwantitatieve factoren zoals de kosten van de stuklijsten en de time-to-market. Kiezen tussen standaardhardware of een aangepast ontwerp is van invloed op de kosten van IoT-apparaten en de time-to-market.

• Standaardapparaten kosten mogelijk meer per eenheid, maar hebben voorspelbare kosten en doorlooptijden. Off-the-shelf-apparaten maken ook complex beheer van de toeleveringsketen niet meer nodig.

• Aangepaste apparaten kunnen de kosten per eenheid verlagen, maar ook ontwikkeltijd met zich meebrengen en niet-terugkerende technische kosten met zich meebrengen, zoals ontwerp, test, certificeringsinzendingen en productie.

• Vooraf gecertificeerde systeemonderdelen of -modules kunnen de tijd tot het op de markt brengen verkorten en een semi-aangepast apparaat maken, maar zijn duurder dan discrete chips. U moet de toeleveringsketen en voorraadbeheer op de juiste manier beheren.

De Azure Certified Device-catalogus biedt apparaten die goed werken met Azure IoT en die kunnen helpen de kosten en de time-to-market te verminderen. U richt zich op het ontwerpen en ontwerpen van de IoT-oplossing met de flexibiliteit om de hardware te selecteren uit een uitgebreide lijst met gecertificeerde apparaten. IoT Plug en Play-apparaten kunnen de kosten voor zowel apparaat- als cloudontwikkeling verlagen. Wanneer u een Azure Certified Device selecteert, kunt u apparaataanpassingen en integratie direct overslaan voor onboarding in uw IoT-oplossing.

Lambda-architectuurpatroon

IoT-oplossingen maken vaak gebruik van het architectuurpatroon hot/warm/koud lambda in de cloud. Dit patroon is ook van toepassing op de edge wanneer u beter presterende edge-apparaten of de Azure IoT Edge runtime gebruikt. Als u dit patroon aan de rand optimaliseert, worden de totale oplossingskosten verlaagd. U kunt de meest kosteneffectieve service kiezen voor gegevensopname en -verwerking in de cloud.

• Dynamische padverwerking omvat bijna realtime verwerking, proceswaarschuwingen of edge-meldingen. U kunt Azure IoT Hub gebeurtenisstromen gebruiken om waarschuwingen in de cloud te verwerken.

• Verwerking van warme paden omvat het gebruik van opslagoplossingen aan de rand, zoals opensource-tijdreeksdatabases of Azure SQL Edge. Azure SQL Edge bevat functies voor het verwerken van edge-stromen en voor tijdreeksen geoptimaliseerde opslag.

• Verwerking van koud pad omvat batchgewijze gebeurtenissen met een lagere urgentie en het gebruik van een optie voor bestandsoverdracht via de module Azure Blob Storage. Deze benadering maakt gebruik van een goedkoper mechanisme voor gegevensoverdracht in vergelijking met streaming via IoT Hub. Nadat koude gegevens binnenkomen in Azure Blob Storage, zijn er veel opties om de gegevens in de cloud te verwerken.

Apparaatbeveiliging

Beide IoT Hub met Device Provisioning Service (DPS) en IoT Central ondersteunen apparaatverificatie met symmetrische sleutels, TPM-attestation (Trusted Platform Module) en X.509-certificaten. Aan elke optie is een kostenfactor gekoppeld.

• X.509-certificaten zijn de veiligste optie voor verificatie bij Azure IoT Hub, maar certificaatbeheer kan kostbaar zijn. Een gebrek aan planning voor certificaatlevenscyclusbeheer kan certificaten nog duurder maken. Normaal gesproken werkt u samen met externe leveranciers die CA- en certificaatbeheeroplossingen aanbieden. Voor deze optie is het gebruik van een openbare-sleutelinfrastructuur (PKI) vereist. Opties zijn onder andere een zelfbeheerde PKI, een PKI van derden of de Azure Sphere-beveiligingsservice, die alleen beschikbaar is voor Azure Sphere-apparaten.

• TTPM's met X.509-certificaten bieden een extra beveiligingslaag. DPS ondersteunt ook verificatie via TPM-goedkeuringssleutels. De belangrijkste kosten zijn hardware, mogelijke herontwerpen van kaarten en complexiteit.

• Verificatie met symmetrische sleutels is de eenvoudigste en laagste kostenoptie, maar u moet de impact op de beveiliging evalueren. U moet sleutels op het apparaat en in de cloud beveiligen. Voor het veilig opslaan van de sleutel op het apparaat is vaak een veiligere optie vereist.

Bekijk de kosten die aan elk van deze opties zijn gekoppeld en balanceer mogelijk hogere hardware- of servicekosten met een betere beveiliging. Integratie met uw productieproces kan ook van invloed zijn op de totale kosten.

Zie Beveiligingsprocedures voor fabrikanten van Azure IoT-apparaten voor meer informatie.

Azure RTOS

Azure RTOS is een ingesloten ontwikkelsuite voor apparaten. Azure RTOS bevat een klein maar krachtig besturingssysteem dat betrouwbare, ultrasnelle prestaties biedt voor apparaten met beperkte resources. Azure RTOS is eenvoudig te gebruiken en is geïmplementeerd op meer dan 10 miljard apparaten. Azure RTOS ondersteunt de populairste 32-bits microcontrollers en ingesloten ontwikkelhulpprogramma's, zodat u optimaal kunt profiteren van de bestaande vaardigheden voor het bouwen van apparaten.

Azure RTOS is gratis voor commerciële implementatie met vooraf gelicentieerde hardware. Azure RTOS wordt geleverd met Azure IoT-cloudmogelijkheden en -functies, zoals apparaatupdates en -beveiliging. Deze functies helpen de kosten voor zowel apparaat- als cloudontwikkeling te verlagen.

