Otimização de custos em sua carga de trabalho de IoT

A eficácia do custo é um dos principais fatores de sucesso para projetos de IoT. Em uma solução de IoT típica, os dispositivos geram grandes quantidades de telemetria que enviam para a nuvem para que as tecnologias de nuvem processem e armazenem. A forma como você desenvolve dispositivos e aplicativos, lida com grandes volumes de dados e projeta sua arquitetura afeta os custos gerais.

Como uma solução de IoT é uma pilha de tecnologia multicamadas, há muitos fatores de economia de custos a serem considerados e muitas oportunidades para otimizar os custos. A otimização de custo é um processo de controle de custo de loop fechado que precisa ser monitorado, analisado e aprimorado continuamente durante todo o ciclo de vida da solução.

Os requisitos da solução são os principais critérios para decisões de arquitetura de IoT. Você pode separar os requisitos em requisitos funcionais e operacionais. Separe as considerações de custo para cada tipo de requisito, pois os requisitos funcionais determinam o design do sistema, enquanto os requisitos operacionais afetam a arquitetura do sistema. Desenvolva vários casos de uso com base nos requisitos e compare-os antes de finalizar seu design.

Este artigo apresenta considerações de custo para várias combinações de serviços e tecnologias de IoT do Azure. Para otimização de custos para setores específicos ou casos de uso, como fábricas conectadas, manutenção preditiva ou monitoramento remoto, confira Arquiteturas de referência específicas do Azure IoT do setor.

Avaliar a otimização de custos em sua carga de trabalho de IoT

Para avaliar sua carga de trabalho de IoT por meio das lentes do pilar de Otimização de Custo da Estrutura de Well-Architected, conclua as perguntas de otimização de custo para cargas de trabalho de IoT no Azure Well-Architected Review. Depois que a avaliação identificar as principais recomendações de otimização de custo para sua solução de IoT, use o conteúdo a seguir para ajudar a implementar as recomendações.

Princípios de design

Cinco pilares de excelência arquitetônica sustentam a metodologia de design da carga de trabalho de IoT. Esses pilares servem como uma bússola para decisões de design subsequentes nas principais áreas de design de IoT. Os princípios de design a seguir estendem o pilar de qualidade do Azure Well-Architected Framework – Otimização de Custos.

Princípio de design	Considerações
Desenvolver disciplina de gerenciamento de custos	Entenda o TCO (custo total de propriedade) contabilizando os custos diretos e indiretos ao planejar.
Usar estratégias e abordagens padrão do setor	Para indústrias específicas de IoT com seus próprios ecossistemas, por exemplo, fabricação, energia e ambiente, ou automotivo e transporte, use estratégias e abordagens padrão do setor.
Design para otimização de taxa	Defina planos de implementação para cada camada de arquitetura de IoT.
Monitorar e otimizar ao longo do tempo	Monitore e otimize os custos com atividades contínuas de otimização de custos depois de implementar sua solução.

TCO (custo total de propriedade)

Os custos de IoT são uma compensação entre várias opções de tecnologia. Às vezes, não é uma comparação simples, porque a IoT é um sistema de ponta a ponta. Considere os benefícios de custo da sinergia ao reconciliar vários serviços e tecnologias. Por exemplo, você pode usar Hub IoT do Azure dispositivos gêmeos para lidar com eventos nos Gêmeos Digitais do Azure. Dispositivos Gêmeos em Hub IoT estão disponíveis apenas na camada padrão de Hub IoT.

É importante estimar corretamente os custos agregados de longo prazo. Examine as pilhas de tecnologia de IoT e desenvolva um modelo de custo que inclua os custos para implementar e operar todos os serviços envolvidos. A Calculadora de Preços do Azure ajuda a estimar os custos operacionais e de inicialização.

Em algumas áreas, um custo único pode ser mais eficaz do que os custos recorrentes. Por exemplo, na segurança em que as técnicas de hacking estão sempre mudando, pode ser melhor importar um sistema operacional comercial confiável e um módulo, como o Azure Sphere. Para um pagamento único, esses serviços fornecem patches de segurança de dispositivo mensais contínuos.

Estimar os custos da solução com base na execução em escala na produção, não na arquitetura poc (prova de conceito). A arquitetura e os custos evoluem rapidamente após o PoC. De acordo com o relatório IoT Signals EDITION 3, o principal motivo para a falha de PoC é o alto custo de dimensionamento. O alto custo de dimensionamento de projetos de IoT vem das complexidades da integração entre camadas, como dispositivos, conectividade de borda e compatibilidade entre aplicativos.

Seu modelo de custo deve incluir as seguintes áreas:

• Dispositivos: começando com um número limitado de dispositivos conectados, estimar o crescimento no número de dispositivos implantados e seus padrões de mensagens. Dispositivos e mensagens podem ter crescimento linear ou não linear ao longo do tempo.

• Infraestrutura: para avaliar os custos de infraestrutura, contabilize primeiro os conceitos básicos: armazenamento, computação e rede. Em seguida, contabilize todos os serviços que sua solução precisa para ingerir, egressar e preparar dados.

• Operações: inclua custos operacionais de longo prazo que aumentam em paralelo com os custos de infraestrutura, como operadores de empregabilidade, fornecedores e equipes de suporte ao cliente.

• Monitoramento: monitore e examine continuamente os custos para identificar lacunas entre os custos planejados e reais. Uma reunião de revisão de custos regular ajuda a obter otimização de custos.

Camadas da arquitetura de IoT

Os princípios de design de Otimização de Custos ajudam a esclarecer considerações para garantir que sua carga de trabalho de IoT atenda aos requisitos nas camadas fundamentais da arquitetura de IoT.

Entender as camadas de arquitetura de IoT ajuda você a definir uma linha de base de custo e considerar várias arquiteturas para comparação de custos. Cada camada tem várias tecnologias e opções de ecossistemas, como dispositivos, telecomunicações ou a localização de borda, portanto, você precisa estabelecer uma estratégia de custo para cada camada.

