Otomotiv bağlantılı filolar

Bu makalede, müşterilerin ve iş ortaklarının birleştirilebilir, veri odaklı çözümler oluşturmasını sağlayan otomotiv bağlantılı filo referans mimarisi açıklanmaktadır. Bağlı filolarınızın tüm yönlerini yönetebilir, veri odaklı içgörüler oluşturabilir ve filo çözümlerini kritik iş süreçleriyle tümleştirebilirsiniz. Bağlı filo referans mimarisi, küçük ve gelişmekte olan filo operatörleri, filo çözüm sağlayıcıları ve mobilite hizmeti sağlayıcıları dahil olmak üzere otomotiv orijinal ekipman üreticileri (OEM' ler) için geçerlidir.

Mimari

Mimarideki diyagramların Visio dosyasını indirin.

Bağlı filo referans mimarisi şu şekilde bir arada çalışabilirliği, yeniliği ve desteklenebilirliği destekler:

• Ortak mesajlaşma şemaları ve güncelleştirilmiş bir otomotiv ortak veri modeli uygulayarak iş ortaklarının filo operasyonları etki alanının farklı alanlarında eşgüdüm ve değer eklemesine olanak sağlar.
• Hem araçları hem de işletmeyi yönetmeye yönelik yeni özelliklerle brownfield ortamlarını modernleştirmenin zorluklarını gidermek için modüler bir tasarım kullanma. Modüller bağımsız olarak yönetilebilir ve tümleştirilebilir, bu da farklı taraflardan gelen özelliklerin tümleştirilmesini basitleştirebilir ve hızlandırabilir. Modüller uyarlanabilir ve müşterilerin ve iş ortaklarının işlevselliği özelleştirmesine ve işlemlerini gerektiği gibi ölçeklendirmesine olanak sağlar.
• Genel kullanıma sunulan Azure hizmetlerini temel alır. Yeni Azure hizmet özellikleri kullanıma sunulduğunda mimari gelişir.

Mimari aşağıdaki alanlardan oluşur:

• Araç içi mantık ve bulut arka ucuna bağlantı araç içi araç Edge'in sorumluluğundadır.
• Telematik araç telemetri alımını, ileti işlemeyi ve cihaz yönetimini kapsar.
• Filo tümleştirmesi , telemetri katmanından iş ve analiz katmanına tümleştirmeyi kapsar.
• İş verileri , veri modelini ve filo ortak veri modeli ile mevcut Dynamics 365 modülleri arasındaki bağlantıları kapsar.
• Analiz, çeşitli ve büyük veri kaynaklarından içgörüler oluşturur ve tümleştirir.
• İş operasyonları , araç filolarının yönetimi ve işletmesi için yetenekler sağlar.
• İş otomasyonu , iş verilerine dayalı kullanım örnekleri uygulamak için düşük kodlu veya kodsuz genişletilebilirlik sağlar.
• Görselleştirme , raporlama ve iş zekası özellikleri sağlar.
• İşlemler ve güvenlik tüm hizmetlerde ve cihazlarda izleme ve gözlemlenebilirlik sağlar, ağ bağlantısının güvenliğini sağlar ve cihazlara, uygulamalara ve kullanıcılara kimlik doğrulaması veya yetkilendirme sağlar.

Aşağıdaki bölümler mimari ve iş akışı ayrıntılarına göre genişletildi.

Telemetri alımı iş akışı

Telemetri alımı katmanı, araçtan ileti almaktan, yetkilendirme, kod çözme ve zenginleştirme katmanlarından ve iletileri filo tümleştirme katmanına yönlendirmeden sorumludur.

Mimarideki diyagramların Visio dosyasını indirin.

