Otomotiv mesajlaşması, veri ve analiz başvuru mimarisi

Bu referans mimarisi, gelişmiş bağlı araç uygulamalarının ve dijital hizmetlerin geliştirilmesinde otomotiv OEM'lerini ve Mobility Sağlayıcılarını desteklemek için tasarlanmıştır. Amacı güvenilir ve verimli mesajlaşma, veri ve analiz altyapısı sağlamaktır. Mimari, yönetilen API'ler aracılığıyla çeşitli hizmetlerin tümleştirilmesini kolaylaştırmak için ileti işleme, komut işleme ve durum depolama özelliklerini içerir. Ayrıca, verilerin daha geniş mobilite ekosistemiyle dijital mühendislik ve veri paylaşımı için ölçeklenebilir ve güvenli bir şekilde depolanmasını ve erişilebilirliğini sağlayan bir veri ve analiz çözümü de açıklanmaktadır.

Mimari

Üst düzey mimari diyagramı, bir otomotiv mesajlaşması, veri ve analiz çözümünün ana mantıksal bloklarını ve hizmetlerini gösterir. Diğer ayrıntılara aşağıdaki bölümlerden ulaşabilirsiniz.

• Araç bir cihaz koleksiyonu içerir. Bu cihazlardan bazıları Yazılım Tanımlıdır ve buluttan yönetilen yazılım iş yüklerini yürütebilir. Araç, pil yönetim sistemi gibi elektro-mekanik cihazlardan yazılım günlük dosyalarına kadar çok çeşitli algılayıcı bilgilerinden veri toplar ve işler.
• Araç mesajlaşma hizmetleri , araca gelen ve araçtan gelen iletişimi yönetir. İletileri işleme, iş akışlarını kullanarak komutları yürütme ve araç, kullanıcı ve cihaz yönetimi arka ucuna aracılık etme sorumluluğundadır. Ayrıca araç, cihaz ve sertifika kaydı ile sağlamayı takip eder.
• Araç ve cihaz yönetimi arka ucu , fabrikadan onarım ve bakıma kadar araç konfigürasyonunu takip eden OEM sistemleridir.
• Operatör, hem araçların hem de arka ucun kullanılabilirliğini ve performansını sağlamak için BT ve operasyonlara sahiptir.
• Veri ve analiz hizmetleri, veri depolama sağlar ve tüm veri kullanıcıları için işleme ve analiz sağlar. Verileri daha iyi iş kararları veren içgörülere dönüştürür.
• Araç üreticisi, yardımcı uygulamalardan onarım ve bakım uygulamalarına kadar son müşteriye değer katacak dijital hizmetler sunar.
• Birçok dijital hizmet, Bayi Yönetimi (DMS), Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) veya Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) sistemleri gibi arka uç sistemleriyle iş tümleştirmesi gerektirir.
• Onay yönetimi arka ucu, müşteri yönetiminin bir parçasıdır ve coğrafi ülke/bölge mevzuatına göre veri toplama için kullanıcı yetkilendirmesini izler.
• Araçlardan toplanan veriler, analiz ve makine öğrenmesi kullanılarak sürekli ürün geliştirmeleri hedefiyle dijital mühendislik sürecine bir giriştir.
• Akıllı mobilite ekosistemi, daha fazla ürün ve hizmet sunmak için hem canlı telemetri verilerini hem de toplu içgörüleri abone yapabilir ve kullanabilir.

Microsoft, araç yazılım platformları için açık kaynak kullanarak açık işbirliğine yönelik bir forum olan Eclipse Yazılım Tanımlı Araç çalışma grubunun bir üyesidir.

Veri akışı

Mimari, araçları hizmetlerden ayrıştırmak için yayımcı/abone mesajlaşma düzenini kullanır.

Araç-bulut mesajları

Araçtan buluta veri akışı, araçtan telemetri verilerini işlemek için kullanılır. Telemetri verileri düzenli aralıklarla (araç durumu, araç algılayıcılarından toplama) veya bir olaya (hata koşullarında tetikleme, kullanıcı eylemine tepki) göre gönderilebilir.

1. Araç, Yönetim API'leri kullanılarak seçilen seçeneklere göre bir müşteri için yapılandırılır. Yapılandırma şunları içerir:
   1. Araçlar ve cihazlar için sağlama bilgileri.
   2. Pazar ve iş konuları temelinde ilk araç veri toplama yapılandırması.
   3. Araç seçeneklerine ve kullanıcı kabulüne göre ilk kullanıcı onayı ayarlarının Depolama.
2. Araç, bir Message Queuing Telemetri Aktarımı (MQTT) istemcisi aracılığıyla telemetri ve olay iletilerini Azure Event Grid'in araç mesajlaşma hizmetlerindeki MQTT aracı özelliğinetanımlı konularla birlikte yayımlar.
3. Event Grid, konu başlığına ve ileti özniteliklerine göre iletileri farklı abonelere yönlendirir.
   1. Anında işleme gerektirmeyen düşük öncelikli iletiler (örneğin analiz iletileri), arabelleğe almak için event hubs örneği kullanılarak doğrudan depolamaya yönlendirilir.
   2. Anında işleme gerektiren yüksek öncelikli iletiler (örneğin, kullanıcıya yönelik bir uygulamada görselleştirilmesi gereken durum değişiklikleri), arabelleğe almak için Event Hubs örneği kullanılarak bir Azure İşlevine yönlendirilir.
4. Düşük öncelikli iletiler, olay yakalama kullanılarak doğrudan veri gölündedepolanır. Bu iletiler, en iyi maliyetler için toplu kod çözme ve işlemeyi kullanabilir.
5. Yüksek öncelikli iletiler bir Azure işleviyle işlenir. İşlev, Cihaz Kayıt Defteri'nden araç, cihaz ve kullanıcı onayı ayarlarını okur ve aşağıdaki adımları gerçekleştirir:
   1. Aracın ve cihazın kayıtlı ve aktif olduğunu doğrular.
   2. Kullanıcının ileti konusu için onay verdiğini doğrular.
   3. Yükün kodunu çözer ve zenginleştirir.
   4. Daha fazla yönlendirme bilgisi ekler.
6. Veri ve analiz çözümündeki Canlı Telemetri Olay Hub'ı, kodu çözülen iletileri alır. Azure Veri Gezgini, alınan iletileri işlemek ve depolamak için akış alımını kullanır.
7. Dijital Hizmetler katmanı kodu çözülen iletileri alır. Service Bus , aracın durumuyla ilgili önemli değişiklikler/olaylar hakkında uygulamalara bildirim sağlar. Azure Veri Gezgini aracın bilinen son durumunu ve kısa vadeli geçmişi sağlar.

Buluttan araca iletiler

Buluttan araca veri akışı genellikle bir dijital hizmetten araçta uzak komutlar yürütmek için kullanılır. Bu komutlar kilit/kilit açma kapısı, iklim kontrolü (tercih edilen kabin sıcaklığını ayarlama) veya yapılandırma değişiklikleri gibi kullanım örneklerini içerir. Başarılı yürütme araç durumuna bağlıdır ve tamamlanması biraz zaman gerektirebilir.

Araç özelliklerine ve eylem türüne bağlı olarak, komut yürütme için birden fazla olası yaklaşım vardır. İki varyasyonu ele alacağız:

• Bulutu, kullanıcı onayı denetimi gerektirmeyen ve tahmin edilebilir yanıt süresine sahip olan cihaz iletilerine (A) yönlendirin. Bu, hem bireysel hem de birden çok araca gönderilen mesajları kapsar. Hava durumu bildirimlerini içeren bir örnek.
• Başarıyı belirlemek ve kullanıcı onayı istemek için araç durumunu kullanan araç komutları (B). Mesajlaşma çözümünde kullanıcı onayını denetleyen, komut yürütme durumunu izleyen ve tamamlandığında dijital hizmete bildirimde bulunan bir komut iş akışı mantığı olmalıdır.

Örnek olarak bir yardımcı uygulama dijital hizmetlerinden verilen aşağıdaki veri akışı kullanıcıları komutları.

