Çözüm fikirleri
Bu makale bir çözüm fikridir. İçeriği olası kullanım örnekleri, alternatif hizmetler, uygulama konuları veya fiyatlandırma yönergeleri gibi daha fazla bilgiyle genişletmemizi isterseniz GitHub geri bildirimi sağlayarak bize bildirin.
Bu çözüm, binaların ve kampüslerin güvenli ve güvenilir bir şekilde nasıl bağlanabileceğini ve şirket içi Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarını buluta nasıl ölçeklendirebileceğini açıklar.
Mimari
Bu mimarinin bir Visio dosyasını indirin.
İş Akışı
Hastane binaları hem hasta sağlığını hem de tesis performansını izlemek için çeşitli bağlı cihazlar kullanır.
- Sağlık izleme cihazları hasta monitörleri, CT tarayıcıları ve tansiyon monitörlerini içerir.
- Bina güvenliği ve kalite cihazları arasında hava kalitesi ve bina sıcaklığı sensörleri bulunur.
Hasta sağlığı ve bina izleme cihazları LTE veya 5G Radyo Erişim Ağı (RAN) cihazlarına veri gönderir.
Hastanelerdeki 5G veya LTE radyoları, verileri uç sunucularda çalışan 5G veya LTE paket çekirdeklerine iletir. Uç sunucular Azure Stack Edge veya Azure Arc özellikli sunucular olabilir.
Uç sunucularda IoT Edge çalışma zamanı, daha fazla analiz için Azure'a göndermeden önce verileri önceden işleyebilir.
Bulutta Azure IoT Hub verileri hızlı ve güvenli bir şekilde alır ve Azure Machine Learning'e gönderir.
Azure Machine Learning, akıllı yapı ayarlarını denetleen modeli daha da iyileştirmek için yeni verileri birleştirir.
Azure IoT Hub'dan alınan veriler, hastanelerin ağa bağlı IoT cihazlarının bir haritasını sanal simülasyon olarak sağlayan Azure Digital Twins'e de aktarılır.
Veriler ayrıca Azure Time Series Analizler besler ve bu da belirli bir süre boyunca hasta durumunu veya çeşitli hastanelerdeki tedavi etkinliğini analiz edebilir. Time Series Analizler, karar alma sürecine yardımcı olacak bir görselleştirme katmanı da sunar.
Tüm veriler Azure Data Lake Depolama'de depolanır ve bu da herhangi bir biçim ve boyuttaki verileri depolayabilir.
Bileşenler
Bu çözüm aşağıdaki Azure bileşenlerini kullanır:
- Azure Stack Edge, IoT Edge'e işlem, depolama ve zeka getiren bir cihaz portföyüdür. Azure Stack Edge, dosyalara yerel erişimi korurken Azure'a veri aktarımını sağlayan bir bulut depolama ağ geçidi işlevi görür.
- Azure Arc özellikli Kubernetes , Azure içinde veya dışında çalışan Kubernetes kümelerini bağlar.
- Azure Sphere , IoT cihaz güvenliği için donanım, işletim sistemi ve bulut bileşenlerini içeren kapsamlı bir IoT güvenlik çözümüdür.
- Azure IoT Edge , ioT cihazlarına yerel olarak bulut zekası dağıtır.
- Azure IoT Hub , IoT cihazları ile Azure arasında çift yönlü iletişim için bulut tabanlı yönetilen bir hizmettir.
- Azure Machine Learning , veri bilimciler ve geliştiricilerin makine öğrenmesi modelleri oluşturması, eğitip dağıtması için tümleşik bir veri bilimi çözümüdür.
- Azure Digital Twins , gerçek dünyadaki şeylerin, yerlerin, süreçlerin ve buluttaki kişilerin dijital gösterimlerini oluşturan bir IoT platformudur.
- Azure Time Series Analizler, endüstriyel IoT analiz verilerini büyük ölçekte izlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için uçtan uca bir IoT analiz platformudur.
- Azure Data Lake Depolama, yüksek performanslı analiz iş yükleri için ölçeklenebilir ve güvenli bir veri gölüdür.
Senaryo ayrıntıları
Bulut hizmetleri anomalileri tanılamak ve düzeltici veya önleyici eylemler uygulamak için IoT verilerini depolayabilir ve analiz edebilir. Azure hizmetleri verileri daha fazla analiz edip depolayabilir ve makine öğrenmesini kullanarak derleme ayarlarını iyileştirebilir.
Olası kullanım örnekleri
Bu çözümde bir sağlık tesisi, hem hasta durumunu hem de bina performansını izlemek için LTE veya 5G özellikli IoT cihazlarını kullanır. Cihazlar, Azure bulutuyla iletişim kuran şirket içi uç sunuculara veri akışı yapmak için yerleşik Azure Sphere sertifikalı yongalar kullanır. Şirket içi ağ yöneticileri, uç sunuculardaki paket çekirdekleri aracılığıyla ağ durumunu görüntüleyebilir.
Bu yaklaşımın diğer örnekleri şunlardır:
- Kahvehanedeki makineler için tahmine dayalı bakım.
- Bir gıda üretim tesisinde bozulabilir yiyecek ve içecek sıcaklıkları için Kasa ve uyumluluk izleme.
- Otonom keşif araçları tarafından toplanan verilere göre enerji sektöründe kaynak ayıklama için en uygun noktayı algılama.
Katkıda Bulunanlar
Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.
Asıl yazar:
- Nikhil Ravi | Üretim Yönetimi Lideri