As camadas de núcleo de IoT: dispositivo e gateway, gerenciamento e modelagem de dispositivos, ingestão e comunicação, identificam soluções específicas de IoT. As outras camadas e atividades de corte cruzado também são comuns e geralmente compartilhadas com outras cargas de trabalho. No entanto, o TCO e a otimização de custos devem levar em conta todos os custos, portanto, você precisa considerar os custos relacionados à IoT de atividades comuns e de corte cruzado, bem como as camadas específicas de IoT.

Camada de dispositivo e gateway

Essa camada é responsável por gerar, em alguns casos, otimizar e transferir dados para a nuvem. O custo é uma consideração fundamental para criar essa camada. A otimização de custo deve levar em conta todo o ciclo de vida do dispositivo de planejar, provisionar, configurar, monitorar e desativar.

As soluções de borda exigem que os dispositivos IoT sejam implantados no campo . A implantação pode precisar de infraestrutura de rede e alimentação que afete os custos. A infraestrutura pré-existente pode minimizar os custos de instalação, mas pode exigir a garantia de que a instalação não afete os sistemas existentes.

Desenvolver ou instalar dispositivos IoT pode exigir treinamento e empregação de pessoal interno ou externo dedicado. As habilidades necessárias incluem design de hardware, desenvolvimento de aplicativos inseridos, conectividade local e de nuvem, segurança e privacidade e arquitetura da solução de IoT. A experiência específica do setor também pode ser necessária. Inclua esses custos em custos gerais do dispositivo.

Os custos do dispositivo incluem organizar a logística, como armazenamento, gerenciamento de inventário e transporte. Inclua o custo de qualquer atividade de descomissionamento quando os dispositivos atingirem o fim do ciclo de vida operacional.

Para dispositivos conectados à nuvem, otimize as transmissões de dados para manter os limites de custo. As estratégias incluem minimizar tamanhos de carga, enviar mensagens em lote e transmitir durante períodos fora do pico. Essas otimizações também incorrem em custos a serem implementados.

Para saber mais sobre dispositivos IoT do Azure, confira:

• Visão geral dos tipos de dispositivo de Internet das Coisas do Azure
• Práticas recomendadas para configuração do dispositivo em uma solução de IoT

Seleção de hardware

A maior parte do processo de desenvolvimento do dispositivo depende da seleção de hardware. Uma decisão de tomada ou compra para dispositivos leva em conta fatores qualitativos como certificação WiFi e fatores quantitativos, como custo de cobrança de materiais e tempo de comercialização. Escolher entre um hardware fora da prateleira ou um design personalizado afeta o custo do dispositivo IoT e o tempo de comercialização.

• Os dispositivos fora da prateleira podem custar mais por unidade, mas têm custos previsíveis e tempos de entrega. Os dispositivos off-the-shelf também removem a necessidade de gerenciamento complexo da cadeia de suprimentos.

• Os dispositivos personalizados podem reduzir os custos unitários, mas envolvem o tempo de desenvolvimento e incorrer em custos de engenharia não recorrentes, como design, teste, envios de certificação e fabricação.

• Componentes ou módulos de sistema pré-certificados podem reduzir o tempo de comercialização e criar um dispositivo semi-personalizado, mas são mais caros do que chips discretos. Você precisa usar corretamente a cadeia de fornecedores de recursos e o gerenciamento de inventário.

O catálogo de Dispositivos Certificados do Azure oferece dispositivos que funcionam bem com a IoT do Azure e podem ajudar a reduzir os custos e o tempo de comercialização. Você se concentrará em projetar e arquitetar a solução de IoT com a flexibilidade de selecionar o hardware em uma ampla lista de dispositivos certificados. IoT Plug and Play dispositivos podem reduzir os custos de desenvolvimento de dispositivos e de nuvem. Ao selecionar um Dispositivo Certificado do Azure, você pode ignorar as personalizações de dispositivo e a integração diretamente à integração à sua Solução de IoT.

Padrão de arquitetura lambda

As soluções de IoT geralmente usam o padrão de arquitetura lambda quente/quente/frio na nuvem. Esse padrão também se aplica à borda quando você usa dispositivos de borda com mais desempenho ou o runtime IoT Edge do Azure. Otimizar esse padrão na borda reduz os custos gerais da solução. Você pode escolher o serviço mais econômico para ingestão e processamento de dados de nuvem.

• O processamento de caminho quente inclui processamento quase em tempo real, alertas de processo ou notificações de borda. Você pode usar Hub IoT do Azure fluxos de eventos para processar alertas na nuvem.

• O processamento de caminho warm inclui o uso de soluções de armazenamento na borda, como bancos de dados de série temporal de software livre ou SQL do Azure Edge. SQL do Azure Edge inclui recursos de processamento de fluxo de borda e armazenamento otimizado para série temporal.

• O processamento de caminho frio inclui o envio em lote de eventos de menor importância e o uso de uma opção de transferência de arquivo por meio do módulo Armazenamento de Blobs do Azure. Essa abordagem usa um mecanismo de transferência de dados de menor custo em comparação com o streaming por meio de Hub IoT. Depois que os dados frios chegam ao Armazenamento de Blobs do Azure, há muitas opções para processar os dados na nuvem.

Segurança de dispositivo

Ambos Hub IoT com o DPS (Serviço de Provisionamento de Dispositivos) e o IoT Central dão suporte à autenticação de dispositivo com chaves simétricas, atestado de TPM (módulo de plataforma confiável) e certificados X.509. Há um fator de custo associado a cada opção.

• Os certificados X.509 são a opção mais segura para autenticação no Hub IoT do Azure, mas o gerenciamento de certificados pode ser caro. A falta de planejamento de gerenciamento do ciclo de vida do certificado pode tornar os certificados ainda mais caros. Normalmente, você trabalha com fornecedores de terceiros que oferecem soluções de gerenciamento de certificados e AC. Essa opção requer o uso de uma PKI (infraestrutura de chave pública). As opções incluem uma PKI autogerenciada, uma PKI de terceiros ou o serviço de segurança do Azure Sphere, que está disponível apenas com dispositivos do Azure Sphere.

• TPMs com certificados X.509 oferecem uma camada adicional de segurança. O DPS também dá suporte à autenticação por meio de chaves de endosso do TPM. Os custos de main são de hardware, possível reformulação de placa e complexidade.

