Kostenoptimierung in Ihrer IoT-Workload

Die Kosteneffizienz ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren für IoT-Projekte. In einer typischen IoT-Lösung generieren Geräte große Mengen an Telemetrie, die sie an die Cloud senden, damit Cloudtechnologien verarbeitet und gespeichert werden. Wie Sie Geräte und Anwendungen entwickeln, große Datenmengen verarbeiten und Ihre Architektur entwerfen, wirkt sich auf die Gesamtkosten aus.

Da eine IoT-Lösung ein mehrschichtiger Technologiestapel ist, gibt es viele kostensparende Faktoren, die berücksichtigt werden müssen, und viele Möglichkeiten zur Optimierung der Kosten. Die Kostenoptimierung ist ein Prozess der Geschlossenen-Loop-Kostenkontrolle, der während eines Lösungslebenszyklus kontinuierlich überwacht, analysiert und verbessert werden muss.

Lösungsanforderungen sind die wichtigsten Kriterien für IoT-Architekturentscheidungen. Sie können Anforderungen in funktionale und betriebliche Anforderungen unterteilen. Trennen Sie die Kostenüberlegungen für jede Art von Anforderung, da funktionale Anforderungen den Systementwurf bestimmen, während sich die betrieblichen Anforderungen auf die Systemarchitektur auswirken. Entwickeln Sie mehrere Anwendungsfälle basierend auf den Anforderungen, und vergleichen Sie sie, bevor Sie Ihr Design abschließen.

In diesem Artikel werden Kostenüberlegungen für verschiedene Kombinationen von Azure IoT-Diensten und -Technologien erläutert. Informationen zur Kostenoptimierung für bestimmte Branchen oder Anwendungsfälle wie verbundene Fabriken, predictive Maintenance oder Remoteüberwachung finden Sie unter Branchenspezifische Azure IoT-Referenzarchitekturen.

Bewerten der Kostenoptimierung in Ihrer IoT-Workload

Um Ihre IoT-Workload über die Objektive der Säule "Well-Architected Framework Cost Optimization" zu bewerten, führen Sie die Fragen zur Kostenoptimierung für IoT-Workloads in der Azure Well-Architected Review durch. Nachdem die Bewertung wichtige Kostenoptimierungsempfehlungen für Ihre IoT-Lösung identifiziert hat, verwenden Sie die folgenden Inhalte, um die Empfehlungen zu implementieren.

Entwurfsprinzipien

Fünf Säulen der architektonischen Exzellenz untermauern die Designmethodik des IoT-Arbeitsaufwands. Diese Säulen dienen als Kompass für nachfolgende Designentscheidungen in den wichtigsten IoT-Designbereichen. Die folgenden Designprinzipien erweitern die Qualitätssäule des Azure Well-Architected Framework – Kostenoptimierung.

Entwurfsprinzip	Überlegungen
Entwicklung der Kostenmanagementdisziplin	Verstehen Der Gesamtbetriebskosten (Total Cost of Ownership, TCO), indem Sie bei der Planung sowohl direkte als auch indirekte Kosten berücksichtigen.
Verwenden von Branchenstandardstrategien und -ansätzen	Für ioT-spezifische Branchen mit ihren eigenen Ökosystemen, z. B. Fertigung, Energie und Umwelt, oder Automotive und Transport, verwenden Sie Branchenstandardstrategien und -ansätze.
Entwurf für die Bewertungsoptimierung	Definieren Sie Implementierungspläne für jede IoT-Architekturebene.
Überwachen und Optimieren im Laufe der Zeit	Überwachen und optimieren Sie die Kosten mit laufenden Kostenoptimierungsaktivitäten, nachdem Sie Ihre Lösung implementiert haben.

Gesamtkosten

IoT-Kosten sind ein Kompromiss zwischen verschiedenen Technologieoptionen. Manchmal ist es kein einfacher Vergleich, da IoT ein End-to-End-System ist. Berücksichtigen Sie die Kostenvorteile der Synergie bei der Abstimmung mehrerer Dienste und Technologien. Sie können beispielsweise Azure IoT Hub-Geräte-Twins verwenden, um Ereignisse in Azure Digital Twins zu behandeln. Device Twins im IoT Hub sind nur in der Standardebene von IoT Hub verfügbar.

Es ist wichtig, langfristige aggregierte Kosten korrekt zu schätzen. Überprüfen Sie die IoT-Technologiestapel, und entwickeln Sie ein Kostenmodell , das die Kosten für die Implementierung und den Betrieb aller beteiligten Dienste umfasst. Der Azure-Preisrechner hilft beim Schätzen der Start- und Betriebskosten.

In einigen Bereichen kann eine einmalige Kosten effektiver sein als wiederkehrende Kosten. Beispielsweise kann es in der Sicherheit, bei der sich Hacking-Techniken immer ändern, am besten ein zuverlässiges kommerzielles Betriebssystem und Modul wie Azure Sphere importieren. Bei einer einmaligen Zahlung bieten solche Dienste fortlaufende monatliche Gerätesicherheitspatches.

Schätzen Sie die Lösungskosten basierend auf der Skalierung in der Produktion, nicht auf der PoC-Architektur (Proof-of-Concept). Architektur und Kosten entwickeln sich nach dem PoC schnell weiter. Laut IoT Signals EDITION 3-Bericht ist der wichtigste Grund für PoC-Fehler die hohen Skalierungskosten. Die hohen Kosten für die Skalierung von IoT-Projekten stammen aus den Komplexitäten der Integration über Ebenen hinweg, z. B. Geräte, Edgekonnektivität und Kompatibilität über Anwendungen hinweg.

Ihr Kostenmodell sollte die folgenden Bereiche umfassen:

• Geräte: Ab einer begrenzten Anzahl verbundener Geräte schätzen Sie das Wachstum der bereitgestellten Geräte und deren Messagingmuster. Sowohl Geräte als auch Nachrichten können im Laufe der Zeit ein lineares oder nicht lineares Wachstum aufweisen.

• Infrastruktur: Um die Infrastrukturkosten zu bewerten, berücksichtigen Sie zunächst die Grundlagen: Speicher, Compute und Netzwerk. Berücksichtigen Sie dann alle Dienste, die Ihre Lösung benötigt, um Daten aufzunehmen, zu senden und vorzubereiten.

• Vorgänge: Umfassen langfristige Betriebskosten, die parallel zu den Infrastrukturkosten steigen, z. B. die Nutzung von Betreibern, Lieferanten und Kundensupportteams.

• Überwachung: Überwachen und überprüfen Sie die Kosten kontinuierlich, um Lücken zwischen geplanten und tatsächlichen Kosten zu identifizieren. Eine regelmäßige Kostenüberprüfungsbesprechung hilft bei der Kostenoptimierung.

IoT-Architekturebenen

Die Entwurfsprinzipien für die Kostenoptimierung helfen dabei, Überlegungen zu klären, um sicherzustellen, dass Ihre IoT-Workload anforderungen in den grundlegenden IoT-Architekturebenen erfüllt.

Wenn Sie die IoT-Architekturebenen verstehen, können Sie einen Kostenplan definieren und mehrere Architekturen für den Kostenvergleich berücksichtigen. Jede Ebene verfügt über mehrere Technologien und Ökosystemoptionen, z. B. Geräte, Telekommunikation oder den Edgestandort, sodass Sie eine Kostenstrategie für jede Ebene einrichten müssen.

Die IoT-Kernebenen: Geräte und Gateway, Geräteverwaltung und Modellierung sowie Aufnahme und Kommunikation, identifizieren IoT-spezifische Lösungen. Die anderen Ebenen und querschnittsübergreifenden Aktivitäten werden auch gemeinsam mit anderen Arbeitslasten verwendet und häufig mit anderen Workloads geteilt. TCO und Kostenoptimierung müssen jedoch alle Kosten berücksichtigen, daher müssen Sie die IoT-bezogenen Kosten für gemeinsame und grenzüberschreitende Aktivitäten sowie die IoT-spezifischen Schichten berücksichtigen.

Geräte- und Gatewayebene

Diese Ebene ist für das Generieren, Optimieren und Übertragen von Daten in die Cloud verantwortlich. Die Kosten sind eine wichtige Überlegung für das Entwerfen dieser Ebene. Die Kostenoptimierung sollte den gesamten Gerätelebenszyklus von Plan, Bereitstellung, Konfiguration, Überwachung und Einstellung berücksichtigen.

Edgelösungen erfordern, dass IoT-Geräte im Feld bereitgestellt werden. Die Bereitstellung benötigt möglicherweise Netzwerk- und Stromversorgungsinfrastruktur, die sich auf Kosten auswirkt. Bereits vorhandene Infrastruktur kann die Installationskosten minimieren, aber möglicherweise sicherstellen, dass die Installation keine Auswirkungen auf vorhandene Systeme hat.

Das Entwickeln oder Installieren von IoT-Geräten erfordert möglicherweise Schulungen und die Verwendung dedizierter interner oder externer Mitarbeiter. Erforderliche Fähigkeiten sind Hardwaredesign, eingebettete Anwendungsentwicklung, Cloud- und lokale Konnektivität, Sicherheit und Datenschutz sowie IoT-Lösungsarchitektur. Branchenspezifisches Know-how kann auch erforderlich sein. Schließen Sie diese Kosten in die Gesamtgerätekosten ein.

Zu den Gerätekosten gehören die Organisation der Logistik, z. B. Lagerhaltung, Bestandsverwaltung und Transport. Schließen Sie die Kosten für alle Außerbetriebnahmeaktivitäten ein, wenn Geräte das Ende ihres Betriebslebenszyklus erreichen.

Optimieren Sie für Geräte, die mit der Cloud verbunden sind, Datenübertragungen, um Kostengrenzen aufrechtzuerhalten. Strategien umfassen die Minimierung von Nutzlastgrößen, Batchnachrichten und die Übertragung während der Spitzenzeiten. Diese Optimierungen verursachen auch Kosten für die Umsetzung.

Weitere Informationen zu Azure IoT-Geräten finden Sie unter:

• Übersicht über Azure IoT-Gerätetypen
• Bewährte Methoden für die Gerätekonfiguration innerhalb einer IoT-Lösung

Hardwareauswahl

Der Großteil des Geräteentwicklungsprozesses hängt von der Hardwareauswahl ab. Eine Entscheidungsfindung für Geräte berücksichtigt qualitative Faktoren wie wiFi-Zertifizierung und quantitative Faktoren wie Materialkosten und Zeit für den Markt. Die Wahl zwischen Offlinehardware oder einem benutzerdefinierten Design wirkt sich auf Die Kosten und Die Marktzeit des IoT-Geräts aus.

• Off-the-Shelf-Geräte kosten möglicherweise mehr pro Einheit, verfügen jedoch über vorhersehbare Kosten und Lieferzeiten. Off-the-Shelf-Geräte entfernen auch den Bedarf an komplexem Lieferkettenmanagement.

• Benutzerdefinierte Geräte können die Stückkosten reduzieren, aber entwicklungszeitaufwendige Kosten verursachen, und es entstehen nicht wiederkehrende Engineering-Kosten wie Entwurf, Test, Zertifizierungsübermittlungen und Herstellung.

• Vorzertifizierte Systemkomponenten oder Module können zeitaufwendig und ein halbbenutzerdefiniertes Gerät erstellen, sind aber teurer als diskrete Chips. Sie müssen die Ressourcenversorgungskette und die Bestandsverwaltung ordnungsgemäß verwalten.

Der Azure Certified Device-Katalog bietet Geräte, die gut mit Azure IoT funktionieren, und kann kosten- und zeitaufwendigt sein. Sie konzentrieren sich auf das Entwerfen und Entwerfen der IoT-Lösung mit der Flexibilität, die Hardware aus einer umfangreichen Liste zertifizierter Geräte auszuwählen. IoT Plug & Play Geräte können sowohl die Kosten für die Geräte- als auch die Cloudentwicklung reduzieren. Wenn Sie ein azure-zertifiziertes Gerät auswählen, können Sie Geräteanpassungen und die Integration direkt zum Onboarding in Ihre IoT-Lösung überspringen.

Lambda-Architekturmuster

IoT-Lösungen verwenden häufig das Architekturmuster für hot/warm/cold Lambda in der Cloud. Dieses Muster gilt auch für den Edge, wenn Sie leistungsfähigere Edgegeräte oder die Azure IoT Edge-Laufzeit verwenden. Durch die Optimierung dieses Musters am Rand werden die Gesamtlösungskosten reduziert. Sie können den kostengünstigsten Dienst für die Erfassung und Verarbeitung von Clouddaten auswählen.

• Die Verarbeitung des hot path umfasst nahezu Echtzeitverarbeitung, Prozesswarnungen oder Edgebenachrichtigungen. Sie können Azure IoT Hub-Ereignisstreams verwenden, um Warnungen in der Cloud zu verarbeiten.

• Die Verarbeitung des warmen Pfads umfasst die Verwendung von Speicherlösungen am Edge, z. B. Open-Source-Datenbanken für Zeitreihen oder Azure SQL Edge. Azure SQL Edge umfasst Edgestreamverarbeitungsfeatures und zeitserienoptimierter Speicher.

• Die Verarbeitung des kalten Pfads umfasst Batchverarbeitungsereignisse mit niedrigerer Wichtigkeit und die Verwendung einer Dateiübertragungsoption über das Azure Blob Storage-Modul. Dieser Ansatz verwendet einen geringeren Datenübertragungsmechanismus im Vergleich zum Streaming über IoT Hub. Nachdem kalte Daten in Azure Blob Storage eintreffen, gibt es viele Optionen zum Verarbeiten der Daten in der Cloud.

Gerätesicherheit

Sowohl IoT Hub mit Device Provisioning Service (DPS) als auch IoT Central unterstützen die Geräteauthentifizierung mit symmetrischen Schlüsseln, TPM-Nachweis (Trusted Platform Module) und X.509-Zertifikaten. Jeder Option ist ein Kostenfaktor zugeordnet.

• X.509-Zertifikate sind die sicherste Option für die Authentifizierung bei Azure IoT Hub, die Zertifikatverwaltung kann jedoch kostspielig sein. Fehlende Planung des Zertifikatlebenszyklus-Managements kann Zertifikate sogar teurer machen. In der Regel arbeiten Sie mit Drittanbietern zusammen, die Zertifizierungsstellen- und Zertifikatverwaltungslösungen anbieten. Für diese Option ist die Verwendung einer Public Key-Infrastruktur (Public Key Infrastructure, PKI) erforderlich. Zu den Optionen gehören eine selbstverwaltete PKI, eine PKI eines Drittanbieters oder der Azure Sphere-Sicherheitsdienst, der nur für Azure Sphere-Geräte verfügbar ist.

• TPMs mit X.509-Zertifikaten bieten eine zusätzliche Sicherheitsebene. DPS unterstützt auch die Authentifizierung über TPM-Bestätigungsschlüssel. Die Hauptkosten liegen aus Hardware, potenzieller Board-Neugestaltung und Komplexität.

• Die symmetrische Schlüsselauthentifizierung ist die einfachste und niedrigste Kostenoption, aber Sie müssen die Auswirkungen auf die Sicherheit bewerten. Sie müssen Schlüssel auf dem Gerät und in der Cloud schützen, und das sichere Speichern des Schlüssels auf dem Gerät erfordert häufig eine sicherere Option.

Überprüfen Sie die Kosten, die mit jeder dieser Optionen verbunden sind, und ausgleichen Sie potenziell höhere Hardware- oder Dienstkosten mit erhöhter Sicherheit. Die Integration in Ihren Fertigungsprozess kann auch die Gesamtkosten beeinflussen.

Weitere Informationen finden Sie unter Sicherheitspraktiken für Azure IoT-Gerätehersteller.

Azure RTOS

Azure RTOS ist eine eingebettete Entwicklungssuite für Geräte. Azure RTOS enthält ein kleines, aber leistungsfähiges Betriebssystem, das eine zuverlässige, ultraschnelle Leistung für ressourcengeschränkte Geräte bietet. Azure RTOS ist einfach zu verwenden und wurde auf mehr als 10 Milliarden Geräten bereitgestellt. Azure RTOS unterstützt die beliebtesten 32-Bit-Mikrocontroller und eingebetteten Entwicklungstools, sodass Sie vorhandene Geräte-Generator-Fähigkeiten optimal nutzen können.

Azure RTOS ist kostenlos für die kommerzielle Bereitstellung mit vorab lizenzierter Hardware. Azure RTOS verfügt über Azure IoT-Cloudfunktionen und -features wie Geräteupdates und -sicherheit. Diese Features tragen dazu bei, die Kosten für die Geräte- und Cloudentwicklung zu reduzieren.

Azure RTOS ist für Sicherheit und Sicherheit zertifiziert und trägt dazu bei, die Zeit und kosten des Baus kompatibler Geräte für bestimmte Vertikalen wie Medizin, Automobil und Fertigung zu reduzieren.

LPWAN-Geräte

Wenn LPWAN-Geräte wie LoRaWAN, NB-IoT oder LTE-M bereits mit einer anderen IoT-Cloud verbunden sind, kann die Azure IoT Central Device Bridge dazu beitragen, Azure IoT Central zu überbrücken. Mit azure IoT Central Device Bridge können Sie sich auf das Hinzufügen von Branchenkenntnissen konzentrieren und die Lösung auswerten, ohne dass Kosten anfallen, um vorhandene Geräte zu ändern.

Beim Erstellen Ihrer unternehmensbereiten Lösung müssen Sie die Kosten für die Integration von LPWAN-Geräten in Azure IoT Hub berücksichtigen.

Azure Sphere

Azure Sphere ist eine sichere End-to-End-IoT-Lösungsplattform mit integrierten Kommunikations- und Sicherheitsfeatures für mit dem Internet verbundene Geräte. Azure Sphere umfasst eine gesicherte, verbundene, crossover Mikrocontroller-Einheit (MCU), ein benutzerdefiniertes linux-basiertes Betriebssystem (OS) und einen cloudbasierten Sicherheitsdienst, der kontinuierliche, erneuerbare Sicherheit bietet. Azure Sphere reduziert den Aufwand zum Erstellen und Verwalten einer sicheren Umgebung von Gerät zu Cloud.

Azure Sphere bietet Betriebssystemupdates und zero-day erneuerbare Sicherheit für 10 Jahre über X.509-basierte PKI, Benutzer-App-Updates, Fehlerberichterstattung und Geräteverwaltung außerhalb von 10 Jahren ohne zusätzliche Kosten. Azure Sphere reduziert die Betriebskosten, um Millionen von Geräten mit der neuesten Sicherheit auf dem neuesten Stand zu halten.

Azure Stack

Azure Stack-Lösungen erweitern Azure-Dienste und -Funktionen auf Umgebungen, die über Azure-Rechenzentren hinausgehen, z. B. lokale Rechenzentren oder Edgestandorte. Azure Stack-Lösungen umfassen Azure Stack Edge und Azure Stack HCI.

• Azure Stack Edge ist eine von Azure verwaltete Appliance, die ideal für hardwarebeschleunigte Machine Learning-Workloads an Edgestandorten geeignet ist. Azure Stack Edge wird auf modernen Technologiestapeln wie Containern ausgeführt, sodass Azure Stack Edge an einem Edgestandort mehrere Workloads bedienen kann. Die Gemeinsame Nutzung von Rechenleistung zwischen Workloads reduziert TCO.

• Azure Stack HCI ist eine zweckorientierte, hyperkonvergierte Lösung mit nativer Azure-Integration. Azure Stack HCI bietet skalierbare Virtualisierung zum Hosten von IoT-Lösungen. Virtualisierung bietet zusätzliche Vorteile wie Sicherheit, Skalierbarkeit und flexible Umgebungen, die TCO reduzieren können, indem die Hardware mit anderen Workloads geteilt wird. Azure Stack HCI bietet mehr Rechenleistung als Azure Stack Edge und eignet sich ideal für die Prozesstransformation der Branche.

Azure Stack-Lösungen bieten Azure-Funktionen an den Edge, aber die Hardwaregröße schränkt die Gesamtberechnungsleistung ein. Ermitteln Sie Anwendungsfälle und geschätzte Berechnungsleistung, und berücksichtigen Sie die Größenanpassung, um die Kosten an die Leistungsanforderungen anzupassen.

Öffentliches oder privates Azure-MEC

IoT-Geräte können große Datenmengen generieren und können auch starke Anforderungen für geringen Stromverbrauch und niedrige Kosten haben. Kleine, kostengünstige IoT-Geräte sind für eine oder einige Aufgaben konzipiert, z. B. das Sammeln von Sensor- oder Standortdaten und das Entladen für die weitere Verarbeitung.

Azure public or private multi-access edge compute (MEC) and 5G help optimize the costs of offloading data from devices. MEC-basierte IoT-Lösungen ermöglichen die Verarbeitung von Daten mit geringer Latenz am Edge anstelle von Geräten oder in der Cloud. Die Latenz beträgt 1-5 ms anstelle der typischen 100-150 ms für die Cloud. MEC-basierte IoT-Lösungen sind flexibel, und die Geräte selbst sind kostengünstig, arbeiten mit minimaler Wartung und verwenden kleinere, billigere und langlebige Batterien. MEC hält Datenanalyse-, KI- und Optimierungsfunktionen am Rand, wodurch IoT-Lösungen einfach und kostengünstig bleiben.

Neben der Bereitstellung als Edgeverarbeitungs-, Compute- und 5G-Kommunikationsgerät für IoT-Workloads dient MEC anderen Workloads als Kommunikationsgerät, um Hochgeschwindigkeitsverbindungen mit der öffentlichen Cloud oder Remotestandorten herzustellen.

Azure IoT Edge

Azure IoT Edge verfügt über integrierte Funktionen für hohe Nachrichtenvolumes. Verwaltete Azure IoT Edge-Geräte mit Gatewayfunktionen können Die Netzwerkkosten reduzieren und die Anzahl der Nachrichten über lokale Verarbeitungs- und Edgeszenarien minimieren.

Vermeiden Sie Geräte-zu-Gerät- oder Modul-zu-Modul-Edgekommunikation oder Geräte-zu-Cloud-Interaktionen, die viele kleine Nachrichten verwenden. Verwenden Sie integrierte Nachrichtenbatchfunktionen, um mehrere Telemetrienachrichten an die Cloud zu senden. Diese Features können dazu beitragen, die Kosten für die Verwendung von IoT Hub zu reduzieren. Das Reduzieren der Anzahl der täglichen Nachrichten und die Anzahl der Geräte-zu-Cloud-Vorgänge pro Sekunde kann die Auswahl einer niedrigeren Ebene im IoT Hub ermöglichen. Weitere Informationen finden Sie unter Stretch the Stretch the IoT Edge performance limits.

Um die Kosten für den Datenaustausch zu reduzieren, können Sie Azure-Dienste wie Azure Stream Analytics und Azure Functions in IoT Edge bereitstellen. Azure Stream Analytics und Azure Functions können große Datenmengen am Edge aggregieren und filtern und nur wichtige Daten an die Cloud senden. Azure Blob Storage auf IoT Edge kann die Notwendigkeit verringern, große Datenmengen über das Netzwerk zu übertragen. Edgespeicher ist nützlich, um große Datenmengen zu transformieren und zu optimieren, bevor sie an die Cloud gesendet werden.

Kostenlose Azure IoT Edge-Module für offene Protokolle wie OPC Publisher und Markup helfen dabei, verschiedene Geräte mit minimaler Entwicklung zu verbinden. Wenn die Uploadleistung kritisch ist, kann die Auswahl eines bewährten IoT Edge-Moduls eines Anbieters kostengünstiger sein als das Erstellen eines benutzerdefinierten Moduls. Sie können nach IoT Edge-Modulen aus dem Azure Marketplace suchen und herunterladen.

Erfassungs- und Kommunikationsebene

Ein Cloud IoT-Gateway ist eine Brücke zwischen Geräten und Clouddiensten. Als Front-End-Dienst für die Cloudplattform kann ein Gateway alle Daten mit Protokollübersetzung aggregieren und bidirektionale Kommunikation mit Geräten bereitstellen.

Es gibt viele Faktoren, die für die Gerätekommunikation mit IoT-Gateways berücksichtigt werden müssen, z. B. Gerätekonnektivität, Netzwerk und Protokoll. Ein Verständnis von IoT-Kommunikationsprotokollen, Netzwerktypen und Messagingmustern hilft Ihnen beim Entwerfen und Optimieren einer kostengünstigen Architektur.

Für die Gerätekonnektivität ist es wichtig, den Netzwerktyp anzugeben. Wenn Sie eine private LAN- oder WAN-Lösung wie WLAN oder LoraWAN auswählen, sollten Sie die Netzwerk-TCO als Teil der Gesamtkosten in Betracht ziehen. Wenn Sie Netzbetreibernetzwerke wie 4G, 5G oder LPWAN verwenden, schließen Sie wiederkehrende Konnektivitätskosten ein.

IoT-Lösungsplattform

Um eine IoT-Lösung für Ihr Unternehmen zu erstellen, bewerten Sie Ihre Lösung in der Regel mithilfe des Ansatzes der verwalteten App-Plattform und erstellen Sie Ihre unternehmensbereite Lösung mithilfe der Plattformdienste.

• Mit Plattformdiensten können Sie Dienste optimieren und die Gesamtkosten steuern. Es bietet alle Bausteine für angepasste und flexible IoT-Anwendungen. Sie haben mehr Auswahl- und Programmieroptionen beim Verbinden von Geräten sowie beim Erfassen, Speichern und Analysieren Ihrer Daten. Zu den Azure IoT-Plattformdiensten gehören die Produkte Azure IoT Hub und Azure Digital Twins.

• Azure IoT Central ist eine verwaltete App-Plattform, mit der Sie Ihre IoT-Lösung schnell auswerten können, indem Sie die Anzahl der Entscheidungen reduzieren, die erforderlich sind, um Ergebnisse zu erzielen. IoT Central kümmert sich um die meisten Infrastrukturelemente in Ihrer Lösung, sodass Sie sich auf das Hinzufügen von Branchenwissen und die Bewertung der Lösung konzentrieren können.

IoT Hub-Ebenen

Die meisten IoT-Lösungen erfordern bidirektionale Kommunikation zwischen Geräten und der Cloud, um voll funktionsfähig und sicher zu sein. Die grundlegende IoT Hub-Ebene bietet Kernfunktionen, schließt jedoch bidirektionale Steuerung aus. Bei einigen frühen Lösungsimplementierungen können Sie die Kosten möglicherweise mithilfe der Basisebene reduzieren. Wenn Ihre Lösung voranschreitet, können Sie zu einer Standardebene wechseln, um einen sicheren Kommunikationskanal für niedrigere Kosten für Cloud-zu-Gerät-Messaging zu optimieren. Weitere Informationen finden Sie unter Wählen des richtigen IoT Hub-Tarifs für Ihre Lösung.

IoT Hub-Nachrichtengröße und -häufigkeit

Messaging-Kosten hängen stark von der Gerätechat - und Nachrichtengröße ab. Chatty-Geräte senden jede Minute viele Nachrichten an die Cloud, während relativ ruhige Geräte nur Daten jede Stunde oder mehr senden. Vermeiden Sie Geräte-zu-Cloud-Interaktionen, die viele kleine Nachrichten verwenden. Die Übersichtlichkeit und Nachrichtengröße von Geräten trägt dazu bei, die Wahrscheinlichkeit einer Überbereitstellung zu verringern, was zu nicht genutzter Cloudkapazität oder Zubereitstellung führt, was zu skalierungsbedingten Herausforderungen führt. Berücksichtigen Sie die Größe und Häufigkeit von Nachrichtennutzlasten, um sicherzustellen, dass Ihre Infrastruktur die richtige Größe und bereit für die Skalierung ist.

Vermeiden Sie Cloud-zu-Gerät-Interaktionen, die viele kleine Nachrichten verwenden. Gruppieren Sie z. B. mehrere Geräte- oder Modul-Twin-Updates in ein einzelnes Update, das über eine eigene Einschränkung verfügt. Beachten Sie die Nachrichtengröße, die für das tägliche Kontingent verwendet wird, 4K-Byte für nicht kostenlose IoT Hub-Ebenen. Das Senden kleinerer Nachrichten lässt einige Kapazität nicht verwendet, während größere Nachrichten in 4-KB-Blöcken in Rechnung gestellt werden.

Verwenden Sie eine einzelne direkte Methode, um direktes Feedback zu erhalten. Verwenden Sie ein einzelnes Gerät oder modul twin status update, um Konfigurations- und Statusinformationen asynchron auszutauschen.

Tipp

Sie können Chatteninteraktionen mithilfe von Microsoft Defender für IoT auf Azure IoT Hub und dem Defender für IoT-Mikro-Agent überwachen. Sie können benutzerdefinierte IoT Hub-Warnungen für Geräte-zu-Cloud- oder Cloud-zu-Gerät-Interaktionen erstellen, die einen bestimmten Schwellenwert überschreiten.

Wenn die Nachrichtengröße für die Kostenverwaltung von entscheidender Bedeutung ist, ist die Verringerung des Aufwands bei langen Gerätelebenszyklus oder großen Bereitstellungen besonders wichtig. Zu den Optionen zur Reduzierung dieses Aufwands gehören:

• Verwenden Sie eine kürzere Geräte-ID, Modul-ID, Twin Name und Nachrichtenthema, um die Nutzlast in MQTT-Paketen zu reduzieren. Eine MQTT-Nutzlast sieht wie devices/{device_id}/modules/{module_id}/messages/events/folgt aus.
• Kürzen Sie den Overhead mit fester Länge und die Nachricht.
• Komprimieren Sie die Nutzlast, z. B. mithilfe von Gzip.

IoT Hub-Nachrichtenkontingente und Einschränkungsgrenzwerte

IoT Hub-Ebenen weisen unterschiedliche Größen mit bestimmten Kontingenten und Einschränkungsgrenzwerten für Vorgänge auf. Grundlegendes zu IoT Hub-Grenzwerten und -Kontingenten zur Optimierung der Kosten für Geräte-zu-Cloud- und Cloud-zu-Gerät-Messaging.

Die Standard-S1-Ebene verfügt beispielsweise über ein tägliches Kontingent von 400.000 Nachrichten. Die Gebühren steigen in 4-KB-Blöcken auf der Grundlage mehrerer Faktoren:

• Eine D2C-Nachricht (Device-to-Cloud) kann bis zu 4 KB betragen.
• D2C-Nachrichten, die 4 KB überschreiten, werden in Blöcken von 4 KB in Rechnung gestellt.
• Nachrichten, die kleiner als 4 KB sind, können die Azure IoT SDK-Methode SendEventBatchAsync verwenden, um die Batchverarbeitung auf der Geräteseite zu optimieren. Beispielsweise erhöht das Bündeln von bis zu vier 1-KB-Nachrichten am Rand den Täglichen Meter um nur eine Nachricht. Batchverarbeitung gilt nur für AMQP oder HTTPS.
• Die meisten Vorgänge, z. B. Cloud-to-Device-Nachrichten oder Geräte-Twin-Vorgänge, laden nachrichten in 4-KB-Blöcken auf. Alle diese Vorgänge werden dem täglichen Durchsatz und dem maximalen Kontingent von Nachrichten hinzugefügt.

In der Azure IoT Hub-Preisinformationsdokumentation finden Sie detaillierte Preisbeispiele.

Neben täglichen Nachrichtenkontingenten weisen Dienstvorgänge Einschränkungsgrenzwerte auf. Ein wichtiger Bestandteil der IoT Hub-Kostenoptimierung ist die Optimierung von Nachrichtenkontingenten und Betriebseinschränkungsgrenzwerten. Untersuchen Sie die Unterschiede zwischen den Grenzwerten in Form von Vorgängen pro Sekunde oder Bytes pro Sekunde. Weitere Informationen finden Sie unter IoT Hub-Kontingente und -Drosselung.

Für verschiedene IoT Hub-Vorgänge gelten unterschiedliche Einschränkungsgrenzwerte. Geräte-zu-Cloud-Vorgänge verfügen über vorgänge pro Sekunde Drosselung, die von der Ebene abhängig ist. Berücksichtigen Sie neben der Nachrichtengröße, die in 4-KB-Blöcken getaktet wird, die Anzahl der Vorgänge. Mit der Batchverarbeitung am Edge können Sie weitere Nachrichten in einem einzigen Vorgang senden.

Eine einzelne Nachricht von 2 KB, einer Batchnachricht mit 10 KB oder einer Batchnachricht mit 256 KB zählt nur als einzelner Vorgang, sodass Sie mehr Daten an den Endpunkt senden können, ohne Drosselungsgrenzwerte zu erreichen.

Automatische Skalierung des IoT-Hubs

Durch die dynamische Anpassung der Anzahl der IoT Hub-Einheiten können Sie die Kosten optimieren, wenn das Nachrichtenvolumen schwankt. Sie können einen Autoscale-Dienst implementieren, der Ihren IoT Hub-Dienst automatisch überwacht und skaliert. Ein anpassbares Beispiel zum Implementieren der Autoskalierungsfunktion finden Sie unter "Automatische Skalierung Ihres Azure IoT Hub ". Sie können Ihre eigene benutzerdefinierte Logik verwenden, um die IoT Hub-Ebene und die Anzahl der Einheiten zu optimieren.

Bereitstellungsstempel für die Skalierung

Die Bereitstellungsstempelung ist ein gängiges Entwurfsmuster für flexible Bereitstellungsstrategien, vorhersehbare Skalierung und Kosten. Dieses Muster bietet verschiedene Vorteile für IoT-Lösungen, z. B. Geoverteilungsgruppen von Geräten, Bereitstellen neuer Features für bestimmte Stempel und Beobachten von Kosten pro Gerät. Weitere Informationen finden Sie unter Scale IoT-Lösungen mit Bereitstellungsstempeln.

Ebene der Geräteverwaltung und -modellierung

Das Verwalten von Geräten ist eine Aufgabe, die komplexe Prozesse wie Supply Chain Management, Gerätebestand, Bereitstellung, Installation, Betriebsbereitschaft, Geräteaktualisierung, bidirektionale Kommunikation und Bereitstellung koordiniert. Die Gerätemodellierung kann verwaltungskosten und Messaging-Datenverkehrsvolumen reduzieren.

IoT Plug & Play

Bei der TCO-Reduzierung sollten Sie erweiterte Anwendungsfälle als Teil der Plattformauswahl in Betracht ziehen. IoT Plug & Play ermöglicht Es Lösungs-Generatoren, Geräte ohne manuelle Konfiguration in IoT Hub oder Azure Digital Twins zu integrieren. IoT Plug & Play verwendet die Digital Twins Definition Language (DTDL) V2. Beide Technologien basieren auf offenen W3C-Standards (World Wide Web Consortium) wie JSON-LD und RDF, die eine einfachere Nutzung in verschiedenen Diensten und Tools ermöglichen.

Es gibt keine zusätzlichen Kosten für die Verwendung von IoT Plug & Play und der DTDL. Die Standardraten für IoT Hub, Azure Digital Twins und andere Azure-Dienste bleiben unverändert.

Weitere Informationen finden Sie unter Konvertieren eines vorhandenen Geräts in ein IoT Plug & Play Gerät.

IoT Hub DPS

IoT Hub DPS ist ein Hilfsdienst für IoT Hub, der kostengünstige, zero-touch-, just-in-time-Bereitstellung auf dem richtigen IoT-Hub ermöglicht, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. DPS ermöglicht die sichere und skalierbare Bereitstellung von Millionen von Geräten, um Fehler und Kosten zu reduzieren.

DPS ermöglicht die Bereitstellung von Geräten ohne Fingereingabe, sodass Sie keine Personen vor Ort trainieren und senden müssen. Die Verwendung von DPS reduziert die Kosten für Lkw-Rollrollen und die für Schulungen und Konfiguration aufgewendete Zeit. DPS reduziert auch das Risiko von Fehlern aufgrund der manuellen Bereitstellung.

DPS unterstützt die Gerätelebenszyklusverwaltung mit IoT Hub durch Registrierungszuweisungsrichtlinien, Zero-Touch-Bereitstellung, anfängliche Konfigurationseinstellung, Erneute Bereitstellung und Debereitstellung. Weitere Informationen finden Sie unter:

• DPS-Preise
• Erneutes Bereitstellen von Geräten

Modellierung von Ressourcen- und Gerätestatus

Vergleichen Sie die Kostenunterschiede zwischen mehreren Gerätetopologie- und Entitätsspeichern wie Azure Cosmos DB, Azure Digital Twins und Azure SQL-Datenbank. Jeder Dienst verfügt über eine andere Kostenstruktur und bietet unterschiedliche Funktionen für Ihre IoT-Lösung. Wählen Sie je nach erforderlicher Nutzung den kostengünstigsten Dienst aus.

• Azure Digital Twins kann ein graphbasiertes Modell der IoT-Umgebung für die Bestandsverwaltung, den Gerätestatus und Telemetriedaten implementieren. Sie können Azure Digital Twins als Tool verwenden, um ganze Umgebungen mit Echtzeit-IoT-Datenstreaming zu modellieren und Geschäftsdaten aus Nicht-IoT-Quellen zusammenzuführen. Sie können benutzerdefinierte Ontologien erstellen oder Standards auf Basis von Ontologien wie RealEstateCore, CIM oder NGSI-LD verwenden, um den Datenaustausch mit Dritten zu vereinfachen. Azure Digital Twins verfügt über ein Pay-per-Use-Preismodell ohne feste Gebühr.

• Azure Cosmos DB ist eine global verteilte Datenbank mit Unterstützung mehrerer Modelle. Die Kosten werden durch Speicher und Durchsatz mit regionalen oder global verteilten und replizierten Datenoptionen beeinflusst.

• Azure SQL-Datenbank kann eine effiziente Lösung für die Geräte- und Bestandsmodellierung sein. SQL-Datenbank verfügt über mehrere Preismodelle, mit denen Sie Die Kosten optimieren können.

Ressourcenbereitstellungsmodell

Sie können Edgelösungen mit unterschiedlichen Architekturen bereitstellen: mehrere Endpunkte, IoT-Geräte, direkt mit der Cloud verbunden oder über ein Edge- und/oder Cloudgateway verbunden. Verschiedene Optionen für die Beschaffung von Edgegeräten können sich auf TCO und Zeit für den Markt auswirken. Auch die laufende Wartung und Unterstützung der Geräteflotte wirkt sich auf die Gesamtlösungskosten aus.

Wo Daten in einer bestimmten IoT-Lösung gespeichert und verarbeitet werden, wirkt sich auf viele Faktoren wie Latenz, Sicherheit und Kosten aus. Analysieren Sie jeden Anwendungsfall, und überprüfen Sie, wo es am sinnvollsten ist, Die Edgeverarbeitung und Datenspeicherung zu verwenden und wie sich dies auf Kosten auswirkt. Das Speichern und Verarbeiten von Daten am Rand kann Speicher-, Transport- und Verarbeitungskosten sparen. Wenn Sie jedoch die Skalierung berücksichtigen, sind Clouddienste aufgrund von Kosten und Entwicklungsaufwand häufig bessere Optionen.

Der Azure-Preisrechner ist ein nützliches Tool zum Vergleichen dieser Optionen.

Ereignisverarbeitungs- und Analyseebene

Der Zweck der Ereignisverarbeitungs- und Analyseebene besteht darin, datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen. Ereignisanzeigedauer und der Zweck der Analyse sind wichtige Faktoren, die sie berücksichtigen sollten. Die richtige Serviceauswahl erhöht die Architektureffizienz und reduziert die Kosten für die Verarbeitung von Daten und Ereignissen.

Basierend auf Ihren Anforderungen implementieren Sie hot, warm oder cold path processing for IoT data analytics. Die Azure IoT-Referenzarchitektur hilft Ihnen, den Unterschied zwischen diesen Analysepfaden zu verstehen und die verfügbaren Analysedienste auf jedem Pfad zu überprüft.

Um zu beginnen, bestimmen Sie, welche Arten von Daten den heißen, warmen oder kalten Pfad durchlaufen:

• Hot Path-Daten werden im Arbeitsspeicher gespeichert und in nahezu Echtzeit analysiert, in der Regel mithilfe der Datenstromverarbeitung. Die Ausgabe kann eine Warnung auslösen oder in ein strukturiertes Format geschrieben werden, das Analysetools sofort abfragen können.
• Warme Pfaddaten, z. B. vom letzten Tag, der Letzten Woche oder dem Monat, werden in einem Speicherdienst aufbewahrt, der sofort abgefragt werden kann.
• Die historischen Daten des kalten Pfads werden in geringeren Speicherkosten aufbewahrt, um in großen Batches abgefragt zu werden.

Speicherebene

Eines der Ziele einer IoT-Lösung besteht darin, Endbenutzern Daten bereitzustellen. Es ist wichtig, Speichertypen, Kapazität und Preise zu verstehen, um eine Strategie zur Optimierung der Speicherkosten zu erstellen.

Speichertypen

Die Wahl eines Repositorys für Telemetrie hängt vom Anwendungsfall für Ihre IoT-Daten ab. Wenn nur IoT-Daten überwacht werden sollen und Volumes niedrig sind, können Sie eine Datenbank verwenden. Wenn Ihr Szenario Datenanalysen enthält, sollten Sie Telemetriedaten im Speicher speichern. Berücksichtigen Sie für zeitoptimierte, nur anfügegeschützte Speicher und Abfrage konzipierte Lösungen wie Azure Data Explorer.

Speicher und Datenbanken schließen sich nicht gegenseitig aus. Beide Dienste können zusammenarbeiten, insbesondere mit gut definierten Hot-, Warm- und Cold Analytics-Pfaden. Azure-Daten-Explorer und -Datenbanken werden häufig für Hot- und Warmpfadszenarien verwendet.

Für Azure Storage ist es auch wichtig, Datenlebenszyklusfaktoren wie Zugriffshäufigkeit, Aufbewahrungsanforderungen und Sicherungen zu berücksichtigen. Azure Storage hilft Ihnen, den Datenlebenszyklus zu definieren und den Prozess des Verschiebens von Daten von der heißen Ebene auf andere Ebenen zu automatisieren, wodurch die langfristigen Speicherkosten reduziert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren einer Lifecycle-Verwaltungsrichtlinie.

Datenbanklösungen

Bei Datenbankfunktionen ist es üblich, zwischen SQL- und No-SQL-Lösungen zu wählen. SQL-Datenbanken eignen sich am besten für feste Schematelemetrie mit einfachen Datentransformations- oder Datenaggregationsanforderungen. Weitere Informationen finden Sie unter "Datenbanktypen in Azure".

Azure SQL-Datenbank und TimescaleDB für PostgreSQL sind häufige Auswahlmöglichkeiten für SQL-Datenbank. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Artikeln:

• Planen und Verwalten der Kosten für Azure SQL-Datenbank
• Azure SQL-Datenbank und Kostenoptimierung
• Azure SQL-Datenbank für Die PostgreSQL-Erweiterung
• Leistungsoptimierung für Azure SQL-Datenbank s

Wenn die Daten am besten als Objekt oder Dokument ohne festes Schema dargestellt werden, ist no-SQL eine bessere Option. Azure Cosmos DB stellt mehrere APIs wie SQL oder MongoDB bereit. Für jede Datenbank sind Partitions- und Indexstrategien für die Leistungsoptimierung wichtig und reduzieren unnötige Kosten. Weitere Informationen finden Sie unter:

• Partitionierung und horizontale Skalierung in Azure Cosmos DB
• Planen und Verwalten von Kosten für Azure Cosmos DB

Azure Synapse Analytics ist ein modernes Azure Data Warehouse. Synapse Analytics wird von Data Warehouse Units (DWU) skaliert, und Sie sollten die richtige Kapazität für die Lösungsanforderungen auswählen. Je nach Anwendungsfall können Sie die Berechnung anhalten, wenn kein Auftrag ausgeführt wird, um die Betriebskosten zu reduzieren.

Transportschicht

Die Transportschicht überträgt Und leitet Daten zwischen anderen Ebenen weiter. Da Daten zwischen Ebenen und Diensten übertragen werden, wirkt sich die Wahl des Protokolls auf Kosten aus. Anwendungsfälle wie Feldgateways, branchenoffenes Protokoll und IoT-Netzwerkauswahl wirken sich auch auf die Kosten in der Transportschicht aus.

Um Übertragungsgrößen und -kosten zu reduzieren, wählen Sie das richtige Protokoll für Ihre IoT-Geräte aus, um Telemetrie zu senden.

Geräteclients senden regelmäßig Keep-Alive-Nachrichten an IoT Hub. Laut Gebühren pro Vorgang fallen keine Gebühren für Keep-Alive-Nachrichten an. Sie müssen jedoch keine Keep-Alive-Eigenschaft in der Telemetrie hinzufügen, wenn keine spezifische Anforderung dafür besteht. Für Flexibilität bieten einige Azure IoT Device SDKs die Möglichkeit, einen Zeitbereich für diese Nachrichten festzulegen, wenn Sie die AMQP- oder MQTT-Protokolle verwenden.

Bei akkubetriebenen IoT-Geräten können Sie wählen, ob Verbindungen aktiv bleiben oder wieder verbunden werden, wenn die Geräte aufwachen. Diese Wahl wirkt sich auf den Stromverbrauch und die Netzwerkkosten aus.

Bei der erneuten Verbindung werden Pakete um 6 KB für TLS-Verbindung, Geräteauthentifizierung und Abrufen eines Geräte-Twins verbraucht, die Akkukapazität wird jedoch gespeichert, wenn das Gerät nur einmal oder zweimal pro Tag aufwacht. Sie können Nachrichten zusammen bündeln, um den TLS-Aufwand zu verringern. Das Beibehalten des Lebens verbraucht Hunderte von Byte, aber das Beibehalten der Verbindung spart Netzwerkkosten, wenn das Gerät alle paar Stunden oder weniger aufwacht.

Eine allgemeine Anleitung zu den Konnektivitäts- und zuverlässigen Messaging-Features in Azure IoT-Geräte-SDKs finden Sie unter Verwalten von Konnektivität und zuverlässigem Messaging mithilfe von Azure IoT Hub-Geräte-SDKs. Diese Anleitung hilft Ihnen, die Kosten für die Behandlung unerwarteter Verhaltensweisen zwischen Geräte- und Azure IoT-Diensten zu reduzieren.

DPS reduziert die Kosten der Gerätelebenszyklusverwaltung von der Zero-Touch-Bereitstellung bis zur Einstellung, die Verbindung mit DPS verbraucht jedoch Netzwerkkosten für TLS und Authentifizierung. Um den Netzwerkdatenverkehr zu reduzieren, sollten Geräte während der Bereitstellung IoT Hub-Informationen zwischenspeichern und dann direkt eine Verbindung mit IoT Hub herstellen, bis sie neu bereitgestellt werden müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Senden einer Bereitstellungsanforderung vom Gerät.

Interaktions- und Berichterstellungsebene

Da IoT Zeitreihendaten verarbeitet, gibt es viele Interaktionen von einer großen Anzahl von Geräten. Die Berichterstattung und Visualisierung realisiert den Wert dieser Daten. Intuitive und vereinfachte Benutzererfahrungen und gut gestaltete Dateninteraktionen können kostspielig sein.

Grafana ist ein Open-Source-Datenvisualisierungstool, das optimierte Dashboards für Zeitreihendaten bereitstellt. Grafana-Communitys bieten Beispiele, die Sie in Ihrer Umgebung wiederverwenden und anpassen können. Sie können Metriken und Dashboard aus Zeitreihendaten mit geringem Aufwand implementieren. Azure stellt ein Grafana-Plug-In für Azure Monitor bereit.

Berichterstellungs- und Dashboardtools wie Power BI ermöglichen einen schnellen Einstieg aus unstrukturierten IoT-Daten. Power BI bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und Funktionen. Sie können Dashboards und Berichte ganz einfach mithilfe von Zeitreihendaten entwickeln und die Vorteile von Sicherheit und Bereitstellung zu niedrigen Kosten nutzen.

Integrationsebene

Die Integration mit anderen Systemen und Diensten kann komplex sein. Viele Dienste können dazu beitragen, die Effizienz zu maximieren, um die Kosten in der Integrationsebene zu optimieren.

Azure Digital Twins kann verschiedene Systeme und Dienste in IoT-Daten integrieren. Azure Digital Twins wandelt alle Daten in eine eigene digitale Entität um, daher ist es wichtig, ihre Dienstgrenzen und Optimierungspunkte für Kostenreduzierungen zu verstehen. Überprüfen Sie beim Entwerfen Ihrer Architektur Azure Digital Twins-Dienstbeschränkungen . Verstehen Sie funktionale Einschränkungen, um eine effektive Integration in Geschäftssysteme zu ermöglichen.

Wenn Sie die Abfrage-API verwenden, berechnet Azure Digital Twins pro Abfrageeinheit (QU) Gebühren. Sie können die Anzahl der QUs nachverfolgen, die die Abfrage im Antwortheader verbraucht hat. Reduzieren Sie die Abfragekomplexität und die Anzahl der Ergebnisse, um Kosten zu optimieren. Weitere Informationen finden Sie unter "Suchen des QU-Verbrauchs in Azure Digital Twins".

DevOps-Ebene

Cloudplattformen transformieren Investitionsausgaben (CAPEX) in operative Ausgaben (OPEX). Obwohl dieses Modell Flexibilität und Flexibilität bietet, benötigen Sie weiterhin ein gut definiertes Bereitstellungs- und Betriebsmodell, um die Cloudplattform vollständig nutzen zu können. Eine gut geplante Bereitstellung erstellt wiederholbare Ressourcen, um die Marktzeit zu verkürzen.

Eine Cloudplattform bietet Entwicklern Flexibilität, Ressourcen in Sekunden bereitzustellen, aber es besteht das Risiko, Ressourcen unbeabsichtigt oder überlasten bereitzustellen. Ein geeignetes Cloud-Governance-Modell kann solche Risiken minimieren und unerwünschte Kosten vermeiden.

Entwicklungsumgebungen

Entwickler können die Flexibilität nutzen, die Azure bietet, um die Entwicklungskosten zu optimieren. Die kostenlose IoT Hub-Stufe, die auf eine Instanz pro Abonnement beschränkt ist, bietet Standardfunktionen, ist jedoch auf 8000 Nachrichten pro Tag beschränkt. Diese Stufe reicht für die Frühentwicklung mit einer begrenzten Anzahl von Geräten und Nachrichten aus.

Für Computeumgebungen können Sie serverlose Architektur für cloudeigene IoT-Lösungen einführen. Einige beliebte Azure-Dienste für IoT-Workloads umfassen Azure Functions und Azure Stream Analytics. Der Abrechnungsmechanismus hängt vom Dienst ab. Einige Dienste, z. B. Azure Stream Analytics für die Echtzeitverarbeitung, ermöglichen Entwicklern das Anhalten von Diensten, ohne dass zusätzliche Kosten anfallen. Andere Dienste werden nach Nutzung abgerechnet. Azure Functions berechnet z. B. basierend auf der Anzahl der Transaktionen. Entwickler können diese cloudeigenen Funktionen nutzen, um sowohl Entwicklungskosten als auch Betriebskosten zu optimieren.

Eine integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) beschleunigt die Entwicklung und Bereitstellung. Einige Open-Source-IDEs wie Visual Studio Code bieten Azure IoT-Erweiterungen , mit denen Entwickler Code kostenlos für Azure IoT-Dienste entwickeln und bereitstellen können.

Azure IoT bietet kostenlose GitHub-Codebeispiele mit Anleitungen. Diese Beispiele helfen Entwicklern, Geräte-, IoT Edge-, IoT-Hub- und Azure Digital Twins-Anwendungen zu erweitern. GitHub verfügt außerdem über Features zum Implementieren nahtloser kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellungsumgebungen (CI/CD) mit geringem Kosten- und Aufwand. GitHub-Aktionen sind kostenlos für Open-Source-Projekte. Weitere Informationen finden Sie unter GitHub-Pläne und -Features.

Auslastungstests zur Kostenschätzung

Sie können Auslastungstests verwenden, um die Gesamtkosten einschließlich Clouddiensten für End-to-End-IoT-Lösungen zu schätzen. Da IoT-Lösungen große Datenmengen verwenden, kann ein Simulator beim Ladentest helfen. Simulationscodebeispiele wie der Azure IoT Device Telemetry Simulator helfen Ihnen, die Kosten mit verschiedenen Parametern zu testen und zu schätzen.

Bereitstellungsumgebungen

Es ist üblich, Workloads in mehreren Umgebungen bereitzustellen, z. B. Entwicklung und Produktion. Durch Infrastruktur-as-Code (IaC) können Sie die Bereitstellung beschleunigen und die Markteinführungszeit reduzieren, indem Sie Code wiederverwenden. IaC kann dazu beitragen, unbeabsichtigte Bereitstellungen wie falsche Ebenen zu vermeiden. Azure-Dienste wie Azure Resource Manager und Azure Bicep oder Dienste von Drittanbietern wie Terraform und Pulumi sind gängige IaC-Optionen.

Sie können DevOps-Bereitstellungspraktiken auf IoT-Lösungen anwenden, indem Sie Build- und Releasepipelines auf verschiedene Umgebungen verwenden. Ein Beispiel finden Sie unter Verwenden einer DevOps-Pipeline zum Bereitstellen einer prädiktiven Wartungslösung.

Support und Wartung

Langfristige Unterstützung und Wartung von Feldgeräten können eskalieren, um die größte Kostenbelastung für eine bereitgestellte Lösung zu werden. Eine sorgfältige Berücksichtigung der System-TCO ist entscheidend für die Realisierung der Rendite (Return on Investment).

Sie müssen IoT-Geräte für die Lebensdauer der Lösung unterstützen und verwalten. Zu den Aufgaben gehören Hardwarereparaturen, Softwareupgrades, Betriebssystemwartung und Sicherheitspatching. Berücksichtigen Sie fortlaufende Lizenzierungskosten für kommerzielle Software und proprietäre Treiber und Protokolle. Wenn Sie keine Remotewartung durchführen können, müssen Sie ein Budget für Reparaturen und Updates vor Ort benötigen. Bei Hardwarereparaturen oder Ersatzleistungen müssen Sie geeignete Ersatzteile vorrätig halten.

Wählen Sie für Lösungen, die Mobilfunk- oder kostenpflichtige Konnektivitätsmedien verwenden, einen geeigneten Datenplan basierend auf der Anzahl der Geräte, der Größe und Häufigkeit von Datenübertragungen und dem Standort der Gerätebereitstellung aus. Wenn Sie über einen Service Level Agreement (SLA) verfügen, benötigen Sie eine kostengünstige Kombination aus Hardware, Infrastruktur und geschultem Personal, um die SLA zu erfüllen.

Cloud Governance

Cloud-Governance ist für Compliance, Sicherheit und Vermeidung unnötiger Kosten unerlässlich.

• Mithilfe von Kostenverwaltungs-APIs können Sie Kosten- und Nutzungsdaten über mehrdimensionale Analysen untersuchen. Sie können benutzerdefinierte Filter und Ausdrücke erstellen, mit denen Sie Fragen zum Azure-Ressourcenverbrauch beantworten können. Kostenverwaltungs-APIs können Warnungen generieren, wenn der Verbrauch konfigurierte Schwellenwerte erreicht. Kostenverwaltungs-APIs sind für IoT Central, IoT Hub und DPS verfügbar.

• Ressourcenmarkierung wendet Bezeichnungen auf bereitgestellte Ressourcen an. Zusammen mit Microsoft Cost Management bietet Tagging Einblicke in laufende Kosten basierend auf den Bezeichnungen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwendung allgemeiner Kostenanalysen.

• Azure-Richtlinie enthält integrierte Richtlinien zum automatischen Bezeichnen von Ressourcen oder Kennzeichnen von Ressourcen ohne Tagging. Weitere Informationen finden Sie unter Zuweisen von Richtliniendefinitionen für die Tagcompliance. Ein weiterer Anwendungsfall für Azure Policy besteht darin, die Bereitstellung bestimmter Ebenen zu verhindern, wodurch die Überbereitstellung in Entwicklungs- oder Produktionsumgebungen verhindert wird.

Überwachung

Viele In Ihrem Azure-Abonnement enthaltene Tools können Ihrer Organisation helfen, Finanzgovernance zu implementieren und mehr Wert aus Ihren IoT-Diensten zu ziehen. Diese Tools helfen Ihnen, die Ressourcennutzung nachzuverfolgen und Kosten in allen Clouds mit einer einzigen, einheitlichen Ansicht zu verwalten. Sie können auf umfangreiche operative und finanzielle Erkenntnisse zugreifen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Telemetrieprotokollierung verwendet häufig Log Analytics-Arbeitsbereiche in Azure Monitor. Log Analytics umfasst 5 GB Speicher, und die ersten 30 Tage der Aufbewahrung sind kostenlos. Je nach geschäftlichen Anforderungen benötigen Sie möglicherweise einen längeren Aufbewahrungszeitraum. Überprüfen und entscheiden Sie den richtigen Aufbewahrungszeitraum, um unbeabsichtigte Kosten zu vermeiden.

Log Analytics bietet eine Arbeitsbereichsumgebung zum interaktiven Abfragen von Protokollen. Sie können Protokolle regelmäßig an externe Speicherorte wie Azure-Daten-Explorer oder Archivprotokolle in einem Speicherkonto für eine kostengünstigere Speicheroption exportieren. Weitere Informationen finden Sie unter Überwachen der Nutzung und geschätzter Kosten in Azure Monitor.

Azure Advisor

Bei Azure Advisor handelt es sich um einen personalisierten Cloudberater, der Sie mit bewährten Methoden zum Optimieren von Azure-Bereitstellungen unterstützt. Advisor analysiert Ihre Ressourcenkonfigurations- und Nutzungs telemetrie und empfiehlt Lösungen, die Ihnen helfen können, die Kosteneffizienz, Leistung, Zuverlässigkeit und Sicherheit zu verbessern.

Advisor hilft Ihnen, Ihre gesamten Azure-Ausgaben zu optimieren und zu reduzieren, indem Sie leerlauf- und nicht genutzte Ressourcen identifizieren. Sie können Kostenempfehlungen über die Registerkarte "Kosten" im Advisor-Dashboard abrufen.

Obwohl Advisor keine spezifischen Empfehlungen für IoT-Dienste bietet, kann er nützliche Empfehlungen für Azure-Infrastruktur, -Speicher und -Analysedienste bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Reduzieren der Dienstkosten mithilfe von Azure Advisor.

Nächste Schritte

Operative Exzellenz in Ihrer IoT-Workload

Zugehörige Ressourcen

• Entwurfsprinzipien für Kostenoptimierung
• Empfehlungen zum Erstellen eines Kostenmodells
• Prüfliste für die Entwurfsüberprüfung für Kostenoptimierung
• Azure IoT-Referenzarchitektur
• Dokumentation zu Azure IoT