Doğrudan iletiler, mümkün olan en iyi performans (A) için minimum atlama miktarıyla yürütülür:

1. Yardımcı uygulama, Event Grid'de ileti yayımlayabilen kimliği doğrulanmış bir hizmettir.
2. Event Grid , sağlanan konulara ileti gönderip gönderemediğini belirlemek için Eşlikçi uygulama Hizmeti için yetkilendirme olup olmadığını denetler.
3. Eşlikçi uygulaması, belirli bir araç / komut kombinasyonundan gelen yanıtlara abonedir.

Araç durumuna bağımlı komutlar kullanıcı onayı gerektirdiğinde (B):

1. Araç sahibi /kullanıcısı, bir dijital hizmete komut ve kontrol işlevlerinin yürütülmesi için onay verir (bu örnekte bir yardımcı uygulama). Normalde kullanıcı uygulamayı indirdiğinde/etkinleştirdiğinde ve OEM hesabını etkinleştirdiğinde yapılır. MQTT aracısında ilişkili komut konusuna abone olmak için araçta bir yapılandırma değişikliği tetikler.
2. Yardımcı uygulama , bir uzak komutun yürütülmesini istemek için komutunu kullanır ve yönetilen API'yi denetler.
   1. Komut yürütmenin zaman aşımı, depolama ve iletme seçenekleri gibi seçenekleri yapılandırmak için daha fazla parametresi olabilir.
   2. Komut mantığı, komutun konu başlığına ve diğer özelliklere göre nasıl işlendiğine karar verir.
   3. İş akışı mantığı, yürütme durumunu izlemek için bir durum oluşturur
3. Komut iş akışı mantığı , iletinin yürütülebilir olup olmadığını belirlemek için kullanıcı onayı bilgilerini denetler.
4. Komut iş akışı mantığı, komutu ve parametre değerleriyle Event Grid'e bir ileti yayımlar.
5. Araçtaki mesajlaşma modülü komut konusuna abone olup bildirimi alır. Komutu doğru iş yüküne yönlendirir.
6. Mesajlaşma modülü, iş yükünü tamamlanma (veya hata) için izler. Bir iş yükü, komutun (fiziksel) yürütülmesinden sorumlu olur.
7. Mesajlaşma modülü, komut durumu raporlarını Event Grid'de yayımlar.
8. İş akışı modülü , komut durumu güncelleştirmelerine abonedir ve komut yürütmenin iç durumunu güncelleştirir.
9. Komut yürütme tamamlandıktan sonra, hizmet uygulaması komut ve denetim API'sinin üzerinden yürütme sonucunu alır.

Araç ve Cihaz Sağlama

Bu veri akışı, araç mesajlaşma hizmetlerine araç ve cihaz kaydetme ve sağlama sürecini kapsar. Süreç genellikle araç üretimi kapsamında başlatılır.

1. Fabrika Sistemi, araç cihazını istenen inşaat durumuna devreye alır. Üretici yazılımı ve yazılım ilk yükleme ve yapılandırmayı içerebilir. Bu işlemin bir parçası olarak, fabrika sistemi Ortak Anahtar Altyapısı sağlayıcısından oluşturulan cihaz sertifikasını alır ve yazar.
2. Fabrika Sistemi, Araç ve Cihaz Sağlama API'sini kullanarak araç ve cihazı kaydeder.
3. Fabrika sistemi, cihaz kaydına bağlanmak ve cihazı sağlamak için cihaz sağlama istemcisini tetikler. Cihaz, MQTT aracısına bağlantı bilgilerini alır.
4. Cihaz kayıt uygulaması, MQTT aracısı ile cihaz kimliğini oluşturur.
5. Fabrika sistemi, MQTT aracısı ile ilk kez bağlantı kurmak için cihazı tetikler.
   1. MQTT aracısı CA Kök Sertifikasını kullanarak cihazın kimliğini doğrular ve istemci bilgilerini ayıklar.
6. MQTT aracısı, yerel kayıt defterini kullanarak izin verilen konular için yetkilendirmeyi yönetir.
7. Parça değişimi için OEM Bayi Sistemi yeni bir cihazın kaydını tetikleyebilir.

