Flotta connessa al settore automobilistico

Questo articolo descrive l'architettura di riferimento delle flotta connesse al settore automobilistico, che consente ai clienti e ai partner di creare soluzioni componibili incentrate sui dati. È possibile gestire tutti gli aspetti della flotta connessa, generare informazioni dettagliate basate sui dati e integrare soluzioni fleet con processi aziendali critici. L'architettura di riferimento delle flotta connesse è applicabile ai produttori di attrezzature originali (OEM) automobilistiche, tra cui piccoli ed emergenti, operatori della flotta, provider di soluzioni di flotta e provider di servizi di mobilità.

Architettura

Scaricare un file di Visio dei diagrammi nell'architettura.

L'architettura di riferimento delle fleet connesse supporta la componibilità, l'innovazione e il supporto tramite:

• Applicazione di schemi di messaggistica comuni e di un modello di dati comune aggiornato del settore automobilistico, consentendo ai partner di coordinare e aggiungere valore in aree diverse del dominio operativo della flotta.
• Uso di una progettazione modulare per affrontare le sfide della modernizzazione degli ambienti brownfield con nuove funzionalità per la gestione di veicoli e business. I moduli possono essere gestiti e integrati in modo indipendente, semplificando e accelerando l'integrazione delle funzionalità di diverse parti. I moduli sono adattabili e consentono a clienti e partner di personalizzare le funzionalità e ridimensionare le operazioni in base alle esigenze.
• Basata sui servizi di Azure disponibili a livello generale. L'architettura si evolve man mano che vengono introdotte nuove funzionalità del servizio di Azure.

L'architettura è costituita dalle aree seguenti:

• Vehicle Edge è responsabile della logica del veicolo e della connessione al back-end cloud.
• La telemetria dei veicoli copre l'inserimento dei dati di telemetria dei veicoli, l'elaborazione dei messaggi e la gestione dei dispositivi.
• L'integrazione della flotta copre l'integrazione dal livello di telemetria al livello aziendale e di analisi.
• I dati aziendali includono il modello di dati e i collegamenti tra il modello di dati comune della flotta e i moduli di Dynamics 365 esistenti.
• Analisi integra e genera informazioni dettagliate da origini dati diverse e di grandi dimensioni.
• Le operazioni aziendali offrono funzionalità per la gestione e il funzionamento delle flotta di veicoli.
• L'automazione aziendale offre un'estendibilità con poco codice o senza codice per implementare casi d'uso basati sui dati aziendali.
• La visualizzazione offre funzionalità di creazione di report e business intelligence.
• Le operazioni e la sicurezza forniscono monitoraggio e osservabilità in tutti i servizi e dispositivi, protegge la connettività di rete e fornisce l'autenticazione o l'autorizzazione per dispositivi, applicazioni e utenti.

Le sezioni seguenti illustrano i dettagli dell'architettura e del flusso di lavoro.

Flusso di lavoro di inserimento dei dati di telemetria

Il livello di inserimento dei dati di telemetria è responsabile della ricezione di messaggi dai livelli di integrazione del veicolo, dell'autorizzazione, della decodifica e dell'arricchimento e del routing dei messaggi al livello di integrazione della flotta.

Scaricare un file di Visio dei diagrammi nell'architettura.