• A autenticação de chave simétrica é a opção de custo mais simples e mais baixa, mas você deve avaliar o impacto na segurança. Você precisa proteger as chaves no dispositivo e na nuvem, e armazenar com segurança a chave no dispositivo geralmente requer uma opção mais segura.

Examine os custos associados a cada uma dessas opções e equilibre os custos de hardware ou serviços potencialmente mais altos com maior segurança. A integração com seu processo de fabricação também pode influenciar os custos gerais.

Para obter mais informações, consulte Práticas de segurança para fabricantes de dispositivos IoT do Azure.

Azure RTOS

O Azure RTOS é um pacote de desenvolvimento inserido para dispositivos. O Azure RTOS inclui um sistema operacional pequeno, mas poderoso, que fornece desempenho confiável e ultra-rápido para dispositivos com restrição de recursos. O Azure RTOS é fácil de usar e foi implantado em mais de 10 bilhões de dispositivos. O Azure RTOS dá suporte aos microcontroladores de 32 bits mais populares e às ferramentas de desenvolvimento inseridas, para que você possa aproveitar ao máximo as habilidades existentes do construtor de dispositivos.

O Azure RTOS é gratuito para implantação comercial usando hardware pré-licenciado. O Azure RTOS vem com recursos e recursos de nuvem do Azure IoT, como atualização e segurança do dispositivo. Esses recursos ajudam a reduzir os custos de desenvolvimento de dispositivos e de nuvem.

O Azure RTOS é certificado para segurança e segurança, ajudando a reduzir o tempo e o custo da criação de dispositivos em conformidade para verticais específicas, como medicina, automotiva e fabricação.

Dispositivos LPWAN

Se dispositivos LPWAN, como LoRaWAN, NB-IoT ou LTE-M, já estiverem conectados a outra nuvem IoT, a Ponte de Dispositivos do Azure IoT Central poderá ajudar a fazer a ponte para o Azure IoT Central. A Ponte de Dispositivos do Azure IoT Central permite que você se concentre em adicionar conhecimento do setor e avaliar a solução sem incorrer em custos para alterar os dispositivos existentes.

Ao criar sua solução pronta para a empresa, você precisará considerar os custos para integrar dispositivos LPWAN com Hub IoT do Azure.

Azure Sphere

O Azure Sphere é uma plataforma de solução de IoT segura e de ponta a ponta com recursos internos de comunicação e segurança para dispositivos conectados à Internet. O Azure Sphere é composto por uma MCU (unidade de microcontrolador) protegida, conectada e crossover, um sistema operacional (SO) baseado em Linux personalizado e um serviço de segurança baseado em nuvem que fornece segurança contínua e renovável. O Azure Sphere reduz o esforço para criar e manter um ambiente seguro do dispositivo para a nuvem.

O Azure Sphere fornece atualizações do sistema operacional e segurança renovável de dia zero por 10 anos, além da PKI baseada em X.509, atualizações de aplicativo de usuário, relatório de erros e gerenciamento de dispositivos além de 10 anos sem custo adicional. O Azure Sphere reduz o custo operacional de manter milhões de dispositivos atualizados com a segurança mais recente.

Azure Stack Hub

As soluções do Azure Stack estendem os serviços e os recursos do Azure para ambientes além dos datacenters do Azure, como datacenters locais ou locais de borda. As soluções do Azure Stack incluem o Azure Stack Edge e o Azure Stack HCI.

• O Azure Stack Edge é uma dispositivo gerenciada pelo Azure ideal para cargas de trabalho de aprendizado de máquina aceleradas por hardware em locais de borda. O Azure Stack Edge é executado em pilhas de tecnologia modernas, como contêineres, para que o Azure Stack Edge implantado em um local de borda possa atender a várias cargas de trabalho. O compartilhamento de poder computacional entre cargas de trabalho reduz o TCO.

• O Azure Stack HCI é uma solução hiperconvergida e criada com finalidade com integração nativa do Azure. O Azure Stack HCI oferece virtualização escalonável para hospedar soluções de IoT. A virtualização traz benefícios extras, como segurança, escalabilidade e ambientes flexíveis, que podem reduzir o TCO compartilhando o hardware com outras cargas de trabalho. O Azure Stack HCI oferece mais poder de computação do que o Azure Stack Edge e é ideal para a transformação de processos do setor.

As soluções do Azure Stack trazem a funcionalidade do Azure para a borda, mas o dimensionamento de hardware restringe a potência total da computação. Identifique casos de uso e potência de computação estimada e fatore no dimensionamento para corresponder aos custos às necessidades de desempenho.

MEC pública ou privada do Azure

Os dispositivos IoT podem gerar grandes quantidades de dados e também podem ter requisitos fortes para baixo consumo de energia e baixos custos. Dispositivos IoT pequenos e baratos são projetados para uma ou algumas tarefas, como coletar dados de sensor ou localização e descarregá-los para processamento adicional.

A MEC (computação de borda) e o 5G públicos ou privados do Azure ajudam a otimizar os custos de descarregamento de dados de dispositivos. As soluções de IoT baseadas em MEC permitem o processamento de dados de baixa latência na borda, em vez de em dispositivos ou na nuvem. A latência é de 1 a 5 ms em vez dos 100-150 ms típicos para a nuvem. As soluções de IoT baseadas em MEC são flexíveis e os próprios dispositivos são baratos, operam com manutenção mínima e usam baterias menores, mais baratas e duradouras. A MEC mantém as funções de análise de dados, IA e otimização na borda, o que mantém as soluções de IoT simples e baratas.

Além de servir como um dispositivo de comunicação 5G, computação e processamento de borda para cargas de trabalho de IoT, o MEC serve outras cargas de trabalho como um dispositivo de comunicação para estabelecer conexões de alta velocidade com a nuvem pública ou sites remotos.

Azure IoT Edge

O Azure IoT Edge tem recursos internos para grandes volumes de mensagens. O Azure IoT Edge dispositivos gerenciados com recursos de gateway podem reduzir os custos de rede e minimizar o número de mensagens por meio de cenários de processamento local e borda.

