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10/03/2015
Exemple d’objets connectés
• Portable sur soi, à la maison
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Des objets qui n’étaient pas
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Data analytics
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Event Hub c’est un service d’ingestion en mode
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Variété: > million appareils with HTTP/AMQP/(MQTT)
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Egress: Pub-sub: Consommateurs concurrents
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Durable: Entre 1 and 30 jours de rétention
Latence: 50ms end-to-end en mode durable, pointes <10ms
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Event Hub
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passante (GB/s)
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concurrents
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Partition 1
Partition 2
Partition “n”
Event 1
PartitionKey=A
Event 1
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Event Hub : Consommation
Partition 1
Partition 2
Partition “n”
Event 1
Pkey = A
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Receiver 6
Receiver 2
Worker “n”
Receiver 1
Receiver “n”
Worker 1
Event Hub : Consommation multiple
Partition 1
Partition 2
Partition “n”
Consumer Group C
Callback for prtn. 6
Callback for prtn. 2
Worker “n”
Callback for prtn. 1
Callback “n”
Worker 1Consumer Group B
Callback for prtn. 6
Callback for prtn. 2
Worker “n”
Callback for prtn. 1
Callback “n”
Worker 1Consumer Group A
Worker “n”
Callback for prtn. 6
Callback for prtn. 2
Callback for prtn. 1
Callback “n”
Worker 1
Biztalk summit - IOT
17
Données au repos
SELECT count(*) FROM ParkingLot
WHERE type = 'Auto'
AND color = 'Red'
Question
“Combien de voitures rouges dans le parking?”
Répondre avec une base de donnée relationnelle
Marcher jusqu’au parking
Compter les véhicules qui sont: Rouge, Voiture
18
Données en Mouvement
La question est différente
“Combien de voitures rouges sont passées au marqueur 18A sur l’A-10 dans
la dernière heure?”
Répondre avec une base de donnée relationnelle
S’arrêter, faire se garer toutes les voitures qui arrivent pendant l’heure dans
un parking, les compter
Pas la meilleure des solutions…
19
Développent et Management dans le portail Azure
Toutes les opérations de management exposées via des endpoints REST (API)
Aussi connu sous le nom « Complex Event Processing », « Traitement d’événements
complexes »
S’alimente des flux continus d’événements provenant d’IoT (Event Hub)…
Préparation des données (jointures, filtrage, agrégation, détection de patterns)
Permet le dashboarding en temps réel, les alertes, la maintenance préventive…
Azure Stream Analytics!
20
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Event data is already
in the Cloud
Event data is
globally distributed
Coût d’opération
moindre
Scale Services managés, pas
d’infrastructure
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données, et pas l’inverse!
21
Architecture complète
Data Source Collect Process Consume
Entrées
- Event Hubs
- Azure Storage
Blobs
Transformer
- Temporal joins
- Filter
- Aggregates
- Projections
- Windows
- etc.
Enrichir
- Join with reference
data
Préparer
- Output to storage
for further
processing
Sorties
- Azure SQL DB
- Azure Storage
Blobs
- Event Hubs
Azure
Storage
• Temporal Semantics
• Guaranteed delivery
• Guaranteed up time
Azure Stream Analytics
Données de
référence
- Azure Storage
Blobs
- …
22
L’avantage définitif
SELECT count(*) FROM A-10
WHERE Type = ‘Voiture’ and Color = ‘Rouge’
GROUP BY TumblingWindow(hour, 1)
La question est différente
“Combien de voitures rouges sont passées au marqueur 18A sur l’A-10 dans
la dernière heure?”