1. Araçtan gelen telemetri iletileri üst bilgiler veya meta veriler ve protobuf ile kodlanmış veya JSON biçiminde olabilecek bir yük içerir. Bu iletiler MQTT aracılığıyla bulut aracısına gönderilir. Üst bilgiler araç UUID'si, ileti türü, sağlayıcı, bağıntı tanımlayıcısı, ileti sürümü, ileti UUID'i ve UTC'de standart bir zaman damgası gibi alanları içerir. Üst bilgiler, ileti türü doğrulama ve yönlendirme için kullanılır.
2. İleti, aşağıdaki adımları gerçekleştiren bir işlem hattında işlenir:
   1. Meta veri doğrulaması , cihazın ileti türünü ve gerekli üst bilgi alanlarını gönderme yetkisinin olduğunu onaylama gibi etkinlikler de dahil olmak üzere ileti üst bilgilerini doğrular.
   2. Kod çözme adımı, giriş şemasını bulut tarafından kullanılan standart bir biçime çevirir. Kod çözme adımı, cihaz türleri veya yılları arasında sürüm oluşturma değişiklikleri varsa cihaz ile bulut arasında bir soyutlama katmanı da sağlar. Kod çözme uygulaması, daha iyi performans için işlevin bir parçası olarak satır içi olabilir veya ek modülerlik için ayrı bir işlev çağrısı olabilir.
   3. Zenginleştirme , veri değeri işlemeyi ve yeni veri alanlarının eklenmesini içerir. Kilometrelerce mesafe, ters coğrafi kodlama, araç tanılama sorun kodu açıklaması arama, daha fazla veriyle zenginleştirme ve ek değerler türetme ve hesaplama gibi birim dönüştürmeleri zenginleştirme iş yüklerine örnek olarak verilebilir. Zenginleştirme adımları, ileti türüne göre çağrılır.
   4. Yönlendirme adımı, iletileri ileti türüne göre filo tümleştirme katmanındaki olay hub'ına dağıtır. Filo tümleştirme katmanı, ileti verilerine neredeyse gerçek zamanlı erişim gerektiren tümleştirmeler için gerekli olan sıcak bir yoldur.
3. Yapılandırma Azure Cosmos DB'de yönetilir. İleti işleme uygulaması, gelen iletileri işlemek ve yönlendirmek için bilinen ileti türlerini, cihaz yetkilendirme taleplerini ve adım yapılandırmasını okur.
4. Veri analizi ve hata ayıklama için iletiler müşterinin veri gölünde ayrı tablolarda depolanır. Örnek iletiler ve özel durumlar aşağıda verilmiştir:
   1. Üst bilgiler de dahil olmak üzere Azure IoT Hub'dan özgün ham iletiler.
   2. Kodu çözülen ve zenginleştirilmiş iletiler.
   3. Özel durumlar arasında şemada doğrulanamayan iletiler ve mevcut araç veya başarısız zenginleştirme olaylarıyla eşleşmeyen başarısız kod çözme etkinlikleri ve iletileri yer alır.
5. Araç ve cihaz yönetimi , yönetilen API'ye sahip dış sistemler tarafından erişilebilir. İleti işleme işlevi, iletilerin bir araca kaydedildiğini doğrulamak için Azure Cosmos DB'de depolanan araç verilerini kullanır.

Azure Event Grid, 3.1.1 ve 5.0 sürümlerini destekleyen sektör uyumlu bir MQTT aracısı sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Event Grid'de MQTT Desteğine Genel Bakış (Önizleme) ve CA sertifika zinciri kullanarak istemci kimlik doğrulaması. İstemciler, Azure rol tabanlı erişim denetimi (RBAC) kullanılarak belirli konuları yayımlamak veya abone olmak için kısıtlanabilir. Daha fazla bilgi için bkz . MQTT iletilerini yayımlamak veya abone olmak için Microsoft Entra ID JWT kimlik doğrulaması ve Azure RBAC yetkilendirmesi.

IoT Hub'ı MQTT aracısı olarak kullanmak da mümkündür. MQTT 3.1.1 ve 5.0 için önceden tanımlanmış konular ve cihazlar ile bulut uygulamaları arasında sıkı bir bağlantı ile sınırlı destek sunar. Daha fazla bilgi için bkz . IoT Hub ve Event Grid'de MQTT desteğini karşılaştırma.

Cihazlar ve bulut arasındaki bağlantı, gelişmiş ağ güvenliği için özel bir bağlantı üzerinden yapılandırılabilir.