Evite comunicações de borda de dispositivo para dispositivo ou módulo para módulo ou interações de dispositivo para nuvem que usam muitas mensagens pequenas. Use recursos internos de envio em lote de mensagens para enviar várias mensagens de telemetria para a nuvem. Esses recursos podem ajudar a reduzir os custos do uso de Hub IoT. Reduzir o número de mensagens diárias e o número de operações de dispositivo para nuvem por segundo pode permitir a escolha de uma camada inferior em Hub IoT. Para saber mais, confira Alongar os limites de desempenho do IoT Edge.

Para reduzir os custos de troca de dados, você pode implantar serviços do Azure, como o Azure Stream Analytics e Azure Functions para IoT Edge. O Azure Stream Analytics e Azure Functions podem agregar e filtrar grandes volumes de dados na borda e enviar apenas dados importantes para a nuvem. Armazenamento de Blobs do Azure em IoT Edge pode reduzir a necessidade de transferir grandes quantidades de dados pela rede. O armazenamento de borda é útil para transformar e otimizar grandes quantidades de dados antes de enviá-los para a nuvem.

Módulos gratuitos do Azure IoT Edge para protocolos abertos, como OPC Publisher e Modbus, ajudam a conectar vários dispositivos com desenvolvimento mínimo. Se o desempenho do upload for crítico, escolher um módulo de IoT Edge comprovado de um fornecedor poderá ser mais econômico do que criar um módulo personalizado. Você pode pesquisar e baixar módulos IoT Edge do Azure Marketplace.

Camada de ingestão e comunicação

Um gateway de IoT de nuvem é uma ponte entre dispositivos e serviços de nuvem. Como um serviço de front-end para a plataforma de nuvem, um gateway pode agregar todos os dados com a tradução de protocolo e fornecer comunicação bidirecional com dispositivos.

Há muitos fatores a serem levados em conta para comunicações de gateway de dispositivo para IoT, como conectividade de dispositivo, rede e protocolo. Uma compreensão de protocolos de comunicação de IoT, tipos de rede e padrões de mensagens ajuda você a projetar e otimizar uma arquitetura econômica.

Para conectividade de dispositivo, é importante especificar o tipo de rede. Se você selecionar uma solução de LAN ou WAN privada, como WiFi ou LoraWAN, considere o TCO de rede como parte dos custos gerais. Se você usar redes de operadoras como 4G, 5G ou LPWAN, inclua custos de conectividade recorrentes.

Plataforma de solução de IoT

Para criar uma solução de IoT para sua empresa, você normalmente avalia sua solução usando a abordagem de plataforma de aplicativo gerenciado e cria sua solução pronta para a empresa usando os serviços de plataforma.

• Os serviços de plataforma permitem ajustar os serviços e controlar os custos gerais. Ele fornece todos os blocos de construção para aplicativos de IoT personalizados e flexíveis. Você tem mais opções de escolha e codificação ao conectar dispositivos e ingerir, armazenar e analisar seus dados. Os serviços da plataforma IoT do Azure incluem os produtos Hub IoT do Azure e os Gêmeos Digitais do Azure.

• O Azure IoT Central é uma plataforma de aplicativo gerenciado que permite avaliar rapidamente sua solução de IoT reduzindo o número de decisões necessárias para obter resultados. O IoT Central cuida da maioria dos elementos de infraestrutura em sua solução, para que você possa se concentrar em adicionar conhecimento do setor e avaliar a solução.

Hub IoT camadas

A maioria das soluções de IoT exige que a comunicação bidirecional entre dispositivos e a nuvem seja totalmente funcional e segura. A camada de Hub IoT básica fornece a funcionalidade principal, mas exclui o controle bidirecional. Para algumas implementações iniciais da solução, você pode reduzir os custos usando a camada básica. À medida que sua solução progride, você pode alternar para uma camada padrão para otimizar um canal de comunicação seguro para reduzir os custos de mensagens da nuvem para o dispositivo. Para mais informações, confira Escolher a camada certa do Hub IoT para sua solução.

Hub IoT tamanho e frequência da mensagem

Os custos de mensagens dependem muito do tagarela do dispositivo e do tamanho da mensagem. Dispositivos tagarelas enviam muitas mensagens para a nuvem a cada minuto, enquanto dispositivos relativamente silenciosos só enviam dados a cada hora ou mais. Evite interações de dispositivo para nuvem que usam muitas mensagens pequenas. Clarity sobre a conversação do dispositivo e o tamanho da mensagem ajuda a reduzir a probabilidade de excesso de provisionamento, o que leva à capacidade de nuvem não utilizada ou ao subprovisionamento, o que leva a desafios de escala. Considere o tamanho e a frequência das cargas de mensagem para garantir que sua infraestrutura seja do tamanho correto e pronta para dimensionamento.

Evite interações de nuvem para dispositivo que usam muitas mensagens pequenas. Por exemplo, agrupe várias atualizações de dispositivo ou módulo gêmeo em uma única atualização, que tem sua própria limitação. Lembre-se do tamanho da mensagem usado para a cota diária, 4K bytes para camadas de Hub IoT não gratuitas. O envio de mensagens menores deixa alguma capacidade não utilizada, enquanto mensagens maiores são cobradas em partes de 4 KB.

Use um único método direto para obter comentários diretos. Use um único dispositivo ou módulo gêmeo status atualizar para trocar a configuração e status informações de forma assíncrona.

Dica

Você pode monitorar interações tagarelas usando Microsoft Defender para IoT no Hub IoT do Azure e no microagente do Defender para IoT. Você pode criar Hub IoT alertas personalizados para interações de dispositivo para nuvem ou nuvem para dispositivo que excedem um determinado limite.

Se o tamanho da mensagem for essencial para o gerenciamento de custos, reduzir a sobrecarga será especialmente importante com ciclos de vida de dispositivo longos ou implantações grandes. As opções para reduzir essa sobrecarga incluem:

• Use uma ID de dispositivo mais curta, uma ID do módulo, um nome gêmeo e um tópico de mensagem para reduzir o conteúdo em pacotes MQTT. Uma carga MQTT se parece devices/{device_id}/modules/{module_id}/messages/events/com .
• Abreviar a sobrecarga de comprimento fixo e a mensagem.
• Compacte o conteúdo, por exemplo, usando Gzip.