23
Agrégation temporelle, en SQL
TumblingWindow(minute,5) HoppingWindow(minute, 10 , 5)
SlidingWindow(minute, 3)
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Internet of Things avec Microsoft Azure
Présentation et
action
TransformationBroker Stockage long
terme
CollectionProducteur
Appareil
compatible IP
(Windows/Linux)
Event Hub
AMQP/HTTP
C, .NET, Java…
Azure Stream
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Azure SQL DB
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Langage Arduino (C/C++)
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Azure : Python SDK
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Arduino.cc : hardware open source
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Pour aller plus loin
• Arduino.cc : Starter Kit / Arduino Yun (Linux+Wifi)
• Arduino + Event Hub
Ola Loogman (Kloud) : The IoT with Arduino, Event Hubs and the Azure Python
SDK (blog)
• Event Hub et Stream Analytics
Dipanjan Banik – Stream Analytics Hands on Lab : TollApp (télécharger)
Visual Studio 2013 Community Edition (télécharger)
Azure 1 mois gratuit : 150€ (activer)
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Biztalk summit - IOT

  • 1. Internet of Things BizTalk Summit France 10/03/2015
  • 2. Exemple d’objets connectés • Portable sur soi, à la maison • Infrastructure intelligente, domotique • Sécurité et surveillance • Santé • Transport • Agriculture • … Des objets qui n’étaient pas connectés jusqu’à présent Qui ne disposent souvent pas d’un accès réseau spécifique Qui envoient des données de façon continue (stream)
  • 3. The Internet of Things (IoT)
  • 4. Les services Microsoft Azure pour l’IoT Acheter Construire Acheter une partie, Construire le spécifique • Si le développement logiciel n’est pas une compétence primaire • Focus sur la rapidité d’implémentation • Le développement logiciel est une force • Focus sur la flexibilité et le control, minimization du coût • La plateforme est vue comme un investissement stratégique • Expérimentation • Analytics et traitement des données spécifiques • Composer des services à haute valeur ajoutée “Intelligent Systems Service” (ISS) Outils “Platform as a Service” (PaaS) Plateforme ISS + Services Caractéristiques de l’organisation Services AzureComment approcher l’IoT
  • 6. Quel type d’infrastructure est nécessaire? Supporte la varieté (> million d’apparails concurrents) Supporte la rapidité (> million événements/s) Supporte le volume (> 100s de TB) Buffering (pour gérer la variabilité) Durabilité Latence basse Sécurité Et pas trop cher! Grid Renewables Oil/Gas/Coal Recovery and Distribution Points of Sale Restaurants Hotels Fuel Stations Patients Clinics Hospitals Nursing Homes Mobile Care Safety Security Comfort Lighting Automation Manufacturing Integration and Automation Remote Servicing Predictive and Reactive Maintenance Water Waste Pollution Control Fire Emergency Public Safety Law Enforcement Letters Packages Containers Tanks Bulkware Games Events Sports Television Streaming Traffic Buses Cars Trucks Trains Vessels Aircraft Bikes Smart Energy Smart Retail Smart Mobility Smart Logistics Smart Factory Smart Cities Smart Entertain- ment Smart Health- care Smart Building Home
  • 7. Architecture de référence pour le traitement d’événements Présentation et action - Search and query Data analytics Web/thick client dashboards Stockage long terme External data sources Azure Storage Transformation Real-time analytics (Storm/Orleans, NRT/ASA) Batching/storage adapters Ingestion (broker) Scalable Event Broker Field Gateways Collection Cloud Gateways (WebAPIs) Applications Producteurs Devices
  • 9. Event Hub c’est un service d’ingestion en mode publisher-subscriber (éditeur/abonné) Variété: > million appareils with HTTP/AMQP/(MQTT) Vitesse: > million lignes ingress/second Volume: > GB/s ingress Egress: Pub-sub: Consommateurs concurrents Securité: SAS based, token unique par publisher Buffer: Chaque consommateur possède son propre cursor/offset Durable: Entre 1 and 30 jours de rétention Latence: 50ms end-to-end en mode durable, pointes <10ms Prix: Compétitif en mode PaaS, payer ce que vous consommer
  • 10. Event Hub pour l’IoT: Ingestion Big Data Sources Services Cloud Stockage & Analytics Code spécifique & Outils tiers Web/Mobile User Interfaces Services D’integration Event Hub - Hyper Scale - - Mode Managé - - Interopérable - - Sécurisé -
  • 11. L’avantage avec Azure Storm sur Linux dans une VM HDInsight sur Azure Web Sites & Power BI