Not

Fabrika sistemleri genellikle şirket içindedir ve bulutla doğrudan bağlantısı yoktur.

Veri Analizi

Bu veri akışı, araç verilerine yönelik analizleri kapsar. Araç verilerini zenginleştirmek ve bağlam sağlamak için fabrika veya atölye operatörleri gibi diğer veri kaynaklarını kullanabilirsiniz.

1. Araç mesajlaşma hizmetleri katmanı, araca çift yönlü iletişimden telemetri, olaylar, komutlar ve yapılandırma iletileri sağlar.
2. BT ve operasyon katmanı, araçta çalışan yazılım ve ilişkili bulut hizmetleri hakkında bilgi sağlar.
3. Çeşitli işlem hatları, verilerin daha iyi bir duruma işlenmesini sağlar
   • Ham verilerden zenginleştirilmiş ve yinelenenleri kaldırılmış araç verilerine kadar işleme.
   • Araç Veri Toplama, temel performans göstergeleri ve içgörüler.
   • Makine öğrenmesi için eğitim verileri oluşturma.
4. Farklı uygulamalar, geliştirilmiş ve toplanmış verileri tüketir.
   • Power BI kullanarak görselleştirme.
   • Dataverse ile tümleştirme ile Logic Apps kullanan İş Tümleştirmesi iş akışları.
5. Oluşturulan Eğitim Verileri, ML modelleri oluşturmak için ML Studio gibi araçlar tarafından tüketilir.

Ölçeklenebilirlik

Bağlı bir araç ve veri çözümü, milyonlarca araca ve binlerce hizmete ölçeklendirilebilir. Ölçeklenebilirlik ve esneklik elde etmek için Dağıtım Damga Damgaları deseninin kullanılması önerilir.

Her araç mesajlaşma ölçek birimi , tanımlanmış bir araç popülasyonu (örneğin, model yılına göre bölümlenmiş belirli bir coğrafi bölgedeki araçlar) destekler. Uygulamalar ölçek birimi, araçlara ileti gönderilmesini veya gönderilmesini gerektiren hizmetleri ölçeklendirmek için kullanılır. Ortak hizmete herhangi bir ölçek biriminden erişilebilir ve uygulamalar ve cihazlar için cihaz yönetimi ve abonelik hizmetleri sağlar.

1. Uygulama ölçek birimi , uygulamaları ilgili iletilere abone eder. Ortak hizmet, araç mesajlaşma ölçek birimi bileşenlerine aboneliği işler.
2. Araç, bir araç mesajlaşma ölçek birimine atanma görevini keşfetmek için cihaz yönetim hizmetini kullanır.
3. Gerekirse araç, Araç ve cihaz Sağlama iş akışı kullanılarak sağlanır.
4. Araç, MQTT aracısına bir mesaj yayımlar.
5. Event Grid , abonelik bilgilerini kullanarak iletiyi yönlendirir.
   1. İşleme ve talep denetimi gerektirmeyen iletiler, ilgili uygulama ölçek birimindeki bir giriş hub'ına yönlendirilir.
   2. İşleme gerektiren iletiler, kod çözme ve yetkilendirme (kullanıcı onayı) için D2C işleme mantığına yönlendirilir.
6. Uygulamalar, uygulama giriş olay hub'ları örneğinden olayları tüketir.
7. Uygulamalar araç için mesaj yayımlar.
   1. Daha fazla işleme gerektirmeyen iletiler MQTT aracısına yayımlanır.
   2. Daha fazla işleme, iş akışı denetimi ve yetkilendirme gerektiren iletiler bir Event Hubs örneği üzerinden ilgili C2D İşleme Mantığına yönlendirilir.

Bileşenler

Bu başvuru mimarisi aşağıdaki Azure bileşenlerine başvurur.

