Qu’est-ce que Azure IoT ?

Azure IoT est le portefeuille de services de Microsoft pour la connexion, la gestion et la dérivation de l'intelligence à partir d'appareils IoT et d'équipements industriels à grande échelle.

Il utilise une collection de services cloud, de composants de périphérie et de kits sdk, et applique l’approche cloud adaptative pour unifier les appareils connectés au cloud et les environnements de technologie opérationnelle locale (OT) sous un modèle commun de gestion, de données et d’IA. Les données de télémétrie des capteurs brutes transitent par un pipeline cohérent et, en fin de compte, deviennent des informations exploitables pour les équipes d’exploitation, les scientifiques des données et les décideurs métier.

Le portefeuille Azure IoT comprend deux plateformes principales et deux services cloud partagés :

• Azure IoT Hub : plateforme de Microsoft pour les appareils connectés, ce qui permet aux solutions IoT connectées au cloud à grande échelle. IoT Hub convient aux scénarios où les appareils se connectent directement au cloud via des protocoles standard tels que MQTT, AMQP et HTTP.
• Opérations Azure IoT : plateforme de Microsoft pour les opérations connectées permettant des solutions connectées à la périphérie pour les environnements industriels et OT. Opérations Azure IoT est la recommandation principale de Microsoft pour les nouvelles solutions connectées à la périphérie.
• Azure Device Registry : service cloud qui représente les appareils IoT et les ressources industrielles en tant que ressources Azure standard, qu'elles soient connectées via IoT Hub ou Opérations Azure IoT. Étant donné que les appareils et ressources apparaissent en tant que ressources Azure natives, vous pouvez les gérer à l’aide d’outils Azure familiers : modèles Azure Resource Manager (ARM), contrôle d’accès en fonction du rôle (RBAC), Azure Policy, balises et surveillance. Azure Device Registry est le service clé qui permet l’approche cloud adaptative pour la gestion des appareils sur les deux modèles de connectivité.
• Microsoft Fabric : plateforme de données unifiée qui sert de plan de données partagé pour Azure IoT. Fabric collecte, stocke et analyse les données de télémétrie à partir d’appareils connectés via IoT Hub ou Opérations Azure IoT, et fournit des tableaux de bord en temps réel, des rapports, des données exploitables par l’IA, ainsi que des fonctionnalités de jumeau numérique pour l’ensemble de votre infrastructure IoT.

Azure IoT prend en charge deux modèles de connectivité étendus, chacun adapté à différents scénarios métier et types d’appareils. De nombreuses solutions d’entreprise combinent les deux modèles :

• Dans un modèle connecté au cloud , vos appareils IoT se connectent directement au cloud où leurs messages sont traités et analysés. Ce modèle correspond aux scénarios dans lesquels les appareils peuvent communiquer via des protocoles Internet standard et il n’existe aucune contrainte sur la connectivité cloud directe.
• Dans un modèle connecté à la périphérie , vos appareils IoT se connectent à un environnement de périphérie local qui traite leurs messages avant de les transférer éventuellement vers le cloud. Ce modèle s’adapte aux scénarios impliquant des protocoles industriels tels qu’OPC UA, un traitement à faible latence sur site ou des exigences de sécurité qui empêchent la connectivité Internet directe.

Les sections suivantes donnent une vue générale des composants dans chaque modèle. Cet article se concentre sur les principaux groupes de composants : appareils, services cloud et runtime de périphérie.

Modèle connecté au cloud

Le modèle connecté au cloud utilise un ensemble intégré d’appareils, de composants et de services IoT qui connecte ces appareils directement au cloud. Ce modèle convient parfaitement aux scénarios où les appareils sont distribués géographiquement et peuvent communiquer via des protocoles Internet standard. Par exemple, une flotte de camions de livraison qui envoient des données de capteur au cloud à des fins d’analyse et de visualisation :

Créez des solutions connectées au cloud avec IoT Hub, plateforme de Microsoft pour les appareils connectés à grande échelle. IoT Hub prend en charge la messagerie bidirectionnelle avec des millions d’appareils, la gestion des appareils, les mises à jour de microprogramme et l’intégration à Azure Device Registry pour exposer vos appareils en tant que ressources Azure gérables. Vous pouvez étendre des solutions connectées au cloud avec des services tels que Device Provisioning Service et Azure Digital Twins.