Azure RTOS is gecertificeerd voor veiligheid en beveiliging, waardoor de tijd en kosten voor het bouwen van compatibele apparaten voor specifieke verticals, zoals medisch, automotive en productie, worden verminderd.

LPWAN-apparaten

Als LPWAN-apparaten, zoals LoRaWAN, NB-IoT of LTE-M, al zijn verbonden met een andere IoT-cloud, kan de Azure IoT Central Device Bridge een brug naar Azure IoT Central helpen. Met Azure IoT Central Device Bridge kunt u zich richten op het toevoegen van branchekennis en het evalueren van de oplossing zonder kosten voor het wijzigen van bestaande apparaten.

Wanneer u uw bedrijfsklare oplossing bouwt, moet u rekening houden met de kosten voor het integreren van LPWAN-apparaten met Azure IoT Hub.

Azure Sphere

Azure Sphere is een veilig, end-to-end IoT-oplossingsplatform met ingebouwde communicatie- en beveiligingsfuncties voor apparaten die zijn verbonden met internet. Azure Sphere bestaat uit een beveiligde, verbonden, cross-over microcontroller unit (MCU), een aangepast besturingssysteem op basis van Linux op hoog niveau en een cloudbeveiligingsservice die continue, hernieuwbare beveiliging biedt. Azure Sphere vermindert de moeite om een veilige omgeving te bouwen en te onderhouden van apparaat tot cloud.

Azure Sphere biedt 10 jaar lang updates voor het besturingssysteem en zero-day hernieuwbare beveiliging, bovenop op X.509 gebaseerde PKI, updates voor gebruikers-apps, foutrapportage en apparaatbeheer na tien jaar zonder extra kosten. Azure Sphere verlaagt de operationele kosten voor het up-to-date houden van miljoenen apparaten met de nieuwste beveiliging.

Azure Stack

Azure Stack-oplossingen breiden Azure-services en -mogelijkheden uit naar omgevingen buiten Azure-datacenters, zoals on-premises datacenters of edge-locaties. Azure Stack-oplossingen omvatten Azure Stack Edge en Azure Stack HCI.

• Azure Stack Edge is een door Azure beheerd apparaat dat ideaal is voor hardwareversnelde machine learning-workloads op edge-locaties. Azure Stack Edge wordt uitgevoerd op moderne technologiestacks, zoals containers, zodat Azure Stack Edge die is geïmplementeerd op een edge-locatie meerdere workloads kan verwerken. Het delen van rekenkracht tussen workloads vermindert de TCO.

• Azure Stack HCI is een speciaal gebouwde, hypergeconvergeerde oplossing met systeemeigen Azure-integratie. Azure Stack HCI biedt schaalbare virtualisatie voor het hosten van IoT-oplossingen. Virtualisatie biedt extra voordelen, zoals beveiliging, schaalbaarheid en flexibele omgevingen, die de TCO kunnen verminderen door de hardware te delen met andere workloads. Azure Stack HCI biedt meer rekenkracht dan Azure Stack Edge en is ideaal voor industriële procestransformatie.

Azure Stack-oplossingen brengen Azure-mogelijkheden naar de rand, maar hardwaregrootte beperkt de totale rekenkracht. Identificeer use cases en geschatte rekenkracht, en houd rekening met de grootte om de kosten af te stemmen op de prestatiebehoeften.

Openbare of privé-MEC van Azure

IoT-apparaten kunnen grote hoeveelheden gegevens genereren en kunnen ook sterke vereisten hebben voor een laag energieverbruik en lage kosten. Kleine, goedkope IoT-apparaten zijn ontworpen voor een of enkele taken, zoals het verzamelen van sensor- of locatiegegevens en het offloaden ervan voor verdere verwerking.

Met Azure Public of Private Multi-Access Edge Compute (MEC) en 5G kunt u de kosten voor het offloaden van gegevens van apparaten optimaliseren. Op MEC gebaseerde IoT-oplossingen maken gegevensverwerking met lage latentie mogelijk aan de rand in plaats van op apparaten of in de cloud. De latentie is 1-5 ms in plaats van de typische 100-150 ms voor de cloud. IoT-oplossingen op basis van MEC zijn flexibel en de apparaten zelf zijn goedkoop, werken met minimaal onderhoud en gebruiken kleinere, goedkopere en duurzame batterijen. MEC houdt functies voor gegevensanalyse, AI en optimalisatie aan de rand, waardoor IoT-oplossingen eenvoudig en goedkoop blijven.

MEC fungeert niet alleen als een edge-verwerkings-, reken- en 5G-communicatieapparaat voor IoT-workloads, maar ook als communicatieapparaat om snelle verbindingen met de openbare cloud of externe sites tot stand te brengen.

Azure IoT Edge

Azure IoT Edge heeft ingebouwde mogelijkheden voor grote berichtvolumes. Azure IoT Edge beheerde apparaten met gatewaymogelijkheden kunnen de netwerkkosten verlagen en het aantal berichten minimaliseren via lokale verwerking en edge-scenario's.

Vermijd apparaat-naar-apparaat- of module-naar-module-edge-communicatie of apparaat-naar-cloud-interacties die veel kleine berichten gebruiken. Gebruik ingebouwde functies voor het batchen van berichten om meerdere telemetrieberichten naar de cloud te verzenden. Met deze functies kunt u de kosten voor het gebruik van IoT Hub verlagen. Door zowel het aantal dagelijkse berichten als het aantal apparaat-naar-cloud-bewerkingen per seconde te verminderen, kunt u een lagere laag kiezen in IoT Hub. Zie De IoT Edge prestatielimieten uitrekken voor meer informatie.

