Dela via

Meddelandebearbetning i en IoT-lösning

Den här översikten beskriver viktiga begrepp kring bearbetning av meddelanden som skickas från dina tillgångar och enheter i en typisk Azure IoT-lösning. Varje avsnitt innehåller länkar till innehåll som ger mer information och vägledning.

Följande diagram visar en översikt över komponenterna i en typisk kantbaserad IoT-lösning. Den här artikeln fokuserar på komponenterna för meddelandebearbetning i en gränsbaserad IoT-lösning.

Diagram som visar den högnivåbaserade IoT-lösningsarkitekturen som markerar områden för meddelandebearbetning.

I Azure IoT avser meddelandebearbetning processer såsom dirigering och berikande av meddelanden som skickas av resurser och enheter. Dessa processer används för att styra flödet av meddelanden via IoT-lösningen och för att lägga till ytterligare information i meddelandena.

Dirigera meddelanden

För att dirigera meddelanden från dina tillgångar till olika slutpunkter använder Azure IoT Operations dataflöden. Målslutpunkterna kan finnas i molnet eller på gränsen. Listan över tillgängliga målslutpunkter innehåller:

Slutpunktstyp Beskrivning
MQTT För dubbelriktade meddelanden med MQTT-koordinatorer, inklusive den som är inbyggd i Azure IoT Operations och Event Grid.
Kafka För dubbelriktade meddelanden med Kafka-mäklare, inklusive Azure Event Hubs.
Data Lake För att ladda upp data till Azure Data Lake Gen2-lagringskonton.
Microsoft Fabric OneLake För att ladda upp data till Microsoft Fabric OneLake lakehouses.
Azure Data Explorer För att ladda upp data till Azure Data Explorer-databaser.
Lokal lagring Om du vill skicka data till en lokalt tillgänglig beständig volym kan du även konfigurera med Azure Container Storage aktiverat av Azure Arc.

Webbgränssnittet för driftupplevelse ger en kodfri miljö för att skapa och köra dina dataflöden.

För förbättrad säkerhet i data som dirigeras till dina slutpunkter används moln-/ gränssynkroniseringshemligheter i dataflödesslutpunkter för autentisering.

Med dataflöden kan du konfigurera routning vid gränsen, men du kan också definiera routning i molnet. Om ditt dataflöde levererar meddelanden till Azure Event Grid kan du använda dess routningsfunktioner för att avgöra var meddelandena ska skickas.

Mer information finns i Bearbeta och dirigera data med dataflöden.

Berika, transformera och bearbeta meddelanden

Berikningar och transformeringar kan tillämpas på data under bearbetningsfasen för att utföra olika åtgärder. Dessa åtgärder kan omfatta:

  • Beräkna nya egenskaper: Baserat på befintliga egenskaper i meddelandet
  • Byt namn på egenskaper: Om du vill standardisera eller förtydliga data
  • Konvertera enheter: Konvertera värden till olika måttenheter
  • Standardisera värden: Skala egenskapsvärden till ett användardefinierat intervall
  • Kontextualisera data: Lägga till referensdata i meddelanden för berikande och drivande insikter

Schemaregistret lagrar scheman för meddelanden som kommer från dina tillgångar. Dataflöden använder dessa meddelandescheman för att avkoda meddelanden från olika format så att de kan bearbetas av dataflöden.

Webbgränssnittet för driftupplevelse ger en kodfri miljö för att skapa och köra omvandlingarna i dina dataflöden.

Mer information finns i Berika data med hjälp av dataflöden.

I Azure IoT Operations kan du distribuera dina egna edge-program med hög tillgänglighet till Kubernetes-klustret. Edge-programmen kan interagera med den inbyggda MQTT-koordinatorn för att:

  • Använd logik för anpassad meddelandebearbetning på MQTT-meddelanden.
  • Skapa anpassad programlogik som ska köras vid gränsen.
  • Kör Edge AI-modeller för databearbetning i realtid och beslutsfattande vid datagenereringskällan, vilket minskar svarstiden och bandbreddsanvändningen.

Mer information finns i Utveckla program med hög tillgänglighet för Azure IoT Operations MQTT Broker.

Andra molntjänster

Du kan använda andra molntjänster för att bearbeta meddelanden från dina tillgångar och enheter.

Med dataflödesslutpunkter i Azure IoT Operations kan du ansluta till molntjänster för att skicka och ta emot data från dina tillgångar. En dataflödesslutpunkt är anslutningspunkten för dataflödet.

Mer information finns i:

I IoT Hub och IoT Central kan du dirigera meddelanden till andra tjänster. Du kan till exempel vidarebefordra meddelanden till Azure Stream Analytics för att analysera och bearbeta stora mängder strömmande data eller till Azure Functions för att köra kod som svar på händelser. Stream Analytics är också tillgängligt på Azure IoT Edge-körningen, vilket gör att den kan bearbeta data vid gränsen i stället för i molnet.

Mer information finns i:

Relaterat innehåll