Modèle connecté en bordure

Le modèle connecté à la périphérie utilise un ensemble intégré d’appareils, de composants et de services IoT qui connecte ces appareils à un environnement de périphérie proche. Ce modèle convient parfaitement aux scénarios industriels et OT, par exemple :

• Appareils qui communiquent à l’aide de protocoles de réseau local tels qu’OPC UA qui nécessitent un connecteur sur site.
• Environnements où les exigences de sécurité empêchent les appareils de se connecter directement à l’Internet public.

Une solution connectée à la périphérie peut également transférer des données de vos appareils vers le cloud pour un traitement ultérieur, comme l’analyse et la visualisation :

Créez des solutions connectées à la périphérie avec Opérations Azure IoT. Opérations Azure IoT est la plateforme recommandée par Microsoft pour de nouvelles solutions connectées à la périphérie et constitue la base de la stratégie d'exploitation numérique pour les environnements industriels et OT. Opérations Azure IoT converge les technologies opérationnelles (OT), les technologies de l'information (IT) et la science des données sur le cloud et en périphérie grâce à un plan de gestion partagé (Azure Resource Manager) et un plan de données partagé (Microsoft Fabric). Azure Device Registry expose les ressources et les appareils connectés via Opérations Azure IoT en tant que ressources de Azure natives, ce qui permet une gestion cohérente dans l’ensemble de votre patrimoine.

Appareils et connectivité

Les deux modèles de connectivité incluent des appareils qui collectent des données à partir desquels vous souhaitez dériver des insights métier. Les sections suivantes décrivent les types d’appareils dans une solution Azure IoT et la façon dont ils se connectent.

Catégories d'appareils IoT

Il est utile de catégoriser les appareils IoT comme suit :

• Appareil connecté au cloud (catégorie 1) : appareils qui se connectent directement au cloud. Cette catégorie inclut des appareils qui se connectent à des services cloud tels que IoT Hub à l’aide de protocoles standard tels que HTTP, MQTT ou AMQP. Ces appareils ne sont pas pertinents dans le modèle connecté à la périphérie (par exemple, Opérations Azure IoT).

• Appareil connecté à la périphérie (catégorie 2) : appareils qui se connectent au cloud via un proxy ou une passerelle basé sur la périphérie. Par exemple, un appareil qui se connecte indirectement au cloud via le répartiteur MQTT dans Opérations Azure IoT.

• Appareil spécifique au protocole (catégorie 3) : ces appareils se connectent à un runtime basé sur la périphérie via un connecteur qui permet aux appareils d’utiliser un protocole spécifique. Par exemple, un serveur OPC UA et ses appareils attachés se connectent via un connecteur pour OPC UA. Ces appareils ne sont pas pertinents dans le modèle connecté au cloud (par exemple, Azure IoT Hub).

Le diagramme suivant montre les relations entre les catégories d’appareils et les services cloud dans le modèle connecté au cloud :

Le diagramme suivant montre les relations entre les catégories d’appareils et le runtime de périphérie dans le modèle connecté à la périphérie :

Par souci de simplicité, les diagrammes précédents affichent uniquement les flux de données vers le cloud ou le runtime de périphérie. De nombreuses solutions permettent des scénarios de commande et de contrôle dans lesquels le runtime cloud ou edge envoie des commandes aux appareils. Par exemple, un service cloud peut envoyer une commande à une caméra compatible ONVIF pour effectuer un zoom avant.

Connectivité dans le modèle connecté à la périphérie

Dans le modèle connecté à la périphérie, les appareils IoT se connectent à un environnement de périphérie local qui traite leurs messages avant de les transférer vers le cloud pour le stockage et l’analyse. Les appareils peuvent utiliser des protocoles et des normes de communication réseau tels que :

• OPC UA dans les environnements industriels
• ONVIF pour la gestion et la surveillance des appareils vidéo
• MQTT en tant que protocole de messagerie standard pour les appareils IoT.

Dans le diagramme de modèle connecté à la périphérie indiqué précédemment, les connecteurs orientés vers le sud représentent les protocoles et normes utilisés par les appareils pour se connecter à l’environnement de l'edge.

Comparaisons d’appareils

Le tableau suivant récapitule les options actuelles pour les appareils et la connectivité :

Services et applications

Dans le modèle connecté au cloud, les services cloud spécifiques à IoT fournissent l’infrastructure pour connecter, surveiller et contrôler vos appareils. Dans le modèle connecté à la périphérie, l’environnement d’exécution edge héberge les services pour se connecter, surveiller et contrôler vos appareils. D’autres services cloud fournissent des services génériques tels que le stockage, l’analyse, et la visualisation, à votre solution.

