Flottes automobiles connectées

Cet article décrit l’architecture de référence des flottes automobiles connectées, qui permet aux clients et aux partenaires de créer des solutions composables axées sur les données. Vous pouvez gérer tous les aspects de vos flottes connectées, générer des insights basés sur les données et intégrer des solutions pour les flottes dans vos processus commerciaux essentiels. L’architecture de référence des flottes connectées s’applique aux fabricants d’équipement d’origine automobile (OEM), y compris les petites et nouvelles entreprises, aux opérateurs de flottes, aux fournisseurs de solutions pour les flottes et aux prestataires de services de mobilité.

Architecture

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L’architecture de référence pour les flottes connectées prend en charge la composabilité, l’innovation et la prise en charge par ce qui suit :

• L’application des schémas de messagerie courants et d’un modèle de données commun mis à jour pour l’automobile, permettant ainsi aux partenaires de coordonner et d’ajouter de la valeur dans différents domaines de la gestion des flottes.
• L’utilisation d’une conception modulaire pour relever les défis de la modernisation des environnements brownfield avec de nouvelles fonctionnalités de gestion des véhicules et de l’activité. Les modules peuvent être gérés et intégrés indépendamment, ce qui simplifie et accélère l’intégration des fonctionnalités de différentes parties. Les modules sont adaptables et permettent aux clients et aux partenaires de personnaliser les fonctionnalités et de mettre à l’échelle leurs opérations selon les besoins.
• Le fait d’être basée sur les services Azure en disponibilité générale. L’architecture évolue à mesure que de nouvelles fonctionnalités de service Azure sont introduites.

L’architecture est constituée des éléments suivants :

• Vehicle Edge est responsable de la logique des véhicules et de la connexion au back-end cloud.
• Télématique concerne l’ingestion de la télémétrie des véhicules, le traitement des messages et la gestion des appareils.
• Intégration de flotte couvre l’intégration de la couche télémétrie à la couche professionnelle et analytique.
• Données de l’entreprise englobe le modèle de données et les liens entre le modèle de données commun de la flotte et les modules Dynamics 365 existants.
• Analytics intègre et génère des insights provenant de sources de données diverses et volumineuses.
• Activités commerciales offre des fonctionnalités pour la gestion et le fonctionnement des flottes de véhicules.
• Automatisation métier fournit une extensibilité à code faible ou sans code pour implémenter des cas d’usage basés sur les données de l’entreprise.
• Visualisation fournit des fonctionnalités de création de rapports et décisionnelles.
• Opérations et sécurité fournit une surveillance et une observabilité sur tous les services et appareils, sécurise la connectivité réseau et fournit l’authentification ou l’autorisation aux appareils, applications et utilisateurs.

Les sections suivantes développent les détails de l’architecture et du flux de travail.

Flux d’ingestion des données de télémétrie

La couche d’ingestion de la télémétrie est chargée de recevoir les messages en provenance du véhicule, le décodage et les couches d’enrichissement et de routage des messages vers la couche d’intégration de la flotte.

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1. Les messages de télémétrie du véhicule contiennent des en-têtes ou des métadonnées, ainsi qu’une charge utile qui peut être au format protobuf ou JSON. Ces messages sont envoyés via MQTT au répartiteur cloud. Les en-têtes incluent des champs, tels que l’UUID du véhicule, le type de message, le fournisseur, l’identificateur de corrélation, la version du message, le message UUID et un horodatage standard au format UTC. Les en-têtes sont utilisés pour la validation du type de message et le routage.
2. Le message est traité dans un pipeline qui effectue les étapes suivantes :
   1. Validation des métadonnées valide les en-têtes de message, y compris les activités, telles que la confirmation que l’appareil est autorisé à envoyer le type de message et les champs d’en-tête requis.
   2. L’étape de décodage convertit le schéma d’entrée en un format standardisé utilisé par le cloud. L’étape de décodage fournit également une couche d’abstraction entre l’appareil et le cloud s’il existe des modifications de contrôle de version entre les types d’appareils ou les années. L’implémentation du décodage peut être inlined, dans le cadre de la fonction pour de meilleures performances, ou il peut s’agir d’un appel de fonction distinct pour une meilleure modularité.
   3. L’enrichissement implique la manipulation des valeurs de données et l’ajout de nouveaux champs de données. Les exemples de charges de travail d’enrichissement incluent les conversions d’unités, telles que de miles à kilomètres, le géocodage inverse, la recherche de descriptions de codes de diagnostic des véhicules, l’enrichissement avec des données supplémentaires, et la dérivation et le calcul de valeurs supplémentaires. Les étapes d’enrichissement sont invoquées en fonction du type de message.
   4. L’étape de routage distribue les messages au Event hub dans la couche d’intégration de la flotte en fonction du type de message. La couche d’intégration de la flotte est un chemin d’accès chaud nécessaire pour les intégrations qui nécessitent un accès en temps quasi réel aux données des messages.
3. La configuration est managée dans Azure Cosmos DB. L’application de traitement des messages lit les types de messages connus, les revendications d’autorisation d’appareil et la configuration des étapes pour traiter et router les messages entrants.
4. Pour l’analytique données et le débogage, les messages sont stockés dans le lac de données du client dans des tables distinctes. Voici des exemples de messages et d’exceptions :
   1. Messages bruts d’origine d’Azure IoT Hub, y compris les en-têtes.
   2. Messages décodés et enrichis.
   3. Les exceptions incluent les messages qui ne peuvent pas être validés par rapport au schéma, et les activités de décodage ayant échoué et les messages qui ne correspondent pas aux cas de véhicules existants ou d’échec de l’enrichissement.
5. La gestion des véhicules et des appareils est accessible aux systèmes externes via une API managée. La fonction de traitement des messages utilise les données des véhicules stockées dans Azure Cosmos DB pour vérifier que les messages sont enregistrés pour un véhicule.

Azure Event Grid fournit un répartiteur MQTT conforme au secteur qui prend en charge les versions 3.1.1 et 5.0. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble de la prise en charge de MQTT dans Azure Event Grid (préversion) et Authentification cliente à l’aide d’une chaîne de certificats d’autorité de certification. Les clients peuvent être limités à publier ou à s’abonner à des rubriques spécifiques à l’aide du contrôle d’accès en fonction du rôle (RBAC) Azure. Pour plus d’informations, consultez Authentification JWT de Microsoft Entra ID et autorisation RBAC Azure pour publier ou s’abonner aux messages MQTT.

Il est également possible d’utiliser IoT Hub en tant que répartiteur MQTT. Il offre une prise en charge limitée de MQTT 3.1.1 et 5.0 avec des rubriques prédéfinies et un couplage étroit entre les appareils et les applications cloud. Pour plus d’informations, consultez l’article Comparer la prise en charge de MQTT dans IoT Hub et Event Grid.

La connexion entre les appareils et le cloud peut être configurée via une liaison privée pour renforcer la sécurité réseau.

Workflow d’intégration de flotte

La couche d’intégration de la flotte utilise des charges utiles de communication standardisées à partir de la couche de télématique. Les charges utiles permettent des scénarios clés en main dans la gestion des flottes pour l’analytique métier et données.

Il existe quatre types courants de messages de charge utile nécessaires pour prendre en charge les opérations de flotte :

Le diagramme d’architecture suivant montre le flux de données pour ces messages :

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1. Un message standardisé arrive dans l’espace de noms Azure Event Hubs de l’intégration de la flotte.
2. Les messages d’état périodiques sont traités et envoyés directement à la couche analytique à l’aide de l’ingestion de données native Azure Data Explorer.
3. Les messages reçus en tant qu’événements, alertes et notifications ajoutent des lignes à la table de données des événements correspondants.
4. Les messages contenant des voyages créent des entrées dans la table des voyages.

