Upravit

Sdílet prostřednictvím

Zasílání zpráv, dat a analýzy v automobilovém průmyslu

Microsoft Fabric
Azure Data Explorer
Azure Event Grid
Azure Event Hubs
Azure Functions

Tato ukázková architektura vysvětluje, jak můžou výrobci OEM (automotive original equipment výrobce) a poskytovatelé mobility vyvíjet pokročilé propojené aplikace vozidel a digitální služby. Poskytuje spolehlivou infrastrukturu zasílání zpráv, dat a analýz. Tato infrastruktura zahrnuje zpracování zpráv a příkazů, úložiště stavu a integraci spravovaného rozhraní API. Tato architektura také poskytuje škálovatelné a vylepšené datové řešení pro digitální inženýrství, provoz vozového parku a sdílení v rámci širšího ekosystému mobility.

Architektura

diagram architektury vysoké úrovně

Stáhnout powerpointový soubor, který obsahuje tento diagram architektury.

Předchozí diagram architektury vysoké úrovně znázorňuje hlavní logické bloky a služby automobilového zasílání zpráv, dat a analytického řešení. V tomto článku se nediskutujeme o stínovaných prvech diagramu. Následující seznam stručně vysvětluje ostatní prvky diagramu. Další podrobnosti najdete v následujících částech.

  • vozidla: Každé vozidlo obsahuje kolekci zařízení. Některá z těchto zařízení jsou softwarově definovaná a můžou spouštět softwarové úlohy spravované z cloudu. Vozidlo shromažďuje a zpracovává širokou škálu dat, jako jsou informace ze snímačů z elektromechanických zařízení, interakcí, videí a souborů softwarových protokolů.

  • mobilní zařízení: Mobilní zařízení poskytují řidiče nebo uživateli digitální prostředí a můžou přijímat zprávy z vozidel a posílat je pomocí doprovodných aplikací.

  • infrastrukturu mobility: Infrastruktura mobility, jako jsou nabíjecí stanice baterie, přijímá zprávy z vozidel a odesílá je do vozidel.

  • služby zasílání zpráv: Služby zasílání zpráv spravují komunikaci do a z vozidel, infrastruktury a mobilních zařízení. Zpracovávají zprávy, používají pracovní postupy k provádění příkazů a implementují back-end správy. Sledují také registraci a zřizování certifikátů pro všechny účastníky.

  • back-endovésprávy vozidel a zařízení: Systémy OEM spravují životní cyklus vozidla a zařízení od továrny až po podporu po prodej.

  • datové a analytické služby: Datové a analytické služby poskytují možnost ukládání, zpracování a analýzy dat pro všechny uživatele. Tyto služby transformují data na přehledy, které řídí lepší obchodní rozhodnutí.

  • Digitální služby: Výrobce vozidla poskytuje digitální služby, které pro zákazníka přidávají hodnotu. Mezi tyto služby patří doprovodné aplikace pro úlohy opravy a údržby.

  • obchodní integrace: Několik digitálních služeb vyžaduje obchodní integraci do back-endových systémů, jako je systém pro správu prodejců (DMS), řízení vztahů se zákazníky (CRM) nebo systémy plánování podnikových zdrojů (ERP).

  • správa souhlasu: Back-end správy souhlasu je součástí správy zákazníků a sleduje autorizaci uživatelů pro shromažďování dat podle příslušných právních předpisů.

  • digitální inženýrství: Systémy digitálního inženýrství používají data vozidel k nepřetržitému vylepšování hardwaru a softwaru prostřednictvím analýz a strojového učení.

  • ekosystém inteligentní mobility: Ekosystém inteligentní mobility se skládá z partnerských společností, které poskytují další produkty a služby, jako je například propojené pojištění na základě souhlasu uživatele. Můžou se přihlásit k odběru a využívat události a agregované přehledy.

  • IT a provozní: IT operátoři používají tyto služby k zajištění dostupnosti a výkonu vozidel i back-endových systémů.

  • VSOC (Vehicle Security Operations Center): IT operátoři a inženýři používají VSOC k ochraně vozidel před hrozbami.

Microsoft je členem pracovní skupiny Software Defined Vehicle Working GroupEclipse, která slouží jako fórum pro otevřenou spolupráci na softwarových platformách vozidel, které používají open source.