Registre d’appareils Azure

Azure Device Registry est un service cloud qui fonctionne avec IoT Hub et Opérations Azure IoT pour fournir une vue unifiée de vos appareils et ressources industrielles en tant que ressources Azure standard. Il s'agit d'une partie essentielle de l'approche cloud adaptative, car elle étend le plan de gestion d'Azure, notamment le contrôle d'accès en fonction des rôles (RBAC), l'application des stratégies, le balisage, la délimitation et l'audit, à votre parc IoT. Les fonctionnalités clés sont les suivantes :

• Représentation unifiée des ressources : les appareils connectés via IoT Hub et les ressources connectées via Opérations Azure IoT sont tous deux exprimés sous forme de ressources ARM, ce qui les rend visibles et gérables via le portail Azure, Azure CLI, Bicep et les modèles ARM.
• Gestion des schémas et des espaces de noms : prend en charge la configuration des schémas de message, la fréquence d’échantillonnage et l’organisation des ressources dans des espaces de noms qui reflètent votre environnement physique.
• Synchronisation bidirectionnelle : les définitions et configurations des ressources dans le Registre se synchronisent avec la périphérie, de sorte que les modifications apportées dans le cloud sont reflétées sur site et inversement.
• Integration avec Azure outils : active les flux de travail infrastructure en tant que code, les stratégies RBAC centralisées et l’intégration avec Azure Monitor et Microsoft Defender pour une gouvernance cohérente sur tous les sites.

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric est la plateforme de données unifiée pour Azure IoT et est le plan de données partagé dans l’approche cloud adaptative. Il ingère les données de télémétrie des appareils connectés via IoT Hub et Opérations Azure IoT, et transforme les données brutes des appareils en insights exploitables pour les équipes d’opérations, les scientifiques des données et les décideurs métier. Les principales fonctionnalités des scénarios IoT sont les suivantes :

• Real-Time Intelligence : ingère et analyse des flux de télémétrie à haute fréquence à partir d’appareils et de ressources, avec prise en charge de la détection des anomalies, de l’analyse de série chronologique et des tableaux de bord opérationnels en direct.
• OneLake : un lac de données unique et régi qui stocke les données brutes, nettoyées et organisées des appareils à partir de tous les sites et systèmes, fournissant une base cohérente pour les charges de travail d’intelligence artificielle et d’analytique.
• Fabric IQ et ontologies : modélise les relations entre les ressources, les emplacements et les points de données à l’aide de modèles d’informations sémantiques, rendant les données d’appareil prêtes pour l’IA et activant les scénarios de jumeau numérique.
• Power BI intégration : fournit des visualisations et des rapports enrichis sur les données de télémétrie des appareils, les indicateurs de performance clés opérationnels et les performances des processus directement aux personnes qui agissent sur eux.
• Microsoft Copilot intégration : permet aux équipes d’opérations et aux professionnels des données d’interroger et de raisonner sur les données des appareils à l’aide du langage naturel.

Les deux modèles de connectivité routent les données vers Microsoft Fabric. Dans le modèle connecté au cloud, IoT Hub achemine la télémétrie des appareils vers Fabric. Dans le modèle connecté à la périphérie, Opérations Azure IoT traite et transforme les données à la périphérie avant de les transférer vers Fabric, où elles peuvent être analysées et visualisées.

IA et intelligence artificielle

Un objectif central de Azure IoT transforme les données de télémétrie brutes des appareils en insights prêts pour l’IA. Cela se produit via un pipeline de données progressif :

L’IA est appliquée à deux niveaux dans une solution Azure IoT :

• Edge AI : Opérations Azure IoT prend en charge l’exécution de modèles d’inférence IA directement sur le cluster edge. Cela fournit des temps de réponse mesurés en millisecondes pour des scénarios à priorité élevée, tels que l’inspection de la qualité, la détection des anomalies et la surveillance de la sécurité, sans nécessiter d’aller-retour vers le cloud.
• Cloud AI : Microsoft Fabric fournit des fonctionnalités d’IA à l’échelle du cloud, notamment les agents d’ia incorporés dans Real-Time Intelligence qui surveillent en permanence les flux de télémétrie et effectuent automatiquement des actions correctives ou d’optimisation. Azure AI Foundry fournit une plateforme centralisée pour la création, la formation, la validation et le déploiement de modèles IA personnalisés avec une gouvernance de niveau entreprise, et s’intègre à Fabric pour la consommation de modèles à grande échelle.