Bağlantı

• Azure Event Grid , MQTT v5 aracılığıyla cihaz ekleme, AuthN/Z ve pub-sub'a olanak tanır.
• Azure İşlevleri araç mesajlarını işler. Ayrıca, kısa süreli yürütme gerektiren yönetim API'lerini uygulamak için de kullanılabilir.
• Azure Kubernetes Service (AKS), Yönetilen API'lerin arkasındaki işlevsellik kapsayıcılı uygulamalar olarak dağıtılan karmaşık iş yüklerinden oluştuğunda bir alternatiftir.
• Azure Cosmos DB araç, cihaz ve kullanıcı onayı ayarlarını depolar.
• Azure API Management , araç yaşam döngüsü yönetimi (OTA dahil) ve kullanıcı onayı yönetimi gibi mevcut arka uç hizmetlerine yönetilen bir API ağ geçidi sağlar.
• Azure Batch , araç iletişimi izleme alımı gibi işlem yoğunluklu büyük görevleri verimli bir şekilde çalıştırır.

Veri ve Analytics

• Azure Event Hubs , çok büyük miktarlarda telemetri verilerinin işlenmesine ve alımına olanak tanır.
• Azure Veri Gezgini, zaman serisi tabanlı araç telemetri verilerinin keşfi, kürasyonu ve analizini sağlar.
• Azure Blob Depolama büyük belgeleri (videolar ve izlemeler gibi) ve seçilmiş araç verilerini depolar.
• Azure Databricks , kurumsal düzeydeki veri çözümlerini uygun ölçekte tutmak için bir araç kümesi sağlar. Büyük miktarda araç verisi üzerinde uzun süre çalışan operasyonlar için gereklidir.

Arka Uç Tümleştirmesi

• Azure Logic Apps , araç verilerine göre iş tümleştirmesi için otomatik iş akışları çalıştırır.
• Azure Uygulaması Hizmeti, kullanıcıya yönelik web uygulamaları ve yardımcı uygulama gibi mobil arka uçlar sağlar.
• Redis için Azure Cache, genellikle kullanıcıya yönelik uygulamalar tarafından kullanılan verilerin bellek içi önbelleğe alınmasını sağlar.
• Azure Service Bus , araç bağlantısını dijital hizmetlerden ve iş tümleştirmesinden ayıran aracılık sağlar.

Alternatifler

İleti işleme ve yönetilen API'leri uygulamak için doğru işlem türünün seçilmesi çok sayıda faktöre bağlıdır. Azure işlem hizmeti seçme kılavuzunu kullanarak doğru hizmeti seçin.

Örnekler:

• Telemetri alımı gibi olay temelli, kısa süreli işlemler için Azure İşlevleri.
• Büyük CAN İzleme / Video Dosyalarının kodunu çözme gibi Yüksek Performanslı Bilgi İşlem görevleri için Azure Batch
• Komut ve denetim iş akışı yönetimi gibi karmaşık mantığın yönetilen, tam kapsamlı düzenlemesi için Azure Kubernetes Service .

Olay tabanlı veri paylaşımına alternatif olarak, amaç data lake düzeyinde toplu eşitleme gerçekleştirmekse Azure Veri Paylaşımı'ı kullanmak da mümkündür.

Senaryo ayrıntıları

Otomotiv OEM'leri sabit ürünler üretmekten bağlı, yazılım tanımlı araçlar sunmaya geçtikçe önemli bir dönüşümden geçiyor. Araçlar, havadan güncelleştirmeler, uzaktan tanılama ve kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri gibi çeşitli özellikler sunar. Bu geçiş, OEM'lerin gerçek zamanlı veriler ve içgörüler temelinde ürünlerini sürekli olarak geliştirmesine olanak tanırken, iş modellerini de yeni hizmetleri ve gelir akışlarını içerecek şekilde genişletir.

Bu referans mimarisi, otomotiv üreticilerinin ve mobilite sağlayıcılarının şunları yapmasını sağlar:

• Sürekli ürün geliştirmeyi sağlamak, sorunların kök nedenlerini proaktif olarak ele almak ve yeni müşteri değeri oluşturmak için geri bildirim verilerini dijital mühendislik sürecinin bir parçası olarak kullanın.
• Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) ve Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) gibi arka uç sistemleriyle iş tümleştirmesi ile yeni dijital ürün ve hizmetler sağlayın ve operasyonları dijitalleştirin.
• Verileri güvenli bir şekilde paylaşın ve daha geniş akıllı Mobility ekosistemleriyle kullanıcı onayı için ülkeye/bölgeye özgü gereksinimleri ele alın.
• Araç yaşam döngüsü yönetimi ve onay yönetimi için arka uç sistemleriyle tümleştirme, Yazılım Tanımlı Araç DevOps Araç Zinciri kullanarak bağlı araç çözümlerinin dağıtımını ve yönetimini kolaylaştırır ve hızlandırır.
• Araç ve analiz için uygun ölçekte bilgi işlem depolayın ve sağlayın.
• Milyonlarca cihaza araç bağlantısını uygun maliyetli bir şekilde yönetin.

Olası kullanım örnekleri

OEM Otomotiv kullanım örnekleri araç performansını, güvenliğini ve kullanıcı deneyimini geliştirmekle ilgilidir.

• Sürekli ürün geliştirme: Gerçek zamanlı verileri analiz ederek ve güncelleştirmeleri uzaktan uygulayarak araç performansını geliştirme.
• Mühendislik Test Filosu Doğrulaması: Test filolarından veri toplayarak ve analiz ederek araç güvenliğini ve güvenilirliğini sağlama.
• Yardımcı Uygulama ve Kullanıcı Portalı: Kişiselleştirilmiş bir uygulama ve web portalı aracılığıyla uzaktan araç erişimini ve denetimini etkinleştirme.
• Proaktif Onarım ve Bakım: Veri temelli içgörülere göre araç bakımını tahmin etme ve zamanlama.

Daha geniş ekosistem kullanım örnekleri , filo operasyonlarını, sigortayı, pazarlamayı ve yol kenarı yardımını tüm ulaşım ortamı genelinde iyileştirmek için bağlı araç uygulamalarını genişletir.

• Bağlan ticari filo operasyonları: Gerçek zamanlı izleme ve veri odaklı karar alma yoluyla filo yönetimini iyileştirme.
• Dijital Araç Sigortası: Sürüş davranışına göre sigorta primlerini özelleştirme ve anında kaza bildirimi sağlama.
• Konum Tabanlı Pazarlama: Hedeflenen pazarlama kampanyalarını konumlarına ve tercihlerine göre sürücülere teslim etme.
• Yol Yardımı: Araç konumu ve tanılama verilerini kullanarak ihtiyacı olan sürücülere gerçek zamanlı destek ve yardım sağlama.

Dikkat edilmesi gereken noktalar

Bu önemli noktalar, bir iş yükünün kalitesini artırmak için kullanılabilecek bir dizi yol gösteren ilke olan Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve'nin yapı taşlarını uygular. Daha fazla bilgi için bkz . Microsoft Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve.

Güvenilirlik

Güvenilirlik, uygulamanızın müşterilerinize sağladığınız taahhütleri karşılayabilmesini sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Güvenilirlik sütununa genel bakış.

• Güvenilirlik eklemek için yatay ölçeklendirmeyi göz önünde bulundurun.
• Farklı düzenlemelere sahip coğrafi bölgeleri yalıtmak için ölçek birimlerini kullanın.
• Otomatik ölçeklendirme ve ayrılmış örnekler: İsteğe bağlı olarak dinamik olarak ölçeklendirerek ve önceden ayrılmış örneklerle maliyetleri iyileştirerek işlem kaynaklarını yönetin.
• Coğrafi yedeklilik: Hataya dayanıklılık ve olağanüstü durum kurtarma için verileri birden çok coğrafi konumda çoğaltma.

Güvenlik

Güvenlik, kasıtlı saldırılara ve değerli verilerinizin ve sistemlerinizin kötüye kullanılmasına karşı güvence sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Güvenlik sütununa genel bakış.