Flux de travail de l’automatisation métier

L’intégration métier est obtenue à l’aide d’un connecteur de données Microsoft Power Platform. Le connecteur offre la possibilité de créer des flux de travail dans Microsoft Power Automate ou Azure Logic Apps, ce qui permet l’intégration de code faible ou sans code pour les fonctions des véhicules.

Vous pouvez utiliser des connecteurs de données pour effectuer deux opérations :

• Les déclencheurs notifient Microsoft Power Platform lorsque des événements spécifiques se produisent. Un déclencheur démarre un flux de travail métier en réaction à un message d’un changement d’état de véhicule.
• Les actions sont des modifications dirigées par l’utilisateur. Les actions permettent l’interaction de Microsoft Power Platform vers la couche d’intégration de la flotte.

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Le déclencheur et les actions suivants correspondent au diagramme précédent.

1. Déclencheurs
   1. Messages d’événements entrants : démarrez un flux de travail sur Microsoft Power Apps ou Microsoft Power Platform en fonction d’un type de message d’événement. La charge utile du message peut être analysée et accessible dans Microsoft Power Platform.
   2. Approvisionnement de gestion du cycle de vie : notification des modifications apportées à l’état d’approvisionnement des véhicules.
2. Actions
   1. Accéder à Dernières valeurs connues du véhicule et Historique : vous permet de lire les dernières valeurs connues stockées et l’historique des messages.
   2. Approvisionnement : contient des fonctions permettant d’approvisionner et de déprovisionner des véhicules et des appareils.

Le connecteur de données peut être utilisé indépendamment de l’intégration de Dynamics 365. Le connecteur permet aux applications métier d’être intégrées à l’architecture à l’aide de Microsoft Power Platform.

Flux de travail d’analyse et de visualisation des données

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Le pipeline d’analyse offre une disponibilité rapide et un stockage à froid pour les données des véhicules et de l’entreprise.

1. Le lac de données stocke les données, y compris :

   • les messages bruts d’origine du véhicule ;
   • les messages décodés et enrichis à partir d’extensions de traitement des messages de flottes connectées ;
   • les messages en échec avec les extensions de traitement des messages ;
   • les informations métier envoyées à partir de Microsoft Dataverse via Azure Synapse Link ;
   • les exportations envoyées à partir d’un système tiers.

2. Les données sont traitées avec des pipelines Synapse en plusieurs étapes :

   • Données nettoyées, décodées et dédoublonnées à partir des tables brutes de type bronze.
   • Données des opérations de flotte enrichies, dédoublonnées et validées dans des tables de type argent.
   • Jeux de données qui fournissent des données agrégées, des indicateurs de performance clés et des informations dérivées de plusieurs sources de données dans des tables de type Or.

3. Visualisation via l’accès aux données à partir de la lakehouse. Microsoft Power BI fournit des fonctionnalités de visualisation pour la lakehouse à l’aide de connecteurs Parquet et de clusters Azure Data Explorer à l’aide de DirectQuery.

Composants

Les composants suivants sont référencés dans cette architecture de référence des flottes connectées automobiles :

Les services de messagerie

Les services de messagerie suivants vous permettent de réagir aux événements pertinents, de provisionner, d’ingérer et de communiquer entre les appareils attachés.

• Event Grid est un service de distribution de messages de type publication-abonnement complètement managé et hautement évolutif qui utilise les protocoles MQTT et HTTP. Ce service permet aux appareils de télématique de communiquer avec le cloud.
• IoT Hub est un service géré qui agit comme un hub de messages central entre les appareils de télématique et le cloud.
• IoT Hub Device Provisioning est un service d’assistance qui permet le provisionnement sans contact, juste-à-temps des appareils télématiques.
• Event Hubs est un service évolutif de traitement d’événements qui ingère et traite de gros volumes de données et d’événements. Il traite le volume élevé d’événements générés par les appareils télématiques.

Services de stockage et de bases de données

Les services suivants vous permettent d’optimiser votre stockage de données.

