Microsoft Azure IoT Suiteнабор инструментов для создания IoT решений

Сергей Нагорный

Антон ВатовЭксперты по технологическим бизнес-решениям Microsoft

Трудности локальных IoT стартап-проектов

Длинные

срокиТрудно

масштабировать

Трудно кастомизировать

Подключение Данные АналитикаВещи

В понимании Microsoft

And

more

Real-time

operating

systems

Device Registry

Rules and Actions

Analytics

Dashboards & Visualization

Основные блоки вашего Azure IoT проекта

Анализ и действия над ранее

неиспользуемыми данными

Интеграция

с бизнес-процессами

и их трансформация

Эффективное масштабируемое

подключение устройств

Преднастроенные

решения

Гетерогенные агенты

Подключение и

контроль

Процессинг событий

Предиктивная

аналитика

Визуализация

данных

Интеграция с

бизнес-процессами

Механизмы

отправки сообщений

ID и управление

доступом

Анализ и действия над ранее

неиспользуемыми данными

Интеграция

с бизнес-процессами

и их трансформация

Эффективное масштабируемое

подключение устройств

Основные блоки вашего Azure IoT проекта

Azure IoT Suite – решаемые задачи

Подключайтесь к устройствам и отслеживайте

их состояние, чтобы анализировать

необработанные данные и улучшать бизнес-

показатели за счет автоматизации процессов.

* Решения доступны на https://azure.microsoft.com/ru-ru/solutions/iot-suite/

Прогнозируйте потребности в обслуживании и

предупреждайте незапланированный простой

за счет подключения к устройствам и

мониторинга их состояния.

Ускорение времени разработки IoT проектовПреднастроенные решения

Ускорение времени разработки IoT проектовПреднастроенные решения – пример использования

Изменение текущих правил и алертов

Доработано для конкретных активов и процессов

Интеграция с бэкенд системами

Отличная визуализация ваших данных в реальном

времени

Начало работы через минуты

Добавление устройств и начало адаптации к вашим

потребностям

Прогноз техобслуживания

RemoteMonitoring

Управление активами

Преднастроенное решение:

Devices

Azure IoT Suite Remote Monitoring

Функциональная схема сервисов преднастроенногорешения удаленного мониторинга

Back end

systems

and

processesC# simulator

Event Hub

Storage blobs DocumentDB

Web/Mobile App

Stream Analytics Logic Apps

Azure

Active Directory

IoT Hub Web Jobs

Power BI

Прогнозтехнического

обслуживания

Удаленный мониторинг

Управление активами

Преднастроенное решение:

Azure Storage

(Blog)

IoT HubWeb JobDevices

Что вы получаете с решением по техобслуживанию

Back end

systems and

processes

C# simulator

Azure Stream

Analytics

Web Job

Web App

Event HubSimulated

Device

Event Hub

Document DB

Event Processor Host

Dashboard

Device Portal

RUL Output

Telemetry History

Azure ML

Training

Data

Trained

Module

Input Dataset

Consumer

Group

Job 2

Telemetry

Job 1 Device Info

Гетерогенные агенты

MICROSOFT CONFIDENTIAL

Библиотека агентов

SDK, библиотека агентов

Кросс-платформенная поддержка

Поддержка устройств

Подключение устройств по IP и без IP

Open source framework

Безопасность коммуникаций

Поддержка OS

Поддержка агентов

Поддерживаемые ОС: Протоколы по ОС:

Документация по SDK

Node.js library:

Java library:

C# libraries supported:

Подключение & контроль

Azure IoT Hub

Разработан для IoT

Обслуживание коммуникаций

Масштабируемый обмен сообщениями

Облачный приемник телеметрии

Подевайсная аутотентификация

Множественность подключения

Поддержка множества протоколов

Мультиплатформенность

Manage IoT Hub на портале управления Azure

Простая навигация

Процессинг событий

Обработка событий в реальном времени

Создание оповещений в реальном времени

Высокая ценность

Высочайшая масштабируемость

Анализ в оперативном потоке данных

Быстрое развертывание

Высокая надежность

:

