Azure 和物联网

欢迎使用 Azure 与物联网 (IoT)。 本文介绍云中 IoT 解决方案的常见特征。 IoT 解决方案需要设备(可能数以百万计)与解决方案后端之间有安全的双向通信。 例如,解决方案可能会使用自动化的预测分析,从设备到云的事件流中挖掘有用的见解。

IoT 解决方案体系结构

下图显示了典型 IoT 解决方案体系结构的关键元素。 此图忽略了具体的实现细节,例如所用 Azure 服务以及设备操作系统。 在此体系结构中,IoT 设备收集其发送到云网关的数据。 云网关使其他后端服务能够处理数据。 这些后端服务可以将数据传送到:

  • 其他业务线应用程序。
  • 通过仪表板或其他呈现设备进行操作的操作人员。

IoT 解决方案体系结构

Note

有关 IoT 体系结构的深入介绍,请参阅 Azure IoT Reference Architecture(Azure IoT 参考体系结构)。

设备连接

在 IoT 解决方案体系结构中,设备通常将遥测数据发送到云进行存储和处理。 例如,在预测性维护方案中,解决方案后端可以使用传感器数据流来判断特定的泵何时需要维护。 设备还可以通过读取来自云终结点的消息,接收和响应云到设备的消息。 在同一示例中,解决方案后端可将消息发送到泵站中的其他泵,以便在维护应开始之前先重新路由流量。 此过程可确保维护工程师到场后即可开始工作。

在 IoT 解决方案中,最大的挑战通常是以安全可靠的方式连接设备。 这是因为,相比于其他客户端(例如浏览器和移动应用),IoT 设备有不同的特征。 具体而言,IoT 设备具有以下特征:

  • 通常是无人操作的嵌入式系统(与电话不同)。
  • 可以部署到物理访问昂贵的远程位置。
  • 可能只能通过解决方案后端来访问。 无法通过其他方式来与设备交互。
  • 能力和处理资源可能都有限。
  • 网络连接可能不稳定、缓慢或昂贵。
  • 可能需要使用专属、自定义或行业特定的应用程序协议。
  • 可以使用大量常见的硬件和软件平台来创建。

除了前述约束,任何 IoT 解决方案还必须是可缩放的、安全的和可靠的。

设备可以与云直接通信,也可以通过中介性网关与云通信,具体取决于通信协议和网络可用性。 IoT 体系结构通常混合使用这两种通信模式。

数据处理和分析

在现代 IoT 解决方案中,数据处理可在云中或设备端进行。 设备端处理称为“边缘计算”。 数据处理位置的选择取决于多项因素,例如:

  • 网络约束。 如果设备和云之间的带宽有限,则需进行更多的边缘处理。
  • 响应时间。 如果需要在设备上进行近实时的操作,则最好是在设备中处理响应。 例如,紧急情况下需停止机器臂。
  • 法定环境。 某些数据不能发送到云。

通常情况下,在边缘和云中进行的数据处理都是以下功能的组合:

  • 接收大规模来自设备的遥测数据,并确定如何处理和存储该数据。
  • 通过分析遥测数据为用户提供见解,不管是实时的还是事后的。
  • 从云或网关设备向特定设备发送命令。

另外,IoT 云后端应提供:

  • 设备注册功能,用于:
    • 预配设备。
    • 控制哪些设备有权连接到基础结构。
  • 设备管理,目的是控制设备状态并监视设备活动。

例如,在预测性维护方案中,云后端存储历史遥测数据。 解决方案根据此数据确定特定泵上可能存在的异常行为,防止其引发真正的问题。 它可以使用数据分析,确定预防性解决方案会将命令发送回设备,以便执行纠正操作。 此过程在设备和云之间产生一个自动反馈循环,大大提高了解决方案效率。

呈现和业务连接

呈现和业务连接层可让最终用户与 IoT 解决方案及设备交互。 它可让用户查看和分析从其设备收集的数据。 这些视图可以采用仪表板或 BI 报表的格式,以显示历史数据和/或接近实时的数据。 例如,操作员可检查特定抽水站的状态,并查看系统引发的任何警报。 还可以通过此层来集成 IoT 解决方案与现有业务线应用程序,将其绑定到企业业务流程或工作流中。 例如,预测性维护解决方案可集成计划系统,在解决方案识别出需要维护的泵时预约工程师到泵站进行检查。

后续步骤

了解典型的 IoT 体系结构以后,即可使用 Azure IoT 选项中的 Azure IoT 产品探索不同的实现选项。

若要详细了解单项 Azure IoT 服务,请参阅: