Die umfassende IoT-Architektur ermöglicht es dem Kunden, ihre Legacy- und modernen Geräte effektiv zu verbinden und so einen reibungslosen Übergang zu einem vernetzten System zu gewährleisten, die gleichzeitig auf zukünftige technologische Entwicklungen anpassungsfähig ist.
Mit fortschrittlichem Datenmanagement und Analytik verwandelt die IoT-Architektur Rohdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse und ermöglicht es dem Kunden, informierte Entscheidungen zu treffen und ihre Betriebsabläufe zu optimieren.
Die IoT-Architektur ist darauf ausgelegt, skalierbar und flexibel zu sein. Dies ermöglicht es dem Kunden, steigende Datenvolumen und zusätzliche Geräte entsprechend ihren geschäftlichen Anforderungen zu bewältigen und langfristigen Wert und Nachhaltigkeit zu gewährleisten.
Die Integration industrieller Geräte mit IoT-Lösungen kann für Ihr Unternehmen bahnbrechend sein und verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen und erweiterte Entscheidungsfähigkeiten bieten. Bei der Integration können jedoch mehrere Herausforderungen auftreten. Einige dieser Herausforderungen sind:
Wenn Sie neu in der Microsoft Azure Cloud sind, kann es schwierig sein, Azure in Ihre eigene Umgebung und Ihr Betriebsmodell zu integrieren. Fragen wie _Wie können Cloud-Services erworben werden? Welche Governance-Maßnahmen müssen getroffen werden? Welche operativen Prozesse sind erforderlich?_ müssen beantwortet werden.
Ältere industrielle Geräte verfügen möglicherweise nicht über die integrierten Fähigkeiten zur Verbindung mit IoT-Geräten oder -Plattformen. Jede Anlage ist einzigartig, was bedeutet, dass der Integrationsansatz, der für einen Standort funktioniert, möglicherweise für einen anderen nicht geeignet ist.
Die vernetzte Natur von IoT-Netzwerken wirft Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes auf. Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Netzwerke sicher sind und Daten vor unbefugtem Zugriff und Verletzungen geschützt werden. Industrielle OT-Netzwerke folgen oft dem Prinzip der luftdichten Abschottung: Das Netzwerk ist vollständig von externen Netzwerken isoliert. Durch die Integration mit einem System außerhalb dieser luftdichten Blase wird diese Annahme der "luftdichten" Abschottung jedoch aufgehoben und Ihr OT-Netzwerk wird neuen Cybersicherheitsangriffen ausgesetzt.
Mit dem Wachstum Ihrer IoT-Lösung müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Infrastruktur skalierbar ist, um steigende Datenmengen und zusätzliche Geräte zu verarbeiten. Gleichzeitig möchten Sie Ihr System nicht mit einer überdimensionierten Architektur starten, die schwer zu erstellen und teuer zu warten ist. Ihre Architektur muss modular und horizontal skalierbar sein, um klein zu starten (wenn Ihr IoT-Fußabdruck klein ist und die Kosten unter Kontrolle gehalten werden sollen), aber in der Lage sein, sich bei wachsendem Fußabdruck auszudehnen.
Mit der großen Menge an Daten, die von industriellen IoT-Geräten generiert wird, müssen effektive Datenmanagement- und Analyse-Lösungen vorhanden sein, um diese Informationen zu verstehen und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Traditionelle Datenbanken reichen nicht aus, da sie für OLTP (Transaktionen) optimiert sind und nicht für die Analyse von Zeitreihendaten, die sich naturgemäß nicht ändern.
Die Integration von IoT-Lösungen mit Ihren vorhandenen Unternehmenssystemen kann komplex sein und erfordert nahtlosen Datenaustausch und Kommunikation zwischen verschiedenen Plattformen. Telemetriedaten von Ihren Geräten müssen mit Daten aus MES, ERP oder sogar Ihrem CRM angereichert werden. Die hohe Geschwindigkeit des IoT-Nachrichtenflusses macht eine direkte Integration mit diesen Systemen praktisch unmöglich. Stattdessen müssen andere Abstraktionsebenen definiert werden.
Zuverlässige und konsistente Konnektivität ist entscheidend für das effektive Funktionieren von IoT-Netzwerken. Industrielle Geräte können jedoch an Standorten mit schlechter, instabiler oder unregelmässiger Konnektivität installiert sein. Ihre Lösung muss über eine eingebaute Ausfallsicherheit verfügen und für vorübergehende Netzwerkfehler ausgelegt sein.
Die Architektur wird weit verbreitete IoT-Standards und Protokolle nutzen, um sicherzustellen, dass die IoT-Architektur mit Geräten verschiedener Hersteller und Plattformen kompatibel ist. Offene Datenstandards sind ein Leitprinzip für die Architektur. Für Sie bedeutet dies, dass jeder Schritt in der Architektur eine programmierbare Schnittstelle ist. Sie können Ihre Daten nicht nur in Cloud-Systemen freigeben und nutzen, sondern auch innerhalb Ihrer Anlage, um bei Bedarf geschlossene Systeme zu erstellen.
Um diese Herausforderungen zu lösen, kann Option 4.0 eine umfassende industrielle IoT-Architektur liefern, die für Ihr Szenario entwickelt wurde. Um die oben aufgeführten Herausforderungen anzugehen, wird diese Architektur die folgenden Themen behandeln: Wenn Ihre Organisation neu bei Azure ist, werden wir Ihnen ein Governance-Modell vorschlagen, das Themen wie Folgendes umfasst:
Wenn Ihre Organisation neu bei Azure ist, werden wir Ihnen ein Governance-Modell vorschlagen, das Themen wie Folgendes umfasst:
Ihre IoT-Architektur sollte eine detaillierte Bewertung Ihrer vorhandenen Equipment umfassen und notwendige Upgrades, Schnittstellenvoraussetzungen oder Protokollübersetzungsoptionen identifizieren, die verwendet werden können, um eine sichere Integration mit Ihrer bestehenden Anlagenausrüstung (Brownfield) zu gewährleisten. Entwerfen Sie eine modulare und flexible Architektur, die verschiedene Arten von Geräten aufnehmen kann und eine nahtlose Integration und Zukunftssicherheit des Systems gewährleistet.
Wir entwerfen mit robusten Sicherheitsmaßnahmen, wie beispielsweise Verschlüsselung, Authentifizierung mit X.509-Client-Zertifikaten oder TPM-Attestation, und schlagen zudem einen sicheren und vertrauenswürdigen Device Onboarding Prozess vor. Darüber hinaus mindern wir die Risiken, die durch die Aufhebung der “hermetischen” Isolation Ihres OT-Netzwerks entstehen, indem wir moderne Authentifizierungs- und Verschlüsselungsprotokolle verwenden und Sicherheitsschichten einsetzen, um den Auswirkungsbereich eines potenziellen Netzwerkkompromisses zu verringern.
Wir entwerfen die IoT-Architektur von Anfang an skalierbar. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre IoT-Lösung in verschiedene Module unterteilt ist, von denen jedes horizontal skalierbar ist, um die Erweiterung Ihres IIoT-Footprint zu ermöglichen. Dadurch haben Sie die Gewissheit, dass Ihre Implementierungspläne nicht gefährdet werden, weil die Lösung plötzlich nicht mehr skalierbar ist.
Die Architektur umfasst Datenmodelle und wie deren Versionierung verwaltet wird. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie die Kontrolle über Ihre Daten haben und Ihre Datenbank nicht zu einem Datenchaos wird. Diese Datenstrukturen ermöglichen die Anpassung an Ihre Analyse- und Visualisierungsanforderungen, um sicherzustellen, dass die Daten für Ihre Endbenutzer nützlich sind, aber auch als Rohmaterial für Ihre Datenwissenschaftler, die damit ihre spezialisierten Tools erkunden können.
Die modulare Architektur enthält Abstraktionsschichten, die Ihre IIoT-Daten mit Informationen aus unternehmenskritischen Systemen anreichern können. Dies geschieht so, dass diese Systeme nicht überlastet werden und der IIoT Dataflow von ihnen entkoppelt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre IIoT-Daten von Ihrem Unternehmensdatenbestand profitieren können, ohne diese Systeme zu überlasten.
Die Architektur geht davon aus, dass Netzwerke unzuverlässig sind und folgt die Semantics von “at-least once”-Messagezustellung. Es werden Offline-Fähigkeiten für Ihre Vor-Ort-Geräte, Mechanismen zur Nachrichtenduplizierung in der Cloud, eine aggressive Nachrichtenkompression während der Übertragung und Speicherung zur Reduzierung von Bandbreite und Kosten sowie andere Funktionen berücksichtigt, die in Situationen mit langsamen oder ausgefallenen Netzwerken gut funktionieren.
Die Architektur wird weit verbreitete IoT-Standards und Protokolle nutzen, um sicherzustellen, dass die IoT-Architektur mit Geräten verschiedener Hersteller und Plattformen interoperabel ist. Offene Datenstandards sind ein Leitprinzip der Architektur. Das bedeutet für Sie, dass jeder Schritt in der Architektur eine programmierbare Schnittstelle ist. Sie können Ihre Daten nicht nur in Cloud-Systemen bereitstellen und nutzen, sondern auch innerhalb Ihrer Anlage. Dadurch können Sie bei Bedarf geschlossene Schleifen-Systeme erstellen.
Im Rahmen dieser Zusammenarbeit werden wir folgende Ergebnisse erzielen:
Am Ende dieser Zusammenarbeit werden wir Ihnen diese IIoT-Architektur in Ihrem eigenen Wiki zur Verfügung stellen. Die Architektur umfasst den folgenden Umfang:
👉 Azure-Governance-Modell. Wenn Sie neu in Azure sind, stellen wir Ihnen diese Leitlinien ebenfalls zur Verfügung. Dazu gehören Dinge wie die Integration Ihres Azure Active Directory-Mandanten, die Art und Weise, wie Sie Azure erwerben, die Strukturierung Ihrer Abonnements und Ressourcengruppen, die Verwaltung der Umgebungskonfiguration, die Azure-Ressourcenbenennungskonvention und eine Tagging-Richtlinie.
👉 Architekturoptionen. Ihre Anforderungen können komplex sein oder teilweise noch unbekannt. In diesem Fall könnten wir mehr als eine Architekturoption liefern und eine Empfehlung abgeben, welche Option unserer Meinung nach weiterverfolgt werden sollte.
👉 Netzwerktopologie und Konnektivität. Je nachdem, ob Sie bereits Azure-Landing-Zonen oder eine Netzwerkintegration haben, müssen Sie dies möglicherweise erweitern. Dies umfasst Themen wie VNet-Design, Definition des IP-Adressbereichs, Aufteilung der Subnetze, Integrationsoptionen zur Verbindung Ihrer Azure VNets mit Ihren Systemen vor Ort, Konnektivitätsoptionen für Ihre IIoT-Geräte und DNS-Auflösung.
👉 Logische Architektur. Dies ist das Kernergebnis der Zusammenarbeit, bei der wir eine IIoT-Architektur bereitstellen, die die Edge-Architektur (Ihre innerbetriebliche Architektur und die Integration mit den Geräten), die Nachrichtenaufnahme, -verarbeitung und -speicherung sowie die API-Umgebung umfasst, mit der diese Daten sicher für Ihre Nutzer zugänglich gemacht werden.
👉 Datenarchitektur. Diese Ergebnis umfasst eine Definition für ein gemeinsames Datenmodell für IoT-Telemetriedaten, das Design der hyperskalierbaren Zeitreihendatenbank für die Langzeitspeicherung und Analyse von Telemetrienachrichten, die Definition von Datenretentionsrichtlinien für diese Daten und die Definition, wie sie bei Bedarf kostengünstig archiviert werden können.