Dataflow

Architektura používá model zasílání zpráv Publisher-Subscriber k oddělení vozidel od služeb. Používá Azure Event Grid k povolení zasílání zpráv mezi vozidly a službami a k směrování zpráv do fronty telemetrických zpráv (MQTT) do služeb Azure.

Zprávy mezi vozidly a cloudem

Tok dat z vozidla do cloudu zpracovává telemetrická data z vozidla. Telemetrická data, například stav vozidla a data ze snímačů, se dají pravidelně odesílat. Data můžete odesílat na základě událostí, jako jsou triggery v chybových podmínkách, jako reakce na akce uživatelů nebo jako odpověď na vzdálené požadavky.

diagram toku dat pro zasílání zpráv

  1. SLUŽBA API Management poskytuje zabezpečený přístup ke službě pro správu souhlasu vozidel, zařízení a uživatelů. Vozidlo je nakonfigurováno pro zákazníka na základě jejich možností nákupu. Spravovaná rozhraní API poskytují přístup k:

    1. Zřizování informací pro vozidla a zařízení

    2. Počáteční konfigurace shromažďování dat vozidel na základě obchodních aspektů a trhu.

    3. Uložení počátečního nastavení souhlasu uživatele na základě možností vozidla a přijetí uživatele definovaných v back-endu správy souhlasu.

  2. Vozidlo publikuje telemetrická data a zprávy událostí prostřednictvím klienta MQTT s definovanými tématy do funkce zprostředkovatele Event Grid MQTT ve službách zasílání zpráv vozidel.

  3. Event Grid směruje zprávy různým odběratelům na základě tématu, atributů zpráv nebo datové části. Další informace naleznete v tématu Filtrování zpráv směrovaných MQTT.

    1. Instance Služby Azure Event Hubs ukládá zprávy s vysokou prioritou, které nevyžadují okamžité zpracování, jako jsou zprávy používané jenom pro analýzu. Pak směruje zprávy přímo do úložiště. Z důvodů výkonu nepoužívejte pro tyto zprávy filtrování datových částí.

    2. Instance služby Event Hubs ukládá zprávy s vysokou prioritou, které vyžadují okamžité zpracování, jako jsou změny stavu v uživatelem s očekáváním nízké latence. Pak je směruje do funkce Azure.

  4. Systém ukládá zprávy s nízkou prioritou přímo do jezera pomocí zachycení událostí. K optimalizaci nákladů mohou tyto zprávy používat dávkové dekódování a zpracování.

  5. Funkce Azure zpracovává zprávy s vysokou prioritou. Funkce přečte nastavení souhlasu vozidla, zařízení a uživatele z registru zařízení a provede následující kroky:

    1. Ověřuje, že vozidlo a zařízení jsou zaregistrované a aktivní.

    2. Ověřuje, že uživatel udělil souhlas s tématem zprávy.

    3. Dekóduje a rozšiřuje datovou část.

    4. Přidá další informace o směrování.

  6. Živé telemetrické události v datovém a analytickém řešení obdrží dekódované zprávy. Procesy eventhouse a ukládají zprávy, jak přicházejí.

  7. Vrstva digitálních služeb přijímá dekódované zprávy. Azure Service Bus upozorní aplikace na důležité změny a události týkající se stavu vozidla. Eventhouse poskytuje poslední známý stav vozidla a krátkodobou historii.

Zprávy z cloudu do vozidel

Vysílání toku dat

Digitální služby používají tok dat vysílání k poskytování oznámení nebo zpráv více vozidel o společném tématu. Mezi typické příklady patří dopravní a meteorologické služby.

diagram analýzy dat

  1. Služba oznámení je klient MQTT, který běží v cloudu. Je zaregistrovaná a autorizovaná k publikování zpráv do konkrétních témat ve službě Event Grid. Autorizaci je možné provést prostřednictvím ověřování webového tokenu Microsoft Entra JSON.

  2. Služba oznámení publikuje zprávu. Například upozornění na počasí na téma /weather/warning/.

  3. Event Grid ověří, jestli má služba oprávnění publikovat do zadaného tématu.

  4. Modul zasílání zpráv o vozidle se přihlásí k odběru upozornění na počasí a obdrží oznámení.

  5. Modul zasílání zpráv upozorní úlohu vozidla. Upozorní například systém infotainmentu, aby zobrazil obsah upozornění na počasí.

Tok dat příkazů a řízení

Tok dat řízení provádí ve vozidle vzdálené příkazy z digitální služby, jako je doprovodná aplikace nebo komunikace s infrastrukturou mobility. Mezi tyto příkazy patří případy použití, jako je zamykání nebo odemknutí dveří, nastavení klimatizace pro kabinu, nabíjení baterie a provádění změn konfigurace. Úspěch těchto příkazů závisí na stavu vozidla. Dokončení může nějakou dobu vyžadovat.

Příkazy vozidel často vyžadují souhlas uživatele, protože řídí funkce vozidel. Tyto příkazy používají stav vozidla k uložení průběžných výsledků a vyhodnocení úspěšného spuštění. Řešení zasílání zpráv musí mít logiku pracovního postupu příkazu, která kontroluje souhlas uživatele, sleduje stav spuštění příkazu a upozorní digitální službu po dokončení příkazu.

Následující tok dat jako příklad používá příkazy vydané z doprovodné služby App Digital Service. Stejně jako v předchozím příkladu je doprovodná aplikace ověřenou službou, která může publikovat zprávy do Event Gridu.

Diagram příkazu a řízení toku dat

  1. API Management poskytuje přístup k back-endu správy vozidel, zařízení a souhlasu. Vlastník vozidla nebo uživatel uděluje souhlas s prováděním příkazů a řídicích funkcí prostřednictvím digitální služby, jako je třeba doprovodná aplikace. Obvykle k tomu dochází, když uživatel stáhne nebo aktivuje aplikaci a OEM aktivuje svůj účet. Aktivuje změnu konfigurace ve vozidle, aby se přihlásil k odběru přidruženého tématu příkazu v zprostředkovateli MQTT.

  2. Doprovodná aplikace používá k vyžádání spuštění vzdáleného příkazu příkaz a řízení spravovaného rozhraní API. Spuštění příkazu může mít více parametrů pro konfiguraci možností, jako je vypršení časového limitu, ukládání a předávání. Logika pracovního postupu zpracovává volání rozhraní API.

  3. Logika pracovního postupu rozhoduje, jak zpracovat příkaz na základě tématu a dalších vlastností. Vytvoří stav pro sledování stavu procesu. Logika pracovního postupu příkazu kontroluje informace o souhlasu uživatele a zjišťuje, jestli je možné zprávu zpracovat.

  4. Logika pracovního postupu příkazu publikuje zprávu do Event Gridu pomocí příkazu a hodnot parametrů.

  5. Event Grid používá spravované identity k ověření logiky pracovního postupu. Pak zkontroluje, jestli má logika pracovního postupu oprávnění odesílat zprávy do zadaných témat.

  6. Modul zasílání zpráv ve vozidle se přihlásí k odběru tématu příkazu a obdrží oznámení. Směruje příkaz do správné úlohy.

  7. Modul zasílání zpráv monitoruje úlohy za dokončení nebo chybu. Úloha má na starosti fyzické spuštění příkazu.

  8. Modul zasílání zpráv publikuje zprávy o stavu příkazů do Event Gridu. Vozidlo používá k ověření ve službě Event Grid certifikát X.509.

  9. Logika pracovního postupu se přihlásí k odběru aktualizací stavu příkazů a aktualizuje vnitřní stav provádění příkazů.

  10. Po dokončení provádění příkazu aplikace služby obdrží výsledek spuštění přes rozhraní API pro příkaz a řízení.

Logika pracovního postupu příkazů a řízení může selhat, pokud vozidlo ztratí připojení. Funkce zprostředkovatele Event Grid MQTT podporuje poslední vůle a zprávy zákona. Pokud se zařízení náhle odpojí, zprostředkovatel MQTT distribuuje zprávu všem odběratelům. Logika pracovního postupu se zaregistruje do zprávy, která zpracuje odpojení, přeruší zpracování a oznámí klientovi vhodný kód chyby.