Hub IoT cotas de mensagens e limites de limitação

Hub IoT camadas têm tamanhos diferentes com cotas específicas e limites de limitação para operações. Entenda Hub IoT limites e cotas para otimizar os custos de mensagens de dispositivo para nuvem e nuvem para dispositivo.

Por exemplo, a camada Standard S1 tem uma cota diária de 400.000 mensagens. Os encargos aumentam em partes de 4 KB com base em vários fatores:

• Uma mensagem D2C (dispositivo para nuvem) pode ter até 4 KB.
• As mensagens D2C que excedem 4 KB são cobradas em partes de 4 KB.
• Mensagens menores que 4 KB podem usar o método do SDK SendEventBatchAsync do IoT do Azure para otimizar o envio em lote no lado do dispositivo. Por exemplo, agrupar até quatro mensagens de 1 KB na borda aumenta o medidor diário em apenas uma mensagem. O envio em lote só é aplicável a AMQP ou HTTPS.
• A maioria das operações, como mensagens de nuvem para dispositivo ou operações de dispositivo gêmeo, também cobra mensagens em partes de 4 KB. Todas essas operações são adicionadas à taxa de transferência diária e à cota máxima de mensagens.

Examine a documentação de informações de preços do Hub IoT do Azure para obter exemplos detalhados de preços.

Além das cotas diárias de mensagens, as operações de serviço têm limites de limitação. Uma parte fundamental da otimização de custo Hub IoT é otimizar as cotas de mensagens e os limites de limitação de operações. Estude as diferenças entre os limites na forma de operações por segundo ou bytes por segundo. Para obter mais informações, confira Cotas e limitação do Hub IoT.

Diferentes limites de limitação se aplicam a diferentes operações de Hub IoT. As operações de dispositivo para nuvem têm uma limitação de operações por segundo que depende da camada. Além do tamanho da mensagem, que é medido em partes de 4 KB, considere o número de operações. O envio em lote na borda permite enviar mais mensagens em uma única operação.

Uma única mensagem de 2 KB, uma mensagem em lote de 10 KB ou uma mensagem em lote de 256 KB conta apenas como uma única operação, permitindo que você envie mais dados para o ponto de extremidade sem atingir os limites de limitação.

Hub IoT dimensionamento automático

Ajustar dinamicamente o número de unidades Hub IoT ajuda a otimizar os custos quando o volume de mensagens flutua. Você pode implementar um serviço de dimensionamento automático que monitora e dimensiona automaticamente seu serviço de Hub IoT. Confira Dimensionar automaticamente seu Hub IoT do Azure para obter um exemplo personalizável para implementar a funcionalidade de dimensionamento automático. Você pode usar sua própria lógica personalizada para otimizar Hub IoT camada e número de unidades.

Selos de implantação para dimensionamento

O carimbo de implantação é um padrão de design comum para estratégias de implantação flexíveis, escala previsível e custo. Esse padrão fornece várias vantagens para soluções de IoT, como distribuição geográfica de grupos de dispositivos, implantação de novos recursos em selos específicos e observação do custo por dispositivo. Para obter mais informações, consulte Dimensionar soluções de IoT com selos de implantação.

Camada de modelagem e gerenciamento de dispositivo

O gerenciamento de dispositivos é uma tarefa que orquestra processos complexos, como gerenciamento da cadeia de suprimentos, inventário de dispositivos, implantação, instalação, preparação operacional, atualização de dispositivo, comunicação bidirecional e provisionamento. A modelagem de dispositivos pode reduzir os custos de gerenciamento e os volumes de tráfego de mensagens.

IoT Plug and Play

Para redução de TCO, considere casos de uso estendido como parte da seleção da plataforma. IoT Plug and Play permite que os construtores de soluções integrem dispositivos com Hub IoT ou Gêmeos Digitais do Azure sem nenhuma configuração manual. IoT Plug and Play usa a DTDL (Linguagem de Definição dos Gêmeos Digitais) V2. Ambos se baseiam em padrões W3C abertos, tais como JSON-LD e RDF, o que permite uma adoção mais fácil entre serviços e ferramentas.

Não há custo adicional para usar IoT Plug and Play e o DTDL. As taxas padrão para Hub IoT, Gêmeos Digitais do Azure e outros serviços do Azure permanecem as mesmas.

Para obter mais informações, consulte Como converter um dispositivo existente para ser um dispositivo IoT Plug and Play.

Hub IoT DPS

Hub IoT DPS é um serviço auxiliar para Hub IoT que permite o provisionamento just-in-time, de baixo custo, de toque zero para o hub IoT correto sem a necessidade de intervenção humana. O DPS permite o provisionamento seguro e escalonável de milhões de dispositivos para reduzir o erro e o custo.

O DPS habilita o provisionamento de dispositivo baixo ou sem toque, para que você não precise treinar e enviar pessoas no site. O uso do DPS reduz o custo de rolos de caminhão e o tempo gasto em treinamento e configuração. O DPS também reduz o risco de erros devido ao provisionamento manual.

O DPS dá suporte ao gerenciamento do ciclo de vida do dispositivo com Hub IoT por meio de políticas de alocação de registro, provisionamento por toque zero, configuração inicial, reprovisionamento e desprovisionamento. Para obter mais informações, consulte:

• Preço do DPS
• Como reprovisionar dispositivos

Modelagem de estado de ativos e dispositivos

Compare as diferenças de custo entre vários repositórios de entidade e topologia de dispositivos, como o Azure Cosmos DB, os Gêmeos Digitais do Azure e o Banco de Dados SQL do Azure. Cada serviço tem uma estrutura de custo diferente e fornece recursos diferentes para sua solução de IoT. Dependendo do uso necessário, escolha o serviço mais econômico.