• Le Stockage Blob Azure est la solution de stockage d’objets pour le cloud. Il stocke les informations provenant des appareils télématiques, telles que des messages, des vidéos et des captures de données en haute résolution.
• Azure Cosmos DB est une base de données NoSQL et relationnelle complètement managée pour développer des applications modernes. Il stocke des informations sur les véhicules, les appareils et les utilisateurs.

Service d’intégration

Les services suivants vous permettent de publier à grande échelle, de créer et de gérer des passerelles, d’utiliser l’infrastructure et les ressources mises à jour, de créer des applications Web, et mobiles et d’utiliser des fonctionnalités géospatiales.

• Azure API Management est une plateforme de gestion hybride et multicloud pour les API qui simplifie l’intégration des données et des services.
• Azure Functions est une solution serverless utilisée pour le traitement en temps réel des flux et événements de télémétrie. Il gère également les chargements de fichiers et effectue des inférences avec des modèles Machine Learning.
• Azure App Service est un service HTTP pour l’hébergement d’applications web, d’API REST et de back-ends mobiles. Il offre une expérience front-end pour les utilisateurs de mobilité.
• Azure Maps est une collection de services géospatiaux et de kits de développement logiciel (SDK) qui fournissent un contexte géographique aux applications web et mobiles.

Services de données et d’analyse

Les services suivants vous permettent d’interroger et d’analyser des volumes élevés de données.

• Azure Synapse Analytics est un service d’analyse pour entreprise qui raccourcit le délai d’obtention d’analyses sur l’ensemble des entrepôts de données et des systèmes Big Data.
• Azure Data Explorer est une plateforme d’analytique Big Data entièrement managée et hautement performante qui simplifie l’analyse de volumes élevés de données de télémétrie de véhicules quasiment en temps réel.

Services de sécurité

Les services suivants vous permettent de gérer votre réseau virtuel, les identités des utilisateurs et de contrôler l’accès à vos applications, données et ressources.

• Azure Private Link permet d’accéder aux solutions Paas (Platform as a Service) Azure sur un point de terminaison privé dans votre réseau virtuel. Private Link évite d’exposer des services à Internet.
• Microsoft Entra ID est un service de gestion des identités et des accès basé sur le cloud. Il offre une expérience commune pour toutes les applications, services et utilisateurs.

Intégration d’entreprise

Les services suivants vous permettent de gérer des données, des applications, des flux de travail, de créer des applications à faible code et d’augmenter des insights.

• Dataverse est une base de données à l’échelle du cloud utilisée pour stocker en toute sécurité des données pour les applications métier basées sur Power Apps.
• Power Automate est un service cloud qui permet aux utilisateurs d’automatiser des tâches répétitives et de rationaliser les processus métier avec une plateforme à faible code.
• Power Apps est un service cloud qui permet aux utilisateurs de créer et de partager rapidement des applications à faible code.
• Power BI est un service d’analyse commerciale pour la visualisation de données et les insights.
• Dynamics 365 est un ensemble d’applications métier intelligentes qui vous aident à exécuter l’ensemble de votre entreprise et à fournir des résultats plus importants grâce à des insights prédictifs basés sur l’IA.
• Dynamics 365 Field Service aide les organisations à fournir un service sur site aux emplacements des clients.

Détails du scénario

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Les éditeurs de logiciels indépendants (ISV) peuvent utiliser l’architecture de référence des flottes connectées pour créer des fonctionnalités indépendantes du scénario qui sont essentielles à l’ensemble des activités de gestion de flotte. La couche de fonctionnalités du diagramme précédent illustre les fonctionnalités dans deux catégories : la gestion des véhicules et des fonctions métier dans une flotte. Les fonctionnalités sont divisées en catégories pour les raisons suivantes :

• Les catégories offrent une commodité descriptive.
• Un éditeur de logiciels indépendants peut développer plusieurs fonctionnalités dans plusieurs catégories de fonctionnalités.
• Plusieurs éditeurs de logiciels indépendants offrent différentes versions de la même fonctionnalité.

Les intégrateurs de solutions combinent des fonctionnalités pour développer des scénarios spécifiques au segment pour des clients spécifiques. Les scénarios présentés dans le diagramme précédent sont une liste non exhaustive d’exemples. Certains scénarios se prêtent à un plus petit nombre de types de flottes, y compris la logistique du dernier mile pour la livraison. D’autres peuvent avoir des personnalisations différentes pour différents segments, tels que le service de terrain mobile pour le covoiturage urbain par rapport aux équipements miniers à distance. Certaines intégrateurs de solutions développent leurs propres fonctionnalités pour les flottes, en les conservant sous la forme de ressources réutilisables. Ces intégrateurs de solutions peuvent jouer certains des rôles des éditeurs de logiciels indépendants et du rôle traditionnel d’intégrateur de solutions.

Cas d’usage potentiels

• Le service de terrain mobile soutient les entreprises qui opèrent des flottes en tant que services ou des fabricants OEM de services complets dans des domaines tels que l’agriculture et les équipements tout-terrain qui n’ont pas d’ateliers fixes. Il permet de distribuer des docteurs volants, également appelés techniciens, à l’emplacement du véhicule en cas de problèmes. Les diagnostics à distance peuvent vous aider à déterminer la cause de l’erreur et à apporter les pièces de rechange et les manuels de réparation appropriés. Une architecture de service intégrée peut combiner le service mobile et le service dans des ateliers statiques.
• L’analytique en libre-service pour l’ingénierie permet aux ingénieurs travaillant pour les équipementiers automobiles de générer des informations exploitables en utilisant les données générées par l’exploitation de la flotte de véhicules et les tâches qui y sont liées. L’analyse inclut les performances des véhicules, l’analyse de la cause racine des erreurs, la formation au modèle Machine Learning et l’analyse géospatiale. L’étendue inclut les flottes de tests de production et de préproduction où les charges utiles et l’analyse sont plus dynamiques.
• Les services de partage de véhicules sont un ensemble de services pour la répartition des taxis, la location en libre-service et le partage de voiture ou le covoiturage. Pour la répartition des taxis, les cas d’usage incluent la demande de points de prise en charge et de dépôt, la correspondance automatisée des passagers avec les conducteurs en fonction de la disponibilité, ainsi que la proximité des conducteurs, et la planification de la prise en charge suivante. En mode libre-service, le service permet aux utilisateurs d’effectuer des réservations de véhicules, d’effectuer des paiements et de faciliter l’accès sécurisé aux véhicules. Côté opérateur, les gestionnaires de flotte peuvent exécuter des rapports sur la demande des véhicules à des emplacements spécifiques pour s’assurer que les véhicules sont positionnés pour correspondre aux tendances de la demande. Pour le covoiturage, les réservations de véhicules ou de sièges et les services de paiement sont pris en charge. Dans les systèmes de transport intelligents hautement intégrés, ces fonctionnalités peuvent être communes à plusieurs fournisseurs, comme pour les systèmes de distribution pour les villes.
• La logistique du dernier mile se concentre spécifiquement sur les clients ayant des exigences de planification complexes, nécessitant l’optimisation de la sélection des conducteurs et des véhicules pour de nombreux points de passage au cours d’une journée donnée. Les clients incluent des personnes qui livrent des courses ou des colis. Dans l’idéal, la logistique du dernier mile devrait être intégrée à une interface client pour informer les clients du délai de livraison attendu. Les clients bénéficient d’un engagement plus étroit avec les clients finaux grâce à une visibilité accrue sur la livraison des marchandises, l’optimisation de la taille de la flotte et la réduction de la distance parcourue. Ces fonctionnalités s’étendent aux modèles de fret partagé où le point de terminaison, plutôt que le transporteur, organise les colis, en particulier pour la conformité avec les restrictions de zones de véhicules à faible émission (ULEV) et de véhicules à émissions nulles ou faibles (ZLEV).
• Le service client permet aux opérateurs et propriétaires de flottes de suivre les problèmes des clients, d’enregistrer toutes les interactions, d’unifier le routage pour acheminer efficacement les éléments de travail, de créer et de suivre les contrats de niveau de service (SLA) et de gérer les performances et la productivité par le biais de rapports et de tableaux de bord.

Considérations

Ces considérations implémentent les piliers d’Azure Well-Architected Framework qui est un ensemble de principes directeurs qui permettent d’améliorer la qualité d’une charge de travail. Pour plus d’informations, consultez Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Fiabilité

La fiabilité permet de s’assurer que votre application tient vos engagements auprès de vos clients. Pour plus d’informations, consultez la page Vue d’ensemble du pilier de fiabilité.

• Une conception supplémentaire est nécessaire pour traiter les messages liés à la santé et à la sécurité. Par exemple, la corrélation du signal d’un accident à un appel aux services d’urgences.
• Le fournisseur de matériel télématiques doit garantir la sécurité fonctionnelle pour l’exécution des commandes.

Sécurité

La sécurité fournit des garanties contre les attaques délibérées, et contre l’utilisation abusive de vos données et systèmes importants. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier Sécurité.

• Utilisez Microsoft Defender et Microsoft Sentinel pour identifier et résoudre les vulnérabilités et menaces des appareils. Envisagez d’intégrer l’agent de sécurité léger dans votre appareil. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que Microsoft Defender pour IoT pour les fabricants d’appareils ?
• Effectuez la surveillance et l’observabilité de vos appareils. Collectez des métriques, des journaux et des traces à un rythme qui équilibre la transparence avec les coûts.
• Utilisez des points de terminaison privés pour sécuriser les services qui ne doivent pas être exposés à l’Internet public.
• Utilisez des identités managées pour fournir des identités à vos services et éliminer la gestion des informations d’identification.

Optimisation des coûts

L’optimisation des coûts consiste à examiner les moyens de réduire les dépenses inutiles et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier d’optimisation des coûts.

• Le coût des opérations de flotte connectée est directement lié au volume de messages pour chaque véhicule.
  • Tenez compte de la fréquence de mise à jour requise pour chaque véhicule. Envisagez d’ajuster dynamiquement la vitesse de mise à jour en fonction du cas d’usage.
  • Pensez à réduire la taille des messages à l’aide de techniques de compression ou d’encodage telles que protobuf et gzip.
  • Envisagez de limiter la transmission de vidéos ou de captures de données de véhicules à l’aide d’un réseau local sans fil plutôt qu’une communication cellulaire.
  • Pensez à retarder le traitement de fichiers volumineux tels que des vidéos et des fichiers journaux à l’aide d’instances de machine virtuelle Azure Spot.
  • Utilisez des alias de rubrique sur les messages MQTT fréquents des véhicules pour économiser la bande passante réseau.
• Le runtime de décodage et d’enrichissement doit être maintenu aussi bas que possible pour réduire la taille et l’échelle des applications de fonction.
• Les opérations de véhicules ont généralement des périodes de forte et faible demande pendant la journée. Envisagez l’utilisation de la mise à l’échelle automatique pour les services qui subissent une demande pour réduire les coûts.
• Les vitesses de traitement et les coûts présentent de grandes différences pour un système de télémétrie basé sur IoT (couche de télémétrie) et la couche opérationnelle (Dataverse). Assurez-vous que seuls les événements où une opération métier est requise déclenchent une mise à jour sur la couche opérationnelle.

La calculatrice de prix peut être utilisée pour créer une estimation des coûts mensuels des services Azure requis pour utiliser cette solution.

Excellence opérationnelle

L’excellence opérationnelle couvre les processus d’exploitation qui déploient une application et maintiennent son fonctionnement en production. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier Excellence opérationnelle.