Les ontologies de Fabric IQ sont centrales pour assurer le fonctionnement de ce pipeline de bout en bout. En modélisant les relations sémantiques entre les ressources, les emplacements et les points de données, Fabric IQ fournit des modèles IA et des expériences Copilot le contexte métier dont ils ont besoin pour produire des insights significatifs, pas seulement des anomalies statistiques, mais des résultats mis au point dans la façon dont vos opérations fonctionnent réellement. Par exemple, Fabric IQ peut reconnaître qu’une anomalie de température sur un capteur spécifique appartient à un tapis roulant sur une ligne de production spécifique, ce qui permet des recommandations de maintenance ciblées plutôt que des alertes génériques.

Les scénarios d’IA courants dans les solutions Azure IoT sont les suivants :

• Maintenance prédictive : détecter les premiers signes de défaillance de l’équipement à partir des tendances de télémétrie et planifier la maintenance avant qu’une panne ne se produise, ce qui réduit les temps d’arrêt non planifiés.
• Optimisation des processus : identifiez les goulots d’étranglement et les inefficacités entre les lignes de production et recommandez des actions correctives en quasi-temps réel.
• Détection d’anomalie : surveillez en continu les flux de télémétrie en direct et alertez les opérateurs sur des modèles inhabituels au fur et à mesure qu’ils émergent.
• Travailleurs connectés : Fournissez des aperçus et des recommandations générés par l'IA aux travailleurs du domaine via des tableaux de bord opérationnels et des requêtes en langage naturel alimentées par Microsoft Copilot.

Services cloud IoT

Dans une solution IoT connectée au cloud, les services cloud IoT sont généralement les suivants :

• Recevez des données de capteur à grande échelle à partir de vos appareils et déterminez comment traiter et stocker ces données.
• Envoyez des commandes depuis le cloud à des appareils spécifiques.
• Approvisionnez les appareils et contrôlez ceux qui peuvent se connecter à votre infrastructure.
• Contrôler l’état de vos appareils et surveiller leurs activités.
• Gérez le microprogramme installé sur vos appareils.

Par exemple, dans une solution de supervision à distance pour une station de pompe à huile, les services utilisent des données de capteur des pompes pour identifier le comportement anormal. Lorsqu’un service cloud identifie une anomalie, il peut envoyer automatiquement une commande à l’appareil pour effectuer une action corrective. Ce processus implémente une boucle de rétroaction automatisée entre l’appareil et le cloud qui augmente considérablement l’efficacité de la solution.

Runtime Edge

Dans le modèle connecté à la périphérie, les services locaux hébergés dans l’environnement d’exécution edge sont généralement les suivants :

• Gérez la connectivité à vos appareils via les connecteurs sud.
• Recevez des données à grande échelle à partir de vos appareils et déterminez où acheminer les messages pour un traitement ultérieur.
• Transférez des commandes depuis le cloud à des appareils spécifiques.
• Exécution d’un traitement des messages locaux. Dans Opérations Azure IoT, ce traitement a lieu dans les connecteurs vers le nord.

Comparaisons des services IoT

Le tableau suivant récapitule les options actuelles en termes de services et d’applications de périphérie :

Comparaisons du déploiement

Le tableau suivant récapitule les options de déploiement actuelles :

Gestion de solution

Microsoft stratégie Azure IoT repose sur l'approche adaptive cloud qui unifie les équipes en silo, les sites distribués et les systèmes disparates en une seule opération, sécurité, application et modèle de données. Cette approche permet la convergence intelligente d’OT, d’informatique et de science des données. Vous pouvez donc utiliser les mêmes technologies cloud et IA pour gérer et surveiller les solutions hybrides connectées à la périphérie, connectées au cloud et hybrides.

L’approche cloud adaptative a deux piliers clés :

• Un plan de gestion partagé basé sur Azure Resource Manager (ARM). Ce plan étend Azure gouvernance (RBAC, application de stratégie, audit et surveillance) aux appareils connectés au cloud et aux ressources basées sur la périphérie.
• Un plan de données partagé basé sur Microsoft Fabric. Cette plateforme fournit une plateforme unifiée pour le stockage, le traitement et l’analyse des données à partir de sources cloud et de périphérie, ce qui permet des analyses prêtes pour l’IA de l'atelier au conseil d'administration.

Étapes suivantes

Les étapes suivantes suggérées pour explorer Azure IoT plus loin sont les suivantes :

• Qu’est-ce que Opérations Azure IoT ?
• Qu’est-ce que Azure IoT Hub ?

Pour en savoir plus sur les architectures Azure IoT, consultez :

• Architecture : meilleures pratiques pour Azure IoT Hub
• Architectures IoT dans le Centre d’architecture Azure