Als u de kosten voor gegevensuitwisseling wilt verlagen, kunt u Azure-services zoals Azure Stream Analytics en Azure Functions implementeren voor IoT Edge. Azure Stream Analytics en Azure Functions kunnen grote hoeveelheden gegevens aan de rand aggregeren en filteren en alleen belangrijke gegevens naar de cloud verzenden. Azure Blob Storage op IoT Edge kunnen de noodzaak om grote hoeveelheden gegevens over te dragen via het netwerk verminderen. Edge-opslag is handig voor het transformeren en optimaliseren van grote hoeveelheden gegevens voordat deze naar de cloud worden verzonden.

Gratis Azure IoT Edge-modules voor open protocollen zoals OPC Publisher en Modbus helpen verschillende apparaten met minimale ontwikkeling te verbinden. Als uploadprestaties essentieel zijn, kan het kiezen van een bewezen IoT Edge module van een leverancier rendabeler zijn dan het bouwen van een aangepaste module. U kunt IoT Edge modules zoeken en downloaden in de Azure Marketplace.

Opname- en communicatielaag

Een IoT-gateway in de cloud is een brug tussen apparaten en cloudservices. Als front-endservice voor het cloudplatform kan een gateway alle gegevens samenvoegen met protocolomzetting en bidirectionele communicatie met apparaten bieden.

Er zijn veel factoren om rekening mee te houden voor communicatie tussen apparaten en IoT-gateways, zoals apparaatconnectiviteit, netwerk en protocol. Een goed begrip van IoT-communicatieprotocollen, netwerktypen en berichtpatronen helpt u bij het ontwerpen en optimaliseren van een kosteneffectieve architectuur.

Voor apparaatconnectiviteit is het belangrijk om het netwerktype op te geven. Als u een privé-LAN- of WAN-oplossing selecteert, zoals WiFi of LoraWAN, moet u de netwerk-TCO als onderdeel van de totale kosten overwegen. Als u netwerkproviders zoals 4G, 5G of LPWAN gebruikt, moet u terugkerende connectiviteitskosten opnemen.

IoT-oplossingsplatform

Als u een IoT-oplossing voor uw bedrijf wilt bouwen, evalueert u uw oplossing doorgaans met behulp van de platformbenadering voor beheerde apps en bouwt u uw bedrijfsklare oplossing met behulp van de platformservices.

• Met platformservices kunt u services verfijnen en de totale kosten beheren. Het biedt alle bouwstenen voor aangepaste en flexibele IoT-toepassingen. U hebt meer mogelijkheden om uit te kiezen en te coderen voor het verbinden van apparaten en het opnemen, opslaan en analyseren van gegevens. Azure IoT-platformservices omvatten de producten Azure IoT Hub en Azure Digital Twins.

• Azure IoT Central is een platform voor beheerde apps waarmee u snel uw IoT-oplossing kunt evalueren door het aantal beslissingen te verminderen dat nodig is om resultaten te bereiken. IoT Central zorgt voor de meeste infrastructuurelementen in uw oplossing, zodat u zich kunt richten op het toevoegen van branchekennis en het evalueren van de oplossing.

IoT Hub lagen

De meeste IoT-oplossingen vereisen bidirectionele communicatie tussen apparaten en de cloud om volledig functioneel en veilig te zijn. De Basic IoT Hub-laag biedt kernfunctionaliteit, maar sluit bidirectioneel beheer uit. Voor sommige vroege implementaties van oplossingen kunt u mogelijk de kosten verlagen door de Basic-laag te gebruiken. Naarmate uw oplossing vordert, kunt u overschakelen naar een Standard-laag om een beveiligd communicatiekanaal te optimaliseren voor lagere kosten voor cloud-naar-apparaat-berichten. Zie De juiste IoT Hub laag voor uw oplossing kiezen voor meer informatie.

IoT Hub berichtgrootte en -frequentie

De kosten voor berichten zijn sterk afhankelijk van de spraak van het apparaat en de berichtgrootte. Spraakmakende apparaten verzenden elke minuut veel berichten naar de cloud, terwijl relatief stille apparaten slechts elk uur of langer gegevens verzenden. Vermijd apparaat-naar-cloud-interacties die veel kleine berichten gebruiken. Clarity over de spraak- en berichtgrootte van het apparaat helpt de kans op overinrichting te verminderen, wat leidt tot ongebruikte cloudcapaciteit of te weinig inrichten, wat leidt tot uitdagingen op het schalen. Houd rekening met de grootte en frequentie van de nettoladingen van berichten om ervoor te zorgen dat uw infrastructuur de juiste grootte heeft en klaar is om te worden geschaald.

Vermijd cloud-naar-apparaat-interacties waarbij veel kleine berichten worden gebruikt. U kunt bijvoorbeeld meerdere updates voor apparaten of moduledubbels groeperen in één update, die hun eigen beperking hebben. Houd rekening met de berichtgrootte die wordt gebruikt voor het dagelijkse quotum, 4K-byte voor niet-gratis IoT Hub lagen. Als u kleinere berichten verzendt, blijft een deel van de capaciteit ongebruikt, terwijl grotere berichten in segmenten van 4 kB in rekening worden gebracht.

Gebruik één directe methode om directe feedback te krijgen. Gebruik een statusupdate van één apparaat of moduledubbel om configuratie- en statusgegevens asynchroon uit te wisselen.