Filo tümleştirme iş akışı

Filo tümleştirme katmanı, telematik katmanından standartlaştırılmış iletişim yüklerini kullanır. Yükler, iş kolu ve veri analizi için filo yönetiminde anahtar teslimi senaryolara olanak tanır.

Filo operasyonlarını desteklemek için gereken dört yaygın yük iletisi türü vardır:

Aşağıdaki mimari diyagramında bu iletilerin veri akışı gösterilmektedir:

Mimarideki diyagramların Visio dosyasını indirin.

1. Filo tümleştirmesi Azure Event Hubs ad alanına standartlaştırılmış bir ileti gelir.
2. Düzenli durum iletileri işlenir ve yerel Azure Veri Gezgini veri alımı kullanılarak doğrudan analiz katmanına gönderilir.
3. Olaylar, uyarılar ve bildirimler olarak alınan iletiler, ilgili olay veri tablosuna satırlar ekler.
4. Yolculukları içeren iletiler, seyahatler tablosunda girdiler oluşturur.

İş otomasyonu iş akışı

İş kolu tümleştirmesi, Microsoft Power Platform veri bağlayıcısı kullanılarak sağlanır. Bağlayıcı, Microsoft Power Automate veya Azure Logic Apps'te iş akışları oluşturma olanağı sunarak araç işlevleri için düşük Kod veya kod içermeyen tümleştirme olanağı sunar.

İki işlem gerçekleştirmek için veri bağlayıcılarını kullanabilirsiniz:

• Tetikleyiciler belirli olaylar gerçekleştiğinde Microsoft Power Platform'a bildirim gönderir. Tetikleyici, araç durumu değişikliği iletisine tepki olarak bir iş akışı başlatır.
• Eylemler , kullanıcı tarafından yönlendirilen değişikliklerdir. Eylemler, Microsoft Power Platform'dan filo tümleştirme katmanına etkileşime olanak tanır.

Mimarideki diyagramların Visio dosyasını indirin.

Aşağıdaki tetikleyici ve eylemler önceki diyagrama karşılık gelir.:

1. Tetikleyiciler
   1. Gelen olay iletileri: Bir olay iletisi türüne göre Microsoft Power Apps veya Microsoft Power Platform'da bir iş akışı başlatın. İletinin yükü Microsoft Power Platform'da ayrıştırılabilir ve erişilebilir.
   2. Yaşam döngüsü yönetimi sağlama: Araçların sağlama durumundaki değişikliklerin bildirimi.
2. Eylemler
   1. Access Araç bilinen son değerler ve Geçmiş: Bilinen son değer depolarını ve ileti geçmişini okumanıza izin verir.
   2. Sağlama: Araç ve cihazların sağlamasını ve sağlamasını kaldırma işlevlerini içerir.

Veri bağlayıcısı Dynamics 365 tümleştirmesinden bağımsız olarak kullanılabilir. Bağlayıcı, iş uygulamalarının Microsoft Power Platform kullanılarak mimariyle tümleştirilmesini sağlar.

Veri analizi ve görselleştirme iş akışı

Mimarideki diyagramların Visio dosyasını indirin.

Analiz işlem hattı, araç ve iş verileri için sıcak kullanılabilirlik ve soğuk depolama sağlar.

1. Data Lake aşağıdakiler dahil olmak üzere verileri depolar:

   • Araçtan gelen orijinal, ham mesajlar.
   • Bağlı filolardan gelen şifresi çözülen ve zenginleştirilmiş iletiler ileti işleme uzantıları.
   • İleti işleme uzantıları boyunca başarısız iletiler.
   • Microsoft Dataverse'den Azure Synapse Link aracılığıyla gönderilen iş kolu bilgileri.
   • Üçüncü taraf sistemden gönderilen dışarı aktarmalar.

2. Veriler Synapse işlem hatlarıyla birkaç adımda işlenir:

   • Ham bronz tablolardan temizlenmiş, kodu çözülen ve yinelenenleri kaldırılmış veriler.
   • Gümüş tablolarda zenginleştirilmiş, yinelenenleri kaldırılmış ve doğrulanmış filo işlemi verileri.
   • Altın tablolardaki birden çok veri kaynağından türetilen toplu veriler ve temel performans göstergeleri ve içgörüler sağlayan veri kümeleri.

