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Responsable Stratégie Cloud chez VISEO
Vincent Thavonekham,
MVP Azure et Microsoft Regional Director
@vThavo
RETOUR D'EXPÉRIENCE "LARGE IOT PROJECTS"
FOCUS SUR LE PROJET IoT : HAGER SERVICES + SIGFOX
Microsoft PaaS Tour de France, avec le MUG Lyon, à Lyon le 4 mai 2017
En présence de 49 personnes à Microsoft Lyon
Responsable Stratégie Cloud chez VISEO
Vincent Thavonekham
Microsoft Regional Director et MVP Azure
@vThavo
Qui suis-je ?
www.azug.fr
© 2017 AZUG FR. All Rights Reserved.
3
@vThavo (co-fondateur AZUG FR ; Admin/Signataire MUG-Lyon)
J’organise le Global Azure Bootcamp-Lyon
Cette année 22 avril 2017, record avec 6,5 villesSoit environ 400 à 500 personnes en FR
Dans le monde
- 252 villes en ce moment même !!
- Soit env. 10000 à 18000 participants
En France (game): Top 3 classement monde
2 associations !
Hager souhaitait réaliser une plateforme
générique IoT sur Azure pour tous les
besoins actuels et futurs.
L’existant ne pouvant plus traiter
ni la masse de données, ni les traitements
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Simon ANDRE, IoT Cloud Manager
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Simon ANDRE, IoT Cloud Manager
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« Timing très court … nous
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« 2015: Connecteur
SigfoxAzure IoT :
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« ASP.Net Core 1.0 Web Apps
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Focus IoT sur Hager Services + Sigfox
1. Bien respecter les « Best Practices » IoT pour éviter les échecs
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2. Le projet ne s’arrête pas à la fin des développements !
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– Budget Qualité / Prod : PRA, ITIL v3, « vrai » DevOps à terme
– Principe de précaution de la Loi de Murphy :
« Tout ce qui est susceptible de mal tourner tournera nécessairement mal. ». Prévoir les « Single point of Failure »
(SPOF)
3. Pilotage d’un projet IoT : pas uniquement les Dev et la R&D
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4. ROI : Succès grâce à une avance et une « extensibilité » technologique
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CE QUE NOUS AVONS APPRIS
Selon Cédric Villani, Pr Maths, Médaille Fields
« Une idée, cela peut changer le monde.
Mais comment la trouver? » Cédric Villani
• La documentation
• La motivation
• L’environnement
• Les échanges
• Les contraintes
• La chance
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Provenance de ces retours d’expériences IoT
METHODOLOGIE AGILE IOT
Approche robuste
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Prototype Phase (timing: typically, 2
-4 weeks), it’s the first phase of the
process. There’s the Vision definition
, Fast Prototypization and Product
Backlog definition using a specific
planning phase;
Engineering Phase (timing: time needed for reaching
the Value). In this step, the solution is engineerized
and developed. It’s, as one could deduct, the most
important and complex phase of the whole process;
Workout Phase (timing: Typically,
1-2 weeks). It’s the last phase,
focalized onto the Deployment,
Support and the Continuous
Improvement of the product.
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Energy: focused on the energetic-based aspects as a function
of the needs of the operational continuity of smart devices;
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one or more Evaluation Kits (EVK).
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he services made for acquiring the main data/events.
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cleaning-up and managing of the Raw Data that comes from the devic
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affect the solution as well as the development.
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olution, speaking about both hardware items and services
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become a marketable product.
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Azure
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Pres azure paas tdf -rex-hager-vincent thavonekham-regional director-azug fr-mug lyon-viseo

  • 1. Responsable Stratégie Cloud chez VISEO Vincent Thavonekham, MVP Azure et Microsoft Regional Director @vThavo RETOUR D'EXPÉRIENCE "LARGE IOT PROJECTS" FOCUS SUR LE PROJET IoT : HAGER SERVICES + SIGFOX Microsoft PaaS Tour de France, avec le MUG Lyon, à Lyon le 4 mai 2017 En présence de 49 personnes à Microsoft Lyon
  • 2. Responsable Stratégie Cloud chez VISEO Vincent Thavonekham Microsoft Regional Director et MVP Azure @vThavo Qui suis-je ?
  • 3. www.azug.fr © 2017 AZUG FR. All Rights Reserved. 3 @vThavo (co-fondateur AZUG FR ; Admin/Signataire MUG-Lyon) J’organise le Global Azure Bootcamp-Lyon Cette année 22 avril 2017, record avec 6,5 villesSoit environ 400 à 500 personnes en FR Dans le monde - 252 villes en ce moment même !! - Soit env. 10000 à 18000 participants En France (game): Top 3 classement monde 2 associations !
  • 4. Hager souhaitait réaliser une plateforme générique IoT sur Azure pour tous les besoins actuels et futurs. L’existant ne pouvant plus traiter ni la masse de données, ni les traitements « near-temps réels ». Le premier projet s’est basé sur des capteurs connectés au réseau Sigfox. Simon ANDRE, IoT Cloud Manager Besoin et problématique
  • 5. Simon ANDRE, IoT Cloud Manager Solution en Production sur Azure IoT « Timing très court … nous devions faire des choix pragmatiques … » « Nous sommes très satisfaits des performances » « 2015: Connecteur SigfoxAzure IoT : Quelques ajustements » « ASP.Net Core 1.0 Web Apps = Globalement un bon choix » Focus IoT sur Hager Services + Sigfox
  • 6. 1. Bien respecter les « Best Practices » IoT pour éviter les échecs – Penser idéation, valeur métier, … (cf « Agile IoT ») 2. Le projet ne s’arrête pas à la fin des développements ! – Ne pas se concentrer uniquement sur le projet « informatique » – Budget Qualité / Prod : PRA, ITIL v3, « vrai » DevOps à terme – Principe de précaution de la Loi de Murphy : « Tout ce qui est susceptible de mal tourner tournera nécessairement mal. ». Prévoir les « Single point of Failure » (SPOF) 3. Pilotage d’un projet IoT : pas uniquement les Dev et la R&D – C’est un projet de transformation de l’entreprise : Implication Direction 4. ROI : Succès grâce à une avance et une « extensibilité » technologique – Lire, s’ouvrir, travailler avec Microsoft Corp, … IoT and BigData : IoT Azure at scale - Featuring Hager Services and AgileIoT CE QUE NOUS AVONS APPRIS
  • 7. Selon Cédric Villani, Pr Maths, Médaille Fields « Une idée, cela peut changer le monde. Mais comment la trouver? » Cédric Villani • La documentation • La motivation • L’environnement • Les échanges • Les contraintes • La chance • La persévérance Début de l’aventure IoT: « Naissance des idées » Focus IoT sur Hager Services + Sigfox
  • 8. 8
  • 9. • Croisement des informations sur trois axes Des méthodologies et architectures éprouvées IoT and BigData : IoT Azure at scale - Featuring Hager Services and Agile IoT Provenance de ces retours d’expériences IoT
  • 11. Agile IoT Duttile Poster Prototype Phase (timing: typically, 2 -4 weeks), it’s the first phase of the process. There’s the Vision definition , Fast Prototypization and Product Backlog definition using a specific planning phase; Engineering Phase (timing: time needed for reaching the Value). In this step, the solution is engineerized and developed. It’s, as one could deduct, the most important and complex phase of the whole process; Workout Phase (timing: Typically, 1-2 weeks). It’s the last phase, focalized onto the Deployment, Support and the Continuous Improvement of the product.
  • 12. Agile IoT Fast Prototyping Energy: focused on the energetic-based aspects as a function of the needs of the operational continuity of smart devices; Hardware : focused on the validation of the hardware through one or more Evaluation Kits (EVK). Code: focused on the prototyping of the firmware of the devices and t he services made for acquiring the main data/events. Data Flow: focused on the aspects related to the gathering, cleaning-up and managing of the Raw Data that comes from the devic es. Cloud: focused on the Cloud aspects of the solution, as a data/event management platform. Security: focused on the verification of the security aspects, which affect the solution as well as the development. Delivery Prototyping: focused on the deploy of the elements of the s olution, speaking about both hardware items and services ones. Legal: focused on the analysis of the law and regulations, national and international, which the solution must consider in order to become a marketable product.