Tip

U kunt spraakmakende interacties bewaken met behulp van Microsoft Defender voor IoT op Azure IoT Hub en de Defender for IoT-microagent. U kunt IoT Hub aangepaste waarschuwingen maken voor interacties tussen apparaten en cloud-naar-apparaten die een bepaalde drempelwaarde overschrijden.

Als de berichtgrootte essentieel is voor kostenbeheer, is het verminderen van de overhead vooral belangrijk bij lange apparaatlevenscycli of grote implementaties. Opties voor het verminderen van deze overhead zijn onder andere:

• Gebruik een kortere apparaat-id, module-id, dubbelnaam en berichtonderwerp om de nettolading in MQTT-pakketten te verminderen. Een MQTT-nettolading ziet er als devices/{device_id}/modules/{module_id}/messages/events/volgt uit.
• Verkort de vaste lengte overhead en het bericht.
• Comprimeer de nettolading, bijvoorbeeld met behulp van Gzip.

IoT Hub berichtquota en beperkingslimieten

IoT Hub lagen hebben verschillende grootten met specifieke quota en beperkingslimieten voor bewerkingen. Inzicht in IoT Hub limieten en quota om de kosten voor apparaat-naar-cloud- en cloud-naar-apparaat-berichten te optimaliseren.

De standard S1-laag heeft bijvoorbeeld een dagelijks quotum van 400.000 berichten. Kosten nemen toe in segmenten van 4 kB op basis van verschillende factoren:

• Eén apparaat-naar-cloud-bericht (D2C) kan maximaal 4 kB zijn.
• D2C-berichten die groter zijn dan 4 kB, worden in segmenten van 4 kB in rekening gebracht.
• Berichten die kleiner zijn dan 4 kB, kunnen gebruikmaken van de Azure IoT SDK-methode SendEventBatchAsync om batchverwerking aan de apparaatzijde te optimaliseren. Als u bijvoorbeeld maximaal vier berichten van 1 kB aan de rand bundelt, wordt de dagelijkse meter met slechts één bericht verhoogd. Batchverwerking is alleen van toepassing op AMQP of HTTPS.
• De meeste bewerkingen, zoals cloud-naar-apparaat-berichten of apparaatdubbelbewerkingen, brengen ook berichten in segmenten van 4 kB in rekening. Al deze bewerkingen voegen toe aan de dagelijkse doorvoer en het maximale quotum van berichten.

Raadpleeg de documentatie over Azure IoT Hub prijzen voor gedetailleerde prijsvoorbeelden.

Naast dagelijkse berichtquota hebben servicebewerkingen beperkingslimieten. Een belangrijk onderdeel van IoT Hub kostenoptimalisatie is het optimaliseren van zowel berichtquota als beperkingslimieten voor bewerkingen. Bestudeer de verschillen tussen de limieten in de vorm van bewerkingen per seconde of bytes per seconde. Zie quota en beperking IoT Hub voor meer informatie.

Er gelden verschillende beperkingslimieten voor verschillende IoT Hub bewerkingen. Apparaat-naar-cloud-bewerkingen hebben een beperking per seconde die afhankelijk is van de laag. Houd naast de berichtgrootte, die wordt gemeten in segmenten van 4 kB, rekening met het aantal bewerkingen. Met batchverwerking aan de rand kunt u meer berichten in één bewerking verzenden.

Eén bericht van 2 kB, een bericht in batch van 10 kB of een bericht in batch van 256 KB telt slechts als één bewerking, zodat u meer gegevens naar het eindpunt kunt verzenden zonder beperkingslimieten te bereiken.

automatisch schalen van IoT Hub

Door het aantal IoT Hub eenheden dynamisch aan te passen, kunt u de kosten optimaliseren wanneer het berichtvolume fluctueert. U kunt een service voor automatische schaalaanpassing implementeren waarmee uw IoT Hub-service automatisch wordt bewaakt en geschaald. Zie Uw Azure IoT Hub automatisch schalen voor een aanpasbaar voorbeeld om automatische schaalaanpassing te implementeren. U kunt uw eigen aangepaste logica gebruiken om IoT Hub laag en het aantal eenheden te optimaliseren.

Implementatiestempels voor schalen

Implementatiestempels zijn een algemeen ontwerppatroon voor flexibele implementatiestrategieën, voorspelbare schaal en kosten. Dit patroon biedt verschillende voordelen voor IoT-oplossingen, zoals het geografisch distribueren van groepen apparaten, het implementeren van nieuwe functies voor specifieke stempels en het observeren van de kosten per apparaat. Zie IoT-oplossingen schalen met implementatiestempels voor meer informatie.

Laag voor apparaatbeheer en modellering

Het beheren van apparaten is een taak die complexe processen organiseert, zoals toeleveringsketenbeheer, apparaatinventaris, implementatie, installatie, operationele gereedheid, apparaatupdates, bidirectionele communicatie en inrichting. Apparaatmodellering kan de beheerkosten en de volumes van berichtenverkeer verlagen.

IoT Plug and Play

Voor het verminderen van de TCO kunt u uitgebreide gebruiksvoorbeelden overwegen als onderdeel van de platformselectie. Met IoT Plug en Play kunnen bouwers van oplossingen apparaten integreren met IoT Hub of Azure Digital Twins zonder handmatige configuratie. IoT Plug en Play maakt gebruik van de Digital Twins Definition Language (DTDL) V2. Beide zijn gebaseerd op open W3C-standaarden, zoals JSON-LD en RDF, de voorzien in vereenvoudiging van ingebruikname in verschillende services en hulpprogramma's.

Er zijn geen extra kosten voor het gebruik van IoT Plug en Play en de DTDL. De standaardtarieven voor IoT Hub, Azure Digital Twins en andere Azure-services blijven hetzelfde.