3. Göl evinden verilere erişerek görselleştirme. Microsoft Power BI, Parquet bağlayıcılarını kullanarak göl evi için görselleştirme özellikleri ve DirectQuery kullanarak Azure Veri Gezgini kümeleri sağlar.

Bileşenler

Bu otomotiv bağlantılı filo referans mimarisinde aşağıdaki bileşenlere başvurulm edilmiştir:

Mesajlaşma hizmetleri

Aşağıdaki mesajlaşma hizmetleri ilgili olaylara tepki vermenizi, ekli cihazlar arasında sağlamanızı, almanızı ve iletişim kurmanızı sağlar.

• Event Grid , MQTT ve HTTP protokollerini kullanan yüksek oranda ölçeklenebilir, tam olarak yönetilen bir yayımlama-abone olma ileti dağıtım hizmetidir. Bu hizmet, telematik cihazların bulutla iletişim kurmasını sağlar.
• IoT Hub , telematik cihazlarla bulut arasında merkezi bir ileti hub'ı işlevi gören yönetilen bir hizmettir.
• IoT Hub Cihaz Sağlama Hizmeti , telematik cihazların tam zamanında ve sıfır dokunmayla sağlanmasını sağlayan bir yardımcı hizmettir.
• Event Hubs , büyük hacimli olayları ve verileri alıp işleyen ölçeklenebilir bir olay işleme hizmetidir. Telematik cihazları tarafından oluşturulan yüksek hacimli olayları işler.

Depolama ve veritabanı hizmetleri

Aşağıdaki hizmetler, veri depolama alanınızı iyileştirmenize olanak sağlar.

• Azure Blob Depolama, bulut için bir nesne depolama çözümüdür. İletiler, videolar ve yüksek çözünürlüklü veri yakalamaları gibi telematik cihazlardan gelen bilgileri depolar.
• Azure Cosmos DB , modern uygulama geliştirme için tam olarak yönetilen bir NoSQL ve ilişkisel veritabanıdır. Araçlar, cihazlar ve kullanıcılar hakkındaki bilgileri depolar.

Tümleştirme hizmetleri

Aşağıdaki hizmetler uygun ölçekte yayımlamanıza, ağ geçitleri oluşturup yönetmenize, güncelleştirilmiş altyapı ve kaynakları kullanmanıza, web ve mobil uygulamalar oluşturmanıza ve jeo-uzamsal özellikleri kullanmanıza olanak sağlar.

• Azure API Management , veri ve hizmetlerin tümleştirilmesini kolaylaştıran API'ler için karma, çoklu bulut yönetim platformudur.
• Azure İşlevleri, telemetri iletilerinin ve olaylarının gerçek zamanlı akışı ve olay işlemesi için kullanılan sunucusuz bir çözümdür. Ayrıca dosya yüklemelerini yönetir ve makine öğrenmesi modelleriyle çıkarım gerçekleştirir.
• Azure Uygulaması Hizmeti, web uygulamalarını, REST API'leri ve mobil arka uçları barındırmaya yönelik HTTP tabanlı bir hizmettir. Mobilite kullanıcıları için bir ön uç deneyimi sağlar.
• Azure Haritalar, web ve mobil uygulamalara coğrafi bağlam sağlayan jeo-uzamsal hizmetler ve SDK'lardan oluşan bir koleksiyondur.

Veri ve analiz hizmetleri

Aşağıdaki hizmetler, yüksek hacimli verileri sorgulamanıza ve çözümlemenize olanak sağlar.

• Azure Synapse Analytics , veri ambarları ve büyük veri sistemleri arasında içgörü elde etme süresini hızlandıran bir kurumsal analiz hizmetidir.
• Azure Veri Gezgini, yüksek hacimli araç telemetri verilerini neredeyse gerçek zamanlı olarak analiz etmeyi kolaylaştıran, tam olarak yönetilen, yüksek performanslı, büyük veri analizi platformudur.