• Os Gêmeos Digitais do Azure podem implementar um modelo baseado em grafo do ambiente de IoT para gerenciamento de ativos, status de dispositivo e dados de telemetria. Você pode usar os Gêmeos Digitais do Azure como uma ferramenta para modelar ambientes inteiros, com streaming de dados de IoT em tempo real e mesclar dados comerciais de fontes não IoT. Você pode criar ontologias personalizadas ou usar ontologias baseadas em padrões, como RealEstateCore, CIM ou NGSI-LD para simplificar a troca de dados com terceiros. Os Gêmeos Digitais do Azure têm um modelo de preços pago por uso sem taxa fixa.

• O Azure Cosmos DB é um banco de dados multimodelo distribuído globalmente. O custo é afetado pelo armazenamento e pela taxa de transferência, com opções de dados distribuídas e replicadas regional ou globalmente.

• SQL do Azure Banco de Dados pode ser uma solução eficiente para modelagem de dispositivos e ativos. Banco de Dados SQL tem vários modelos de preços para ajudá-lo a otimizar os custos.

Modelo de implantação de ativos

Você pode implantar soluções de borda com arquiteturas diferentes: vários pontos de extremidade, dispositivos IoT, conectados diretamente à nuvem ou conectados por meio de um gateway de borda e/ou de nuvem. Diferentes opções para fornecer dispositivos de borda podem afetar o TCO e o tempo de comercialização. A manutenção contínua e o suporte da frota de dispositivos também afetam o custo geral da solução.

Onde os dados são armazenados e processados em uma determinada solução de IoT afeta muitos fatores, como latência, segurança e custo. Analise cada caso de uso e examine onde faz mais sentido usar o processamento de borda e o armazenamento de dados e como isso afeta os custos. Armazenar e processar dados na borda pode economizar custos de armazenamento, transporte e processamento. Mas quando você leva em conta a escala, os serviços de nuvem geralmente são melhores opções devido à sobrecarga de custo e desenvolvimento.

A calculadora de preços do Azure é uma ferramenta útil para comparar essas opções.

Camada de processamento e análise de eventos

A finalidade da camada de processamento e análise de eventos é habilitar decisões controladas por dados. O tempo do evento e a finalidade da análise são fatores-chave a serem considerados. A escolha certa do serviço aumenta a eficiência arquitetônica e reduz o custo de processamento de dados e eventos.

Com base em seus requisitos, implemente o processamento de caminho quente, quente ou frio para análise de dados de IoT. A arquitetura de referência de IoT do Azure ajuda você a entender a diferença entre esses caminhos de análise e analisa os serviços de análise disponíveis em cada caminho.

Para começar, determine quais tipos de dados passam pelo caminho quente, quente ou frio:

• Os dados de caminho quente são mantidos na memória e analisados quase em tempo real, normalmente usando o processamento de fluxo. A saída pode disparar um alerta ou ser gravada em um formato estruturado que as ferramentas de análise podem consultar imediatamente.
• Dados de caminho quente, como do último dia, semana ou mês, são mantidos em um serviço de armazenamento que pode ser consultado imediatamente.
• Os dados históricos de caminho frio são mantidos no armazenamento de menor custo para serem consultados em lotes grandes.

Camada de armazenamento

Uma das metas de uma solução de IoT é fornecer dados aos usuários finais. É importante entender os tipos de armazenamento, a capacidade e os preços para criar uma estratégia para otimizar os custos de armazenamento.

Tipos de armazenamento

A escolha de um repositório para telemetria depende do caso de uso dos dados de IoT. Se a finalidade for apenas monitorar os dados de IoT e os volumes forem baixos, você poderá usar um banco de dados. Se o cenário incluir análise de dados, você deverá salvar dados de telemetria no armazenamento. Para armazenamento e consulta otimizados para séries temporais, somente acréscimo, considere soluções projetadas para fins, como o Azure Data Explorer.

Armazenamento e bancos de dados não são mutuamente exclusivos. Ambos os serviços podem trabalhar juntos, especialmente com caminhos de análise quentes, quentes e frios bem definidos. Os bancos de dados e Data Explorer do Azure são comumente usados para cenários de caminho quente e quente.

Para o Armazenamento do Azure, também é importante considerar fatores de ciclo de vida de dados, como frequência de acesso, requisitos de retenção e backups. O Armazenamento do Azure ajuda você a definir o ciclo de vida dos dados e automatizar o processo de movimentação de dados da camada quente para outras camadas, o que reduz os custos de armazenamento de longo prazo. Para obter mais informações, consulte Configurar uma política de gerenciamento do ciclo de vida.

Soluções de banco de dados

Para recursos de banco de dados, é comum escolher entre soluções SQL e sem SQL. Os bancos de dados SQL são mais adequados para telemetria de esquema fixa com requisitos simples de transformação de dados ou agregação de dados. Para saber mais, confira Tipos de bancos de dados no Azure.

SQL do Azure Banco de Dados e TimescaleDB para PostgreSQL são opções comuns para o banco de dados SQL. Para obter mais informações, confira os seguintes artigos:

• Planejar e gerenciar custos do Banco de Dados SQL do Azure
• Banco de Dados SQL do Azure e otimização de custo
• Extensão banco de dados SQL do Azure para PostgreSQL
• Ajuste de desempenho para bancos de dados de SQL do Azure

Se os dados forem melhor representados como um objeto ou documento sem um esquema fixo, no-SQL será uma opção melhor. O Azure Cosmos DB fornece várias APIs, como SQL ou MongoDB. Para qualquer banco de dados, as estratégias de partição e índice são importantes para otimização de desempenho e redução de custos desnecessários. Para obter mais informações, consulte:

• Particionamento e escala horizontal no Azure Cosmos DB
• Planejar e gerenciar custos do Azure Cosmos DB

Azure Synapse Analytics é um data warehouse moderno do Azure. O Synapse Analytics é dimensionado por Data Warehouse Unidades (DWU) e você deve escolher a capacidade certa para lidar com seus requisitos de solução. Dependendo do caso de uso, você pode pausar a computação quando nenhum trabalho estiver em execução para reduzir os custos operacionais.

Camada de transporte

A camada de transporte transfere e roteia dados entre outras camadas. À medida que os dados viajam entre camadas e serviços, a escolha do protocolo afeta os custos. Casos de uso como gateways de campo, protocolo aberto do setor e seleção de rede IoT também afetam os custos na camada de transporte.