  • 12. Scénarios Event Hub Présentation et action TransformationBroker Stockage long terme CollectionProducteurs Devices Appareils entrée de gamme (RTOS) Appareils compatibles IP (Windows/Linux) Field Gateway (Raspberry PI/ Galileo) (Embedded .Net/ ThreadX) Event Hub Legacy IoT (Protocoles spécifiques) Cloud Gateway spécifique AMQP/HTTP C, .NET, Java… MQTT/COAP/Custom Rétention des données dans le temps, Groupes de consommateurs, Réception partitionnée, Check-point, … Plus basse latence end-to-end Intégration facile avec les frameworks (SDK) Custom code (Storm/Orleans ) Storage adapters App insights Data Analytics Statistiques Dashboard Service Recherche Distributed tracing - Applications AMQP/HTTP, C, .NET, Java… Scalabilité sur la bande passante (GB/s) et le nombre de producteurs concurrents Azure Dbs Azure Storage HDInsight
  • 13. Event Hub : Envoyer des données Partition 1 Partition 2 Partition “n” Event 1 PartitionKey=A Event 1 PartitionKey=B
  • 14. Event Hub : Consommation Partition 1 Partition 2 Partition “n” Event 1 Pkey = A Event 2 Pkey = B Receiver 6 Receiver 2 Worker “n” Receiver 1 Receiver “n” Worker 1
  • 15. Event Hub : Consommation multiple Partition 1 Partition 2 Partition “n” Consumer Group C Callback for prtn. 6 Callback for prtn. 2 Worker “n” Callback for prtn. 1 Callback “n” Worker 1Consumer Group B Callback for prtn. 6 Callback for prtn. 2 Worker “n” Callback for prtn. 1 Callback “n” Worker 1Consumer Group A Worker “n” Callback for prtn. 6 Callback for prtn. 2 Callback for prtn. 1 Callback “n” Worker 1
  • 17. 17 Données au repos SELECT count(*) FROM ParkingLot WHERE type = 'Auto' AND color = 'Red' Question “Combien de voitures rouges dans le parking?” Répondre avec une base de donnée relationnelle Marcher jusqu’au parking Compter les véhicules qui sont: Rouge, Voiture
  • 18. 18 Données en Mouvement La question est différente “Combien de voitures rouges sont passées au marqueur 18A sur l’A-10 dans la dernière heure?” Répondre avec une base de donnée relationnelle S’arrêter, faire se garer toutes les voitures qui arrivent pendant l’heure dans un parking, les compter Pas la meilleure des solutions…
  • 19. 19 Développent et Management dans le portail Azure Toutes les opérations de management exposées via des endpoints REST (API) Aussi connu sous le nom « Complex Event Processing », « Traitement d’événements complexes » S’alimente des flux continus d’événements provenant d’IoT (Event Hub)… Préparation des données (jointures, filtrage, agrégation, détection de patterns) Permet le dashboarding en temps réel, les alertes, la maintenance préventive… Azure Stream Analytics!
  • 20. 20 Pourquoi le faire dans le cloud? Event data is already in the Cloud Event data is globally distributed Coût d’opération moindre Scale Services managés, pas d’infrastructure Déplacer les traitements vers la données, et pas l’inverse!
  • 21. 21 Architecture complète Data Source Collect Process Consume Entrées - Event Hubs - Azure Storage Blobs Transformer - Temporal joins - Filter - Aggregates - Projections - Windows - etc. Enrichir - Join with reference data Préparer - Output to storage for further processing Sorties - Azure SQL DB - Azure Storage Blobs - Event Hubs Azure Storage • Temporal Semantics • Guaranteed delivery • Guaranteed up time Azure Stream Analytics Données de référence - Azure Storage Blobs - …
  • 22. 22 L’avantage définitif SELECT count(*) FROM A-10 WHERE Type = ‘Voiture’ and Color = ‘Rouge’ GROUP BY TumblingWindow(hour, 1) La question est différente “Combien de voitures rouges sont passées au marqueur 18A sur l’A-10 dans la dernière heure?”
  • 23. 23 Agrégation temporelle, en SQL TumblingWindow(minute,5) HoppingWindow(minute, 10 , 5) SlidingWindow(minute, 3)
  • 25. Internet of Things avec Microsoft Azure Présentation et action TransformationBroker Stockage long terme CollectionProducteur Appareil compatible IP (Windows/Linux) Event Hub AMQP/HTTP C, .NET, Java… Azure Stream Analytics Azure SQL DB Power BI Langage Arduino (C/C++) + Azure : Python SDK Pseudo SQL
  • 26. Arduino.cc : hardware open source
  • 28. Pour aller plus loin • Arduino.cc : Starter Kit / Arduino Yun (Linux+Wifi) • Arduino + Event Hub Ola Loogman (Kloud) : The IoT with Arduino, Event Hubs and the Azure Python SDK (blog) • Event Hub et Stream Analytics Dipanjan Banik – Stream Analytics Hands on Lab : TollApp (télécharger) Visual Studio 2013 Community Edition (télécharger) Azure 1 mois gratuit : 150€ (activer) • Power BI : PowerBI.com (preview uniquement aux US, mais l’Europe bientôt)

Notes de l'éditeur

  1. Fitbit, lampes, frigo… Routes Prise de sang pour les diabétiques (…) Voiture connectée (…) La vache connectée (…)
  2. PartitionKey: spécifique à mon organisation, déployée sur le terrain Partition : interne à EventHub, peut changer dans le temps en fonction du scaling Couche d’abstraction
  3. >> Et justement, poursuivons la chaîne, et détaillons un des meilleurs consommateurs pour Event Hub : ASA