Zřizování vozidel a zařízení

Tento tok dat popisuje proces registrace a zřizování vozidel a zařízení pro služby zasílání zpráv vozidel. Tento proces je obvykle zahájen jako součást výroby vozidel. V automobilovém průmyslu se zařízení vozidel běžně ověřují pomocí certifikátů X.509. Event Grid k ověřování klientských zařízení vyžaduje kořenový nebo zprostředkující X.509. Další informace naleznete v tématu Ověřování klientů.

diagram toku dat zřizování

  1. Výrobní systém zprovozní zařízení vozidla do požadovaného stavu konstrukce. Může obsahovat počáteční instalaci a konfiguraci firmwaru a softwaru. V rámci tohoto procesu systém továrny zapisuje certifikát X.509 zařízení vydaný certifikační autoritou veřejné infrastruktury klíčů (CA) do úložiště určeného speciálně pro tento účel, jako je například Trusted Platform Module.

  2. Systém výroby zaregistruje vozidlo a zařízení pomocí rozhraní API pro zřizování zařízení a vozidla.

  3. Systém továrny aktivuje klienta zřizování zařízení, aby se připojil k registraci zařízení a zřídil zařízení. Zařízení načte informace o připojení ke zprostředkovateli MQTT.

  4. Aplikace pro registraci zařízení vytvoří identitu zařízení pomocí zprostředkovatele MQTT.

  5. Systém továrny aktivuje zařízení tak, aby poprvé navázalo připojení ke zprostředkovateli MQTT.

    1. Zprostředkovatel MQTT ověřuje zařízení pomocí kořenového certifikátu certifikační autority a extrahuje informace o klientovi.

  6. Zprostředkovatel MQTT spravuje autorizaci pro povolená témata pomocí místního registru.

  7. U náhradní části může systém prodejce OEM aktivovat registraci nového zařízení.

Poznámka

Systémy továrny jsou obvykle místní a nemají přímé připojení ke cloudu.

Analýza dat

Tento tok dat se zabývá analýzou dat o vozidlech. K obohacení a poskytnutí kontextu dat můžete použít jiné zdroje dat, jako jsou informace o továrně, data o chybách, sestavy oprav, softwarové protokoly, zvuk nebo video.

diagram analýzy dat

  1. Vrstva služeb zasílání zpráv vozidel poskytuje telemetrii, události, příkazy a konfigurační zprávy z obousměrné komunikace s vozidlem.

  2. Vrstva IT a provozu poskytuje informace o softwaru, který běží na vozidle a přidružených cloudových digitálních službách.

  3. Datoví inženýři používají sady dotazů KQL (Notebooks a Kusto Query Language) k analýze dat, vytváření datových produktů a konfiguraci kanálů. Microsoft Copilot in Fabric podporuje proces vývoje.

  4. Kanály zpracovávají zprávy do upřesňujícího stavu. Kanály obohacují a deduplikují zprávy, vytvářejí klíčové ukazatele výkonu a připraví trénovací sady dat pro Machine Learning.

  5. Inženýři a podnikoví uživatelé vizualizují data pomocí řídicích panelů Power BI nebo řídicích panelů v reálném čase.

  6. Datoví inženýři používají reflex k analýze obohacených dat vozidel téměř v reálném čase k vytváření událostí, jako jsou žádosti o prediktivní údržbu.

  7. Datoví inženýři konfigurovali obchodní integraci událostí a přehledů pomocí Azure Logic Apps. Pracovní postupy aktualizují systémy záznamu, jako jsou Dynamics 365 a Dataverse.

  8. Azure Machine Learning Studio využívá vygenerovaná trénovací data k vytváření nebo aktualizaci modelů strojového učení.

Škálovatelnost

Model razítka nasazení

Propojené řešení vozidel a dat se může škálovat na miliony vozidel a tisíce služeb. Pomocí vzoru Razítka nasazení dosáhnete škálovatelnosti a elasticity.

diagram konceptu škálovatelnosti

Každá jednotka škálování zasílání zpráv vozidel je navržená tak, aby podporovala konkrétní populaci vozidel. Faktory, jako je geografická oblast nebo modelový rok, mohou definovat tuto populaci. Jednotka škálování aplikace škáluje služby, které vyžadují odesílání nebo příjem zpráv do vozidel. Běžná služba je přístupná z libovolné jednotky škálování a poskytuje služby správy vozidel a zařízení a předplatných pro aplikace a zařízení.

