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IoT を使用して、リアルタイムの車両データを処理します

Azure Cosmos DB
Azure IoT Edge
Azure Sphere
Azure Stream Analytics
Azure SQL データベース

ソリューションのアイデア

この記事ではソリューションのアイデアについて説明します。 クラウド アーキテクトはこのガイダンスを使用すると、このアーキテクチャの一般的な実装の主要コンポーネントを視覚化しやすくなります。 ワークロードの特定の要件に適合する、適切に設計されたソリューションを設計するための出発点として、この記事を使用してください。

このソリューションは、IoT デバイスからのメッセージを Azure のビッグ データ分析プラットフォームに取り込んで処理する、リアルタイムのデータ インジェストおよび処理のパイプラインを構築します。 このアーキテクチャでは、Azure Sphere と Azure IoT Hub を使用してテレマティクス メッセージを管理し、Azure Stream Analytics がメッセージを処理します。

Architecture

車両データのインジェスト、処理、視覚化を示す図。

このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。

データフロー

このソリューションのデータ フローは次のとおりです。

  1. テレマティックス メッセージ (速度、位置情報など) は、Azure Sphere の携帯電話対応デバイスによって Azure IoT Hub に送信されます。 未開発のシナリオでは、車両の製造元は、製造時に各車両に Sphere モジュールを含めることができます。 既存のシナリオでは、車両にテレマティックス ソリューションを後から組み込みます。

  2. Azure Stream Analytics では、Azure IoT Hub からリアルタイムでメッセージがピックアップされ、ビジネス ロジックに基づいてメッセージが処理され、ストレージ用のサービス レイヤーにデータが送信されます。

  3. データに応じて、異なるデータベースが使用されます。 Azure SQL DB にはリレーショナル データとトランザクション データが格納されますが、Azure Cosmos DB にはメッセージが格納され、プレゼンテーション レイヤーとアクション レイヤーのデータソースとして機能します。 Azure Synapse には集計データが格納され、ビジネス インテリジェンス (BI) ツールのデータソースとして機能します。

  4. サービス レイヤー上に Web、モバイル、BI、複合現実の各アプリケーションを構築することができます。 たとえば、API を使用して、サードパーティ (保険会社、サプライヤーなど) が使用するサービス レイヤー データを公開できます。

  5. ディーラーのサービス センターで車両を修理する必要がある場合、サービス技術者は Azure Sphere デバイスを車両の OBD-II ポートに接続します。

  6. Azure Sphere アプリケーションは車両の OBD-II ポートに接続され、OBD-II データが MQTT を介して Azure IoT Edge にストリームされます。 Azure Sphere デバイスは、サービス センターに設置されている Azure IoT Edge デバイスに Wi-Fi 経由で接続されます。 OBD-II データは Azure IoT Edge から Azure IoT Hub にストリームされ、同じメッセージ処理パイプラインで処理されます。

    • 最新の 20.10 OS リリースでは、独自のデバイス証明書を使用して、Azure Sphere を Azure IoT Edge に安全に接続できるようになりました。 Azure Sphere デバイス証明書は各デバイスに固有であり、デバイスがリモートの構成証明と認証プロセスに合格した後、24 時間ごとに Azure Sphere Security Service によって自動的に更新されます。

    • Azure Sphere は、Azure IoT Edge を介さずに、Azure Sphere Security Service と直接通信します。 Azure Sphere Security Service は、Azure Sphere チップと通信することでメンテナンス、更新、および制御を可能にする Microsoft のクラウドベース サービスです。 AS3 と略されることがあります。

  7. Azure IoT Edge で汎用 MQTT ブローカーを使用できるようになりました。 Azure Sphere デバイスでは、IoT Hub の組み込み MQTT トピック (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/) にメッセージが発行されます。

    • Azure IoT Edge モジュールは、IoT Edge によって管理されるコンテナー化されたアプリケーションです。このモジュールでは、Azure Stream Analytics などの Azure サービス、カスタム ML モデル、または独自のソリューション固有のコードを実行することができます。

  8. HoloLens を装着しているサービス技術者は、MQTT トピック (devices/{sphere_deviceid}/messages/events/) を購読したり、MQTT クライアントを含む HoloLens アプリケーションを使用して OBD-II データを安全に表示したりすることができます。 HoloLens MQTT クライアントは、トピックに接続して購読するための認可を受ける必要があります。 サービス技術者は、HoloLens を IoT Edge ゲートウェイに直接接続することで、車両のデータをほぼリアルタイムで表示できます。このため、クラウドとデータを送受信する際の待機時間を回避できます。 また、サービス技術者は、サービス センターがクラウドから切断されている場合でも、車両の OBD-II ポートとやり取りすることができます ("チェック エンジン" ライトをクリアする、など)。

コンポーネント

  • Azure Sphere とは、インターネットに接続されたデバイスのための通信およびセキュリティ機能が組み込まれている、セキュリティで保護された高水準のアプリケーション プラットフォームです。 セキュリティで保護された接続型のクロスオーバー マイクロコントローラー ユニット (MCU)、カスタムの Linux ベース オペレーティング システム (OS)、および継続的かつ更新可能なセキュリティを提供するクラウドベースのセキュリティ サービスで構成されています。

  • Azure IoT Edge では、MQTT ブローカーが提供されます。また、インテリジェント エッジ アプリケーションがオンプレミスで実行されるので、待機時間が短くなり、帯域幅の使用を抑えることができます。

  • Azure IoT Hub はインジェスト レイヤーにあります。デバイスへの双方向通信がサポートされるため、クラウドまたは Azure IoT Edge からデバイスにアクションを送信できます。

  • Azure Stream Analytics (ASA) は、クラウドとエッジで同じクエリを実行できる、リアルタイムのサーバーレス ストリーム処理を提供します。 Azure IoT Edge 上の ASA では、データをローカルでフィルター処理または集計できます。このため、追加の処理や保存のためにクラウドに送信する必要があるデータについてインテリジェントな決定が可能になります。

  • Azure Cosmos DB、Azure SQL Database、Azure Synapse は、サービス ストレージ レイヤーにあります。 Azure Stream Analytics は、 出力 を使用して Azure Cosmos DB にメッセージを直接書き込むことができます。 Azure Data Factory を使用してデータを集計したり、Azure Cosmos DB および Azure SQL から Azure Synapse にデータを移動したりすることができます。

  • Azure Synapse Analytics は、大規模なデータセットを格納および分析するための分散システムです。 超並列処理 (MPP) が使用されているので、ハイパフォーマンス分析の実行に適しています。

  • Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB を使用すると、Azure Synapse ワークスペースから利用できる SQL Serverless および Spark Pools の 2 つの分析エンジンを使用して、トランザクション ワークロードにパフォーマンスまたはコストの影響を与えることなく、Azure Cosmos DB のオペレーショナル データに対して凖リアルタイムの分析を実行できます。

  • Microsoft Power BI は、データを分析し、分析情報を共有する一連のビジネス分析ツールです。 Power BI を使用して、Analysis Services に格納されているセマンティック モデルに対してクエリを実行することも、Azure Synapse に対して直接クエリを実行することもできます。

  • Azure App Service を使用して、Web およびモバイル アプリケーションを作成できます。 Azure API Management を使用して、サービス レイヤーの格納データに基づいてサード パーティにデータを公開することができます。

  • サービス技術者は Microsoft HoloLens を使用して、トラブルシューティングや修理に役立つ車両データ (サービス履歴、OBD-II データ、パーツ図など) をホログラフィーで表示できます。

代替

  • Synapse Link は、Azure Cosmos DB データに対して分析を行うための Microsoft の推奨ソリューションです。

シナリオの詳細

車両データのインジェスト、処理、および視覚化は、コネクテッド カー ソリューションを作成するために必要な主要な機能です。 このデータをキャプチャして分析することで、貴重な分析情報が得られ、新しいソリューションを作成することができます。

たとえば、テレマティックス デバイスを搭載した車両の場合、車両の現在の位置情報の監視、最適なルートの計画、ドライバーへの支援の提供、テレマティックス データを使用またはそのデータから恩恵を受ける業界 (保険業者など) のサポートなどを行うことができます。 車両の製造元には、診断情報から車両の整備と保証のための重要な情報を提供できます。

考えられるユース ケース

たとえば、車両製造会社が次のようなソリューションを作成するとします。

  • 車両に取り付けられているセンサーとオンボード コンピューターから、リアルタイムのデータをクラウドに安全に送信する。

  • 車両の位置情報やその他のセンサー データ (エンジン関連のセンサーや環境関連のセンサーなど) を分析して、顧客やディーラーに付加価値を与えるサービスを作成する。

  • 追加のダウンストリーム処理のためにデータを保存して、アクションにつながる分析情報を提供する (車両所有者向けのメンテナンス アラート、保険代理店向けの事故情報など)。

  • ディーラーのサービス技術者が複合現実アプリケーションを使用して車両を操作し、トラブルシューティングや修理を行えるようにします (たとえば、HoloLens アプリケーションを使用したリアルタイム データの表示、車両の OBD-II ポートを介した診断コードの表示/クリア、修理手順の表示、3D パーツ分解組立図の表示など)。

共同作成者

この記事は、Microsoft によって更新および保守されています。 当初の寄稿者は以下のとおりです。

プリンシパル作成者:

  • Kevin Hilsche |プリンシパル プロダクト マネージャー

次のステップ

  • 「Azure IoT 参照アーキテクチャ」を確認します。この記事には、PaaS (サービスとしてのプラットフォーム) コンポーネントを使用する Azure 上の IoT アプリケーションの推奨アーキテクチャが示されています。