編輯

IoT 連線的光線、電源和因特網

Azure Databricks
Azure IoT 中樞
Azure Machine Learning
Azure Synapse Analytics
Power BI

解決方案構想

本文是解決方案概念。 如果您想要使用詳細資訊來擴充內容，例如潛在的使用案例、替代服務、實作考慮或定價指引，請提供 GitHub 意見反應讓我們知道。

本文說明一種物聯網（IoT）解決方案，可為遠端位置提供電源、光線和因特網服務。

架構

應用程式解決方案

此圖顯示與 Azure 應用程式閘道和雲端應用程式元件互動的使用者介面。

下載此架構的 Visio 檔案。

資料流程

這是具有使用者介面的容器化微服務應用程式：

  1. 現場銷售和服務代理程式會使用行動平臺，透過 Azure 應用程式閘道 與雲端應用程式互動。 終端使用者使用內建介面或行動應用程式來存取及控制其裝置。
  2. 應用程式閘道 會使用傳訊通訊協議與使用者和操作員互動。
  3. 雲端應用程式是由容器化微服務所組成，可提供身分識別和存取管理、裝置升級、通知和商務服務等功能與介面。
  4. 根據所使用的功能，應用程式會存取 Azure 服務和資源，例如非結構化數據記憶體 Azure Blob 儲存體、大型結構化資料庫的 Azure Cosmos DB，以及娛樂內容的 Azure 媒體服務。
  5. IoT 閘道也會透過 Azure IoT 中樞 將串流遙測和使用者資料傳送至雲端，以用於分析和機器學習服務（ML）。

分析和機器學習解決方案

程式的商業智慧部分包含下列數據分析和控制迴圈：

此圖表顯示分析迴圈，此迴圈會透過定型的 AI 模型執行後續處理的遙測數據，以控制裝置。
下載此架構的 Visio 檔案。

資料流程

  1. IoT 中樞 從IoT裝置接收串流遙測和用戶數據，並透過 將事件路由傳送至 Azure DatabricksAzure Functions。
  2. Azure Databricks 會擷取、轉換和載入事件數據。 。
  3. Azure Databricks 會使用 Azure Functions 將某些事件，例如警示，直接傳送給客戶支援應用程式以採取行動。
  4. Azure Databricks 會將 ETL 數據傳送至 Azure Synapse，以執行分析和儲存數據。
  5. Power BI 報表會使用分析的數據和深入解析。 服務提供者可以使用數據進行系統評估和未來的規劃。
  6. Azure 機器學習 使用 Databricks 叢集來定型和重新定型 ML 模型以進行電源管理。 模型重新定型會結合目前數據與 Azure Cosmos DB 上儲存的外部數據，例如歷史天氣和預報。
  7. 重新定型的模型會觸發管線來封裝模型，並將重新定型的模型傳送至 IoT 中樞。 IoT 中樞 會將更新的模型傳送至 IoT 裝置，以用於裝置管理。

元件

案例詳細資料

一家大型電信公司根據IoT裝置的解決方案，可作為家庭和小型企業的能源和因特網中樞。

IoT 裝置具有IoT閘道，可作為資料傳輸和自定義服務傳遞的中樞。 這些裝置使用屋頂太陽能電池板來充電電池，可提供LED光、USB電源和行動電話連線能力。 閘道會從太陽能板、電池和輸出裝置收集及傳輸遙測數據。 此解決方案也包含具有整合式 SIM 卡和平板電腦來提供使用者介面的 IoT 裝置。

基本 IoT 裝置透過警示和聊天機器人提供 LED 燈、USB 裝置充電、因特網連線能力，以及用戶支援。 用戶可以視需要或依訂用帳戶取得更多服務和內容。

整體解決方案結合了IoT連線裝置與 Azure 平臺型行動應用程式。 此解決方案提供乾淨、低成本的電源和因特網服務，具有高可用性和最短的停機時間。

Azure 支援 此 IoT 解決方案中的兩個主要工作流程：

  • 即時IoT裝置遙測會偵測暫時性或長時間執行的異常。 系統可以透過即時聊天機器人回應，並採取裝置動作。 例如，在低功率條件下，裝置可以降低背景或非使用中功能的電源使用量。 用戶會繼續取得他們主動使用之服務的良好體驗。

  • 後續處理數據分析和機器學習會評估使用量和事件，以判斷預測性維護和未來需求。 警示可以通知客戶預測即將失敗的元件。

潛在的使用案例

下列案例和產業可以使用此解決方案：

  • 集中式電源和因特網連線能力有限的位置。
  • 新聞、娛樂和教育組織，以提供內容和程序設計。
  • 金融機構，提供網上商務和銀行服務。
  • 政府和公共衛生機構，用於緊急和支援通信。

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