  • 13. Retours sur un projet Azure IoT en particulier Capteurs connectés
  • 14. BESOIN HAGER SERVICES: Capteurs incendie « connectés » – Directeur du projet : Simon ANDRE – Equipe de 6 personnes – Architecture fortement inspirée des architectures dites « Lambda » pour de l’IoT / Big Data Témoignage client : Hager Services Focus IoT sur Hager Services + Sigfox
  • 15. • Exigence Sigfox – Taille des trames Sigfox : 12 octets – 140 messages / 24h / device – 10 minutes entre deux trames • Par sécurité: nous attendions 20 min entre 2 trames Témoignage client : Hager Services Focus IoT sur Hager Services + Sigfox
  • 16. • Exigence Hager – Plate-forme IoT « générique » • Démarrage avec les détecteurs d’incendie • Mais plateforme ouverte permettant d’intégrer de nouveaux produits, nouveaux services Témoignage client : Hager Services Retour d'expérience "large IoT projects", Focus sur HagerServices
  • 17. PLATFORM COMPLEXITY VISEO HELPS EASE THE PAIN TO CREATE THE COLLECTING INFRASTRUCTURE Ready to use infrastructure  levering our knowledges Azure IoT Suite Platform in less than 10 minutes Easy set up for PoC & Prototypes Azure Pick and choose what we need for the perfect solution for our client
  • 18. EXTENSION OF NODE-RED AND OPEN-SOURCED OPEN SOURCE AND AZURE BASED
  • 19. Simplifiée : • Azure WebJob + WebApp basés sur ASP.Net Core 1.0 • Architecture micro-services asynchrone et event-based • DAL basée sur micro-ORM Dapper Architecture : forte volumétrie + traitements « near-temps réel » Témoignage client : Hager Services Focus IoT sur Hager Services + Sigfox Event Hub Utilisateurs Assemblage Routage Traitement et stockage
  • 20. Le problème de découpage côté « Device » 20 Enterprise integration patterns • Slitter côté Device Hager Message Hager volumineux Message Hager découpé pour transport via Sigfox (140 packets 12 bytes)
  • 21. Le problème du réassemblage des trames 21
  • 22. Le choix final s’est porté sur Reactive Extensions. Sur les 18 langages, choix de C# Donc « Rx.NET » Le problème du réassemblage des trames Focus IoT sur Hager Services + Sigfox
  • 23. “Rx done right” “ReactiveX is a combination of the best ideas from the Observer pattern (Gang of Four), the Iterator pattern, and functional programming” http://reactivex.io/23 Similaire à Linq mais streams asynchrones + opérateurs pour gérer le temps Linq
  • 24. Rx : filter, select, transform, combine, and compose Observables, soit 453 opérateurs = combinaisons infinies http://reactivex.io/documentation/operators.html24 I want to evaluate the entire sequence of items emitted by an Observable and emit a single boolean indicating if all of the items pass some test: All and emit a single boolean indicating if the Observable emitted any item (that passes some test): Contains and emit a single boolean indicating if the Observable emitted no items: IsEmpty and emit a single boolean indicating if the sequence is identical to one emitted by a second Observable: SequenceEqual and emit the average of all of their values : Average and emit the sum of all of their values : Sum and emit a number indicating how many items were in the sequence: Count and emit the item with the maximum value : Max and emit the item with the minimum value : Min by applying an aggregation function to each item in turn and emitting the result: Scan
  • 25. Le problème du réassemblage des trames Rx : Autres possibilités de transformations http://reactivex.io/documentation/operators/groupby.html25
  • 26. “Rx done right” 26 Event Hub Redis Cache ?? « Un pattern Observateur »
  • 27. “Rx done right” 27 « Un pattern Observateur modifié » Event Hub Redis Cache ??
  • 28. Le problème du réassemblage des trames Opérateur de transformation “GroupBy”: Observable  set of Observables http://reactivex.io/documentation/operators/groupby.html28
  • 29. • Comment s’y retrouver avec toutes ces données ? • Fouille de données, notamment avant de pouvoir réaliser des algorithmes de Machine Learning Que faire avec toutes ces données ? Retour d'expérience "large IoT projects", Focus sur HagerServices
  • 30. Analyse exploratoire des données Fournir & améliorer la performance opérationnelle grâce à l’exploitation fine des informations délivrées quotidiennement BigTime Series : Exemple “eaux de Paris”
  • 31. CONCEPTION DU MEME FILTRE ‒ R (ou Python) dans Visual Studio ‒ R (ou Python) dans JUPYTER EXECUTION / DEBUG ‒ R dans SQL Server 2016 ‒ R dans Azure ML EN PRODUCTION ‒ Aisance et fiabilité d’une mise à jour ARCHITECTURE AZURE : DETAIL BENCHMARK Comparaison de méthodes de travail 31Projet DataLab Innovation Azure ML, Machine Learning
  • 32. Microsoft-referenced architecture: Stream Analytics remplacé par Rx Architecture candidate Sources : https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/iot-suite-what-are-preconfigured-solutions/ Event Hub Storage Web/Mobile App IoT Hub Web Jobs Devices DocumentDB SQL Database Redis Cache Web Jobs Back-end systems and processes
  • 33. Responsable Stratégie Cloud chez VISEO Vincent Thavonekham, MVP Azure et Microsoft Regional Director @vThavo RETOUR D'EXPÉRIENCE "LARGE IOT PROJECTS" FOCUS SUR LE PROJET IoT : HAGER SERVICES + SIGFOX Microsoft PaaS Tour de France, avec le MUG Lyon, à Lyon le 4 mai 2017