Il y a plusieurs mois, je suis devenu curieux de savoir comment les solutions de l’Internet des Objets Azure (IoT) sont conçues et assemblées. Je voulais explorer la possibilité d'un cas d'utilisation réel qui mettrait en valeur non seulement la technologie cloud, mais aussi la curiosité qui imprègne notre équipe Azure. Inspiré par la méthodologie convaincante (et amusante) de Mark Rober pour la recherche en ingénierie, j'ai poursuivi ce projet IdO dans la même veine.
L'IdO est devenu un terme relativement universel dans les cercles numériques. On en parle régulièrement dans le même courant que d'autres termes tendance comme l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA), car ces technologies dépendent des données issues des solutions IdO. De manière générale, l'IdO fait référence à tout ce qui est connecté à Internet. Du thermostat Nest de votre maison aux unités centrales d'ordinateur de vélo en passant par les réfrigérateurs IP, les appareils IdO sont partout et alimentent notre monde axé sur les données.
La définition de l'Internet des Objets de Microsoft inclut des références à un ensemble de services gérés et de plateforme à travers la périphérie et le cloud qui connectent, surveillent et contrôlent des milliards d'actifs IdO. Microsoft Azure IoT comprend également des systèmes de sécurité et d'exploitation pour les appareils et équipements, ainsi que des données et des analyses qui aident les entreprises à créer, déployer et gérer des applications IdO. Lors de l'examen de l'Internet des Objets, les solutions Azure de Microsoft examinent comment ces services fonctionnent ensemble à travers trois composantes :
OBJETS : Les objets physiques, ou choses, tels que les équipements industriels, les appareils ou les capteurs, qui se connectent au cloud de manière constante ou intermittente.
OBSERVATIONS : Les informations colligées par les objets, qui sont analysées et transformées en connaissances exploitables, soit par des personnes, soit par l'IA.
ACTIONS : La façon dont les gens réagissent à ces informations et les connectent à leur entreprise, ainsi que les systèmes et les outils qu'ils utilisent.
Au départ, je n'étais pas tout à fait certain de la manière dont le cas d'utilisation de l'IdO que je cherchais allait se concrétiser. Les recherches initiales m'ont conduit aux démarrages rapides et aux laboratoires de démonstration habituels, mais tout cela semblait un peu trop précuit pour ce que j'avais en tête. J'ai appris qu'il existe même une application pour smartphone appelée IoT Plug and Play qui peut être utilisée pour générer des données pour des démonstrations IdO basées sur le cloud. Ensuite, je suis tombé sur une société finlandaise de capteurs IdO appelée Ruuvi, qui fabrique un petit capteur de station météorologique appelé Ruuvi Tag, qui a à peu près la taille d’un toonie (pièce de deux dollars canadiens) et mesure la température, l'humidité, la pression barométrique et le mouvement (accéléromètre). J’étais vendu à l’idée.
La première chose que j'ai faite lorsque les balises Bluetooth Low Energy (BLE) Ruuvi sont arrivées a été de télécharger leur application de station météo et de coupler les balises à mon iPhone. Ensuite, j'ai apposé une étiquette à l'extérieur et une dans mon bureau et l'application m'a permis de visualiser rapidement et joliment les données météorologiques. J'ai utilisé la troisième balise pour expérimenter l'accéléromètre - les changements dans les points de données de l'axe xyz étaient affichés sur l'application en temps réel lorsque le capteur était lancé en l'air et roulé sur le sol. L'application pour smartphone Ruuvi comportait également un mécanisme d'alerte intégré qui m'a donné une idée. J'ai mis l'étiquette dans mon réfrigérateur et j'ai configuré l'application pour qu'elle m'alerte lorsqu'elle détecte un mouvement de la balise. Mes adolescents ont validé cette expérience sans le savoir, car mon téléphone sonnait à chaque fois qu'ils ouvraient la porte du réfrigérateur. Cette recherche localisée sur les capteurs BLE est devenue la base de ce qui allait devenir le cas d'utilisation Cloud IdO d’Azure.
J'apprenais que les solutions IdO, du point de vue de 10 000 pieds, semblaient relever deux défis ; obtenir les données dans le cloud, puis faire quelque chose avec les données. Plus tard, j'ai également découvert qu'il existe une troisième considération de haut niveau : déterminer où les décisions peuvent être prises, cela peut se produire en périphérie, avant l'envoi des données, ou dans le cloud, une fois les données reçues.
Les capteurs IdO, comme les balises Ruuvi que j'ai utilisées, ne sont pas toujours connectés à Internet intrinsèquement. Je ne suis pas un programmeur très accompli mais, après quelques combats au corps à corps avec Linux et Python, j'ai réussi à répondre à cette exigence en utilisant un Raspberry Pi 3 exécutant le logiciel DietPi OS, du code python modifié du site Web de Jussi Roine et les librairies Python pour Azure IdO et RuuviTag. Essentiellement, avec l'aide et le support de ce matériel de référence, j'ai pu associer une balise Ruuvi à un Raspberry Pi connecté à Internet et commencer à envoyer les données du capteur vers une plateforme Azure IdO.