Zie Een bestaand apparaat converteren naar een IoT-Plug en Play-apparaat voor meer informatie.

IoT Hub DPS

IoT Hub DPS is een helperservice voor IoT Hub die low-cost, zero-touch, Just-In-Time-inrichting naar de juiste IoT-hub mogelijk maakt zonder menselijke tussenkomst. DPS maakt veilige en schaalbare inrichting van miljoenen apparaten mogelijk om fouten en kosten te verminderen.

DPS maakt het inrichten van apparaten met weinig of geen aanraakinvoer mogelijk, zodat u geen mensen hoeft te trainen en naar de site hoeft te sturen. Het gebruik van DPS vermindert de kosten voor vrachtwagenrollen en de tijd die wordt besteed aan training en configuratie. DPS vermindert ook het risico op fouten als gevolg van handmatige inrichting.

DPS ondersteunt levenscyclusbeheer van apparaten met IoT Hub via inschrijvingstoewijzingsbeleid, zero-touch-inrichting, initiële configuratie-instelling, opnieuw inrichten en ongedaan maken van de inrichting. Zie voor meer informatie:

• DPS-prijzen
• Apparaten opnieuw inrichten

Modellering van asset- en apparaatstatus

Vergelijk kostenverschillen tussen verschillende apparaattopologie- en entiteitsarchieven, zoals Azure Cosmos DB, Azure Digital Twins en Azure SQL Database. Elke service heeft een andere kostenstructuur en biedt verschillende mogelijkheden voor uw IoT-oplossing. Afhankelijk van het vereiste gebruik kiest u de meest kostenefficiënte service.

• Azure Digital Twins kan een op grafieken gebaseerd model van de IoT-omgeving implementeren voor assetbeheer, apparaatstatus en telemetriegegevens. U kunt Azure Digital Twins gebruiken als een hulpprogramma om volledige omgevingen te modelleren, met realtime IoT-gegevensstreaming, en zakelijke gegevens uit niet-IoT-bronnen samen te voegen. U kunt aangepaste ontologieën bouwen of ontologieën op basis van standaarden gebruiken, zoals RealEstateCore, CIM of NGSI-LD om de uitwisseling van gegevens met derden te vereenvoudigen. Azure Digital Twins heeft een prijsmodel voor betalen per gebruik zonder vaste kosten.

• Azure Cosmos DB is een wereldwijd gedistribueerde database met meerdere modellen. De kosten worden beïnvloed door opslag en doorvoer, met opties voor regionale of wereldwijd gedistribueerde en gerepliceerde gegevens.

• Azure SQL Database kan een efficiënte oplossing zijn voor apparaat- en assetmodellering. SQL Database heeft verschillende prijsmodellen om u te helpen de kosten te optimaliseren.

Assetimplementatiemodel

U kunt edge-oplossingen implementeren met verschillende architecturen: meerdere eindpunten, IoT-apparaten, direct verbonden met de cloud of verbonden via een edge- en/of cloudgateway. Verschillende opties voor het kopen van edge-apparaten kunnen van invloed zijn op de TCO en de time-to-market. Doorlopend onderhoud en ondersteuning van het apparaatpark zijn ook van invloed op de totale kosten van de oplossing.

Wanneer gegevens worden opgeslagen en verwerkt in een bepaalde IoT-oplossing, is dit van invloed op veel factoren, zoals latentie, beveiliging en kosten. Analyseer elke use-case en onderzoek waar het het meest zinvol is om edge-verwerking en gegevensopslag te gebruiken en hoe dit van invloed is op de kosten. Het opslaan en verwerken van gegevens aan de rand kan opslag-, transport- en verwerkingskosten besparen. Maar als u rekening houdt met schalen, zijn cloudservices vaak betere opties vanwege kosten en ontwikkelingsoverhead.

De Azure-prijscalculator is een handig hulpmiddel om deze opties te vergelijken.

Gebeurtenisverwerkings- en analyselaag

Het doel van de gebeurtenisverwerkings- en analyselaag is om gegevensgestuurde beslissingen mogelijk te maken. De timing van gebeurtenissen en het doel van analyse zijn belangrijke factoren om rekening mee te houden. De juiste servicekeuze verhoogt de efficiëntie van de architectuur en vermindert de kosten voor het verwerken van gegevens en gebeurtenissen.

Implementeer dynamische, warme of koude padverwerking voor IoT-gegevensanalyse op basis van uw vereisten. De Azure IoT-referentiearchitectuur helpt u het verschil tussen deze analysepaden te begrijpen en bekijkt de beschikbare analyseservices voor elk pad.

Bepaal om aan de slag te gaan welke typen gegevens het dynamische, warme of koude pad doorlopen:

• Dynamische padgegevens worden in het geheugen bewaard en in bijna realtime geanalyseerd, meestal met behulp van stroomverwerking. De uitvoer kan een waarschuwing activeren of worden geschreven naar een gestructureerde indeling waar analysehulpprogramma's onmiddellijk een query op kunnen uitvoeren.
• Warme padgegevens, zoals van de laatste dag, week of maand, worden opgeslagen in een opslagservice die onmiddellijk kan worden opgevraagd.
• Historische gegevens van het koude pad worden opgeslagen in goedkopere opslag om query's in grote batches te kunnen uitvoeren.

Opslaglaag

Een van de doelen van een IoT-oplossing is het verstrekken van gegevens aan eindgebruikers. Het is belangrijk om inzicht te hebben in opslagtypen, capaciteit en prijzen om een strategie te maken voor het optimaliseren van opslagkosten.