Para reduzir os tamanhos e custos de transmissão, escolha o protocolo certo para seus dispositivos IoT enviarem telemetria.

Os clientes de dispositivo enviam regularmente mensagens keep alive para Hub IoT. De acordo com os encargos por operação, não há cobrança por mensagens keep alive. Mas você não precisa adicionar uma propriedade keep alive na telemetria se não houver nenhum requisito específico para ela. Para flexibilidade, alguns SDKs de Dispositivo IoT do Azure fornecem a opção de definir um período de tempo para essas mensagens se você estiver usando os protocolos AMQP ou MQTT.

Para dispositivos IoT movidos a bateria, você pode escolher entre manter as conexões ativas ou se reconectar quando os dispositivos ativam. Essa escolha afeta o consumo de energia e os custos de rede.

A reconexão consome pacotes em torno de 6 KB para conexão TLS, autenticação de dispositivo e recuperação de um dispositivo gêmeo, mas economiza a capacidade da bateria se o dispositivo ativar apenas uma ou duas vezes por dia. Você pode agrupar mensagens para diminuir a sobrecarga de TLS. Manter-se vivo consome centenas de bytes, mas manter a conexão viva economiza custos de rede se o dispositivo acordar a cada poucas horas ou menos.

Para obter diretrizes de alto nível sobre os recursos de conectividade e mensagens confiáveis em SDKs de dispositivo IoT do Azure, consulte Gerenciar conectividade e mensagens confiáveis usando Hub IoT do Azure SDKs de dispositivo. Essas diretrizes ajudam você a reduzir os custos de tratamento de comportamento inesperado entre o dispositivo e os serviços de IoT do Azure.

O DPS reduz os custos de gerenciamento do ciclo de vida do dispositivo do provisionamento por toque zero até a desativação, mas a conexão com o DPS consome o custo de rede para TLS e autenticação. Para reduzir o tráfego de rede, os dispositivos devem armazenar em cache Hub IoT informações durante o provisionamento e, em seguida, conectar-se a Hub IoT diretamente até que precisem reprovisionar. Para obter mais informações, consulte Enviar uma solicitação de provisionamento do dispositivo.

Camada de interação e relatório

À medida que a IoT lida com dados de série temporal, há muitas interações de um grande número de dispositivos. Relatar e visualizar percebe o valor desses dados. Experiências de usuário intuitivas e simplificadas e interações de dados bem projetadas podem ser dispendiosas de compilar.

O Grafana é uma ferramenta de visualização de dados de software livre que fornece painéis otimizados para dados de série temporal. As comunidades do Grafana fornecem exemplos que você pode reutilizar e personalizar em seu ambiente. Você pode implementar métricas e dashboard de dados de série temporal com pouco esforço. O Azure fornece um plug-in do Grafana para o Azure Monitor.

Ferramentas de relatório e dashboard como o Power BI permitem um início rápido de dados de IoT não estruturados. O Power BI fornece uma interface e funcionalidades intuitivas do usuário. Você pode desenvolver facilmente painéis e relatórios usando dados de série temporal e obter os benefícios de segurança e implantação a baixo custo.

Camada de integração

A integração com outros sistemas e serviços pode ser complexa. Muitos serviços podem ajudar a maximizar a eficiência para otimizar os custos na camada de integração.

Os Gêmeos Digitais do Azure podem integrar vários sistemas e serviços com dados de IoT. Os Gêmeos Digitais do Azure transformam todos os dados em sua própria entidade digital, portanto, é importante entender seus limites de serviço e pontos de ajuste para reduções de custos. Examine os limites de serviço dos Gêmeos Digitais do Azure ao projetar sua arquitetura. Entenda as limitações funcionais para ajudar a se integrar efetivamente aos sistemas de negócios.

Quando você usa a API de consulta, os Gêmeos Digitais do Azure cobram por QU (Unidade de Consulta). Você pode rastrear o número de QUs que a consulta consumiu no cabeçalho de resposta. Reduza a complexidade da consulta e o número de resultados para otimizar os custos. Para obter mais informações, consulte Localizar o consumo de QU nos Gêmeos Digitais do Azure.

Camada de DevOps

As plataformas de nuvem transformam as despesas de capital (CAPEX) em despesas operacionais (OPEX). Embora esse modelo forneça flexibilidade e agilidade, você ainda precisa de uma implantação bem definida e um modelo operacional para aproveitar ao máximo a plataforma de nuvem. Uma implantação bem planejada cria ativos repetíveis para reduzir o tempo de comercialização.

Uma plataforma de nuvem fornece agilidade para os desenvolvedores implantarem recursos em segundos, mas há o risco de provisionar recursos involuntariamente ou sobreprovisionamento. Um modelo de governança de nuvem adequado pode minimizar esses riscos e ajudar a evitar custos indesejados.

Ambientes de desenvolvimento

Os desenvolvedores podem aproveitar a flexibilidade que o Azure fornece para otimizar o custo de desenvolvimento. A Hub IoT camada gratuita, limitada a uma instância por assinatura, oferece recursos padrão, mas é limitada a 8.000 mensagens por dia. Essa camada é suficiente para o desenvolvimento em estágio inicial com um número limitado de dispositivos e mensagens.

Para ambientes de computação, você pode adotar a arquitetura sem servidor para soluções de IoT nativas de nuvem. Alguns serviços populares do Azure para cargas de trabalho de IoT incluem o Azure Functions e o Azure Stream Analytics. O mecanismo de cobrança depende do serviço. Alguns serviços, como o Azure Stream Analytics para processamento em tempo real, permitem que os desenvolvedores pausem serviços sem incorrer em custos extras. Outros serviços cobram por uso. Por exemplo, Azure Functions faturas com base no número de transações. Os desenvolvedores podem aproveitar esses recursos nativos de nuvem para otimizar o desenvolvimento e o custo operacional.

Um IDE (ambiente de desenvolvimento integrado) acelera o desenvolvimento e a implantação. Alguns IDEs de software livre, como Visual Studio Code fornecem extensões de IoT do Azure que permitem que os desenvolvedores desenvolvam e implantem código nos serviços de IoT do Azure sem nenhum custo.