• Les messages de lettres mortes dans Azure Data Lake Analytics vous permet de surveiller le système pour détecter les problèmes et de configurer des alertes pour détecter les problèmes de communication du véhicule.
• Un bogue dans le logiciel du véhicule peut créer une charge élevée dans le système. Les concepts de limitation des messages de véhicule peuvent être nécessaires pour s’assurer que le système n’est pas surchargé.
• Envisagez de créer un groupe de ressources pour chaque couche de l’architecture. Le regroupement de ressources simplifie la gestion et le contrôle des coûts.

Efficacité des performances

L’efficacité des performances est la capacité de votre charge de travail à s’adapter à la demande des utilisateurs. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier d’efficacité des performances.

• Les messages à volume élevé, tels que les mises à jour d’état périodiques et les messages différés, tels que les trajets, sont séparés des alertes et des notifications pour adapter la capacité des hubs d’événements.
• Une incompatibilité entre la télémétrie et Dataverse liée au minutage et à la gestion des erreurs, comme la différence entre push et pull, utilise des tables virtuelles pour dissocier les données qui sont rapidement mises à jour.
• La structure actuelle du modèle de données commun automobile nécessite plusieurs entrées pour chaque mise à jour de l’état du véhicule. Chaque valeur nécessite des mises à jour dans la mesure de l’appareil et le compteur d’appareil. Les informations sur les capteurs doivent être exposées à partir de la couche d’intégration de la flotte à la demande.
• L’alerte de courrier indésirable et les messages de notification créent des problèmes dans Dataverse. La fréquence de mise à jour vers Dataverse doit être configurable et soumise à une limitation.
• Le magasin d’état contient les dernières informations du véhicule et est accessible dans le cadre de l’automatisation des processus métier ou de Power Apps.

Déployer ce scénario

Vous pouvez suivre le tutoriel étape par étape pour l’’architecture de référence pour les flottes connectées afin de déployer la solution dans votre abonnement.

Contributeurs

Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.

Principaux auteurs :

• Mario Ortegon-Cabrera | Principal Program Manager, MCIGET SDV & Mobility
• David Peterson | Architecte en chef, Ligne de service mobilité

Autres contributeurs :

• Saivendra Kayal | Architecte de programme senior, Ligne de service mobilité
• Ryan Matsumura| Senior Program Manager, MCIGET SDV & Mobility
• John Stenlake | Directeur, Vehicle Innovation & Mobility

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Étapes suivantes

Les architectures de référence suivantes développent le scénario des flottes connectées :

• L’architecture de référence pour la messagerie, les données et l’analyse automobile couvre davantage de scénarios de messagerie automobile et d’appareils à l’aide du répartiteur MQTT Event Grid.
• L’analyse des données pour les flottes d’essai automobiles est un scénario dédié dans lequel les données collectées sont utilisées pour la validation de l’ingénierie et l’analyse de la cause racine.

Ressources associées

Les architectures de référence suivantes sont liées au scénario des flottes connectées :

• Le guide de conception des opérations de véhicules autonomes (AVOps) contient l’approche du développement et de la formation des modèles de flottes de véhicules autonomes.
• Le contrôle de flotte de véhicules guidés automatisés montre une approche de bout en bout pour contrôler les véhicules guidés automatisés (AGV) pour la fabrication juste-à-temps et la logistique automatisée de l’étage d’exposition.

Les modèles suivants sont pertinents lors de l’implémentation de cette architecture :

• Le modèle Éditeur-Abonné décrit comment un appareil annonce des événements à plusieurs applications intéressées.
• Le modèle d’approvisionnement en événements décrit l’utilisation d’un magasin en mode ajout uniquement pour enregistrer l’intégralité de la série d’actions prises sur des entités telles que des véhicules, des dispositifs et des utilisateurs, au lieu de simplement enregistrer les dernières valeurs connues.
• La limitation est un modèle qui permet de contrôler la consommation de ressources pour permettre à un système de continuer à fonctionner et à répondre aux contrats de niveau de service.
• Le guide de supervision cloud fournit une vue d’ensemble des concepts nécessaires à a mise en œuvre de la supervision et de l’observabilité.