Opslagtypen

De keuze van een opslagplaats voor telemetrie is afhankelijk van de use-case voor uw IoT-gegevens. Als het doel alleen is om IoT-gegevens te bewaken en de volumes laag zijn, kunt u een database gebruiken. Als uw scenario gegevensanalyse omvat, moet u telemetriegegevens opslaan in de opslag. Voor geoptimaliseerde tijdreeksopslag en query's kunt u overwegen om speciaal ontworpen oplossingen zoals Azure Data Explorer.

Opslag en databases sluiten elkaar niet uit. Beide services kunnen samenwerken, met name met goed gedefinieerde dynamische, warme en koude analysepaden. Azure Data Explorer en databases worden vaak gebruikt voor dynamische en warm-padscenario's.

Voor Azure Storage is het ook belangrijk om rekening te houden met levenscyclusfactoren voor gegevens, zoals toegangsfrequentie, retentievereisten en back-ups. Met Azure Storage kunt u de levenscyclus van gegevens definiëren en het proces voor het verplaatsen van gegevens van de dynamische laag naar andere lagen automatiseren, waardoor de kosten voor langetermijnopslag worden verlaagd. Zie Een levenscyclusbeheerbeleid configureren voor meer informatie.

Databaseoplossingen

Voor databasemogelijkheden is het gebruikelijk om te kiezen tussen SQL- en no-SQL-oplossingen. SQL-databases zijn het meest geschikt voor vaste schematelemetrie met eenvoudige vereisten voor gegevenstransformatie of gegevensaggregatie. Zie Typen databases in Azure voor meer informatie.

Azure SQL Database en TimescaleDB for PostgreSQL zijn veelgebruikte keuzes voor SQL-databases. Raadpleeg voor meer informatie de volgende artikelen:

• Kosten voor Azure SQL Database plannen en beheren
• Azure SQL database en kostenoptimalisatie
• Azure SQL Database for PostgreSQL-extensie
• Prestaties afstemmen voor Azure SQL Databases

Als de gegevens het beste worden weergegeven als een object of document zonder een vast schema, is no-SQL een betere optie. Azure Cosmos DB biedt meerdere API's, zoals SQL of MongoDB. Voor elke database zijn partitie- en indexstrategieën belangrijk voor het optimaliseren van prestaties en het verminderen van onnodige kosten. Zie voor meer informatie:

• Partitionering en horizontaal schalen in Azure Cosmos DB
• Kosten plannen en beheren voor Azure Cosmos DB

Azure Synapse Analytics is een modern Azure-datawarehouse. Synapse Analytics schaalt met Data Warehouse Eenheden (DWU) en u moet de juiste capaciteit kiezen om aan de vereisten van uw oplossing te voldoen. Afhankelijk van het gebruiksscenario kunt u de berekening onderbreken wanneer er geen taak wordt uitgevoerd om de operationele kosten te verlagen.

Transportlaag

Met de transportlaag worden gegevens overgedragen en gerouteerd tussen andere lagen. Wanneer gegevens tussen lagen en services worden verplaatst, is de keuze van het protocol van invloed op de kosten. Gebruiksvoorbeelden zoals veldgateways, een open protocol voor de branche en selectie van IoT-netwerken zijn ook van invloed op de kosten in de transportlaag.

Kies het juiste protocol voor uw IoT-apparaten voor het verzenden van telemetrie om de overdrachtsgrootte en -kosten te verminderen.

Apparaatclients verzenden regelmatig keep-alive-berichten naar IoT Hub. Volgens Kosten per bewerking worden er geen kosten in rekening gebracht voor keep alive-berichten. U hoeft echter geen keep-alive-eigenschap toe te voegen aan de telemetrie als er geen specifieke vereiste voor is. Voor flexibiliteit bieden sommige Azure IoT Device SDK's de optie om een periode in te stellen voor deze berichten als u het AMQP- of MQTT-protocol gebruikt.

Voor IoT-apparaten met batterijvoeding kunt u kiezen tussen verbindingen actief houden of opnieuw verbinding maken wanneer de apparaten worden geactiveerd. Deze keuze is van invloed op het energieverbruik en de netwerkkosten.

Opnieuw verbinding maken verbruikt pakketten van ongeveer 6 kB voor TLS-verbinding, apparaatverificatie en het ophalen van een apparaatdubbel, maar bespaart batterijcapaciteit als het apparaat slechts één of twee keer per dag wordt geactiveerd. U kunt berichten bundelen om TLS-overhead te verminderen. Als u actief blijft, verbruikt u honderden bytes, maar als u de verbinding levend houdt, bespaart u netwerkkosten als het apparaat om de paar uur of minder wordt geactiveerd.

Zie Connectiviteit en betrouwbare berichten beheren met behulp van Azure IoT Hub apparaat-SDK's voor richtlijnen op hoog niveau over de connectiviteit en betrouwbare berichtenfuncties in Azure IoT-apparaat-SDK's. Deze richtlijnen helpen u de kosten te verlagen voor het verwerken van onverwacht gedrag tussen apparaat en Azure IoT-services.

DPS vermindert de kosten voor het beheer van de levenscyclus van apparaten, van zero-touch-inrichting tot buitengebruikstelling, maar verbinding maken met DPS verbruikt netwerkkosten voor TLS en verificatie. Om het netwerkverkeer te verminderen, moeten apparaten tijdens het inrichten IoT Hub gegevens in de cache opslaan en vervolgens rechtstreeks verbinding maken met IoT Hub totdat ze opnieuw moeten inrichten. Zie Een inrichtingsaanvraag verzenden vanaf het apparaat voor meer informatie.

Interactie- en rapportagelaag

Omdat IoT tijdreeksgegevens verwerkt, zijn er veel interacties van een groot aantal apparaten. Rapportage en visualisatie realiseert de waarde van deze gegevens. Intuïtieve en vereenvoudigde gebruikerservaringen en goed ontworpen gegevensinteracties kunnen kostbaar zijn om te bouwen.

Grafana is een opensource-hulpprogramma voor gegevensvisualisatie dat geoptimaliseerde dashboards voor tijdreeksgegevens biedt. Grafana-community's bieden voorbeelden die u opnieuw kunt gebruiken en aanpassen in uw omgeving. U kunt metrische gegevens en dashboards implementeren op basis van tijdreeksgegevens met weinig moeite. Azure biedt een Grafana-invoegtoepassing voor Azure Monitor.

Met rapportage- en dashboardhulpprogramma's zoals Power BI kunt u snel aan de slag met ongestructureerde IoT-gegevens. Power BI biedt een intuïtieve gebruikersinterface en mogelijkheden. U kunt eenvoudig dashboards en rapporten ontwikkelen met behulp van tijdreeksgegevens en profiteren van de voordelen van beveiliging en implementatie tegen lage kosten.

Integratielaag

Integratie met andere systemen en services kan complex zijn. Veel services kunnen helpen de efficiëntie te maximaliseren om de kosten in de integratielaag te optimaliseren.

Azure Digital Twins kan verschillende systemen en services integreren met IoT-gegevens. Azure Digital Twins transformeert alle gegevens in een eigen digitale entiteit, dus het is belangrijk om inzicht te hebben in de servicelimieten en afstemmingspunten voor kostenbesparingen. Bekijk azure Digital Twins-servicelimieten bij het ontwerpen van uw architectuur. Functionele beperkingen begrijpen om effectief te integreren met bedrijfssystemen.

Wanneer u de query-API gebruikt, brengt Azure Digital Twins kosten in rekening per query-eenheid (QU). U kunt het aantal QU's traceren dat de query in de antwoordheader gebruikt. Verminder de complexiteit van query's en het aantal resultaten om de kosten te optimaliseren. Zie Het QU-verbruik zoeken in Azure Digital Twins voor meer informatie.

DevOps-laag

Cloudplatformen transformeren kapitaaluitgaven (CAPEX) in operationele uitgaven (OPEX). Hoewel dit model flexibiliteit en flexibiliteit biedt, hebt u nog steeds een goed gedefinieerd implementatie- en operationeel model nodig om optimaal te profiteren van het cloudplatform. Een goed geplande implementatie maakt herhaalbare assets om de markttijd te verkorten.

Een cloudplatform biedt ontwikkelaars flexibiliteit om resources binnen enkele seconden te implementeren, maar er is een risico dat resources onbedoeld worden ingericht of dat er te veel wordt ingericht. Een goed cloudgovernancemodel kan dergelijke risico's minimaliseren en ongewenste kosten helpen voorkomen.

Ontwikkelomgevingen

Ontwikkelaars kunnen profiteren van de flexibiliteit die Azure biedt om de ontwikkelingskosten te optimaliseren. De IoT Hub gratis laag, beperkt tot één exemplaar per abonnement, biedt standaardmogelijkheden, maar is beperkt tot 8000 berichten per dag. Deze laag is voldoende voor ontwikkeling in een vroeg stadium met een beperkt aantal apparaten en berichten.

Voor rekenomgevingen kunt u een serverloze architectuur gebruiken voor cloudeigen IoT-oplossingen. Enkele populaire Azure-services voor IoT-workloads zijn Azure Functions en Azure Stream Analytics. Het factureringsmechanisme is afhankelijk van de service. Met sommige services, zoals Azure Stream Analytics voor realtime verwerking, kunnen ontwikkelaars services onderbreken zonder extra kosten in rekening te brengen. Andere services factureren per gebruik. Bijvoorbeeld Azure Functions facturen op basis van het aantal transacties. Ontwikkelaars kunnen profiteren van deze cloudeigen mogelijkheden om zowel de ontwikkelings- als operationele kosten te optimaliseren.

Een IDE (Integrated Development Environment) versnelt de ontwikkeling en implementatie. Sommige opensource-IDE's, zoals Visual Studio Code, bieden Azure IoT-extensies waarmee ontwikkelaars gratis code kunnen ontwikkelen en implementeren in Azure IoT-services.

Azure IoT biedt gratis GitHub-codevoorbeelden met richtlijnen. Deze voorbeelden helpen ontwikkelaars bij het uitbreiden van apparaat-, IoT Edge-, IoT Hub- en Azure Digital Twins-toepassingen. GitHub heeft ook functies voor het implementeren van naadloze continue integratie en continue implementatie (CI/CD) omgevingen met lage kosten en moeite. GitHub Actions zijn gratis voor opensource-projecten. Zie GitHub-abonnementen en -functies voor meer informatie.

Belastingstests voor kostenraming

U kunt belastingstests gebruiken om de totale kosten, inclusief cloudservices, voor end-to-end IoT-oplossingen te schatten. Omdat IoT-oplossingen grote hoeveelheden gegevens gebruiken, kan een simulator helpen bij het testen van de belasting. Voorbeelden van simulatiecode, zoals de Telemetriesimulator voor Azure IoT-apparaten , helpen u bij het testen en schatten van kosten op schaal met verschillende parameters.