  1. Jednotka škálování aplikace odebírá aplikace k odběru zpráv, které jsou zajímavé. Běžná služba zpracovává odběr součástí jednotek škálování zasílání zpráv vozidel.

  2. Vozidlo používá službu správy zařízení ke zjištění jejího přiřazení k jednotce škálování zasílání zpráv vozidel.

  3. V případě potřeby je vozidlo zřízeno pomocí vozidla a zřizování zařízení pracovní postup do jednotky škálování zasílání zpráv vozidel.

  4. Vozidlo teď může publikovat zprávy a přihlásit se k odběru témat do zprostředkovatele MQTT. Event Grid ke směrování zprávy používá informace o odběru.

Následující příklady zasílání zpráv dříve znázorňují komunikaci mezi jednotkami škálování:

(A)základní telemetrie bez zprostředkujícího zpracování

  1. Zprávy, které nevyžadují zpracování a kontrolu deklarací identity, se směrují do centra příchozího přenosu dat v odpovídající jednotce škálování aplikace.

  2. Aplikace využívají zprávy z instance služby Event Hubs příchozího přenosu dat aplikace.

(B)

  1. Aplikace publikují příkazy do vozidla prostřednictvím instance služby Event Hubs. Tyto příkazy vyžadují zpracování, řízení pracovního postupu a autorizaci pomocí příslušné logiky pracovního postupu.

  2. Stavové zprávy, které vyžadují zpracování, se směrují do logiky pracovního postupu.

  3. Po dokončení příkazu logika pracovního postupu předá oznámení příslušnému centru událostí v jednotce škálování aplikace, aby ji aplikace spotřebovála.

  4. Aplikace využívá události z přidruženého centra událostí.

Vlastní názvy domén služby Event Grid

Vlastní názvy domén můžete přiřadit k názvům MQTT a hostitelů HTTP služby Event Grid společně s výchozími názvy hostitelů. Konfigurace vlastní domény eliminují potřebu upravovat klientská zařízení, která jsou už propojená s vaší doménou. Pomáhají vám také splňovat požadavky na zabezpečení a dodržování předpisů. Ke zjednodušení konfigurace a migrace zařízení použijte vlastní názvy domén.

Součásti

Tato ukázková architektura zahrnuje následující komponenty Azure.

Připojení

  • Event Grid umožňuje snadno vytvářet aplikace s architekturami založenými na událostech. V tomto řešení služba Event Grid spravuje onboarding, ověřování a autorizaci zařízení. Podporuje také zasílání zpráv s publikováním a odběrem pomocí MQTT.

  • služba Event Hubs je škálovatelná služba pro zpracování událostí navržená tak, aby zpracovávala a ingestuje obrovské objemy telemetrických dat. V tomto řešení služba Event Hubs ukládá zprávy do vyrovnávací paměti a doručuje je pro další zpracování nebo úložiště.

  • Azure Functions je bezserverová výpočetní služba, která spouští kód aktivovaný událostmi. V tomto řešení functions zpracovává zprávy vozidel. Pomocí funkcí můžete také implementovat rozhraní API pro správu, která vyžadují krátkodobé operace.

  • Azure Kubernetes Service (AKS) nasazuje složité úlohy a služby jako kontejnerizované aplikace. V tomto řešení hostuje AKS logiku příkazů a řízení pracovního postupu a implementuje rozhraní API pro správu.

  • azure Cosmos DB je globálně distribuovaná databázová služba s více modely. V tomto řešení ukládá nastavení souhlasu vozidla, zařízení a uživatele.

  • azure API Management zajišťuje zabezpečené a efektivní zpracování rozhraní API. V tomto řešení poskytuje služba API Management spravovanou bránu rozhraní API stávajícím back-endovým službám, jako je správa životního cyklu vozidel, včetně aktualizací přeletů a správy souhlasu uživatele.

  • Azure Batch je služba platformy, která poskytuje možnosti plánování úloh a správy virtuálních počítačů. V tomto řešení služba Batch spouští aplikace paralelně ve velkém měřítku. Také efektivně zpracovává velké výpočetní úlohy, jako je příjem trasování komunikace vozidel.