A IoT do Azure fornece exemplos de código gratuitos do GitHub com diretrizes . Esses exemplos ajudam os desenvolvedores a estender aplicativos de dispositivo, IoT Edge, Hub IoT e Gêmeos Digitais do Azure. O GitHub também tem recursos para implementar ambientes contínuos de CI/CD (integração contínua e implantação contínua) com baixo custo e esforço. GitHub Actions são gratuitos para projetos de software livre. Para obter mais informações, consulte Planos e recursos do GitHub.

Teste de carga para estimativa de custo

Você pode usar o teste de carga para estimar os custos gerais, incluindo serviços de nuvem, para soluções de IoT de ponta a ponta. Como as soluções de IoT usam grandes quantidades de dados, um simulador pode ajudar com o teste de carga. Exemplos de código de simulação, como o Simulador de Telemetria de Dispositivo IoT do Azure , ajudam você a testar e estimar os custos em escala com vários parâmetros.

Ambientes de implantação

É comum implantar cargas de trabalho em vários ambientes, como desenvolvimento e produção. Por meio da IaC (infraestrutura como código), você pode acelerar a implantação e reduzir o tempo de comercialização reutilizando o código. A IaC pode ajudar a evitar implantações não intencionais, como camadas incorretas. Serviços do Azure, como o Azure Resource Manager e o Azure Bicep, ou serviços de terceiros, como Terraform e Pulumi, são opções comuns de IaC.

Você pode aplicar práticas de implantação de DevOps a soluções de IoT usando pipelines de build e lançamento para ambientes diferentes. Para obter um exemplo, consulte Usar um pipeline de DevOps para implantar uma solução de manutenção preditiva.

Suporte e manutenção

O suporte de longo prazo e a manutenção de dispositivos de campo podem ser escalonados para se tornarem a maior carga de custo para uma solução implantada. A consideração cuidadosa do TCO do sistema é crucial para perceber o ROI (Retorno sobre o Investimento).

Você precisa dar suporte e manter dispositivos IoT durante o tempo de vida da solução. As tarefas incluem reparos de hardware, atualizações de software, manutenção do sistema operacional e aplicação de patch de segurança. Considere os custos de licenciamento contínuos para software comercial e drivers e protocolos proprietários. Se você não puder fazer manutenção remota, precisará orçar para reparos e atualizações no local. Para reparos ou substituições de hardware, você deve manter sobressalentes adequados em estoque.

Para soluções que usam mídia de conectividade celular ou paga, selecione um plano de dados adequado com base no número de dispositivos, no tamanho e na frequência das transmissões de dados e no local de implantação do dispositivo. Se você tiver um SLA (contrato de nível de serviço), precisará de uma combinação econômica de hardware, infraestrutura e equipe treinada para atender ao SLA.

Governança de nuvem

A governança de nuvem é essencial para conformidade, segurança e prevenção de custos desnecessários.

• As APIs de gerenciamento de custos permitem explorar dados de custo e uso por meio de análise multidimensional. Você pode criar filtros e expressões personalizados que ajudam a responder a perguntas relacionadas ao consumo de recursos do Azure. As APIs de gerenciamento de custos podem gerar alertas quando o consumo atinge os limites configurados. As APIs de gerenciamento de custos estão disponíveis para IoT Central, Hub IoT e DPS.

• A marcação de recursos aplica rótulos a recursos implantados. Juntamente com o Gerenciamento de Custos da Microsoft, a marcação fornece insights sobre os custos contínuos com base nos rótulos. Para obter mais informações, consulte Usos comuns de análise de custo.

• Azure Policy vem com políticas internas para rotular recursos automaticamente ou sinalizar recursos sem marcação. Para saber mais, confira Atribuir definições de política para conformidade de marca. Outro caso de uso para Azure Policy é impedir o provisionamento de determinadas camadas, o que ajuda a impedir o excesso de provisionamento em ambientes de desenvolvimento ou produção.

Monitoramento

Muitas ferramentas incluídas em sua assinatura do Azure podem ajudar sua organização a implementar a governança financeira e obter mais valor dos seus serviços de IoT. Essas ferramentas ajudam você a acompanhar o uso de recursos e gerenciar os custos em todas as nuvens com uma única exibição unificada. Você pode acessar insights operacionais e financeiros avançados para tomar decisões informadas.

O log de telemetria normalmente usa workspaces do Log Analytics no Azure Monitor. O Log Analytics inclui 5 GB de armazenamento e os primeiros 30 dias de retenção são gratuitos. Dependendo das necessidades comerciais, talvez seja necessário um período de retenção mais longo. Examine e decida o período de retenção certo para evitar custos não intencionais.

O Log Analytics fornece um ambiente de workspace para consultar logs interativamente. Você pode exportar logs periodicamente para locais externos, como Data Explorer do Azure, ou arquivar logs em uma conta de armazenamento para uma opção de armazenamento mais barata. Para obter mais informações, consulte Monitorar o uso e os custos estimados no Azure Monitor.

Assistente do Azure

O Assistente do Azure é um consultor de nuvem personalizado que ajuda a seguir as práticas recomendadas para otimizar as implantações do Azure. O Assistente analisa sua telemetria de uso e configuração de recursos e recomenda soluções que podem ajudá-lo a melhorar a eficiência, o desempenho, a confiabilidade e a segurança.

O Assistente ajuda você a otimizar e reduzir seus gastos gerais do Azure identificando recursos ociosos e subutilizados. Você pode obter recomendações de custo na guia custo na dashboard do Assistente.

Embora o Assistente não ofereça recomendações específicas para serviços de IoT, ele pode fornecer recomendações úteis para serviços de infraestrutura, armazenamento e análise do Azure. Para obter mais informações, consulte Reduzir custos de serviço usando o Assistente do Azure.

Próximas etapas

Excelência operacional em sua carga de trabalho de IoT

Recursos relacionados

• Princípios de design de otimização de custo
• Recomendações para criar um modelo de custo
• Lista de verificação de revisão de design para Otimização de Custos
• Arquitetura de referência de IoT do Azure
• Documentação do Azure IoT