Güvenlik hizmetleri

Aşağıdaki hizmetler sanal ağınızı ve kullanıcı kimliklerinizi yönetmenize ve uygulamalarınıza, verilerinize ve kaynaklarınıza erişimi denetlemenize olanak tanır.

• Azure Özel Bağlantı, sanal ağınızdaki özel bir uç nokta üzerinden Hizmet olarak Azure platformu (Paas) çözümlerine erişim sağlar. Özel Bağlantı, hizmetlerin İnternet'e açık olmasını önler.
• Microsoft Entra Id , bulut tabanlı bir kimlik ve erişim yönetimi hizmetidir. Tüm uygulamalar, hizmetler ve kullanıcılar arasında ortak bir deneyim sağlar.

İş tümleştirmesi

Aşağıdaki hizmetler verileri, uygulamaları, iş akışlarını yönetmenize, düşük kodlu uygulamalar oluşturmanıza ve içgörüleri artırmanıza olanak tanır.

• Dataverse , Power Apps üzerinde oluşturulan iş uygulamalarına yönelik verileri güvenli bir şekilde depolamak için kullanılan bir bulut ölçeği veritabanıdır.
• Power Automate , kullanıcıların yinelenen görevleri otomatikleştirmesine ve düşük kodlu bir platformla iş süreçlerini kolaylaştırmasına olanak tanıyan bulut tabanlı bir hizmettir.
• Power Apps , kullanıcıların hızlı bir şekilde düşük kodlu uygulamalar oluşturmasını ve paylaşmasını sağlayan bulut tabanlı bir hizmettir.
• Power BI , veri görselleştirme ve içgörüler için bir iş analizi hizmetidir.
• Dynamics 365 , tüm işletmenizi çalıştırmanıza ve tahmine dayalı, yapay zeka odaklı içgörüler aracılığıyla daha iyi sonuçlar sunmanıza yardımcı olan bir dizi akıllı iş uygulamasıdır.
• Dynamics 365 Saha Hizmeti , kuruluşların müşteri konumlarına yerinde hizmet sunmalarına yardımcı olur.

Senaryo ayrıntıları

Bu diyagramın PowerPoint dosyasını indirin.

Bağımsız yazılım satıcıları (ISV) bağlı filo başvuru mimarisini kullanarak genel filo yönetimi etkinlikleri için kritik olan senaryodan bağımsız işlevler oluşturabilir. Önceki diyagramdaki yetenek katmanı iki kategorideki özellikleri gösterir: araçların yönetimi ve bir filodaki iş işlevleri. Özellikler aşağıdaki nedenlerle kategorilere ayrılır:

• Kategoriler açıklayıcı kolaylık sağlar.
• ISV, birden fazla yetenek kategorisinde birden fazla özellik geliştirebilir.
• Birden çok ISV aynı özelliğin farklı sürümlerini sunar.

Çözüm tümleştiricileri (SI) özellikleri birleştirerek belirli müşteriler için segmente özgü senaryolar geliştirir. Önceki diyagramda gösterilen senaryolar, örneklerin tükenmez bir listesidir. Bazı senaryolar, teslimat için son mil lojistik dahil olmak üzere daha az sayıda filo türüne borç verir. Bazıları, şehir içi sürüş paylaşımına yönelik mobil saha hizmeti ve uzaktan madencilik ekipmanları gibi farklı segmentler için farklı özelleştirmelere sahip olabilir. Bazı SI'ler kendi filo yeteneklerini geliştirerek bunları yeniden kullanılabilir varlıklar biçiminde korur. Bu SIS'ler ISV'lerin rollerinden bazılarını ve geleneksel SI rolünü üstlenebilir.