Data a analýzy

  • Microsoft Fabric je sjednocená platforma pro analýzu dat, která zahrnuje přesun, zpracování, příjem dat, transformaci, směrování událostí a vytváření sestav. Poskytuje analýzu dat pro všechna shromážděná data o vozidlech a obchodních operacích.

Integrace back-endu

  • Logic Apps je platforma pro vytváření a spouštění automatizovaných pracovních postupů. V tomto řešení spouští pracovní postupy pro obchodní integraci na základě dat o vozidlech.

  • azure App Service je plně spravovaná platforma pro vytváření, nasazování a škálování webových aplikací. V tomto řešení poskytuje uživatelské webové aplikace a mobilní back-endy, jako je doprovodná aplikace.

  • Azure Cache for Redis poskytuje vysoce výkonné ukládání dat do mezipaměti pro zrychlení aplikací. V tomto řešení poskytuje ukládání dat do mezipaměti v paměti často používané aplikacemi určenými pro uživatele, jako je doprovodná aplikace.

  • Service Bus je služba zasílání zpráv, která zajišťuje spolehlivou komunikaci s rozšířeným zabezpečením mezi distribuovanými aplikacemi a službami. V tomto řešení odděluje připojení vozidel od digitálních služeb a obchodní integrace.

  • Microsoft Dynamics 365 je sada inteligentních obchodních aplikací napříč prodejem, službami, financemi a provozem. V tomto řešení poskytuje propojené prostředí zákazníků a bezproblémové obchodní procesy, které zajišťují lepší prodejce a provoz OEM.

  • Microsoft Dataverse ukládá a spravuje data obchodních aplikací s rozšířeným zabezpečením. V této architektuře ukládá informace o zákazníkovi a vozidle.

Alternativy

Volba správného výpočetního prostředí pro zpracování zpráv a spravovaná rozhraní API závisí na několika faktorech. Další informace najdete v tématu Volba výpočetní služby Azure.

Doporučujeme použít:

  • Functions pro krátkodobé procesy řízené událostmi, jako je příjem telemetrie.

  • batch pro vysoce výkonné výpočetní úlohy, jako je dekódování velkých trasování CAN a videosouborů.

  • AKS pro spravovanou, plnohodnotnou orchestraci kontejnerizované komplexní logiky, jako je správa příkazů a řízení pracovních postupů.

Jako alternativu ke sdílení dat založeným na událostech můžete použít Azure Data Share, pokud je cílem provést dávkovou synchronizaci na úrovni datového jezera.

Pro analýzu dat můžete použít:

  • Azure Databricks poskytnout sadu nástrojů pro správu datových řešení na podnikové úrovni ve velkém měřítku. Databricks se vyžaduje pro dlouhotrvající operace s velkými objemy dat o vozidlech.

  • Azure Data Exploreru poskytovat zkoumání, kurátorování a analýzu telemetrických dat vozidel založených na časových řadách.

Podrobnosti scénáře

Diagram zobrazení vysoké úrovně

Automobilový výrobce OEM prochází významnou transformací, protože přecházejí z výroby pevných produktů na poskytování připojených a softwarově definovaných vozidel (SDV). Vozidla poskytují řadu funkcí, jako jsou aktualizace nad vzduchem, vzdálená diagnostika a přizpůsobené uživatelské prostředí. Díky tomuto přechodu můžou OEM průběžně zlepšovat své produkty na základě dat a přehledů v reálném čase a zároveň rozšiřovat své obchodní modely tak, aby zahrnovaly nové služby a datové proudy výnosů.

Tato ukázková architektura popisuje, jak můžou výrobci automobilů a poskytovatelé mobility:

  • Data zpětné vazby můžete využít jako součást procesu digitálního inženýrství k zajištění průběžného zlepšování produktů, proaktivně řešit hlavní příčiny problémů a vytvářet novou hodnotu zákazníka.

  • Poskytovat nové digitální produkty a služby a digitalizovat operace s obchodní integrací s back-endovými systémy, jako je ERP a CRM.

  • Sdílejte data s vylepšenými požadavky na zabezpečení a adresujte požadavky specifické pro jednotlivé země nebo oblasti pro souhlas uživatelů s využitím širších ekosystémů inteligentní mobility.

  • Integrujte se systémy back-endu pro správu životního cyklu vozidel a správu souhlasu, abyste zjednodušili a urychlili nasazení a správu připojených řešení vozidel pomocí sady nástrojů SDV DevOps.