Интеграция с ПО

Logic Apps

Интеграция с бизнес-системами

Линия бизнес-интеграции

Высокая автоматизация

Создания рабочих процессов

Кроссплатформенность

Подключение к данным в локальных системах

Стандартные и произвольные подключения

Стандартные коннекторы

Разработка коннекторов

Премиум коннекторы

Интеграция с бизнес-системами

Drag and drop интеграция коннекторов

Drag and drop UI

Аутентификация

Концентратор уведомлений

Широковещательная нотификация на любой бэкенд

Любая аудитория

Масштаб использования

Безопасные коммуникации

Нормальная работа со всеми платформами

Передача от главных бэкендов

Высокая нагрузочная способность

ID & управление доступом

Azure Active Directory

Идентификация и управление доступом

Мобильная безопасностьБезопасный доступ

Контроль доступа

Мультифакторная аутентификация

Мониторинг использования

Предиктивная аналитика

Azure Machine Learning

Azure Machine LearningМощный сервис машинного обучения

и предиктивной аналитики

Процесс машинного обучения

Определение

задачи

Сбор и

подготовка

данных

Обучение

модели

Проверка

результата

Работа

Обучающая выборка (training

sample) — выборка, по которой

производится настройка

(оптимизация

параметров) модели

зависимости.

Тестовая (или контрольная)

выборка (test sample) — выборка,

по которой оценивается качество

построенной модели.

AML - Drag & Drop + лучшие в своем классе алгоритмы

Алгоритмы применимы для различных отраслевых сценариев. И расширяемы.

Neural

networks

Clustering

Binary

Classification

Logistic

Regression

Support vector

machines

Boosted

Decision

Trees

Recommender

Systems

Основные алгоритмы Machine Learning

Regression

Feature

Selection Scoring Sampling

Descriptive

Statistics

Анализ социальных сетей

Прогноз погоды

Прогноз здоровья

Прогноз отказов техники

Целевая реклама

Разведка природных ресурсов

Обнаружение мошенничества

Аналитка телеметрических данных

Модели склонностей покупателей

Обработка аналитик

Исследование живого

Оптимизация Webприложений

Обнаружение сетевых вторжений

Умный мониторинг

Использование Azure Machine Learningв сценарии Интернета вещей (IoT)

MIC

RO

SO

FT A

ZU

RE

Azure

Event Hubs

Model

Приложение

для работы

пользовател

ей

ON

PR

EM

ISES

INTER

NET

соеди

нен

ие

Бизнес-пользователиДатчики

Azure Stream

Analytics

Azure

ML

Хранилище

данных

Исторические

данные 2Создание модели

машинного обучения

1 Поток

данных

3Использование

модели для

определения

отклонений

Интегрирование прогнозной аналитики

Действуйте проактивно на основе предсказания

Визуализация данных

Платформа управления данными

Трансформация данных в действие с SQL-2016

Intelligence

Data Sources

Apps

Sensors and devices

Data Action

People

Automated Systems

Apps

Web

Mobile

Bots

Встроенная технология R

для SQL Server

Комплексное мобильное

решение для бизнес-

аналитики

Расширенная аналитика

Высокопроизводитель-

ное хранилище данных

Критически важныеOLTP-системы

Технология

StreamInsight

Примеры

Определение мощеничества

Прогноз продаж

Анализ компаний

Предективная аналитика

Расширения

Microsoft AzureMachine Learning Marketplace

New R scripts

010010

100100

010101

010010

100100

010101

010010

100100

010101

010010

100100

010101

Встроенная расширенная аналитикаИнтеграция с R

Встроена в SQL Server

Analytic Library

T-SQL Interface

Relational Data

010010

100100

010101

010010

100100

010101

Data Scientist

Data Developer/DBA

?

R

R Integration

Microsoft

R Enterprise

Microsoft

R Open

Об

лако

Ло

кальн

о

Azure

Machine Learning

Cognitive ServicesHDInsight

2016

• R Server for Redhat Linux

• R Server for SUSE Linux

• R Server for Teradata DB

• R Server for Hadoop

Functionality

Security

Monitoring

Reach and customization

IoT Hub

Field gateway

Cloud protocolgateway

IP-c

ap

ab

lePA

N-d

evic

es

Power BI Overview

Data sources Power BI service

SaaS solutionse.g. Marketo, Salesforce, GitHub,

Google analytics

On-premises datae.g. Analysis Services

Organizational content packsCorporate data sources or external data

services

Azure servicesAzure SQL, Stream Analytics…

Excel filesWorkbook data / data models

Power BI Desktop filesData from files, databases, Azure,

and other sources

Data refresh

Visualizations

Live dashboards

Content packs Sharing & collaborationNatural language query

Reports

Datasets01001

10101

Devices

Azure IoT Suite

What you get with remote monitoring preconfigured solution

Back end

systems

and

processesC# simulator

Event Hub

Storage blobs DocumentDB

Web/Mobile App

Stream Analytics Logic Apps

Azure

Active Directory

IoT Hub Web Jobs

Power BI

Machine

Learning