Vernetzte Fahrzeugflotten

In diesem Artikel wird die Referenzarchitektur für vernetzte Fahrzeugflotten beschrieben, die es Kund*innen und Partnern ermöglicht, zusammensetzbare, datenorientierte Lösungen zu erstellen. Sie können alle Aspekte Ihrer vernetzten Flotten verwalten, datengesteuerte Erkenntnisse generieren und Flottenlösungen in kritische Geschäftsprozesse integrieren. Die Referenzarchitektur für vernetzte Flotten gilt für OEMs (Original Equipment Manufacturer) im Fahrzeugbau, einschließlich kleiner und aufstrebender Flottenbetreiber, Flottenlösungsanbieter und Anbieter von Mobilitätsdiensten.

Aufbau

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Die Referenzarchitektur für vernetzte Flotten unterstützt Kombinierbarkeit, Innovation und Unterstützbarkeit wie folgt:

• Sie wendet gängige Messagingschemas und ein aktualisiertes gemeinsames Datenmodell (Common Data Model) für den Fahrzeugbau an, sodass Partner verschiedene Bereiche des Flottenbetriebs koordinieren und Mehrwert schaffen können.
• Sie verwendet ein modulares Design, um die Herausforderungen der Modernisierung von Brownfield-Umgebungen mit neuen Funktionen für die Verwaltung von Fahrzeugen und Geschäftsprozessen zu meistern. Module können unabhängig verwaltet und integriert werden, wodurch die Integration von Funktionen von verschiedenen Anbietern vereinfacht und beschleunigt wird. Module sind anpassbar und ermöglichen es Kund*innen und Partnern, die Funktionalität anzupassen und ihre Geschäftstätigkeit auszuweiten.
• Sie basiert auf allgemein verfügbaren Azure-Diensten. Die Architektur wird mit der Einführung neuer Azure-Dienstfeatures weiterentwickelt.

Die Architektur besteht aus den folgenden Bereichen:

• Der Bereich Fahrzeug-Edge ist für die Fahrzeuglogik und die Verbindung mit dem Cloud-Back-End verantwortlich.
• Der Bereich Telematik umfasst die Erfassung von Fahrzeugtelemetriedaten, die Nachrichtenverarbeitung und die Geräteverwaltung.
• Der Bereich Flottenintegration deckt die Integration von der Telemetrieebene bis hin zur Geschäfts- und Analyseebene ab.
• Der Bereich Geschäftsdaten umfasst das Datenmodell und Verknüpfungen zwischen dem gemeinsamen Datenmodell der Flotte und vorhandenen Dynamics 365-Modulen.
• Der Bereich Analysen integriert und generiert Erkenntnisse aus verschiedenen und großen Datenquellen.
• Der Bereich Geschäftsvorgänge bietet Funktionen für die Verwaltung und den Betrieb von Fahrzeugflotten.
• Der Bereich Geschäftsautomatisierung bietet No-Code- oder Low-Code-Erweiterbarkeit zum Implementieren von Anwendungsfällen auf der Grundlage der Geschäftsdaten.
• Der Bereich Visualisierung bietet Funktionen für die Berichterstellung und Business Intelligence.
• Der Bereich Betrieb und Sicherheit bietet Überwachung und Einblick für alle Dienste und Geräte, sichert die Netzwerkkonnektivität und stellt Authentifizierung oder Autorisierung für Geräte, Anwendungen und Benutzer*innen bereit.

In den folgenden Abschnitten werden die Architektur und der Workflow detaillierter erläutert.

Workflow zur Erfassung von Telemetriedaten

Die Telemetriedaten-Erfassungsebene ist verantwortlich für den Empfang von Nachrichten vom Fahrzeug, die Autorisierung und Decodierung sowie Anreicherungsebenen und das Nachrichtenrouting an die Flottenintegrationsebene.

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1. Telemetrienachrichten vom Fahrzeug enthalten Header oder Metadaten und Nutzdaten (eine Payload), die entweder Protobuf-codiert oder im JSON-Format vorliegen können. Diese Nachrichten werden über MQTT (Message Queue Telemetry Transport) an den Cloudbroker gesendet. Header enthalten Felder wie Fahrzeug-UUID (Universally Unique Identifier, universell eindeutiger Bezeichner), Nachrichtentyp, Lieferant, Korrelationsbezeichner, Nachrichtenversion, Nachrichten-UUID und einen Standardzeitstempel in UTC (koordinierte Weltzeit). Header werden für die Überprüfung von Nachrichtentypen und das Routing verwendet.
2. Die Nachricht wird in einer Pipeline verarbeitet, die die folgenden Schritte ausführt:
   1. Im Schritt Metadatenüberprüfung werden die Nachrichtenheader und Aktivitäten überprüft. Dies umfasst z. B. die Bestätigung, dass das Gerät zum Senden des Nachrichtentyps autorisiert ist, und die erforderlichen Headerfelder.
   2. Im Schritt Decodieren wird das Eingabeschema in ein standardisiertes Format übersetzt, das von der Cloud verwendet wird. Der Schritt Decodieren stellt auch eine Abstraktionsebene zwischen dem Gerät und der Cloud bereit, wenn Änderungen bezüglich der Versionsverwaltung zwischen Gerätetypen oder Jahren vorliegen. Die Decodierungsimplementierung kann entweder inline als Teil der Funktion erfolgen, um die Leistung zu verbessern, oder als separater Funktionsaufruf, um die Modularität zu erhöhen.
   3. Der Schritt Anreicherung umfasst die Bearbeitung von Datenwerten und das Hinzufügen neuer Datenfelder. Beispiele für Anreicherungsworkloads sind Einheitenumrechnung (z. B. Meilen in Kilometer), umgekehrte Geocodierung, Lookup von Problemcodebeschreibungen der Fahrzeugdiagnose, Anreicherung mit mehr Daten sowie Ableiten und Berechnen zusätzlicher Werte. Anreicherungsschritte werden entsprechend dem Nachrichtentyp aufgerufen.
   4. Der Schritt Routing verteilt die Nachrichten basierend auf dem Nachrichtentyp an den Event Hub auf der Flottenintegrationsebene. Die Flottenintegrationsebene ist ein warmer Pfad, der für Integrationen erforderlich ist, die Zugriff in Quasi-Echtzeit auf die Nachrichtendaten erfordern.
3. Die Konfiguration wird in Azure Cosmos DB verwaltet. Die Nachrichtenverarbeitungs-App liest die bekannten Nachrichtentypen, die Geräteautorisierungsansprüche und die Schrittkonfiguration, um eingehende Nachrichten zu verarbeiten und weiterzuleiten.
4. Für Datenanalyse und Debuggen werden Nachrichten im Data Lake der Kunden*innen in separaten Tabellen gespeichert. Hier einige Beispiele für Nachrichten und Ausnahmen:
   1. Ursprüngliche unformatierte Nachrichten von Azure IoT Hub, einschließlich Header.
   2. Decodierte und angereicherte Nachrichten.
   3. Zu Ausnahmen zählen Nachrichten, die nicht anhand des Schemas überprüft werden können, sowie fehlgeschlagene Decodierungsaktivitäten und Nachrichten, die mit keinem vorhandenen Fahrzeug übereinstimmen, oder fehlerhafte Anreicherungen.
5. Die Fahrzeug- und Geräteverwaltung ist für externe Systeme mit einer verwalteten API zugänglich. Die Nachrichtenverarbeitungsfunktion verwendet in Azure Cosmos DB gespeicherte Fahrzeugdaten, um zu überprüfen, ob die Nachrichten für ein Fahrzeug registriert sind.

Azure Event Grid bietet einen branchenkonformen MQTT-Broker, der Version 3.1.1 und 5.0 unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die MQTT-Unterstützung in Azure Event Grid (Vorschau) und Clientauthentifizierung mithilfe von Zertifizierungsstellen-Zertifikatketten. Clients können mithilfe der rollenbasierten Zugriffssteuerung (Role-Based Access Control, RBAC) von Azure auf das Veröffentlichen oder Abonnieren bestimmter Themen beschränkt werden. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zur Microsoft Entra ID-JWT-Authentifizierung (JSON Web Token) und Azure RBAC-Autorisierung für das Veröffentlichen oder Abonnieren von MQTT-Nachrichten.

Es ist auch möglich, IoT Hub als MQTT-Broker zu verwenden. Der Dienst bietet eingeschränkte Unterstützung für MQTT 3.1.1 und 5.0 mit vordefinierten Themen und enger Kopplung zwischen Geräten und Cloud-Apps. Weitere Informationen finden Sie unter Vergleichen der MQTT-Unterstützung in IoT Hub und Event Grid.

Die Verbindung zwischen Geräten und der Cloud kann über eine private Verbindung konfiguriert werden, um die Netzwerksicherheit zu erhöhen.

Workflow für die Flottenintegration

Die Flottenintegrationsebene verwendet standardisierte Kommunikationsnutzdaten aus der Telematikebene. Die Nutzdaten ermöglichen sofort einsatzbereite Szenarien im Flottenmanagement für Branchenanwendungen und Datenanalysen.

Es gibt vier gängige Typen von Nutzdatennachrichten, die zur Unterstützung des Flottenbetriebs erforderlich sind:

Das folgende Architekturdiagramm zeigt den Dataflow für diese Nachrichten:

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1. Eine standardisierte Nachricht geht beim Azure Event Hubs-Namespace für die Flottenintegration ein.
2. Periodische Statusmeldungen werden mithilfe der nativen Datenerfassung von Azure Data Explorer verarbeitet und direkt an die Analyseebene gesendet.
3. Durch Nachrichten, die als Ereignisse, Warnungen und Benachrichtigungen empfangen werden, werden der entsprechenden Ereignisdatentabelle Zeilen hinzugefügt.
4. Nachrichten, die Fahrten enthalten, erstellen Einträge in der Tabelle „Trips“.

Workflow für die Geschäftsautomatisierung

Die Branchenintegration wird mithilfe eines Microsoft Power Platform-Datenconnectors erreicht. Der Connector bietet die Möglichkeit, Workflows in Microsoft Power Automate oder Azure Logic Apps zu erstellen, wodurch die Low-Code- oder No-Code-Integration für Fahrzeugfunktionen ermöglicht wird.

Sie können Datenconnectors verwenden, um zwei Vorgänge auszuführen:

• Trigger benachrichtigen Microsoft Power Platform, wenn bestimmte Ereignisse auftreten. Ein Trigger startet einen Geschäftsworkflow als Reaktion auf eine Nachricht zur Änderung des Fahrzeugstatus.
• Aktionen sind Änderungen, die von Benutzer*innen gesteuert werden. Aktionen ermöglichen die Interaktion zwischen Microsoft Power Platform und der Flottenintegrationsebene.

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Der folgende Trigger und die unten genannten Aktionen entsprechen dem vorherigen Diagramm:

1. Trigger
   1. Eingehende Ereignisnachrichten: Diese Nachrichten starten basierend auf dem Nachrichtentyp eines Ereignisses einen Workflow in Microsoft Power Apps oder Microsoft Power Platform. Die Nutzdaten der Nachricht können analysiert und in Microsoft Power Platform aufgerufen werden.
   2. Bereitstellung der Lebenszyklusverwaltung: Es erfolgt eine Benachrichtigung über Änderungen am Bereitstellungsstatus von Fahrzeugen.
2. Aktionen
   1. Zugriff auf die letzten bekannten Fahrzeugdaten und den Verlauf: Sie können den Speicher für die letzten bekannten Werte und den Nachrichtenverlauf lesen.
   2. Bereitstellung: Enthält Funktionen zum Bereitstellen und Aufheben der Bereitstellung von Fahrzeugen und Geräten.

Der Datenconnector kann unabhängig von der Dynamics 365-Integration verwendet werden. Der Connector ermöglicht die Integration von Geschäftsanwendungen in die Architektur mithilfe von Microsoft Power Platform.

Workflow für die Datenanalyse und Visualisierung

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Die Analysepipeline bietet warme Verfügbarkeit und Cold Storage für Fahrzeug- und Geschäftsdaten.

1. Im Data Lake werden Daten gespeichert, darunter:

   • Ursprüngliche Nachrichten und unformatierte Nachrichten vom Fahrzeug
   • Decodierte und angereicherte Nachrichten von Nachrichtenverarbeitungserweiterungen für vernetzte Flotten
   • Fehlernachrichten und Nachrichtenverarbeitungserweiterungen
   • Brancheninformationen, die von Microsoft Dataverse über Azure Synapse Link gepusht werden
   • Exporte, die von einem Drittanbietersystem gepusht werden

2. Daten werden mit Synapse-Pipelines in mehreren Schritten verarbeitet:

   • Bereinigte, decodierte und deduplizierte Daten aus unformatierten Bronze-Tabellen
   • Angereicherte, deduplizierte und validierte Flottenbetriebsdaten in Silver-Tabellen
   • Datasets, die aggregierte Daten und Key Performance Indicators sowie Erkenntnisse bereitstellen, die aus mehreren Datenquellen in Gold-Tabellen abgeleitet wurden

3. Daten werden visualisiert, indem auf die Daten aus dem Lakehouse zugegriffen wird. Microsoft Power BI bietet mit Parquet-Connectors und Azure Data Explorer-Clustern mithilfe von DirectQuery Visualisierungsfunktionen für das Lakehouse.

Komponenten

Auf die folgenden Komponenten wird in dieser Referenzarchitektur für vernetzte Fahrzeugflotten verwiesen:

Messagingdienste

Mit den folgenden Messagingdiensten können Sie auf relevante Ereignisse reagieren sowie die Bereitstellung, Datenerfassung und Kommunikation zwischen angeschlossenen Geräten vornehmen.

• Azure Event Grid ist ein hochgradig skalierbarer, vollständig verwalteter Pub-Sub-Nachrichtenverteilungsdienst (Veröffentlichen/Abonnieren), der MQTT- und HTTP-Protokollen verwendet. Dieser Dienst ermöglicht Telematikgeräten die Kommunikation mit der Cloud.
• Azure IoT Hub ist ein verwalteter Dienst, der als zentraler Nachrichtenhub zwischen den Telematikgeräten und der Cloud fungiert.
• Azure IoT Hub Device Provisioning Service ist ein Hilfsdienst, der die Just-in-Time-Bereitstellung der Telematikgeräte ohne Benutzereingriff ermöglicht.
• Azure Event Hubs ist ein skalierbarer Ereignisverarbeitungsdienst, der große Mengen von Ereignissen und Daten erfasst und verarbeitet. Er verarbeitet die große Anzahl von Ereignissen, die von den Telematikgeräten generiert werden.

Speicher- und Datenbankdienste

Mit den folgenden Diensten können Sie Ihre Datenspeicherung optimieren.

• Azure Blob Storage ist eine Objektspeicherlösung für die Cloud. Sie speichert Informationen von den Telematikgeräten, z. B. Nachrichten, Videos und Datenerfassungen mit hoher Auflösung.
• Azure Cosmos DB ist eine vollständig verwaltete und relationale NoSQL-Datenbank für die moderne App-Entwicklung. Sie speichert Informationen über Fahrzeuge, Geräte und Benutzer*innen.

Integrationsdienste

Die folgenden Dienste ermöglichen es Ihnen, Gateways im großen Stil zu veröffentlichen, zu erstellen und zu verwalten, aktualisierte Infrastruktur und Ressourcen zu verwenden sowie Web-Apps und mobile Apps zu erstellen und räumliche Funktionen zu verwenden.

• Azure API Management ist eine hybride Multicloudverwaltungsplattform für APIs, die die Integration von Daten und Diensten vereinfacht.
• Azure Functions ist eine serverlose Lösung, die für die Datenstrom- und Ereignisverarbeitung von Telemetrienachrichten und -ereignissen in Echtzeit verwendet wird. Außerdem verwaltet sie Dateiuploads und führt Rückschlüsse mit Machine Learning-Modellen durch.
• Azure App Service ist ein HTTP-basierter Dienst zum Hosten von Webanwendungen, REST-APIs und mobilen Back-Ends. Der Dienst bietet eine Front-End-Benutzeroberfläche für mobile Benutzer*innen.
• Azure Maps ist eine Sammlung von Geodiensten und SDKs, die einen geografischen Kontext für Webanwendungen und mobile Anwendungen bereitstellen.

Daten und -Analysedienste

Mit den folgenden Diensten können Sie große Datenmengen abfragen und analysieren.

• Azure Synapse Analytics ist ein Unternehmensanalysedienst zur schnelleren Gewinnung von Erkenntnissen aus Data Warehouse-Datenbanken und Big Data-Systemen.
• Azure Data Explorer ist eine vollständig verwaltete, hochleistungsfähige Big Data-Analyseplattform, die die Analyse großer Mengen von Fahrzeugtelemetriedaten in Quasi-Echtzeit vereinfacht.

Sicherheitsdienste

Mit den folgenden Diensten können Sie Ihr virtuelles Netzwerk und Benutzeridentitäten verwalten sowie den Zugriff auf Ihre Apps, Daten und Ressourcen steuern.

• Azure Private Link ermöglicht den Zugriff auf Azure PaaS-Lösungen (Platform-as-a-Service) über einen privaten Endpunkt in Ihrem virtuellen Netzwerk. Mit Private Link können Sie verhindern, dass Dienste im Internet verfügbar gemacht werden.
• Microsoft Entra ID ist ein cloudbasierter Identitäts- und Zugriffsverwaltungsdienst. Er bietet eine gemeinsame Benutzeroberfläche für alle Anwendungen, Dienste und Benutzer*innen.

Geschäftliche Integration

Mit den folgenden Diensten können Sie Daten, Apps und Workflows verwalten, Low-Code-Apps erstellen und bessere Erkenntnisse generieren.

• Dataverse ist eine Datenbank auf Cloudebene, die zum sicheren Speichern von Daten für Geschäftsanwendungen verwendet wird, die auf Power Apps basieren.
• Power Automate ist ein cloudbasierter Dienst, der Benutzer*innen das Automatisieren sich wiederholender Aufgaben und Optimieren von Geschäftsprozessen mit einer Low-Code-Plattform ermöglicht.
• Power Apps ist ein cloudbasierter Dienst, mit dem Benutzer*innen schnell Low-Code-Apps erstellen und freigeben können.
• Power BI ist ein Analysedienst für Datenvisualisierung und Erkenntnisse.
• Dynamics 365 ist eine Reihe intelligenter Geschäftsanwendungen, die Sie bei der Ausführung all Ihrer Geschäftsprozesse unterstützen und durch vorausschauende, KI-gesteuerte Erkenntnisse bessere Ergebnisse ermöglichen.
• Dynamics 365 Field Service hilft Organisationen bei der Bereitstellung des Vorortservice an Kundenstandorten.

Szenariodetails

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Unabhängige Softwarehersteller (Independent Software Vendor, ISVs) können die Referenzarchitektur für vernetzte Flotten verwenden, um vom Szenario unabhängige Funktionen zu erstellen, die für sämtliche Aktivitäten im Rahmen des Flottenmanagements von entscheidender Bedeutung sind. Die Funktionsebene im vorherigen Diagramm zeigt Funktionen in zwei Kategorien: das Management von Fahrzeugen und die Geschäftsfunktionen in einer Flotte. Diese Funktionen werden aus folgenden Gründen in Kategorien unterteilt:

• Kategorien erleichtern die Beschreibung.
• Ein ISV kann mehrere Funktionen in mehreren Funktionskategorien entwickeln.
• Mehrere ISVs bieten verschiedene Versionen derselben Funktion.

Lösungsintegratoren (Solution Integrator, SI) kombinieren Funktionen, um segmentspezifische Szenarien für bestimmte Kund*innen zu entwickeln. Die im vorherigen Diagramm gezeigten Szenarien sind nur einige Beispiele. Manche Szenarien eignen sich für eine kleinere Anzahl von Flottentypen, darunter die „Last-Mile“-Logistik für die Lieferung. Andere Szenarien können unterschiedliche Anpassungen für verschiedene Segmente umfassen, z. B. mobiler Außendienst für innerstädtisches Fahren gegenüber ferngesteuerten Bergbaugeräten. Einige Systemintegratoren entwickeln eigene Flottenfunktionen und verwalten sie in Form wiederverwendbarer Ressourcen. Diese Systemintegratoren können möglicherweise einige der Aufgaben von ISVs und die traditionelle Rolle des Systemintegrators übernehmen.

Mögliche Anwendungsfälle

• Der mobile Außendienst unterstützt Unternehmen, die mit einem Fleet-as-a-Service-Modell arbeiten, oder Full-Service-OEMs in Bereichen wie der Landwirtschaft und dem Off-Highway-Bereich, die keine festen Werkstätten haben. Er ermöglicht das Entsenden von fliegenden Ärzt*innen, auch bekannt als Techniker*innen, an den Standort des Fahrzeugs, wenn Probleme auftreten. Mithilfe der Remotediagnose können Sie die Ursache des Fehlers ermitteln und die richtigen Ersatzteile und Reparaturhandbücher mitbringen. Eine integrierte Dienstarchitektur kann mobile Dienste und Dienste in stationären Werkstätten kombinieren.
• Engineering-Self-Service-Analysen ermöglichen technischen Fachkräften von Automobilherstellern (OEMs) das Generieren umsetzbarer Erkenntnisse anhand der Daten, die beim Fahrzeugflottenbetrieb und bei zugehörigen Aufgaben generiert werden. Analysen umfassen die Fahrzeugleistung, die Grundursachenanalyse von Fehlern, das Training von Machine Learning-Modellen und räumliche Analysen. Sie umfassen Produktions- und Präproduktionstestflotten, bei denen Nutzdaten und Analysen dynamischer sind.
• Freigegebene Fahrzeugdienste sind eine Sammlung von Diensten für die Taxidisposition, die Self-Service-Vermietung und Carsharing oder Fahrgemeinschaften. Anwendungsfälle für die Taxidisposition umfassen die Anforderung von Abhol- und Absetzpunkten, das automatisierte Abgleichen von Fahrgästen mit Fahrer*innen basierend auf der Verfügbarkeit sowie die Nähe zu Fahrer*innen und die Planung der nächsten Abholung. In einem Self-Service-Modus ermöglicht der Dienst es Benutzer*innen, Fahrzeugreservierungen vorzunehmen, Zahlungen zu leisten und den sicheren Zugang zu Fahrzeugen zu erleichtern. Auf Betreiberseite können Flottenmanager Berichte zum Fahrzeugbedarf an bestimmten Standorten durchführen, um sicherzustellen, dass Fahrzeuge entsprechend den Nachfragetrends positioniert werden. Für Fahrgemeinschaften werden Fahrzeug- oder Platzreservierungen und Zahlungsdienste abgedeckt. In hoch integrierten intelligenten Transportsystemen werden solche Funktionen möglicherweise von mehreren Anbietern genutzt, z. B. für städtische Dispositionssysteme.
• Die Last-Mile Logistik konzentriert sich speziell auf Kund*innen mit komplexen Planungsanforderungen, die eine optimierte Fahrer- und Fahrzeugauswahl für viele Wegpunkte an einem bestimmten Tag benötigen. Zu den Kund*innen zählen Personen, die Lebensmittel oder Pakete liefern. Die Last-Mile-Logistik wäre idealerweise in eine Kundenschnittstelle integriert, um Kund*innen über die erwartete Lieferzeit zu informieren. Kund*innen profitieren durch die erhöhte Transparenz von Warenlieferungen, die Optimierung der Flottengröße und die Verringerung der Fahrtstrecken von einer engeren Beziehung mit den Endkund*innen. Solche Funktionen reichen bis hin zu gemeinsamen Frachtmodellen, bei denen die Pakete nicht vom Spediteur, sondern anhand des Endpunkts organisiert werden – insbesondere zur Einhaltung der Einschränkungen von ULEV (Ultra-Low-Emission Vehicle)- und ZLEV (Zero- and Low-Emission Vehicle)-Zonen.
• Der Kundendienst ermöglicht Flottenbetreibern und -besitzern das Nachverfolgen von Kundenproblemen, das Aufzeichnen aller Interaktionen, die Vereinheitlichung der Routenplanung zur effizienten Weiterleitung von Arbeitselementen, das Erstellen und Nachverfolgen von Vereinbarungen zum Servicelevel (Service-Level Agreement, SLA) sowie das Verwalten der Leistung und Produktivität über Berichte und Dashboards.

Überlegungen

Diese Überlegungen beruhen auf den Säulen des Azure Well-Architected Frameworks, d. h. einer Reihe von Grundsätzen, mit denen die Qualität von Workloads verbessert werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Zuverlässigkeit

Zuverlässigkeit stellt sicher, dass Ihre Anwendung Ihre Verpflichtungen gegenüber den Kunden erfüllen kann. Weitere Informationen finden Sie in der Überblick über die Säule „Zuverlässigkeit“.

• Zum Verarbeiten von Nachrichten im Zusammenhang mit der Integrität und Sicherheit ist ein zusätzlicher Entwurf erforderlich. Sie können z. B. ein Absturzsignal mit einem 112-Notruf korrelieren.
• Der Telematikhardwareanbieter muss funktionale Sicherheit für die Ausführung von Befehlen garantieren.

Sicherheit

Sicherheit bietet Schutz vor vorsätzlichen Angriffen und dem Missbrauch Ihrer wertvollen Daten und Systeme. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die Säule „Sicherheit“.

• Verwenden Sie Microsoft Defender und Microsoft Sentinel, um Sicherheitsrisiken und Bedrohungen für Geräte zu identifizieren und zu beheben. Erwägen Sie, einen einfachen Sicherheits-Agent in Ihr Gerät zu integrieren. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Microsoft Defender for IoT für Gerätehersteller?.
• Überwachen Sie Ihre Geräte, und nutzen Sie Einblicke. Sammeln Sie Metriken, Protokolle und Ablaufverfolgungen in einem Umfang, der einen Kompromiss zwischen Transparenz und Kosten darstellt.
• Verwenden Sie private Endpunkte, um Dienste zu schützen, die nicht im öffentlichen Internet verfügbar gemacht werden sollten.
• Verwenden Sie verwaltete Identitäten, um Identitäten für Ihre Dienste bereitzustellen und die Verwaltung von Anmeldeinformationen überflüssig zu machen.

Kostenoptimierung

Bei der Kostenoptimierung geht es um die Suche nach Möglichkeiten, unnötige Ausgaben zu reduzieren und die Betriebseffizienz zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die Säule „Kostenoptimierung“.

• Die Kosten für den Betrieb vernetzter Flotten hängen direkt mit der Anzahl von Nachrichten für jedes Fahrzeug zusammen.
  • Berücksichtigen Sie die erforderliche Aktualisierungshäufigkeit für jedes Fahrzeug. Erwägen Sie, die Aktualisierungsgeschwindigkeit basierend auf dem Anwendungsfall dynamisch anzupassen.
  • Erwägen Sie, die Größe von Nachrichten mithilfe von Komprimierungs- oder Codierungstechniken wie Protobuf und gzip zu reduzieren.
  • Erwägen Sie, die Übertragung von Videos oder Fahrzeugdatenerfassungen zu beschränken, indem Sie W-LAN anstelle der Mobilfunkkommunikation verwenden.
  • Erwägen Sie die verzögerte Verarbeitung großer Dateien wie Videos und Protokolldateien mithilfe von Azure Spot Virtual Machine-Instanzen.
  • Verwenden Sie Themenaliase für häufige MQTT-Nachrichten von den Fahrzeugen, um Netzwerkbandbreite zu sparen.
• Die Laufzeit für die Decodierung und Anreicherung muss so niedrig wie möglich gehalten werden, um die Größe und Skalierung der Funktions-Apps zu verringern.
• Beim Fahrzeugbetrieb gibt es in der Regel im Laufe des Tages Zeiträume mit hoher und geringer Nachfrage. Erwägen Sie die Verwendung der Autoskalierung für Dienste, bei denen die Kosten gesenkt werden müssen.
• Die Verarbeitungsgeschwindigkeiten und -kosten für ein IoT-basiertes Telemetriesystem (Telematikebene) und die Betriebsebene (Dataverse) sind sehr unterschiedlich. Stellen Sie sicher, dass nur Ereignisse, die einen Geschäftsvorgang erfordern, ein Update auf der Betriebsebene auslösen.

Der Preisrechner kann verwendet werden, um eine Schätzung der monatlichen Kosten der Azure-Dienste zu erstellen, die für die Verwendung dieser Lösung erforderlich sind.

Optimaler Betrieb

Die Säule „Optimaler Betrieb“ deckt die Betriebsprozesse ab, die für die Bereitstellung einer Anwendung und deren Ausführung in der Produktion sorgen. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die Säule „Optimaler Betrieb“.

• Unzustellbare Nachrichten in Azure Data Lake Analytics ermöglichen es Ihnen, das System auf Probleme zu überwachen und Warnungen zu konfigurieren, um Probleme mit der Fahrzeugkommunikation zu erkennen.
• Ein Fehler in der Fahrzeugsoftware kann eine hohe Last im System erzeugen. Konzepte zur Einschränkung von Fahrzeugnachrichten können erforderlich sein, um sicherzustellen, dass das System nicht überlastet wird.
• Erwägen Sie das Erstellen einer Ressourcengruppe für jede Ebene in der Architektur. Das Gruppieren von Ressourcen vereinfacht die Verwaltung und Kostenkontrolle.

Effiziente Leistung

Leistungseffizienz ist die Fähigkeit Ihrer Workload, eine Skalierung entsprechend den Anforderungen der Benutzer*innen zu unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die Säule „Leistungseffizienz“.

• Nachrichten mit hohem Volumen wie regelmäßige Statusaktualisierungen und verzögerte Nachrichten (z. B. Fahrten) werden von Warnungen und Benachrichtigungen getrennt, um die Event Hubs korrekt zu dimensionieren.
• Bei einem Konflikt zwischen Telemetrie und Dataverse im Zusammenhang mit der zeitlichen Steuerung und Fehlerbehandlung (z. B. der Unterschied zwischen Push und Pull) werden virtuelle Tabellen verwendet, um schnell aktualisierte Daten zu entkoppeln.
• Die aktuelle Struktur des gemeinsamen Datenmodells für die Automobilindustrie erfordert mehrere Einträge für jede Fahrzeugstatusaktualisierung. Jeder Wert erfordert Aktualisierungen des Messwerts und Zählers des Geräts. Die Informationen zu den Sensoren sollten bei Bedarf aus der Flottenintegrationsebene angezeigt werden.
• Spamwarnungen und Benachrichtigungsmeldungen verursachen Probleme in der Dataverse-Instanz. Die Aktualisierungshäufigkeit für Dataverse muss konfigurierbar sein und eingeschränkt werden.
• Der Zustandsspeicher enthält die aktuellen Informationen vom Fahrzeug und ist im Rahmen der Geschäftsautomatisierung oder über Power Apps zugänglich.

Bereitstellen dieses Szenarios

Sie können das Schritt-für-Schritt-Tutorial zur Referenzarchitektur für vernetzte Flotten befolgen, um die Lösung in Ihrem Abonnement bereitzustellen.

Beitragende

Dieser Artikel wird von Microsoft gepflegt. Er wurde ursprünglich von folgenden Mitwirkenden geschrieben:

Hauptautoren:

• Mario Ortegon-Cabrera | Principal Program Manager, MCIGET SDV & Mobility
• David Peterson | Chief Architect, Mobility Service Line

Andere Mitwirkende:

• Saivendra Kayal | Senior Program Architect, Mobility Service Line
• Ryan Matsumura| Senior Program Manager, MCIGET SDV & Mobility
• John Stenlake | Director, Vehicle Innovation & Mobility

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Nächste Schritte

Die folgenden Referenzarchitekturen erweitern das Szenario der vernetzten Flotten:

• Messaging in der Automobilindustrie, Daten und Analysereferenzarchitektur behandelt weitere Messagingszenarien für die Automobilindustrie und Geräte mit dem Event Grid MQTT-Broker.
• Datenanalyse für Fahrzeugtestflotten ist ein dediziertes Szenario, in dem die gesammelten Daten für die technische Validierung und Grundursachenanalyse verwendet werden.

Zugehörige Ressourcen

Die folgenden Referenzarchitekturen beziehen sich auf das Szenario der vernetzten Flotten:

• Entwurfsleitfaden für autonomen Fahrbetrieb (Autonomous Vehicle Operations, AVOps) enthält den Ansatz für die Entwicklung und das Modelltraining von autonomen Fahrzeugflotten.
• Steuerung einer Flotte von fahrerlosen Transportfahrzeugen zeigt einen End-to-End-Ansatz zur Steuerung fahrerloser Fahrzeuge (Automated Guided Vehicle, AGV) für die Just-in-Time-Fertigung und automatisierte Ausstellungsbereichslogistik.

Die folgenden Muster sind bei der Implementierung dieser Architektur relevant:

• Das Herausgeber-Abonnent-Muster beschreibt, wie ein Gerät Ereignisse für mehrere interessierte Anwendungen ankündigt.
• Das Muster für die Ereignisherkunftsermittlung beschreibt die Verwendung eines reinen Anfügespeichers, in dem nicht nur die letzten bekannten Werte aufgezeichnet werden, sondern sämtliche Aktionen, die für Entitäten wie Fahrzeuge, Geräte und Benutzer*innen ausgeführt werden.
• Die Einschränkung ist ein Muster zum Steuern des Verbrauchs von Ressourcen, damit ein System weiterhin funktionieren und SLAs erfüllen kann.
• Der Leitfaden zur Cloudüberwachung bietet einen Überblick über die Konzepte, die für die Implementierung von Überwachung und Einblick erforderlich sind.