Un hub Azure IoT est une plateforme en tant que service (PaaS) basée sur le cloud agissant comme une passerelle qui connecte les appareils IdO pour collecter des données et générer des observations et une automatisation d’affaires. De plus, les services Microsoft Azure IoT Hub incluent des fonctionnalités qui enrichissent la relation entre les appareils et les systèmes de références = J'ai provisionné un hub Azure IoT dans mon abonnement Azure de laboratoire et validé (célébré!) que les données du capteur, utilisant le Raspberry Pi comme pont vers Internet (et chemin vers Azure), s'inscrivaient auprès du hub IoT.
Pour obtenir un aperçu des données de télémétrie du capteur qui atteignaient le hub Azure IoT, j'ai provisionné les Services Azure Streaming Analytics qui a été configuré pour envoyer les données du capteur du hub IoT vers un tableau de bord PowerBI. À partir du PowerBI, j'ai pu visualiser les données avec des graphiques et des tableaux temporels, et commencer à comprendre ce qui pourrait être possible et commencer à relever le deuxième défi, que faire des données.
C'est là que le cas d'utilisation de l'IoT que je cherchais s'est solidifié par un plan. Ma mère est atteinte de démence à un stade avancé (Alzheimer) et vit à proximité dans une communauté de vie assistée très favorable. Parmi les choses cruelles que la démence fait à ceux qui « voyagent », il y a le désordre avec leurs rythmes circadiens. Mon frère et moi avions appris que notre mère se réveillait fréquemment la nuit et errait jusqu'à ce qu'elle soit soigneusement réinstallée au lit dans sa suite. Parfois, cela se produisait plus d'une fois par nuit.
Et c’est ainsi que le cas d'utilisation est né. Nous avons pensé qu'il pourrait être intéressant de pouvoir suivre la fréquence à laquelle cela se produisait chaque nuit et de voir si ces données étaient utiles pour prédire si le lendemain allait être une bonne journée.
Nous avons décidé de monter notre capteur Ruuvi Tag à l'arrière de la porte de la suite de notre mère et de cacher notre petit ordinateur Raspberry Pi avec lequel il était jumelé dans sa cuisine avoisinante. Notre cas d'utilisation a été défini pour utiliser les données du capteur pour déterminer le mouvement à chaque ouverture de la porte de sa suite et générer une alerte basée sur l'action.
Le travail de Service Azure Streaming Analytics existant a été reconfiguré avec une requête qui compare les données de télémétrie actuelles du capteur de mouvement aux mêmes métriques d'il y a une seconde. Si un delta est reconnu, le mouvement est déterminé et un message est envoyé à une file d'attente Azure Service Bus.
Une application Azure Logic a été provisionnée et configurée pour surveiller la file d'attente du Service Bus pour les messages et lorsqu'un message arrive, une action est déclenchée pour envoyer un message texte (j'ai utilisé Twilio
pour cela ; Services de Communications Azure est une autre option) sur mon téléphone. Le résultat est que nous pouvons voir combien de fois la porte de la suite de ma mère s'ouvre pendant la nuit et peut-être déterminer son niveau de fatigue pour la journée.
Comme le SMS de cette solution arrive toujours du même numéro de téléphone, j'ai créé une alerte unique et agréable sur mon téléphone qui persiste encore à ce jour. C'était inattendu, mais la solution technique a créé une connexion personnelle qui me rappelle tout au long de la journée - mon téléphone sonne et je pense à ma mère et à ce qu'elle pourrait faire à ce moment-là.
Cet exercice de recherche d’IdO Azure basé sur la curiosité d’un cas d'utilisation personnel m'a vraiment aidé à renforcer ma compréhension de ce qui se passe sous le couvert des solutions IdO et à partager les résultats avec l'équipe Azure de Compugen pour élargir nos compétences en matière de cloud.
À l'été 2022, Compugen sera très fière de parrainer un événement client et partenaire d'un mois appelé The Journey to Make a Difference, proposé par Microsoft Azure IoT. Je roulerai à vélo du bureau de Compugen à Calgary jusqu'à notre siège social de Richmond Hill (3 400 km). Ce trajet espère rassembler nos clients, partenaires commerciaux, collègues, amis et famille dans un événement qui démontre comment Compugen aborde le parcours transformationnel du cloud avec nos clients et recueille des fonds pour une cause (la Société Alzheimer du Canada) qui a pris tant de de nos proches dans un parcours différent.
Plus de détails sur The Journey to Make a Difference
et comment vous pouvez en faire partie, seront publiés dans les prochaines semaines. En attendant, n'hésitez pas à nous contacter si vous avez des questions sur Azure et l'IdO et sur la manière dont vous pouvez les implanter dans votre organisation.
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