Olası kullanım örnekleri

• Mobil saha hizmeti, tarım ve otoban dışında sabit atölyeleri olmayan alanlarda hizmet olarak filo veya tam hizmet OEM'leri olarak faaliyet gösteren şirketleri destekler. Teknisyen olarak da bilinen uçan doktorların, sorun olması durumunda aracın konumuna sevkini sağlar. Uzaktan tanılama, hatanın nedenini belirlemenize ve doğru yedek parçaları getirmenize ve kılavuzları onarmanıza yardımcı olabilir. Tümleşik hizmet mimarisi, statik atölyelerde mobil hizmeti ve hizmeti birleştirebilir.
• Mühendislik self servis analizi , otomotiv OEM'lerinde çalışan mühendislerin araç filosu operasyonu ve görevleri tarafından oluşturulan verileri kullanarak eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmasına olanak tanır. Analiz araç performansını, hata kök neden analizini, makine öğrenmesi modeli eğitimini ve jeo-uzamsal analizi içerir. Kapsam, yüklerin ve analizin daha dinamik olduğu üretim ve üretim öncesi test filolarını içerir.
• Paylaşılan araç hizmetleri , taksi gönderimi, self servis kiralama ve araba paylaşımları veya araba taşıma hizmetleri koleksiyonundan oluşur. Taksi gönderimi için kullanım örnekleri arasında teslim alma ve bırakma noktaları isteme, sürücülerin kullanılabilirliğe göre sürücülerle otomatik olarak eşleşmesi ve sürücüye yakınlığı ve sonraki teslim alma için planlamayı zamanlama yer alır. Self servis modunda hizmet, kullanıcıların araç rezervasyonları yapmasına, ödeme yapmasına ve araçlara güvenli erişimi kolaylaştırmalarına olanak tanır. Operatör tarafında filo yöneticileri, araçların talep eğilimlerine uyacak şekilde konumlandırıldığından emin olmak için belirli konumlarda araç talebiyle ilgili raporlar çalıştırabilir. Araba taşıma, araç veya koltuk rezervasyonları ve ödeme hizmetleri kapsamındadır. Yüksek oranda tümleşik akıllı ulaşım sistemlerinde bu tür özellikler, şehir dağıtım sistemleri gibi birden çok sağlayıcıda yaygın olabilir.
• Son mil lojistik özellikle karmaşık zamanlama gereksinimleri olan müşterilere odaklanır ve belirli bir günde birçok yol noktası için sürücü ve araç seçiminin iyileştirilmesini gerektirmektedir. Müşteriler, market veya paket teslim eden kişileri içerir. Son kilometre lojisti, müşterileri beklenen teslimat süresi hakkında bilgilendirmek için ideal olarak bir müşteri arabirimiyle entegre edilecekti. Müşteriler, mal tesliminde daha fazla görünürlük, filo boyutunu iyileştirme ve mesafe odaklı azaltma yoluyla son müşterilerle daha yakın etkileşimden yararlanıyor. Bu özellikler, özellikle ultra düşük emisyonlu araç (ULEV) ve sıfır ve düşük emisyonlu araç (ZLEV) bölge kısıtlamalarına uyum için paketleri taşıyıcı yerine uç noktanın düzenlediği paylaşılan navlun modellerine kadar uzanır.
• Müşteri hizmetleri , filo operatörlerinin ve sahiplerinin müşteri sorunlarını izlemesine, tüm etkileşimleri kaydetmesine, iş öğelerini verimli bir şekilde yönlendirmek için yönlendirmeyi birleştirmesine, hizmet düzeyi sözleşmeleri (SLA) oluşturup izlemesine ve raporlar ve panolar aracılığıyla performans ve üretkenliği yönetmesine olanak tanır.

Dikkat edilmesi gereken noktalar

Bu önemli noktalar, bir iş yükünün kalitesini artırmak için kullanılabilecek bir dizi yol gösteren ilke olan Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve'nin yapı taşlarını uygular. Daha fazla bilgi için bkz . Microsoft Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve.

Güvenilirlik

Güvenilirlik, uygulamanızın müşterilerinize sağladığınız taahhütleri karşılayabilmesini sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Güvenilirlik sütununa genel bakış.

• Sağlık ve güvenlikle ilgili iletileri işlemek için ek tasarım gereklidir. Örneğin, kilitlenme sinyallerini 911 acil durum çağrısıyla ilişkilendirme.
• Telematik donanım sağlayıcısı, çalışan komutlar için işlevsel güvenliği garanti etmelidir.

Güvenlik

Güvenlik, kasıtlı saldırılara ve değerli verilerinizin ve sistemlerinizin kötüye kullanılmasına karşı güvence sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Güvenlik sütununa genel bakış.

• Cihaz güvenlik açıklarını ve tehditlerini belirlemek ve gidermek için Microsoft Defender ve Microsoft Sentinel'i kullanın. Hafif güvenlik aracısını cihazınızla tümleştirmeyi göz önünde bulundurun. Daha fazla bilgi için bkz . Cihaz oluşturucular için IoT için Microsoft Defender nedir?.
• Cihazlarınızda izleme ve gözlemlenebilirlik gerçekleştirme. Saydamlığı maliyetlerle dengeleyen bir hızda ölçümleri, günlükleri ve izlemeleri toplayın.
• Genel İnternet'e sunulmaması gereken hizmetlerin güvenliğini sağlamak için özel uç noktaları kullanın.
• Hizmetlerinize kimlik sağlamak ve kimlik bilgilerinin yönetimini ortadan kaldırmak için yönetilen kimlikleri kullanın.

Maliyet iyileştirme

Maliyet iyileştirmesi, gereksiz giderleri azaltmanın ve operasyonel verimlilikleri iyileştirmenin yollarını aramaktır. Daha fazla bilgi için bkz . Maliyet iyileştirme sütununa genel bakış.

• Bağlı filo operasyonlarının maliyeti, her bir araç için mesaj hacmiyle doğrudan ilgilidir.
  • Her araç için gerekli güncelleştirme sıklığını göz önünde bulundurun. Güncelleştirme hızını kullanım örneğine göre dinamik olarak ayarlamayı göz önünde bulundurun.
  • Protobuf ve gzip gibi sıkıştırma veya kodlama tekniklerini kullanarak iletilerin boyutunu küçültmeyi göz önünde bulundurun.
  • Hücresel iletişimin aksine kablosuz LAN kullanarak videoların veya araç veri yakalamalarının iletimini sınırlamayı göz önünde bulundurun.
  • Azure Spot Sanal Makine örneklerini kullanarak videolar ve günlük dosyaları gibi büyük dosyaların gecikmeli işlenmesini göz önünde bulundurun.
  • Ağ bant genişliğinden tasarruf etmek için araçlardan gelen sık kullanılan MQTT iletilerinde konu diğer adlarını kullanın.
• Kod çözme ve zenginleştirme çalışma zamanı, işlev uygulamalarının boyutunu ve ölçeğini azaltmak için mümkün olduğunca düşük tutulmalıdır.
• Araç operasyonları genellikle gün içerisinde talebin yüksek ve düşük olduğu dönemlere sahiptir. Maliyetleri düşürme talebiyle karşılaşan hizmetler için otomatik ölçeklendirme kullanmayı göz önünde bulundurun.
• İşleme hızları ve maliyetleri, IoT tabanlı telemetri sistemi (telematik katmanı) ve işlem katmanı (Dataverse) için büyük farklılıklara sahiptir. Yalnızca bir iş işleminin gerekli olduğu olayların işlem katmanında bir güncelleştirmeyi tetiklediğinden emin olun.

Fiyatlandırma hesaplayıcısı , bu çözümü kullanmak için gereken Azure hizmetlerinin aylık maliyetlerinin tahminini oluşturmak için kullanılabilir.

Operasyonel mükemmellik

Operasyonel mükemmellik, bir uygulamayı dağıtan ve üretimde çalışır durumda tutan operasyon süreçlerini kapsar. Daha fazla bilgi için bkz . Operasyonel mükemmellik sütununa genel bakış.

• Azure Data Lake Analytics'te teslim edilemeyen iletiler, sistemi sorunlara karşı izlemenize ve araç iletişimi ile ilgili sorunları algılamak için uyarıları yapılandırmanıza olanak tanır.
• Araç yazılımındaki bir hata sistemde yüksek yük oluşturabilir. Sistemin aşırı yüklenmediğinden emin olmak için araç iletisi azaltma kavramları gerekebilir.
• Mimarideki her katman için bir kaynak grubu oluşturmayı göz önünde bulundurun. Kaynakları gruplandırma, yönetim ve maliyet denetimini basitleştirir.

Performans verimliliği

Performans verimliliği, iş yükünüzün kullanıcılar tarafından talep edilen talepleri karşılayacak şekilde ölçeklendirilebilmesidir. Daha fazla bilgi için bkz . Performans verimliliği sütununa genel bakış.

• Düzenli durum güncelleştirmeleri gibi yüksek hacimli iletiler ve yolculuklar gibi ertelenen iletiler, olay hub'larını hak etmek için uyarılardan ve bildirimlerden ayrılır.
• Anında iletme ve çekme arasındaki fark gibi zamanlama ve hata işlemeyle ilgili telemetri ve Dataverse arasındaki uyuşmazlık, hızla güncelleştirilen verileri ayırmak için sanal tabloları kullanır.
• Otomotiv ortak veri modelinin geçerli yapısı, her araç durumu güncelleştirmesi için birden çok giriş gerektirir. Her değer için cihaz ölçüsünde ve cihaz ölçümünde güncelleştirmeler gerekir. Algılayıcılar hakkındaki bilgiler isteğe bağlı olarak filo tümleştirme katmanından ortaya çıkarılmalıdır.
• İstenmeyen posta uyarısı ve bildirim iletileri Dataverse'de sorun oluşturur. Dataverse güncelleştirme sıklığı yapılandırılabilir ve azaltmaya tabi olmalıdır.
• Eyalet mağazası araçtan en son bilgileri içerir ve iş otomasyonu veya Power Apps kapsamında erişilebilir.

Bu senaryoyu dağıtın

Çözümü aboneliğinize dağıtmak için Bağlı Filo Başvuru Mimarisi adım adım öğreticisini izleyebilirsiniz.

Katkıda Bulunanlar

Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazarlar:

• Mario Ortegon-Cabrera | Baş Program Yöneticisi, MCIGET SDV & Mobility
• David Peterson | Baş Mimar, Mobility Hizmet Hattı

Diğer katkıda bulunanlar:

• Saivendra Kayal | Kıdemli Program Mimarı, Mobility Hizmet Hattı
• Ryan Matsumura| Kıdemli Program Yöneticisi, MCIGET SDV & Mobility
• John Stenlake | Yönetmen, Araç İnovasyonu ve Mobilite

Nonpublic LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.

Sonraki adımlar

Aşağıdaki başvuru mimarileri bağlı filo senaryolarını genişletir:

• Otomotiv mesajlaşması, veri ve analiz referans mimarisi , Event Grid MQTT aracısını kullanarak daha fazla otomotiv ve cihaz mesajlaşma senaryolarını kapsar.
• Otomotiv test filoları için veri analizi, toplanan verilerin mühendislik doğrulaması ve kök neden analizi için kullanıldığı özel bir senaryodur.

İlgili kaynaklar

Aşağıdaki başvuru mimarileri bağlı filolar senaryosuyla ilgilidir:

• Otonom araç operasyonları (AVOps) tasarım kılavuzu , otonom araç filolarının geliştirilmesi ve model eğitimine yönelik yaklaşımı içerir.
• Otomatik kılavuzlu araçlar filo kontrolü , tam zamanında üretim ve otomatik show-floor lojistik için otomatik kılavuzlu araçları (AGV) kontrol etmek için uçtan uca bir yaklaşım gösterir.

Bu mimari uygulanırken aşağıdaki desenler geçerlidir:

• Yayımcı-Abone düzeni , bir cihazın birden çok ilgili uygulamaya olayları nasıl duyuracaklarını açıklar.
• Olay Kaynağını Belirleme düzeni , yalnızca bilinen son değerler yerine araçlar, cihazlar ve kullanıcılar gibi varlıklarda gerçekleştirilen eylemlerin tamamını kaydetmek için yalnızca ekleme deposunun kullanımını açıklar.
• Azaltma , bir sistemin çalışmaya ve SLA'ları karşılamaya devam etmesi için kaynakların tüketimini denetlemeye yönelik bir düzendir.
• Bulut izleme kılavuzu , izleme ve gözlemlenebilirlik uygulamak için gereken kavramlar hakkında genel bir bakış sağlar.