Implementatieomgevingen

Het is gebruikelijk om workloads in meerdere omgevingen te implementeren, zoals ontwikkeling en productie. Met infrastructuur als code (IaC) kunt u de implementatie versnellen en de marktintroductietijd verkorten door code opnieuw te gebruiken. IaC kan helpen bij het voorkomen van onbedoelde implementaties, zoals onjuiste lagen. Azure-services zoals Azure Resource Manager en Azure Bicep of services van derden, zoals Terraform en Pulumi, zijn algemene IaC-opties.

U kunt DevOps-implementatieprocedures toepassen op IoT-oplossingen met behulp van build- en release-pijplijnen in verschillende omgevingen. Zie Een DevOps-pijplijn gebruiken om een oplossing voor voorspeld onderhoud te implementeren voor een voorbeeld.

Ondersteuning en onderhoud

Langetermijnondersteuning en onderhoud van veldapparaten kunnen escaleren tot de grootste kostenlast voor een geïmplementeerde oplossing. Zorgvuldige afweging van systeem-TCO is cruciaal voor het realiseren van Return on Investment (ROI).

U moet IoT-apparaten gedurende de levensduur van de oplossing ondersteunen en onderhouden. Taken omvatten hardwarereparaties, software-upgrades, besturingssysteemonderhoud en beveiligingspatches. Houd rekening met doorlopende licentiekosten voor commerciële software en eigen stuurprogramma's en protocollen. Als u geen onderhoud op afstand kunt uitvoeren, moet u budgetteren voor reparaties en updates op locatie. Voor hardwarereparaties of vervangingen moet u geschikte reserveonderdelen op voorraad hebben.

Voor oplossingen die gebruikmaken van mobiele of betaalde connectiviteitsmedia, selecteert u een geschikt data-abonnement op basis van het aantal apparaten, de grootte en frequentie van gegevensoverdrachten en de implementatielocatie van het apparaat. Als u een Service Level Agreement (SLA) hebt, hebt u een kosteneffectieve combinatie van hardware, infrastructuur en getraind personeel nodig om aan de SLA te voldoen.

Cloudgovernance

Cloudgovernance is essentieel voor naleving, beveiliging en het voorkomen van onnodige kosten.

• Met API's voor kostenbeheer kunt u kosten- en gebruiksgegevens verkennen via multidimensionale analyse. U kunt aangepaste filters en expressies maken waarmee u vragen over het gebruik van Azure-resources kunt beantwoorden. Api's voor kostenbeheer kunnen waarschuwingen genereren wanneer het verbruik geconfigureerde drempelwaarden bereikt. Api's voor kostenbeheer zijn beschikbaar voor IoT Central, IoT Hub en DPS.

• Met resourcetags worden labels toegepast op geïmplementeerde resources. Samen met Microsoft Cost Management biedt tagging inzicht in lopende kosten op basis van de labels. Zie Common cost analysis uses (Veelvoorkomend gebruik van kostenanalyses) voor meer informatie.

• Azure Policy wordt geleverd met ingebouwd beleid om resources automatisch te labelen of resources te markeren zonder taggen. Zie Beleidsdefinities toewijzen voor tagnaleving voor meer informatie. Een andere use-case voor Azure Policy is het voorkomen van inrichting van bepaalde lagen, waardoor overinrichting in ontwikkel- of productieomgevingen wordt voorkomen.

Bewaking

Veel hulpprogramma's in uw Azure-abonnement kunnen uw organisatie helpen bij het implementeren van financieel beheer en het verkrijgen van meer waarde uit uw IoT-services. Met deze hulpprogramma's kunt u het resourcegebruik bijhouden en kosten beheren in al uw clouds met één uniforme weergave. U hebt toegang tot uitgebreide operationele en financiële inzichten om weloverwogen beslissingen te nemen.

Telemetrielogboekregistratie maakt vaak gebruik van Log Analytics-werkruimten in Azure Monitor. Log Analytics bevat 5 GB opslagruimte en de eerste 30 dagen retentie zijn gratis. Afhankelijk van de bedrijfsbehoeften hebt u mogelijk een langere bewaarperiode nodig. Bekijk en bepaal de juiste bewaarperiode om onbedoelde kosten te voorkomen.

Log Analytics biedt een werkruimteomgeving om interactief query's uit te voeren op logboeken. U kunt logboeken periodiek exporteren naar externe locaties, zoals Azure Data Explorer, of logboeken archiveren in een opslagaccount voor een goedkopere opslagoptie. Zie Gebruik en geschatte kosten bewaken in Azure Monitor voor meer informatie.

Azure Advisor

Azure Advisor is een persoonlijke cloudconsultant die u helpt best practices te volgen om uw Azure-implementaties te optimaliseren. Advisor analyseert uw resourceconfiguratie en gebruikstelemetrie en beveelt oplossingen aan waarmee u de kosteneffectiviteit, prestaties, betrouwbaarheid en beveiliging kunt verbeteren.

Advisor helpt u bij het optimaliseren en verminderen van uw algehele Azure-uitgaven door niet-actieve en onderbenutte resources te identificeren. U kunt aanbevelingen voor kosten krijgen op het tabblad Kosten op het Dashboard Advisor.

Hoewel Advisor geen specifieke aanbevelingen biedt voor IoT-services, kan het nuttige aanbevelingen bieden voor Azure-infrastructuur-, opslag- en analyseservices. Zie Servicekosten verlagen met behulp van Azure Advisor voor meer informatie.

Volgende stappen

Operationele uitmuntendheid in uw IoT-workload

Gerelateerde resources

• Ontwerpprincipes voor kostenoptimalisatie
• Aanbevelingen voor het maken van een kostenmodel
• Controlelijst voor ontwerpbeoordeling voor Kostenoptimalisatie
• Azure IoT-referentiearchitectuur
• Azure IoT-documentatie