  • Ukládejte a zajistěte výpočetní prostředky ve velkém měřítku pro vozidla a analýzy.

  • Správa připojení vozidel k milionům zařízení nákladově efektivním způsobem

Potenciální případy použití

Případy použití OEM Automotive se týkají zvýšení výkonu, bezpečnosti a uživatelského prostředí.

  • průběžné vylepšování produktů zlepšuje výkon vozidel analýzou dat v reálném čase a vzdáleným použitím aktualizací. Další informace o vývoji softwaru pro vozidlo naleznete v tématu sada nástrojů SDV DevOps.

  • technické ověřování testovacího parku zajišťuje bezpečnost a spolehlivost vozidel shromažďováním a analýzou dat z testovacího parku. Další informace najdete v tématu Analýza dat pro automobilové testovací flotily.

  • doprovodné aplikace a portálu user portal umožňuje vzdálený přístup a řízení vozidel prostřednictvím přizpůsobené aplikace a webového portálu.

  • proaktivní oprava a údržba predikuje a plánuje údržbu vozidel na základě přehledů řízených daty.

Širší případy použití ekosystému zlepšují aplikace připojených vozidel. Tato vylepšení těží z provozu vozového parku, pojištění, marketingu a silniční pomoci v celém dopravním prostředí.

  • operace propojeného komerčního vozového parku optimalizovat správu vozového parku prostřednictvím monitorování v reálném čase a rozhodování na základě dat. Další informace naleznete v tématu automotive propojené flotily.

  • digitální pojištění vozidel přizpůsobí pojistné na základě chování řidiče a poskytuje okamžité hlášení nehod.

  • marketingové založené na poloze poskytuje cílené marketingové kampaně pro řidiče na základě jejich polohy a preferencí.

  • road assistance používá údaje o poloze vozidel a diagnostická data k poskytování podpory řidičům v reálném čase.

Úvahy

Tyto aspekty implementují pilíře architektury Azure Well-Architected Framework, což je sada hlavních principů, které je možné použít ke zlepšení kvality úlohy. Další informace najdete v tématu rozhraní Azure Well-Architected Framework .

Spolehlivost

Spolehlivost zajišťuje, že vaše aplikace může splňovat závazky, které uděláte pro vaše zákazníky. Další informace najdete v tématu Přehled pilíře spolehlivosti.

  • Zvyšte spolehlivost horizontálním škálováním. Další informace o škálování kanálu zpracování zpráv naleznete v tématu Functions hostování možností. Další informace o škálování logiky provádění pracovních postupů a digitálních služeb naleznete v tématu možnosti škálování pro aplikace v AKS.

  • Spravujte výpočetní prostředky dynamickým škálováním na základě poptávky prostřednictvím automatického škálování.

  • Pomocí jednotek škálování snížit zatížení jednotlivých komponent a zajistit přepážku mezi vozidly. Výpadek na jednom razítku nemá vliv na ostatní.

  • Jednotky škálování k izolaci geografických oblastí s různými předpisy.

  • Replikace dat napříč několika geografickými umístěními pro odolnost proti chybám a zotavení po havárii pomocí geografické redundance.

Spolehlivost připojení vozidel je důležitá pro zasílání zpráv v automobilovém průmyslu. Další informace naleznete v tématu Spolehlivost ve službě Event Grid a obor názvů Event Grid.

Bezpečnost

Zabezpečení poskytuje záruky proti záměrným útokům a zneužití cenných dat a systémů. Další informace najdete v tématu Přehled pilíře zabezpečení.

  • Certifikáty X.509 vám pomůžou zajistit zabezpečenou komunikaci mezi vozidly a Azure. Další informace naleznete v tématu správa certifikátů.

  • Vytvořte VSOC pro detekci hrozeb, prevenci kybernetických útoků a dodržování regulačních opatření.

  • Shromážděte a slučujte informace z více zdrojů dat. Stanovte procesy pro zmírnění rizik, forenzní data, reakce na incidenty a zmírnění útoků.

  • Vytvořte detekci anomálií a včasné varování pro sítě, digitální služby a elektronické řídicí jednotky.