• Araç bağlantısını güvenli hale getirme: Güvenli araç iletişimi kurmak için X.509 sertifikalarının nasıl kullanılacağını anlamak için sertifika yönetimi bölümüne bakın.

Maliyet iyileştirme

Maliyet iyileştirmesi, gereksiz giderleri azaltmanın ve operasyonel verimlilikleri iyileştirmenin yollarını aramaktır. Daha fazla bilgi için bkz . Maliyet iyileştirme sütununa genel bakış.

• Araç başına maliyetle ilgili dikkat edilmesi gerekenler: İletişim maliyetleri, sunulan dijital hizmetlerin sayısına bağlı olmalıdır. Dijital hizmetlerin yatırım getirisini işlem maliyetlerine göre hesaplayın.
• İleti trafiğine göre maliyet analizi için uygulamalar oluşturun. Bağlan araç trafiği, daha fazla hizmet eklendikçe zamanla artma eğilimindedir.
• Ağ ve mobil maliyetleri göz önünde bulundurun
  • Trafik hacmini azaltmak için MQTT konu diğer adını kullanın.
  • Yük iletilerini kodlamak ve sıkıştırmak için verimli bir yöntem kullanın.
• Trafik işleme
  • İleti önceliği: Araçlarda günlük /haftalık talep artışları oluşturan yinelenen kullanım düzenleri vardır. Yükü düzeltmek ve kaynak kullanımını iyileştirmek için kritik olmayan iletilerin veya analiz iletilerinin işlenmesini geciktirmek için ileti özelliklerini kullanın.
  • İsteğe bağlı olarak otomatik ölçeklendirme.
• Verilerin ne kadar süreyle sıcak/sıcak/soğuk depolanması gerektiğini göz önünde bulundurun.
• Maliyetleri iyileştirmek için ayrılmış örneklerin kullanımını göz önünde bulundurun.

Operasyonel mükemmellik

Operasyonel mükemmellik, bir uygulamayı dağıtan ve üretimde çalışır durumda tutan operasyon süreçlerini kapsar. Daha fazla bilgi için bkz . Operasyonel mükemmellik sütununa genel bakış.

• Birleşik BT işlemlerinin bir parçası olarak araç yazılımını (günlükler/ölçümler/izlemeler), mesajlaşma hizmetlerini, veri ve analiz hizmetlerini ve ilgili arka uç hizmetlerini izlemeyi göz önünde bulundurun.

Performans verimliliği

Performans verimliliği, kullanıcılar tarafından anlamlı bir şekilde yerleştirilen talepleri karşılamak amacıyla iş yükünüzü ölçeklendirme becerisidir. Daha fazla bilgi için bkz . Performans verimliliği sütununa genel bakış.

• Özellikle birden çok coğrafi bölge gerekiyorsa, 50.000 cihazın üzerinde ölçeklendirilen çözümler için ölçek kavramını kullanmayı göz önünde bulundurun.
• Verileri alma (mesajlaşma, akış veya toplu işlem) için en iyi yolu dikkatlice düşünün.
• Kullanım örneğine göre verileri analiz etmenin en iyi yolunu düşünün.

Sonraki adımlar

• Otonom ve yardımlı sürüş için otomotiv dijital mühendisliğine daha geniş bir bakış için otonom Araç Operasyonları (AVOps) çözümü oluşturun.

İlgili kaynaklar

Aşağıdaki makaleler, mimaride kullanılan kavramlardan bazılarını kapsar:

• Talep Denetimi Düzeni , dosya yüklemeleri gibi büyük iletilerin işlenmesini desteklemek için kullanılır.
• Dağıtım Pulları , çözümü milyonlarca araca ölçeklendirmek için gereken genel kavramları kapsar.
• Azaltma , araçlardan gelen olağanüstü sayıda iletinin işlenmesini gerektiren kavramı açıklar.

Aşağıdaki makalelerde, mimarideki bileşenler arasındaki etkileşimler açıklanmaktadır:

• Azure Veri Gezgini kümenizde akış veri alımını yapılandırma
• Event Hubs verilerini parquet biçiminde yakalama ve Azure Synapse Analytics ile analiz etme