1. I messaggi di telemetria del veicolo contengono intestazioni o metadati e un payload in grado di codificare protobuf o JSON. Questi messaggi vengono inviati tramite MQTT al broker cloud. Le intestazioni includono campi, ad esempio l'UUID del veicolo, il tipo di messaggio, il fornitore, l'identificatore di correlazione, la versione del messaggio, l'UUID del messaggio e un timestamp standard in formato UTC. Le intestazioni vengono usate per la convalida e il routing del tipo di messaggio.
2. Il messaggio viene elaborato in una pipeline che esegue i passaggi seguenti:
   1. La convalida dei metadati convalida le intestazioni dei messaggi, incluse le attività, ad esempio la conferma che il dispositivo è autorizzato a inviare il tipo di messaggio e i campi di intestazione obbligatori.
   2. Il passaggio decodifica converte lo schema di input in un formato standardizzato usato dal cloud. Il passaggio di decodifica fornisce anche un livello di astrazione tra il dispositivo e il cloud se sono presenti modifiche al controllo delle versioni tra tipi di dispositivo o anni. L'implementazione della decodifica può essere inline, come parte della funzione per ottenere prestazioni migliori oppure può essere una chiamata di funzione separata per una maggiore modularità.
   3. L'arricchimento comporta la manipolazione dei valori dei dati e le aggiunte di nuovi campi dati. Esempi di carichi di lavoro di arricchimento includono conversioni di unità, ad esempio miglia a chilometri, geocodifica inversa, ricerca della descrizione del codice dei problemi di diagnostica dei veicoli, arricchimento con più dati e derivazione e calcolo di valori aggiuntivi. I passaggi di arricchimento vengono richiamati in base al tipo di messaggio.
   4. Il passaggio di routing distribuisce i messaggi all'hub eventi nel livello di integrazione della flotta in base al tipo di messaggio. Il livello di integrazione della flotta è un percorso caldo , necessario per le integrazioni che richiedono l'accesso quasi in tempo reale ai dati del messaggio.
3. La configurazione viene gestita in Azure Cosmos DB. L'app per l'elaborazione dei messaggi legge i tipi di messaggi noti, le attestazioni di autorizzazione del dispositivo e la configurazione dei passaggi per elaborare e instradare i messaggi in arrivo.
4. Per l'analisi e il debug dei dati, i messaggi vengono archiviati nel data lake del cliente in tabelle separate. Di seguito sono riportati messaggi di esempio ed eccezioni:
   1. Messaggi non elaborati originali da hub IoT di Azure incluse le intestazioni.
   2. Messaggi decodificati e arricchiti.
   3. Le eccezioni includono messaggi che non possono essere convalidati in base allo schema e le attività di decodifica non riuscite e i messaggi che non corrispondono a casi di arricchimento non riusciti o del veicolo esistenti.
5. La gestione dei veicoli e dei dispositivi è accessibile ai sistemi esterni con un'API gestita. La funzione di elaborazione dei messaggi usa i dati del veicolo archiviati in Azure Cosmos DB per verificare che i messaggi siano registrati in un veicolo.

Griglia di eventi di Azure fornisce un broker MQTT conforme al settore che supporta la versione 3.1.1 e 5.0. Per altre informazioni, vedere Panoramica del supporto MQTT in Griglia di eventi di Azure (anteprima) e Autenticazione client tramite una catena di certificati CA. I client possono essere limitati a pubblicare o sottoscrivere argomenti specifici usando il controllo degli accessi in base al ruolo di Azure. Per altre informazioni, vedere Autenticazione JWT microsoft Entra ID e autorizzazione del controllo degli accessi in base al ruolo di Azure per pubblicare o sottoscrivere messaggi MQTT.

È anche possibile usare hub IoT come broker MQTT. Offre supporto limitato per MQTT 3.1.1 e 5.0 con argomenti predefiniti e accoppiamento stretto tra dispositivi e app cloud. Per altre informazioni, vedere Confrontare il supporto MQTT in hub IoT e Griglia di eventi.

La connessione tra i dispositivi e il cloud può essere configurata tramite un collegamento privato per la sicurezza di rete avanzata.

Flusso di lavoro di integrazione della flotta

Il livello di integrazione della flotta usa payload di comunicazione standardizzati dal livello telematico. I payload consentono scenari chiavi in mano nella gestione della flotta per l'analisi line-of-business e dei dati.

Esistono quattro tipi comuni di messaggi di payload necessari per supportare le operazioni della flotta:

Il diagramma dell'architettura seguente illustra il flusso di dati per questi messaggi:

Scaricare un file di Visio dei diagrammi nell'architettura.

1. Un messaggio standardizzato arriva allo spazio dei nomi Hub eventi di Azure di integrazione della flotta.
2. I messaggi di stato periodici vengono elaborati e inviati direttamente al livello di analisi usando l'inserimento di dati nativo di Azure Esplora dati.
3. I messaggi ricevuti come eventi, avvisi e notifiche aggiungono righe alla tabella dei dati degli eventi corrispondente.
4. I messaggi contenenti viaggi creano voci nella tabella trip.