Optimalizace nákladů

Optimalizacenákladůch Další informace najdete v tématu Přehled pilíře Optimalizace nákladů.

  • Vezměte v úvahu náklady na vozidlo. Náklady na komunikaci by se měly lišit v závislosti na počtu poskytovaných digitálních služeb. Vypočítat návratnost investic pro každou digitální službu ve vztahu k provozním nákladům.

  • Vytvořte postupy analýzy nákladů na základě provozu zpráv. S tím, jak se přidávají další služby, se může v průběhu času zvýšit provoz připojených vozidel. Mezi příklady patří zvýšené shromažďování dat pro produkty telematiky pojištění, generování digitálních asistentů využívajících AI ve vozidlech a aplikace pro sdílení aut.

  • Zvažte náklady na sítě a mobilní zařízení.

    • Pomocí aliasů tématu MQTT zmenšete délku názvů témat. Tento přístup pomáhá snížit objem provozu.

    • K kódování a komprimaci zpráv datové části použijte efektivní metodu, jako je Protobuf nebo gzipped JSON.

  • Aktivně spravujte provoz.

    • Vozidla mají tendenci k opakovanému používání, které vytvářejí denní a týdenní špičky poptávky.

    • Určete prioritu zpráv pomocí vlastností uživatele MQTT v konfiguraci směrování. Tento přístup můžete použít k odvozování zpracování nekritických nebo analytických zpráv za účelem vyhlazování zatížení a optimalizace využití prostředků.

    • Zvažte zpracování specifické pro kontext na základě provozních požadavků. Například odesílání více telemetrie brzdy pouze během závažných brzdných podmínek.

    • Upravte kapacitu na základě poptávky.

  • Zvažte, jak dlouho mají být data uložená v horkém, teplém nebo studeném úložišti.

  • Optimalizujte náklady pomocí rezervovaných instancí.

Efektivita provozu

Efektivita provozu se zabývá provozními procesy, které nasazují aplikaci a udržují ji spuštěnou v produkčním prostředí. Další informace najdete v tématu Přehled pilíře efektivity provozu.

Pokud chcete zlepšit sjednocené IT operace, zvažte monitorování softwaru vozidel. Tento software zahrnuje protokoly, metriky a trasování, služby zasílání zpráv, datové a analytické služby a související back-endové služby.

Efektivita výkonu

Efektivita výkonu je schopnost vaší úlohy škálovat tak, aby splňovala požadavky, které na ni mají uživatelé efektivním způsobem. Další informace najdete v tématu Přehled pilíře efektivity výkonu.

  • Zvažte použití konceptu jednotek škálování pro řešení, která se škálují nad 50 000 zařízení, zejména pokud je vyžadováno více geografických oblastí.

  • Při návrhu jednotek škálování zvažte limity, kvóty a omezení předplatného a služeb Azure.

  • Zvažte nejlepší způsob, jak ingestovat data, ať už se jedná o zasílání zpráv, streamování nebo dávkové metody. Můžete například okamžitě zpracovávat zprávy s vysokou prioritou, jako jsou žádosti uživatelů. Směrovat analytické zprávy, jako jsou údaje o výkonu vozidel, přímo do úložiště bez zpracování. Navrhněte systém tak, aby minimalizoval počet zpráv s vysokou prioritou, které potřebují okamžité zpracování.

  • Zvažte nejlepší způsob, jak analyzovat data na základě případu použití, a to buď prostřednictvím dávkového zpracování, nebo téměř v reálném čase. Analýza téměř v reálném čase poskytuje uživatelům okamžitá oznámení, například upozorňování na bezprostřední problém s vozidlem. Dávkové analýzy se spouštějí pravidelně a poskytují oznámení, která se neřešila, jako je předpověď nadcházející údržby.

Nasazení tohoto scénáře

Kurz referenční architektury Connected Fleet obsahuje ukázkovou implementaci kanálu zpracování zpráv.

Přispěvatelů

Tento článek spravuje Microsoft. Původně byla napsána následujícími přispěvateli.

Hlavní autoři:

Další přispěvatelé:

Pokud chcete zobrazit neveřejné profily LinkedIn, přihlaste se na LinkedIn.

Další kroky

Následující články popisují interakce mezi komponentami v architektuře:

Následující články popisují některé vzory používané v architektuře: