Este documento descreve uma arquitetura de referência para os tomadores de decisão técnica que querem conectar dispositivos e criar apps IoT no Google Cloud usando Intelligent Products Essentials.
Os fabricantes querem melhorar continuamente os produtos adicionando recursos inteligentes que encantem os clientes e gerem receita com novos recursos. Este documento ajuda os arquitetos encarregados de projetar sistemas inteligentes de produtos no Google Cloud escalonáveis, confiáveis, seguros e econômicos.
O Google Cloud oferece recursos para conectar, ingerir, armazenar, analisar e recuperar dados de produtos para criar recursos de inteligência artificial e machine learning, como um app de propriedade de produtos personalizado ou uma simulação gêmea digital. Neste documento, apresentamos uma visão geral de uma arquitetura, seus componentes de alto nível, tópicos de integração e considerações gerais de design. A arquitetura inclui o seguinte:
- Firebase para hospedagem de apps do usuário
- BigQuery e Looker para análise e business intelligence (BI)
- Cloud Run e Firestore para a infraestrutura de microsserviços
Arquitetura
O diagrama a seguir mostra a arquitetura geral, incluindo os seguintes componentes:
- Streaming de telemetria do dispositivo
- Microsserviços
- Análise e Business Intelligence
- App do usuário
- Detecção de anomalias
O diagrama usa os seguintes termos:
- Edge: a borda do dispositivo restrito ou a borda do dispositivo inteligente, conforme definido no continuum do Linux Foundation.
- Telemetria: dados somente leitura sobre o ambiente, geralmente coletados por sensores. Esses dados são frequentemente chamados dedados de visão e orelhas (dados provenientes do reconhecimento facial, de imagem, de gestos, de reconhecimento de fala, de processamento de linguagem natural e de emoção).
- CRM: gestão de relacionamento com o cliente.
- ERP: planejamento de recursos empresariais.
Os componentes numerados neste diagrama de arquitetura são discutidos em detalhes nas seções a seguir. A arquitetura oferece a base para a análise de dados (e frotas de dispositivos), detecção de anomalias de produtos, manutenção preditiva e aprimoramento da experiência do proprietário do produto.
Este documento fornece algumas recomendações de integração, mas não fornece detalhes como energia e hardware do dispositivo, sistema operacional local, computação e armazenamento e comunicações de LAN/WAN.
Componente 1: streaming de telemetria do dispositivo
O componente de streaming de telemetria do dispositivo processa o streaming de dados de telemetria do dispositivo.
Uma ponte MQTT/HTTP global, de alta frequência e baixa latência transfere dados para o Pub/Sub, um serviço de mensagens assíncrono global. O Cloud Run faz o streaming das mensagens para o BigQuery para armazenamento, arquivamento e análise.
O diagrama a seguir mostra os subcomponentes do componente de streaming de telemetria do dispositivo:
Componente 2: microsserviços
O componente de microsserviços inclui os dispositivos, cliente e apps do app do usuário, como mostrado no diagrama a seguir:
Microsserviço da API Device Policy
O microsserviço de registro de dispositivo permite interações com o dispositivo, como provisionamento do dispositivo pelo fabricante, atualização da configuração e visualização do status do dispositivo. A API Device Registry é executada no Cloud Run e armazena dados do dispositivo em uma instância de banco de dados do Firestore.
Microsserviço da API Customer
O microsserviço do cliente fornece uma API para informações do cliente relevantes para a experiência de propriedade do produto, como um ID exclusivo do cliente para referência e nome do cliente. A API Customer é executada no Cloud Run. Os dados são armazenados em uma instância de banco de dados do Firestore.
microsserviço de API de aplicativo do usuário
O microsserviço de API de aplicativo do usuário fornece uma API para ser usada por aplicativos do usuário. Ele executa o Cloud Run e combina os dados de propriedade armazenados no Firestore com os dados do cliente e do dispositivo dos microsserviços da API do cliente e do dispositivo, respectivamente.
Ingestão
O componente Ingestão é uma função que carrega dados de microsserviços armazenados no Firestore para o armazenamento de dados do BigQuery. Ele é executado periodicamente no Cloud Run acionado pelo Cloud Scheduler.
Componente 3: análise e Business Intelligence
O diagrama a seguir mostra o componente de análise e business intelligence (BI):
Os dados são extraídos de várias fontes, como componentes de registro e telemetria de dispositivos, além de outras fontes de dados corporativas opcionais, como CRM, ERP e gerenciamento de serviços. A arquitetura usa o BigQuery como o armazenamento de dados e o Looker para visualizar.
Componente 4: app do usuário
O diagrama a seguir mostra os subcomponentes do componente do app do usuário, que é um app da Web e para dispositivos móveis para o usuário do produto:
O Firebase fornece recursos de desenvolvimento de aplicativos, como hospedagem, mensagens, autenticação, análise de aplicativos e testes A/B. O app se comunica com o microsserviço de API do app do usuário descrito acima.
Componente 5: detecção de anomalias
Um serviço de detecção de anomalias é executado no Cloud Run e usa a API Timeseries Insights ou outros back-ends para analisar dados de telemetria. Quando uma anomalia é detectada, os serviços geram registros no armazenamento de dados, bem como alertas no Pub/Sub que podem ser usados por vários assinantes.
Como integrar a outros sistemas
Esta seção recomenda opções de parceiros do Google Cloud e outras partes de funções de borda do usuário, como clientes de IoT e soluções OTA.
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Com a telemetria de dispositivos e outros dados do BigQuery e do Cloud Storage, implemente os MLOps com produtos inteligentes com a Vertex AI para um ciclo de vida completo de machine learning: prepare-se , criar, validar, implantar e operar modelos de ML.
Provedores de IoT atuais e de terceiros
A arquitetura se integra a implantações de IoT atuais e de terceiros. Por exemplo, você talvez já tenha uma implementação de IoT com hardware de IoT, software de borda e um back-end de IoT no local ou na nuvem.
No diagrama a seguir, mostramos como integrar os serviços de IoT atuais à arquitetura:
Os dados de telemetria são enviados da borda do provedor de serviços para mensagens do Pub/Sub e pré-processados com um serviço como o Dataflow. As informações de registro do dispositivo são ingeridas periodicamente em operações em lote (ETL/ELT) no armazenamento de dados (BigQuery) para análise.
Cliente do IoT de borda
O MQTT e as mensagens HTTP são protocolos comuns para enviar a telemetria de dispositivos para serviços de nuvem de terceiros. Os clientes podem publicar eventos de telemetria com MQTT usando um cliente MQTT padrão.
Atualizações OTA
Para implementar atualizações OTA, a arquitetura se integra a várias soluções OTA, como o Mender e o Hawkbit de código aberto.
A seguir
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