Идеи решения
Эта статья является идеей решения. Если вы хотите расширить содержимое с дополнительными сведениями, такими как потенциальные варианты использования, альтернативные службы, рекомендации по реализации или рекомендации по ценам, сообщите нам, предоставив отзыв GitHub.
Это решение описывает, как здания и кампусы могут безопасно и надежно подключаться, а также масштабировать локальные устройства Интернета вещей (IoT) в облако.
Архитектура
Скачайте файл Visio для этой архитектуры.
Рабочий процесс
В зданиях больниц используются различные подключенные устройства для наблюдения за работоспособностью пациентов и производительностью учреждения.
- Устройства отслеживания здоровья включают мониторы пациентов, сканеры CT и мониторы кровяного давления.
- Строительство устройств безопасности и качества включают в себя качество воздуха и датчики температуры здания.
Устройства мониторинга и работоспособности пациентов отправляют данные на устройства LTE или 5G Radio Access Network (RAN).
Радиосвязь 5G или LTE в больницах пересылает данные в ядра пакетов 5G или LTE, работающие на пограничных серверах. Пограничные серверы могут быть Azure Stack Edge или любые серверы с поддержкой Azure Arc.
На пограничных серверах среда выполнения IoT Edge может предварительно обработать данные перед отправкой в Azure для дальнейшего анализа.
В облаке Центр Интернета вещей Azure быстро и безопасно получает данные и отправляет их в Машинное обучение Azure.
Машинное обучение Azure включает новые данные для дальнейшей оптимизации модели, которая управляет параметрами интеллектуального здания.
Данные из Центр Интернета вещей Azure также предоставляются в Azure Digital Twins, который предоставляет карту сетевых устройств Интернета вещей больниц в качестве виртуального моделирования.
Данные также питаются в Аналитика временных рядов Azure, которые могут анализировать здоровье пациентов в течение определенного периода времени или эффективность лечения в нескольких больницах. Временные ряды Аналитика также предлагает уровень визуализации для оказания помощи в принятии решений.
Все данные хранятся в Azure Data Lake служба хранилища, которые могут хранить данные любого формата и размера.
Компоненты
Это решение использует следующие компоненты Azure:
- Azure Stack Edge — это портфель устройств, которые приносят вычислительные ресурсы, хранилище и аналитику в IoT Edge. Azure Stack Edge выступает в качестве шлюза облачного хранилища, который позволяет передавать данные в Azure, сохраняя локальный доступ к файлам.
- Kubernetes с поддержкой Azure Arc подключает кластеры Kubernetes, работающие внутри или за пределами Azure.
- Azure Sphere — это комплексное решение для безопасности Интернета вещей, включающее оборудование, ОС и облачные компоненты для безопасности устройств Интернета вещей.
- Azure IoT Edge развертывает облачную аналитику локально на устройствах Интернета вещей.
- Центр Интернета вещей Azure — это облачная управляемая служба для двунаправленного взаимодействия между устройствами Интернета вещей и Azure.
- Машинное обучение Azure — это интегрированное решение для обработки и анализа данных для специалистов по обработке и анализу данных для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
- Azure Digital Twins — это платформа Интернета вещей, которая создает цифровые представления реальных вещей, мест, процессов и людей в облаке.
- Аналитика временных рядов Azure — это сквозная платформа аналитики Интернета вещей для мониторинга, анализа и визуализации данных аналитики Интернета вещей в масштабе.
- Azure Data Lake служба хранилища — это масштабируемое и безопасное озеро данных для высокопроизводительных аналитических рабочих нагрузок.
Подробности сценария
Облачные службы могут хранить и анализировать данные Интернета вещей для диагностики аномалий и принятия корректирующих или профилактических действий. Службы Azure могут дополнительно анализировать и хранить данные и использовать машинное обучение для оптимизации параметров сборки.
Потенциальные варианты использования
В этом решении медицинское учреждение использует устройства Интернета вещей с поддержкой LTE или 5G для отслеживания работоспособности пациентов и повышения производительности. Устройства используют встроенные сертифицированные микросхемы Azure Sphere для потоковой передачи данных на локальные пограничные серверы, которые взаимодействуют с облаком Azure. Локальные администраторы сети могут просматривать работоспособности сети через ядра пакетов на пограничных серверах.
К другим примерам этого подхода относятся:
- Прогнозное обслуживание для машин в кофейне.
- Сейф и наблюдение за соответствием требованиям для неизменяемой температуры пищевых продуктов и напитков в заводе по производству продуктов питания.
- Определение оптимальной точки извлечения ресурсов в энергетическом секторе на основе данных, собранных автономными средствами исследования.
Соавторы
Эта статья поддерживается корпорацией Майкрософт. Первоначально он был написан следующими участник.
Автор субъекта:
- Никхил Рави | Лидер управления рабочей средой