Flusso di lavoro di automazione aziendale

L'integrazione line-of-business viene ottenuta usando un connettore dati di Microsoft Power Platform. Il connettore offre la possibilità di creare flussi di lavoro in Microsoft Power Automate o App per la logica di Azure, abilitando l'integrazione con poco codice o senza codice per le funzioni del veicolo.

È possibile usare i connettori dati per eseguire due operazioni:

• I trigger notificano a Microsoft Power Platform quando si verificano eventi specifici. Un trigger avvia un flusso di lavoro aziendale come reazione a un messaggio di modifica dello stato del veicolo.
• Le azioni sono modifiche dirette dall'utente. Le azioni consentono l'interazione da Microsoft Power Platform al livello di integrazione della flotta.

Scaricare un file di Visio dei diagrammi nell'architettura.

Il trigger e le azioni seguenti corrispondono al diagramma precedente:

1. Trigger
   1. Messaggi di evento in arrivo: avviare un flusso di lavoro in Microsoft Power Apps o Microsoft Power Platform in base a un tipo di messaggio di evento. Il payload del messaggio può essere analizzato e accessibile in Microsoft Power Platform.
   2. Provisioning della gestione del ciclo di vita: notifica delle modifiche apportate allo stato di provisioning dei veicoli.
2. Azioni
   1. Access Vehicle last known values and History (Accedere ai valori noti e alla cronologia dei messaggi): consente di leggere gli ultimi valori noti archiviati e la cronologia dei messaggi.
   2. Provisioning: contiene funzioni per effettuare il provisioning e il deprovisioning di veicoli e dispositivi.

Il connettore dati può essere usato indipendentemente dall'integrazione di Dynamics 365. Il connettore consente l'integrazione delle applicazioni aziendali con l'architettura tramite Microsoft Power Platform.

Flusso di lavoro di analisi e visualizzazione dei dati

Scaricare un file di Visio dei diagrammi nell'architettura.

La pipeline di analisi fornisce disponibilità a caldo e archiviazione ad accesso sporadico per i dati aziendali e dei veicoli.

1. Il data lake archivia i dati, tra cui:

   • Messaggi originali e non elaborati del veicolo.
   • Messaggi decodificati e arricchiti dalle estensioni per l'elaborazione dei messaggi della flotta connessa.
   • Messaggi non riusciti lungo le estensioni per l'elaborazione dei messaggi.
   • Informazioni line-of-business di cui è stato eseguito il push da Microsoft Dataverse tramite Azure Collegamento a Synapse.
   • Esportazioni di cui è stato eseguito il push da un sistema di terze parti.

2. I dati vengono elaborati con le pipeline di Synapse in diversi passaggi:

   • Pulire, decodificare e deduplicare i dati dalle tabelle in bronzo non elaborate.
   • Dati delle operazioni della flotta arricchiti, deduplicati e convalidati nelle tabelle silver .
   • Set di dati che forniscono dati aggregati e indicatori di prestazioni chiave e informazioni dettagliate derivate da più origini dati nelle tabelle gold .

3. Visualizzazione tramite l'accesso ai dati dal lakehouse. Microsoft Power BI offre funzionalità di visualizzazione per il lakehouse usando i connettori Parquet e i cluster di Azure Esplora dati tramite DirectQuery.

Componenti

I componenti seguenti fanno riferimento a questa architettura di riferimento per le flotta connesse al settore automobilistico:

Servizi di messaggistica

I servizi di messaggistica seguenti consentono di rispondere a eventi, provisioning, inserimento e comunicazione pertinenti tra i dispositivi collegati.

• Griglia di eventi è un servizio di distribuzione dei messaggi publish-subscribe completamente scalabile e completamente gestito che usa i protocolli MQTT e HTTP. Questo servizio consente ai dispositivi telematici di comunicare con il cloud.
• hub IoT è un servizio gestito che funge da hub messaggi centrale tra i dispositivi telematici e il cloud.
• hub IoT servizio Device Provisioning è un servizio helper che consente il provisioning JIT dei dispositivi telematici senza tocco.
• Hub eventi è un servizio di elaborazione eventi scalabile che inserisce ed elabora grandi volumi di eventi e dati. Elabora il volume elevato di eventi generati dai dispositivi telematici.

Servizi di archiviazione e database

I servizi seguenti consentono di ottimizzare l'archiviazione dei dati.

• Archiviazione BLOB di Azure è una soluzione di archiviazione di oggetti per il cloud. Archivia le informazioni dai dispositivi telematici, ad esempio messaggi, video e acquisizioni di dati ad alta risoluzione.
• Azure Cosmos DB è un database relazionale e NoSQL completamente gestito per lo sviluppo di app moderne. Archivia informazioni su veicoli, dispositivi e utenti.

Servizi di integrazione

I servizi seguenti consentono di pubblicare su larga scala, creare e gestire gateway, usare l'infrastruttura e le risorse aggiornate, creare app Web e per dispositivi mobili e usare funzionalità geospaziali.

• Azure Gestione API è una piattaforma di gestione ibrida e multicloud per le API che semplifica l'integrazione dei dati e dei servizi.
• Funzioni di Azure è una soluzione serverless usata per il flusso in tempo reale e l'elaborazione di eventi e messaggi di telemetria. Gestisce anche i caricamenti di file ed esegue l'inferenza con i modelli di Machine Learning.
• app Azure Servizio è un servizio basato su HTTP per l'hosting di applicazioni Web, API REST e back-end mobili. Offre un'esperienza front-end per gli utenti della mobilità.
• Mappe di Azure è una raccolta di servizi geospaziali e SDK che forniscono contesto geografico alle applicazioni Web e per dispositivi mobili.

Servizi di dati e analisi

I servizi seguenti consentono di eseguire query e analizzare volumi elevati di dati.

• Azure Synapse Analytics servizio di analisi aziendale che riduce il tempo necessario per estrarre informazioni dettagliate da data warehouse e sistemi di Big Data.
• Azure Esplora dati è una piattaforma di analisi dei Big Data completamente gestita e ad alte prestazioni che semplifica l'analisi di volumi elevati di dati di telemetria dei veicoli quasi in tempo reale.

Servizi di sicurezza

I servizi seguenti consentono di gestire la rete virtuale e le identità utente e di controllare l'accesso alle app, ai dati e alle risorse.

• collegamento privato di Azure consente l'accesso alle soluzioni Paas (Platform as a Service) di Azure tramite un endpoint privato nella rete virtuale. collegamento privato evita di esporre i servizi a Internet.
• Microsoft Entra ID è un servizio per la gestione delle identità e degli accessi basato sul cloud. Offre un'esperienza comune in tutte le applicazioni, i servizi e gli utenti.

Integrazione aziendale

I servizi seguenti consentono di gestire dati, app, flussi di lavoro, creare app con poco codice e aumentare le informazioni dettagliate.

• Dataverse è un database su scala cloud usato per archiviare in modo sicuro i dati per le applicazioni aziendali basate su Power Apps.
• Power Automate è un servizio basato sul cloud che consente agli utenti di automatizzare attività ripetitive e semplificare i processi aziendali con una piattaforma a basso codice.
• Power Apps è un servizio basato sul cloud che consente agli utenti di creare e condividere rapidamente app con poco codice.
• Power BI è un servizio di analisi aziendale per la visualizzazione dei dati e le informazioni dettagliate.
• Dynamics 365 è un set di applicazioni aziendali intelligenti che consentono di eseguire l'intera azienda e di ottenere risultati maggiori tramite informazioni predittive basate sull'intelligenza artificiale.
• Dynamics 365 Field Service aiuta le organizzazioni a fornire servizi in loco alle posizioni dei clienti.

Dettagli dello scenario

Scaricare un file di PowerPoint di questo diagramma.

I fornitori di software indipendenti (ISV) possono usare l'architettura di riferimento delle flotta connesse per creare funzionalità indipendenti dallo scenario fondamentali per le attività generali di gestione della flotta. Il livello delle funzionalità nel diagramma precedente illustra le funzionalità all'interno di due categorie: la gestione dei veicoli e le funzioni aziendali in una flotta. Le funzionalità sono suddivise in categorie per i motivi seguenti:

• Le categorie offrono praticità descrittiva.
• Un ISV potrebbe sviluppare più di una funzionalità in più di una categoria di funzionalità.
• Più ISV offrono versioni diverse della stessa funzionalità.

Gli integratori di soluzioni combinano funzionalità per sviluppare scenari specifici del segmento per clienti specifici. Gli scenari illustrati nel diagramma precedente sono un elenco non esesauritivo di esempi. Alcuni scenari si prestano a un numero minore di tipi di flotta, inclusa la logistica dell'ultimo miglio per la consegna. Altri potrebbero avere personalizzazioni diverse per segmenti diversi, ad esempio assistenza sul campo mobili per la condivisione delle corse urbane rispetto alle attrezzature minerarie remote. Alcuni SI sviluppano le proprie capacità di flotta, mantenendole sotto forma di asset riutilizzabili. Queste api possono svolgere alcuni dei ruoli degli ISV e del ruolo tradizionale di SI.

Potenziali casi d'uso

• Mobile assistenza sul campo supporta le aziende che operano come flotta come servizio o OEM a servizio completo in campi come l'agricoltura e l'autostrada fuori strada che non hanno workshop fissi. Consente di inviare medici volanti, noti anche come tecnici, alla posizione del veicolo in caso di problemi. La diagnostica remota consente di determinare la causa dell'errore e di portare le parti di ricambio e i manuali di riparazione corretti. Un'architettura integrata dei servizi può combinare servizi mobili e servizi in workshop statici.
• L'analisi self-service di progettazione consente ai tecnici che lavorano negli OEM di automobili di generare informazioni utili usando i dati generati dalle operazioni e dalle attività della flotta di veicoli. L'analisi include prestazioni del veicolo, analisi della causa radice degli errori, training del modello di Machine Learning e analisi geospaziale. L'ambito include flotta di test di produzione e preproduzione in cui i payload e l'analisi sono più dinamici.
• I servizi per veicoli condivisi sono una raccolta di servizi per l'invio di taxi, noleggi self-service e condivisioni di auto o carpooling. Per l'invio dei taxi, i casi d'uso includono la richiesta di punti di ritiro e consegna, l'abbinamento automatizzato dei piloti ai conducenti in base alla disponibilità e la prossimità al conducente e alla pianificazione della pianificazione del ritiro successivo. In modalità self-service, il servizio consente agli utenti di effettuare prenotazioni dei veicoli, effettuare pagamenti e facilitare l'accesso sicuro ai veicoli. Sul lato operatore, i gestori della flotta possono eseguire report sulla domanda di veicoli in posizioni specifiche per garantire che i veicoli siano posizionati in base alle tendenze della domanda. Per il carpooling, le prenotazioni di veicoli o posti e i servizi di pagamento sono coperti. Nei sistemi di trasporto intelligenti altamente integrati, tali funzionalità potrebbero essere comuni tra più provider, ad esempio per i sistemi di distribuzione della città.
• La logistica dell'ultimo miglio è incentrata specificamente sui clienti con requisiti di pianificazione complessi, che richiedono l'ottimizzazione della selezione del conducente e del veicolo per molti punti di viaggio in un determinato giorno. I clienti includono persone che consegnano generi alimentari o pacchi. La logistica dell'ultimo miglio idealmente sarebbe integrata con un'interfaccia cliente per informare i clienti del tempo di consegna previsto. I clienti traggono vantaggio da un maggiore coinvolgimento con i clienti finali attraverso una maggiore visibilità sulla consegna delle merci, l'ottimizzazione delle dimensioni della flotta e la riduzione della distanza guidata. Tali funzionalità si estendono ai modelli di trasporto condiviso in cui l'endpoint, anziché il vettore, organizza i pacchetti, in particolare per la conformità ai veicoli a emissioni ultra basse (ULEV) e alle restrizioni della zona ZLEV (Zero- e Low-Emission Vehicle).
• Il servizio clienti consente agli operatori della flotta e ai proprietari di tenere traccia dei problemi dei clienti, registrare tutte le interazioni, unificare il routing per instradare in modo efficiente gli elementi di lavoro, creare e tenere traccia dei contratti di servizio e gestire le prestazioni e la produttività tramite report e dashboard.

Considerazioni

Queste considerazioni implementano i pilastri di Azure Well-Architected Framework, che è un set di principi guida che possono essere usati per migliorare la qualità di un carico di lavoro. Per altre informazioni, vedere Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Affidabilità

L'affidabilità garantisce che l'applicazione possa soddisfare gli impegni che l'utente ha preso con i clienti. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro dell'affidabilità.

• È necessaria una progettazione aggiuntiva per elaborare i messaggi relativi all'integrità e alla sicurezza. Ad esempio, correlare un segnale di arresto anomalo a una chiamata di emergenza 911.
• Il provider hardware telematico deve garantire la sicurezza funzionale per l'esecuzione di comandi.

Sicurezza

La sicurezza offre garanzie contro attacchi intenzionali e l'abuso di dati e sistemi preziosi. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro della sicurezza.

• Usare Microsoft Defender e Microsoft Sentinel per identificare e risolvere le vulnerabilità e le minacce dei dispositivi. Prendere in considerazione l'integrazione dell'agente di sicurezza leggero nel dispositivo. Per altre informazioni, vedere Che cos'è Microsoft Defender per IoT per i generatori di dispositivi?.
• Eseguire il monitoraggio e l'osservabilità dei dispositivi. Raccogliere metriche, log e tracce a una velocità che bilancia la trasparenza con i costi.
• Usare endpoint privati per proteggere i servizi che non devono essere esposti alla rete Internet pubblica.
• Usare le identità gestite per fornire identità ai servizi ed eliminare la gestione delle credenziali.

Ottimizzazione dei costi

L'ottimizzazione dei costi riguarda l'analisi dei modi per ridurre le spese non necessarie e migliorare l'efficienza operativa. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro di ottimizzazione dei costi.

• Il costo delle operazioni della flotta connessa è direttamente correlato al volume di messaggi per ogni veicolo.
  • Prendere in considerazione la frequenza di aggiornamento necessaria per ogni veicolo. Valutare la possibilità di regolare dinamicamente la velocità di aggiornamento in base al caso d'uso.
  • Valutare la possibilità di ridurre le dimensioni dei messaggi usando tecniche di compressione o codifica, ad esempio protobuf e gzip.
  • Prendere in considerazione la limitazione della trasmissione di video o acquisizioni di dati del veicolo tramite LAN wireless anziché la comunicazione cellulare.
  • Prendere in considerazione l'elaborazione ritardata di file di grandi dimensioni, ad esempio video e file di log, usando le istanze di Macchina virtuale Spot di Azure.
  • Usare gli alias degli argomenti nei frequenti messaggi MQTT dei veicoli per risparmiare larghezza di banda di rete.
• Il runtime per la decodifica e l'arricchimento deve essere mantenuto il più basso possibile per ridurre le dimensioni e la scalabilità delle app per le funzioni.
• Le operazioni dei veicoli hanno in genere periodi di domanda elevata e bassa durante il giorno. Prendere in considerazione l'uso del ridimensionamento automatico per i servizi che riscontrano una domanda per ridurre i costi.
• Le velocità di elaborazione e i costi presentano grandi differenze per un sistema di telemetria basato su IoT (livello telematico) e il livello operativo (Dataverse). Assicurarsi che solo gli eventi in cui è necessaria un'operazione aziendale attivino un aggiornamento sul livello operativo.

Il calcolatore prezzi può essere usato per creare una stima dei costi mensili dei servizi di Azure necessari per usare questa soluzione.

Eccellenza operativa

L'eccellenza operativa copre i processi operativi che distribuiscono un'applicazione e la mantengono in esecuzione nell'ambiente di produzione. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro dell'eccellenza operativa.

• I messaggi non recapitabili in Azure Data Lake Analytics consentono di monitorare il sistema per individuare i problemi e configurare gli avvisi per rilevare i problemi relativi alla comunicazione del veicolo.
• Un bug nel software del veicolo può creare un carico elevato nel sistema. I concetti relativi alla limitazione dei messaggi dei veicoli potrebbero essere necessari per garantire che il sistema non sia sovraccarico.
• Prendere in considerazione la creazione di un gruppo di risorse per ogni livello nell'architettura. Il raggruppamento delle risorse semplifica la gestione e il controllo dei costi.

Efficienza prestazionale

L'efficienza delle prestazioni è la capacità del carico di lavoro di ridimensionarsi per soddisfare le esigenze poste dagli utenti. Per altre informazioni, vedere Panoramica del pilastro dell'efficienza delle prestazioni.

• I messaggi con volumi elevati, ad esempio gli aggiornamenti periodici dello stato e i messaggi posticipati, ad esempio i viaggi, sono separati da avvisi e notifiche per diritti sugli hub eventi.
• Una mancata corrispondenza tra i dati di telemetria e Dataverse correlati alla tempistica e alla gestione degli errori, ad esempio la differenza tra push e pull, usa tabelle virtuali per separare i dati che vengono aggiornati rapidamente.
• La struttura corrente del modello di dati comune del settore automobilistico richiede più voci per ogni aggiornamento dello stato del veicolo. Ogni valore richiede aggiornamenti nella misura del dispositivo e nel contatore del dispositivo. Le informazioni sui sensori devono essere visualizzate dal livello di integrazione della flotta su richiesta.
• I messaggi di avviso e notifica di spamming creano problemi in Dataverse. La frequenza di aggiornamento di Dataverse deve essere configurabile e soggetta alla limitazione.
• L'archivio stati contiene le informazioni più recenti del veicolo e può essere accessibile come parte dell'automazione aziendale o di Power Apps.

Distribuire lo scenario

Per distribuire la soluzione nella sottoscrizione, è possibile seguire l'esercitazione dettagliata relativa all'architettura di riferimento della flotta connessa.

Collaboratori

Questo articolo viene gestito da Microsoft. Originariamente è stato scritto dai seguenti contributori.

Autori principali:

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

Altri contributori:

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

Per visualizzare i profili LinkedIn non pubblici, accedere a LinkedIn.

Passaggi successivi

Le architetture di riferimento seguenti espandono lo scenario di flotta connessa:

• L'architettura di riferimento per la messaggistica automobilistica, i dati e l'analisi copre più scenari di messaggistica automobilistica e dispositivo tramite il broker MQTT di Griglia di eventi.
• L'analisi dei dati per i veicoli di test automobilistici è uno scenario dedicato in cui i dati raccolti vengono usati per la convalida della progettazione e l'analisi della causa radice.

Risorse correlate

Le architetture di riferimento seguenti sono correlate allo scenario di flotta connessa:

• Guida alla progettazione di veicoli autonomi (AVOps) contiene l'approccio per lo sviluppo e il training del modello di flotta di veicoli autonomi.
• Il controllo automatico della flotta di veicoli guidati mostra un approccio end-to-end per controllare i veicoli guidati automatizzati (AGV) per la produzione JIT e la logistica automatizzata dello show-floor.

I modelli seguenti sono rilevanti per l'implementazione di questa architettura:

• Il modello Publisher-Subscriber descrive in che modo un dispositivo annuncia gli eventi a più applicazioni interessate.
• Il modello di origine eventi descrive l'utilizzo di un archivio di sola accodamento per registrare la serie completa di azioni eseguite su entità quali veicoli, dispositivi e utenti anziché solo gli ultimi valori noti.
• La limitazione è un modello per controllare il consumo di risorse per consentire a un sistema di continuare a funzionare e soddisfare i contratti di servizio.
• La guida al monitoraggio del cloud offre una panoramica dei concetti necessari per implementare il monitoraggio e l'osservabilità.