Otimização de custos em sua carga de trabalho de IoT

A relação custo-benefício é um dos principais fatores de sucesso para projetos de IoT. Em uma solução típica de IoT, os dispositivos geram grandes quantidades de telemetria que enviam para a nuvem para que as tecnologias de nuvem processem e armazenem. A forma como você desenvolve dispositivos e aplicativos, lida com grandes volumes de dados e projeta sua arquitetura afeta os custos gerais.

Como uma solução de IoT é uma pilha de tecnologia multicamadas, há muitos fatores de economia de custos a serem considerados e muitas oportunidades para otimizar custos. A otimização de custos é um processo de controle de custos de circuito fechado que precisa ser continuamente monitorado, analisado e melhorado ao longo do ciclo de vida de uma solução.

Os requisitos da solução são os principais critérios para as decisões de arquitetura IoT. Você pode separar os requisitos em requisitos funcionais e operacionais. Separe as considerações de custo para cada tipo de requisito, porque os requisitos funcionais determinam o design do sistema, enquanto os requisitos operacionais afetam a arquitetura do sistema. Desenvolva vários casos de uso com base nos requisitos e compare-os antes de finalizar seu projeto.

Este artigo apresenta considerações de custo para várias combinações de serviços e tecnologias do Azure IoT. Para otimização de custos para setores específicos ou casos de uso, como fábricas conectadas, manutenção preditiva ou monitoramento remoto, consulte Arquiteturas de referência do Azure IoT específicas do setor.

Avalie a otimização de custos em sua carga de trabalho de IoT

Para avaliar sua carga de trabalho de IoT por meio das lentes do pilar Otimização de Custos da Estrutura Well-Architected, conclua as perguntas de otimização de custos para cargas de trabalho de IoT na Revisão do Azure Well-Architected. Depois que a avaliação identificar as principais recomendações de otimização de custos para sua solução de IoT, use o conteúdo a seguir para ajudar a implementar as recomendações.

Estruturar princípios

Cinco pilares de excelência arquitetônica sustentam a metodologia de projeto de carga de trabalho IoT. Esses pilares servem como uma bússola para decisões de design subsequentes nas principais áreas de design de IoT. Os seguintes princípios de design estendem o pilar de qualidade do Azure Well-Architected Framework - Otimização de custos.

Princípio de design	Considerações
Desenvolver disciplina de gestão de custos	Compreenda o custo total de propriedade (TCO) contabilizando os custos diretos e indiretos ao planejar.
Use estratégias e abordagens padrão do setor	Para indústrias específicas de IoT com seus próprios ecossistemas, por exemplo, manufatura, energia e meio ambiente, ou automotivo e transporte, use estratégias e abordagens padrão do setor.
Design para otimização de taxas	Defina planos de implementação para cada camada de arquitetura IoT.
Monitorize e otimize ao longo do tempo	Monitore e otimize os custos com atividades contínuas de otimização de custos depois de implementar sua solução.

Custo total de propriedade (TCO)

Os custos da IoT são um compromisso entre várias opções de tecnologia. Às vezes, não é uma comparação simples, porque a IoT é um sistema de ponta a ponta. Considere o custo benefício da sinergia ao conciliar vários serviços e tecnologias. Por exemplo, você pode usar gêmeos de dispositivo do Hub IoT do Azure para manipular eventos nos Gêmeos Digitais do Azure. Os Gêmeos de Dispositivo no Hub IoT estão disponíveis somente na camada padrão do Hub IoT.

É importante estimar corretamente os custos agregados a longo prazo. Analise as pilhas de tecnologia IoT e desenvolva um modelo de custo que inclua os custos para implementar e operar todos os serviços envolvidos. A Calculadora de Preços do Azure ajuda a estimar os custos operacionais e de inicialização.

Em algumas áreas, um custo único pode ser mais eficaz do que os custos recorrentes. Por exemplo, em segurança, onde as técnicas de hacking estão sempre mudando, pode ser melhor importar um sistema operacional e módulo comercial confiável, como o Azure Sphere. Para um pagamento único, esses serviços fornecem patches de segurança mensais contínuos do dispositivo.

Estime os custos da solução com base na execução em escala na produção, não na arquitetura de prova de conceito (PoC). A arquitetura e os custos evoluem rapidamente após a PoC. De acordo com o relatório IoT Signals EDITION 3, a principal razão para a falha da PoC é o alto custo de escala. O alto custo de dimensionamento de projetos de IoT vem das complexidades da integração entre camadas, como dispositivos, conectividade de borda e compatibilidade entre aplicativos.

Seu modelo de custo deve incluir as seguintes áreas:

• Dispositivos: Começando com um número limitado de dispositivos conectados, estime o crescimento no número de dispositivos implantados e seus padrões de mensagens. Tanto os dispositivos como as mensagens podem ter um crescimento linear ou não linear ao longo do tempo.

• Infraestrutura: para avaliar os custos de infraestrutura, considere primeiro o básico: armazenamento, computação e rede. Em seguida, contabilize todos os serviços de que sua solução precisa para ingerir, sair e preparar dados.

• Operações: incluem custos operacionais de longo prazo que aumentam em paralelo com os custos de infraestrutura, como a contratação de operadores, fornecedores e equipes de suporte ao cliente.

• Monitoramento: Monitorar e revisar continuamente os custos para identificar lacunas entre os custos planejados e reais. Uma reunião regular de revisão de custos ajuda a alcançar a otimização de custos.

Camadas de arquitetura IoT

Os princípios de design de otimização de custos ajudam a esclarecer considerações para garantir que sua carga de trabalho de IoT atenda aos requisitos em todas as camadas fundamentais da arquitetura de IoT.

Compreender as camadas da arquitetura IoT ajuda a definir uma linha de base de custo e considerar várias arquiteturas para comparação de custos. Cada camada tem várias tecnologias e opções de ecossistemas, como dispositivos, telecomunicações ou o ponto de presença, portanto, você precisa estabelecer uma estratégia de custo para cada camada.

As camadas principais da IoT: dispositivo e gateway, gerenciamento e modelagem de dispositivos e ingestão e comunicação, identificam soluções específicas da IoT. As outras camadas e atividades transversais também são comuns e frequentemente compartilhadas com outras cargas de trabalho. No entanto, o TCO e a otimização de custos devem levar todos os custos em consideração, portanto, você precisa considerar os custos relacionados à IoT de atividades comuns e transversais, bem como as camadas específicas da IoT.

Camada de dispositivo e gateway

Essa camada é responsável por gerar, em alguns casos otimizar, e transferir dados para a nuvem. O custo é uma consideração fundamental para projetar essa camada. A otimização de custos deve levar em conta todo o ciclo de vida do dispositivo de planejar, provisionar, configurar, monitorar e aposentar.

As soluções de borda exigem que dispositivos IoT sejam implantados em campo. A implantação pode precisar de infraestrutura de rede e fonte de alimentação que afete os custos. A infraestrutura pré-existente pode minimizar os custos de instalação, mas pode exigir a garantia de que a instalação não afete os sistemas existentes.

Desenvolver ou instalar dispositivos IoT pode exigir treinamento e empregar pessoal interno ou externo dedicado. As habilidades necessárias incluem design de hardware, desenvolvimento de aplicativos incorporados, conectividade local e em nuvem, segurança e privacidade e arquitetura de soluções IoT. Também podem ser necessários conhecimentos especializados específicos do setor. Inclua esses custos nos custos gerais do dispositivo.

Os custos do dispositivo incluem a organização da logística, como armazenamento, gerenciamento de estoque e transporte. Inclua o custo de quaisquer atividades de desmantelamento quando os dispositivos atingirem o fim do seu ciclo de vida operacional.

Para dispositivos conectados à nuvem, otimize as transmissões de dados para manter os limites de custo. As estratégias incluem minimizar os tamanhos de carga útil, enviar mensagens em lote e transmitir durante períodos fora de pico. Essas otimizações também incorrem em custos de implementação.

Para saber mais sobre os dispositivos IoT do Azure, consulte:

• Visão geral dos tipos de dispositivo IoT do Azure
• Práticas recomendadas para configuração de dispositivos em uma solução de IoT

Seleção de hardware

A maior parte do processo de desenvolvimento de dispositivos depende da seleção de hardware. Uma decisão de fazer ou comprar para dispositivos leva em conta fatores qualitativos, como certificação WiFi, e fatores quantitativos, como lista de materiais, custo e tempo de comercialização. Escolher entre hardware pronto para uso ou um design personalizado afeta o custo do dispositivo IoT e o tempo de comercialização.

• Os dispositivos prontos a usar podem custar mais por unidade, mas têm custos e prazos de entrega previsíveis. Os dispositivos prontos a utilizar também eliminam a necessidade de uma gestão complexa da cadeia de abastecimento.

• Os dispositivos personalizados podem reduzir os custos unitários, mas envolvem tempo de desenvolvimento e incorrem em custos de engenharia não recorrentes, como projeto, teste, envio de certificação e fabricação.

• Componentes ou módulos de sistema pré-certificados podem reduzir o tempo de comercialização e criar um dispositivo semi-personalizado, mas são mais caros do que chips discretos. Você precisa de recursos adequados para a cadeia de suprimentos e o gerenciamento de estoque.

O catálogo de Dispositivos Certificados do Azure oferece dispositivos que funcionam bem com o Azure IoT e podem ajudar a reduzir os custos e o tempo de comercialização. Você se concentrará em projetar e arquitetar a solução de IoT com a flexibilidade de selecionar o hardware de uma extensa lista de dispositivos certificados. Os dispositivos IoT Plug and Play podem reduzir os custos de desenvolvimento de dispositivos e de nuvem. Ao selecionar um Dispositivo Certificado do Azure, você pode ignorar as personalizações e a integração do dispositivo diretamente para a integração em sua Solução IoT.

Padrão arquitetônico Lambda

As soluções de IoT geralmente usam o padrão de arquitetura lambda quente/quente/frio na nuvem. Esse padrão também se aplica à borda quando você usa dispositivos de borda de maior desempenho ou o tempo de execução do Azure IoT Edge. A otimização desse padrão na borda reduz os custos gerais da solução. Você pode escolher o serviço mais econômico para ingestão e processamento de dados na nuvem.

• O processamento de caminho ativo inclui processamento quase em tempo real, alertas de processo ou notificações de borda. Você pode usar fluxos de eventos do Hub IoT do Azure para processar alertas na nuvem.

• O processamento de caminho dinâmico inclui o uso de soluções de armazenamento na borda, como bancos de dados de séries cronológicas de código aberto ou o Azure SQL Edge. O Azure SQL Edge inclui recursos de processamento de fluxo de borda e armazenamento otimizado para séries cronológicas.

• O processamento de caminho frio inclui o envio em lote de eventos de menor importância e o uso de uma opção de transferência de arquivos por meio do módulo Armazenamento de Blob do Azure. Essa abordagem usa um mecanismo de transferência de dados de menor custo em comparação com o streaming por meio do Hub IoT. Depois que os dados frios chegam ao armazenamento de Blob do Azure, há muitas opções para processar os dados na nuvem.

Segurança dos dispositivos

Tanto o Hub IoT com DPS (Device Provisioning Service) quanto o IoT Central oferecem suporte à autenticação de dispositivos com chaves simétricas, certificado TPM (trusted platform module) e certificados X.509. Há um fator de custo associado a cada opção.

• Os certificados X.509 são a opção mais segura para autenticação no Hub IoT do Azure, mas o gerenciamento de certificados pode ser caro. A falta de planejamento do gerenciamento do ciclo de vida dos certificados pode tornar os certificados ainda mais caros. Normalmente, você trabalha com fornecedores terceirizados que oferecem soluções de CA e gerenciamento de certificados. Esta opção requer o uso de uma infraestrutura de chave pública (PKI). As opções incluem uma PKI autogerenciada, uma PKI de terceiros ou o serviço de segurança do Azure Sphere, que está disponível apenas com dispositivos do Azure Sphere.

• Os TPMs com certificados X.509 oferecem uma camada adicional de segurança. O DPS também suporta autenticação por meio de chaves de endosso do TPM. Os principais custos são de hardware, potencial redesenho da placa e complexidade.

• A autenticação de chave simétrica é a opção mais simples e de menor custo, mas você deve avaliar o impacto na segurança. Você precisa proteger as chaves no dispositivo e na nuvem, e armazenar a chave com segurança no dispositivo geralmente requer uma opção mais segura.

Analise os custos associados a cada uma dessas opções e equilibre os custos de hardware ou serviços potencialmente mais altos com maior segurança. A integração com seu processo de fabricação também pode influenciar os custos gerais.

Para obter mais informações, consulte Práticas de segurança para fabricantes de dispositivos IoT do Azure.

Azure RTOS

O Azure RTOS é um conjunto de desenvolvimento incorporado para dispositivos. O Azure RTOS inclui um sistema operacional pequeno, mas poderoso, que fornece desempenho confiável e ultrarrápido para dispositivos com recursos limitados. O Azure RTOS é fácil de usar e foi implantado em mais de 10 bilhões de dispositivos. O Azure RTOS dá suporte aos microcontroladores de 32 bits mais populares e às ferramentas de desenvolvimento incorporadas, para que você possa aproveitar ao máximo as habilidades existentes do construtor de dispositivos.

O Azure RTOS é gratuito para implantação comercial usando hardware pré-licenciado. O Azure RTOS vem com recursos de nuvem do Azure IoT e recursos como atualização de dispositivo e segurança. Esses recursos ajudam a reduzir os custos de desenvolvimento do dispositivo e da nuvem.

O Azure RTOS é certificado em segurança e proteção, ajudando a reduzir o tempo e o custo da criação de dispositivos compatíveis para verticais específicas, como médica, automotiva e de fabricação.

Dispositivos LPWAN

Se os dispositivos LPWAN, como LoRaWAN, NB-IoT ou LTE-M, já estiverem conectados a outra nuvem IoT, a Ponte de Dispositivo do Azure IoT Central pode ajudar a fazer a ponte para o Azure IoT Central. O Azure IoT Central Device Bridge permite que você se concentre em adicionar conhecimento do setor e avaliar a solução sem incorrer em custos para alterar dispositivos existentes.

Ao criar sua solução pronta para a empresa, você precisará considerar os custos para integrar dispositivos LPWAN ao Hub IoT do Azure.

Azure Sphere

O Azure Sphere é uma plataforma de solução IoT segura e completa com recursos internos de comunicação e segurança para dispositivos conectados à Internet. O Azure Sphere compreende uma unidade de microcontrolador (MCU) segura, conectada e cruzada, um sistema operacional (SO) baseado em Linux de alto nível personalizado e um serviço de segurança baseado em nuvem que fornece segurança contínua e renovável. O Azure Sphere reduz o esforço para criar e manter um ambiente seguro do dispositivo para a nuvem.

O Azure Sphere fornece atualizações do SO e segurança renovável de dia zero durante 10 anos, para além da PKI baseada em X.509, atualizações de aplicações de utilizador, relatórios de erros e gestão de dispositivos para além de 10 anos sem custos adicionais. O Azure Sphere reduz o custo operacional de manter milhões de dispositivos atualizados com a segurança mais recente.

Azure Stack

As soluções do Azure Stack estendem os serviços e recursos do Azure para ambientes além dos datacenters do Azure, como datacenters locais ou pontos de presença. As soluções do Azure Stack incluem o Azure Stack Edge e o Azure Stack HCI.

• O Azure Stack Edge é um dispositivo gerenciado pelo Azure que é ideal para cargas de trabalho de aprendizado de máquina aceleradas por hardware em pontos de presença. O Azure Stack Edge é executado em pilhas de tecnologia moderna, como contêineres, portanto, o Azure Stack Edge implantado em um ponto de presença pode atender a várias cargas de trabalho. O compartilhamento de poder computacional entre cargas de trabalho reduz o TCO.

• O Azure Stack HCI é uma solução hiperconvergente criada especificamente com integração nativa do Azure. O Azure Stack HCI oferece virtualização escalável para hospedar soluções de IoT. A virtualização traz benefícios extras, como segurança, escalabilidade e ambientes flexíveis, que podem reduzir o TCO ao compartilhar o hardware com outras cargas de trabalho. O Azure Stack HCI oferece mais poder de computação do que o Azure Stack Edge e é ideal para a transformação de processos do setor.

As soluções do Azure Stack trazem a capacidade do Azure para a borda, mas o dimensionamento de hardware restringe o poder de computação total. Identifique casos de uso e poder de computação estimado e considere o dimensionamento para adequar os custos às necessidades de desempenho.

Azure MEC público ou privado

Os dispositivos IoT podem gerar grandes quantidades de dados e também podem ter fortes requisitos de baixo consumo de energia e baixos custos. Dispositivos IoT pequenos e baratos são projetados para uma ou algumas tarefas, como coletar dados de sensor ou localização e descarregá-los para processamento posterior.

A computação de borda multiacesso (MEC) pública ou privada do Azure e o 5G ajudam a otimizar os custos de descarregamento de dados de dispositivos. As soluções de IoT baseadas em MEC permitem o processamento de dados de baixa latência na borda, em vez de em dispositivos ou na nuvem. A latência é de 1-5 ms em vez dos típicos 100-150 ms para a nuvem. As soluções de IoT baseadas em MEC são flexíveis e os próprios dispositivos são baratos, operam com manutenção mínima e usam baterias menores, mais baratas e duradouras. O MEC mantém as funções de análise de dados, IA e otimização na borda, o que mantém as soluções de IoT simples e baratas.

Além de servir como um dispositivo de processamento de borda, computação e comunicação 5G para cargas de trabalho de IoT, o MEC atende outras cargas de trabalho como um dispositivo de comunicação para estabelecer conexões de alta velocidade com a nuvem pública ou sites remotos.

Azure IoT Edge

O Azure IoT Edge tem recursos internos para grandes volumes de mensagens. Os dispositivos gerenciados do Azure IoT Edge com recursos de gateway podem reduzir os custos de rede e minimizar o número de mensagens por meio de cenários de borda e processamento local.

Evite comunicações de borda dispositivo-a-dispositivo ou módulo-a-módulo ou interações dispositivo-a-nuvem que usam muitas mensagens pequenas. Use recursos internos de envio em lote de mensagens para enviar várias mensagens de telemetria para a nuvem. Esses recursos podem ajudar a reduzir os custos de uso do Hub IoT. Reduzir o número de mensagens diárias e o número de operações de dispositivo para nuvem por segundo pode permitir escolher uma camada mais baixa no Hub IoT. Para saber mais, consulte Esticando os limites de desempenho do IoT Edge.

Para reduzir os custos de troca de dados, você pode implantar serviços do Azure, como o Azure Stream Analytics e o Azure Functions , no IoT Edge. O Azure Stream Analytics e o Azure Functions podem agregar e filtrar grandes volumes de dados na borda e enviar apenas dados importantes para a nuvem. O Armazenamento de Blobs do Azure no IoT Edge pode reduzir a necessidade de transferir grandes quantidades de dados pela rede. O armazenamento de borda é útil para transformar e otimizar grandes quantidades de dados antes de enviá-los para a nuvem.

Os módulos gratuitos do Azure IoT Edge para protocolos abertos, como o OPC Publisher e o Modbus , ajudam a conectar vários dispositivos com desenvolvimento mínimo. Se o desempenho de carregamento for crítico, escolher um módulo IoT Edge comprovado de um fornecedor pode ser mais econômico do que criar um módulo personalizado. Pode procurar e transferir módulos do IoT Edge a partir do Azure Marketplace.

Camada de ingestão e comunicação

Um gateway IoT na nuvem é uma ponte entre dispositivos e serviços em nuvem. Como um serviço front-end para a plataforma de nuvem, um gateway pode agregar todos os dados com tradução de protocolo e fornecer comunicação bidirecional com dispositivos.

Há muitos fatores a serem levados em conta para comunicações de dispositivo para gateway IoT, como conectividade de dispositivo, rede e protocolo. Uma compreensão dos protocolos de comunicação IoT, tipos de rede e padrões de mensagens ajuda você a projetar e otimizar uma arquitetura econômica.

Para conectividade de dispositivo, é importante especificar o tipo de rede. Se você selecionar uma solução privada de LAN ou WAN, como WiFi ou LoraWAN, considere o TCO de rede como parte dos custos gerais. Se você usa redes de operadoras, como 4G, 5G ou LPWAN, inclua custos recorrentes de conectividade.

Plataforma de solução IoT

Para criar uma solução de IoT para sua empresa, você normalmente avalia sua solução usando a abordagem de plataforma de aplicativo gerenciado e cria sua solução pronta para empresa usando os serviços de plataforma.

• Os serviços da plataforma permitem ajustar os serviços e controlar os custos gerais. Ele fornece todos os blocos de construção para aplicativos de IoT personalizados e flexíveis. Você tem mais opções para escolher e codificar quando conecta dispositivos e ingere, armazena e analisa seus dados. Os serviços da plataforma IoT do Azure incluem os produtos Azure IoT Hub e Azure Digital Twins.

• O Azure IoT Central é uma plataforma de aplicativo gerenciado que permite avaliar rapidamente sua solução de IoT, reduzindo o número de decisões necessárias para alcançar resultados. O IoT Central cuida da maioria dos elementos de infraestrutura em sua solução, para que você possa se concentrar em adicionar conhecimento do setor e avaliar a solução.

Camadas do Hub IoT

A maioria das soluções de IoT requer comunicação bidirecional entre dispositivos e a nuvem para ser totalmente funcional e segura. A camada básica do Hub IoT fornece funcionalidade principal, mas exclui o controle bidirecional. Para algumas implementações de soluções iniciais, você poderá reduzir custos usando a camada básica. À medida que sua solução progride, você pode alternar para uma camada padrão para otimizar um canal de comunicação seguro para reduzir os custos de mensagens da nuvem para o dispositivo. Para obter mais informações, consulte Escolha a camada certa do Hub IoT para sua solução.

Tamanho e frequência da mensagem do Hub IoT

Os custos das mensagens dependem muito da tagarelice do dispositivo e do tamanho da mensagem. Dispositivos tagarelas enviam muitas mensagens para a nuvem a cada minuto, enquanto dispositivos relativamente silenciosos só enviam dados a cada hora ou mais. Evite interações entre dispositivos e nuvem que usam muitas mensagens pequenas. A clareza sobre a tagarelice do dispositivo e o tamanho da mensagem ajuda a reduzir a probabilidade de provisionamento excessivo, o que leva à capacidade de nuvem não utilizada, ou subprovisionamento, o que leva a desafios de escala. Considere o tamanho e a frequência das cargas úteis de mensagens para garantir que sua infraestrutura tenha o tamanho correto e esteja pronta para ser dimensionada.

Evite interações entre a nuvem e o dispositivo que usam muitas mensagens pequenas. Por exemplo, agrupe várias atualizações gêmeas de dispositivo ou módulo em uma única atualização, que tem sua própria limitação. Esteja ciente do tamanho da mensagem usado para a cota diária, 4K-byte para camadas não livres do Hub IoT. O envio de mensagens menores deixa alguma capacidade sem uso, enquanto as mensagens maiores são cobradas em blocos de 4 KB.

Use um único método direto para obter feedback direto. Use uma única atualização de status de dispositivo ou módulo duplo para trocar informações de configuração e status de forma assíncrona.

Se o tamanho da mensagem for crítico para o gerenciamento de custos, reduzir a sobrecarga é especialmente importante com ciclos de vida longos do dispositivo ou grandes implantações. As opções para reduzir essa sobrecarga incluem:

• Use um ID de dispositivo mais curto, ID de módulo, nome gêmeo e tópico de mensagem para reduzir a carga útil em pacotes MQTT. Uma carga útil MQTT se parece com devices/{device_id}/modules/{module_id}/messages/events/.
• Abreviar a sobrecarga de comprimento fixo e a mensagem.
• Comprima a carga útil, por exemplo, usando Gzip.

Cotas de mensagens e limites de limitação do Hub IoT

As camadas do Hub IoT têm tamanhos diferentes, com cotas específicas e limites de limitação para operações. Entenda os limites e as cotas do Hub IoT para otimizar os custos de mensagens de dispositivo para nuvem e de nuvem para dispositivo.

Por exemplo, a camada Standard S1 tem uma cota diária de 400.000 mensagens. As cobranças aumentam em blocos de 4 KB com base em vários fatores:

• Uma mensagem de dispositivo para nuvem (D2C) pode ter até 4 KB.
• As mensagens D2C que excedem 4 KB são cobradas em partes de 4 KB.
• Mensagens menores que 4 KB podem usar o método SDK SendEventBatchAsync do Azure IoT para otimizar o envio em lote no lado do dispositivo. Por exemplo, agrupar até quatro mensagens de 1 KB na borda aumenta o medidor diário em apenas uma mensagem. O processamento em lote só é aplicável para AMQP ou HTTPS.
• A maioria das operações, como mensagens de nuvem para dispositivo ou operações de gêmeos de dispositivo, também cobram mensagens em blocos de 4 KB. Todas essas operações aumentam a taxa de transferência diária e a cota máxima de mensagens.

Consulte a documentação de informações de preços do Hub IoT do Azure para obter exemplos de preços detalhados.

Além das cotas diárias de mensagens, as operações de serviço têm limites de limitação. Uma parte fundamental da otimização de custos do Hub IoT é otimizar as cotas de mensagens e os limites de limitação de operações. Estude as diferenças entre os limites na forma de operações por segundo ou bytes por segundo. Para obter mais informações, consulte Cotas e limitação do Hub IoT.

Diferentes limites de limitação se aplicam a diferentes operações do Hub IoT. As operações de dispositivo para nuvem têm um acelerador de operações por segundo que depende da camada. Além do tamanho da mensagem, que é medido em blocos de 4 KB, considere o número de operações. O envio em lote na borda permite enviar mais mensagens em uma única operação.

Uma única mensagem de 2 KB, uma mensagem em lote de 10 KB ou uma mensagem em lote de 256 KB conta apenas como uma única operação, permitindo que você envie mais dados para o ponto de extremidade sem atingir limites de limitação.

Dimensionamento automático do Hub IoT

O ajuste dinâmico do número de unidades do Hub IoT ajuda a otimizar os custos quando o volume de mensagens flutua. Você pode implementar um serviço de dimensionamento automático que monitora e dimensiona automaticamente seu serviço do Hub IoT. Consulte Dimensionamento automático do Hub IoT do Azure para obter um exemplo personalizável para implementar a capacidade de dimensionamento automático. Você pode usar sua própria lógica personalizada para otimizar a camada do Hub IoT e o número de unidades.

Carimbos de implantação para dimensionamento

O carimbo de implantação é um padrão de design comum para estratégias de implantação flexíveis, escala previsível e custo. Esse padrão oferece várias vantagens para soluções de IoT, como distribuição geográfica de grupos de dispositivos, implantação de novos recursos em selos específicos e observação do custo por dispositivo. Para obter mais informações, consulte Dimensionar soluções de IoT com carimbos de implantação.

Camada de gerenciamento e modelagem de dispositivos

O gerenciamento de dispositivos é uma tarefa que orquestra processos complexos, como gerenciamento da cadeia de suprimentos, inventário de dispositivos, implantação, instalação, prontidão operacional, atualização de dispositivos, comunicação bidirecional e provisionamento. A modelagem de dispositivos pode reduzir os custos de gerenciamento e os volumes de tráfego de mensagens.

IoT Plug and Play

Para a redução do TCO, considere casos de uso estendidos como parte da seleção da plataforma. O IoT Plug and Play permite que os construtores de soluções integrem dispositivos com o Hub IoT ou os Gêmeos Digitais do Azure sem qualquer configuração manual. O IoT Plug and Play usa a Digital Twins Definition Language (DTDL) V2. Ambos são baseados em padrões W3C abertos, como JSON-LD e RDF, o que permite uma adoção mais fácil entre serviços e ferramentas.

Não há custo extra para usar o IoT Plug and Play e a DTDL. As taxas padrão para o Hub IoT, Gêmeos Digitais do Azure e outros serviços do Azure permanecem as mesmas.

Para obter mais informações, consulte Como converter um dispositivo existente em um dispositivo IoT Plug and Play.

IoT Hub DPS

O DPS do Hub IoT é um serviço auxiliar para o Hub IoT que permite o provisionamento just-in-time de baixo custo, zero toque e just-in-time para o hub IoT correto sem a necessidade de intervenção humana. O DPS permite o provisionamento seguro e escalável de milhões de dispositivos para reduzir erros e custos.

O DPS permite o provisionamento de dispositivos com baixo ou nenhum toque, para que você não precise treinar e enviar pessoas para o local. A utilização do DPS reduz o custo dos rolos dos camiões e o tempo gasto na formação e configuração. O DPS também reduz o risco de erros devido ao provisionamento manual.

O DPS oferece suporte ao gerenciamento do ciclo de vida do dispositivo com o Hub IoT por meio de políticas de alocação de registro, provisionamento zero-touch, definição de configuração inicial, reprovisionamento e desprovisionamento. Para obter mais informações, consulte:

• Preços DPS
• Como reprovisionar dispositivos

Modelagem de estado de ativos e dispositivos

Compare as diferenças de custo entre várias topologias de dispositivos e repositórios de entidades, como o Azure Cosmos DB, o Azure Digital Twins e o Banco de Dados SQL do Azure. Cada serviço tem uma estrutura de custos diferente e oferece recursos diferentes para sua solução de IoT. Dependendo do uso necessário, escolha o serviço mais econômico.

• Os Gêmeos Digitais do Azure podem implementar um modelo baseado em gráfico do ambiente IoT para gerenciamento de ativos, status do dispositivo e dados de telemetria. Você pode usar o Azure Digital Twins como uma ferramenta para modelar ambientes inteiros, com streaming de dados IoT em tempo real, e mesclar dados corporativos de fontes que não sejam IoT. Você pode criar ontologias personalizadas ou usar padrões baseados em ontologias, como RealEstateCore, CIM ou NGSI-LD para simplificar a troca de dados com terceiros. O Azure Digital Twins tem um modelo de preços de pagamento por utilização sem taxa fixa.

• O Azure Cosmos DB é um banco de dados multimodelo distribuído globalmente. O custo é afetado pelo armazenamento e pela taxa de transferência, com opções de dados regionais ou globalmente distribuídos e replicados.

• O Banco de Dados SQL do Azure pode ser uma solução eficiente para modelagem de dispositivos e ativos. O Banco de Dados SQL tem vários modelos de preços para ajudá-lo a otimizar custos.

Modelo de implantação de ativos

Você pode implantar soluções de borda com diferentes arquiteturas: vários endpoints, dispositivos IoT, conectados diretamente à nuvem ou conectados por meio de um gateway de borda e/ou nuvem. Diferentes opções para o fornecimento de dispositivos de borda podem afetar o TCO e o tempo de comercialização. A manutenção e o suporte contínuos da frota de dispositivos também afetam o custo geral da solução.

Onde os dados são armazenados e processados em uma determinada solução de IoT afeta muitos fatores, como latência, segurança e custo. Analise cada caso de uso e examine onde faz mais sentido usar o processamento de borda e o armazenamento de dados e como isso afeta os custos. Armazenar e processar dados na borda pode economizar custos de armazenamento, transporte e processamento. Mas quando você leva em conta a escala, os serviços em nuvem geralmente são melhores opções devido ao custo e às despesas gerais de desenvolvimento.

A calculadora de preços do Azure é uma ferramenta útil para comparar essas opções.

Processamento de eventos e camada de análise

O objetivo da camada de processamento e análise de eventos é permitir decisões orientadas por dados. O momento do evento e o objetivo da análise são fatores-chave a considerar. A escolha certa de serviço aumenta a eficiência arquitetônica e reduz o custo de processamento de dados e eventos.

Com base em suas necessidades, implemente o processamento de caminho quente, quente ou frio para análise de dados IoT. A arquitetura de referência do Azure IoT ajuda você a entender a diferença entre esses caminhos de análise e analisa os serviços de análise disponíveis em cada caminho.

Para começar, determine quais tipos de dados passam pelo caminho quente, quente ou frio:

• Os dados de caminho ativo são mantidos na memória e analisados quase em tempo real, normalmente usando processamento de fluxo. A saída pode disparar um alerta ou ser gravada em um formato estruturado que as ferramentas de análise podem consultar imediatamente.
• Os dados de caminho quentes, como do último dia, semana ou mês, são mantidos em um serviço de armazenamento que pode ser consultado imediatamente.
• Os dados históricos de caminho frio são mantidos em armazenamento de baixo custo para serem consultados em grandes lotes.

Camada de armazenamento

Um dos objetivos de uma solução de IoT é fornecer dados aos usuários finais. É importante entender os tipos de armazenamento, a capacidade e os preços para criar uma estratégia para otimizar os custos de armazenamento.

Tipos de armazenamento

A escolha de um repositório para telemetria depende do caso de uso de seus dados de IoT. Se o objetivo for apenas monitorar dados de IoT e os volumes forem baixos, você poderá usar um banco de dados. Se o seu cenário incluir análise de dados, você deverá salvar os dados de telemetria no armazenamento. Para séries cronológicas otimizadas, armazenamento e consulta somente de acréscimo, considere soluções projetadas para fins específicos, como o Azure Data Explorer.

O armazenamento e os bancos de dados não são mutuamente exclusivos. Ambos os serviços podem trabalhar juntos, especialmente com caminhos de análise quentes, quentes e frios bem definidos. O Azure Data Explorer e os bancos de dados são comumente usados para cenários de caminho ativo e quente.

Para o Armazenamento do Azure, também é importante considerar fatores do ciclo de vida dos dados, como frequência de acesso, requisitos de retenção e backups. O Armazenamento do Azure ajuda-o a definir o ciclo de vida dos dados e a automatizar o processo de transferência de dados do nível quente para outros níveis, o que reduz os custos de armazenamento a longo prazo. Para obter mais informações, consulte Configurar uma política de gerenciamento do ciclo de vida.

Soluções de bases de dados

Para recursos de banco de dados, é comum escolher entre soluções SQL e no-SQL. Os bancos de dados SQL são mais adequados para telemetria de esquema fixo com requisitos simples de transformação ou agregação de dados. Para saber mais, consulte Tipos de bancos de dados no Azure.

O Banco de Dados SQL do Azure e o TimescaleDB para PostgreSQL são opções comuns para o Banco de Dados SQL. Para obter mais informações, consulte os seguintes artigos:

• Planear e gerir os custos da Base de Dados SQL do Azure
• Banco de Dados SQL do Azure e otimização de custos
• Banco de Dados SQL do Azure para Extensão PostgreSQL
• Ajuste de desempenho para Bancos de Dados SQL do Azure

Se os dados forem melhor representados como um objeto ou documento sem um esquema fixo, o no-SQL será uma opção melhor. O Azure Cosmos DB fornece várias APIs, como SQL ou MongoDB. Para qualquer banco de dados, as estratégias de partição e índice são importantes para a otimização do desempenho e redução de custos desnecessários. Para obter mais informações, consulte:

• Criação de partições e dimensionamento horizontal no Azure Cosmos DB
• Planear e gerir os custos do Azure Cosmos DB

O Azure Synapse Analytics é um armazém de dados moderno do Azure. O Synapse Analytics é dimensionado por unidades de armazém de dados (DWU) e você deve escolher a capacidade certa para lidar com os requisitos da solução. Dependendo do caso de uso, você pode pausar a computação quando nenhum trabalho estiver em execução para reduzir os custos operacionais.

Camada de transporte

A camada de transporte transfere e encaminha dados entre outras camadas. À medida que os dados viajam entre camadas e serviços, a escolha do protocolo afeta os custos. Casos de uso como gateways de campo, protocolo aberto do setor e seleção de rede IoT também afetam os custos na camada de transporte.

Para reduzir os tamanhos e custos de transmissão, escolha o protocolo certo para seus dispositivos IoT enviarem telemetria.

Os clientes de dispositivos enviam regularmente mensagens keep-alive para o Hub IoT. De acordo com as cobranças por operação, não há cobrança para manter as mensagens vivas. Mas você não precisa adicionar uma propriedade keep-alive na telemetria se não houver nenhum requisito específico para ela. Para flexibilidade, alguns SDKs de Dispositivo IoT do Azure fornecem a opção de definir um período de tempo para essas mensagens se você estiver usando os protocolos AMQP ou MQTT.

Para dispositivos IoT alimentados por bateria, você pode escolher entre manter as conexões ativas ou reconectar quando os dispositivos forem ativados. Esta escolha afeta o consumo de energia e os custos da rede.

A reconexão consome pacotes de cerca de 6 KB para conexão TLS, autenticação de dispositivo e recuperação de um dispositivo duplo, mas economiza capacidade da bateria se o dispositivo for ativado apenas uma ou duas vezes por dia. Você pode agrupar mensagens para diminuir a sobrecarga de TLS. Manter-se vivo consome centenas de bytes, mas manter a conexão ativa economiza custos de rede se o dispositivo for ativado a cada poucas horas ou menos.

Para obter orientação de alto nível sobre a conectividade e os recursos de mensagens confiáveis nos SDKs de dispositivo IoT do Azure, consulte Gerenciar conectividade e mensagens confiáveis usando SDKs de dispositivo do Hub IoT do Azure. Esta orientação ajuda a reduzir os custos de lidar com comportamentos inesperados entre o dispositivo e os serviços do Azure IoT.

O DPS reduz os custos de gerenciamento do ciclo de vida do dispositivo, desde o provisionamento sem toque até a desativação, mas a conexão ao DPS consome custos de rede para TLS e autenticação. Para reduzir o tráfego de rede, os dispositivos devem armazenar em cache as informações do Hub IoT durante o provisionamento e, em seguida, conectar-se diretamente ao Hub IoT até precisarem ser reprovisionados. Para obter mais informações, consulte Enviar uma solicitação de provisionamento do dispositivo.

Camada de interação e relatório

Como a IoT lida com dados de séries temporais, há muitas interações de um grande número de dispositivos. Relatar e visualizar percebe o valor desses dados. Experiências de usuário intuitivas e simplificadas e interações de dados bem projetadas podem ser caras de criar.

Grafana é uma ferramenta de visualização de dados de código aberto que fornece painéis otimizados para dados de séries temporais. As comunidades Grafana fornecem exemplos que você pode reutilizar e personalizar em seu ambiente. Você pode implementar métricas e painéis a partir de dados de séries cronológicas com pouco esforço. O Azure fornece um plug-in Grafana para o Azure Monitor.

Ferramentas de relatórios e painéis como o Power BI permitem um início rápido a partir de dados de IoT não estruturados. O Power BI fornece uma interface de usuário e recursos intuitivos. Você pode facilmente desenvolver painéis e relatórios usando dados de séries cronológicas e obter os benefícios da segurança e da implantação a baixo custo.

Camada de integração

A integração com outros sistemas e serviços pode ser complexa. Muitos serviços podem ajudar a maximizar a eficiência para otimizar os custos na camada de integração.

Os Gêmeos Digitais do Azure podem integrar vários sistemas e serviços com dados de IoT. O Azure Digital Twins transforma todos os dados em sua própria entidade digital, por isso é importante entender seus limites de serviço e pontos de ajuste para reduções de custos. Analise os limites de serviço do Azure Digital Twins ao projetar sua arquitetura. Compreenda as limitações funcionais para ajudar a integrar-se de forma eficaz com os sistemas empresariais.

Quando você usa a API de consulta, os Gêmeos Digitais do Azure cobram por Unidade de Consulta (QU). Você pode rastrear o número de QUs que a consulta consumiu no cabeçalho da resposta. Reduza a complexidade da consulta e o número de resultados para otimizar os custos. Para obter mais informações, consulte Localizar o consumo de QU em Gêmeos Digitais do Azure.

Camada de DevOps

As plataformas em nuvem transformam despesas de capital (CAPEX) em despesas operacionais (OPEX). Embora esse modelo ofereça flexibilidade e agilidade, você ainda precisa de um modelo operacional e de implantação bem definido para aproveitar ao máximo a plataforma em nuvem. Uma implantação bem planejada cria ativos repetíveis para reduzir o tempo de comercialização.

Uma plataforma de nuvem fornece agilidade para os desenvolvedores implantarem recursos em segundos, mas há o risco de provisionamento de recursos involuntariamente ou provisionamento excessivo. Um modelo adequado de governança de nuvem pode minimizar esses riscos e ajudar a evitar custos indesejados.

Ambientes de desenvolvimento

Os desenvolvedores podem aproveitar a flexibilidade que o Azure oferece para otimizar o custo de desenvolvimento. A camada gratuita do Hub IoT, limitada a uma instância por assinatura, oferece recursos padrão, mas está limitada a 8000 mensagens por dia. Esta camada é suficiente para o desenvolvimento em estágio inicial com um número limitado de dispositivos e mensagens.

Para ambientes de computação, você pode adotar arquitetura sem servidor para soluções de IoT nativas da nuvem. Alguns serviços populares do Azure para cargas de trabalho de IoT incluem o Azure Functions e o Azure Stream Analytics. O mecanismo de faturação depende do serviço. Alguns serviços, como o Azure Stream Analytics para processamento em tempo real, permitem que os desenvolvedores interrompam os serviços sem incorrer em custos extras. Outros serviços faturam por uso. Por exemplo, o Azure Functions fatura com base no número de transações. Os desenvolvedores podem aproveitar esses recursos nativos da nuvem para otimizar o desenvolvimento e o custo operacional.

Um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) acelera o desenvolvimento e a implantação. Alguns IDEs de código aberto, como o Visual Studio Code, fornecem extensões do Azure IoT que permitem que os desenvolvedores desenvolvam e implantem código nos serviços do Azure IoT sem nenhum custo.

O Azure IoT fornece exemplos de código gratuitos do GitHub com orientação. Esses exemplos ajudam os desenvolvedores a estender aplicativos de dispositivo, IoT Edge, Hub IoT e Gêmeos Digitais do Azure. O GitHub também tem recursos para implementar ambientes de integração contínua e implantação contínua (CI/CD) sem interrupções com baixo custo e esforço. As Ações do GitHub são gratuitas para projetos de código aberto. Para obter mais informações, consulte Planos e recursos do GitHub.

Teste de carga para estimativa de custos

Você pode usar o teste de carga para estimar os custos gerais, incluindo serviços de nuvem, para soluções de IoT de ponta a ponta. Como as soluções de IoT usam grandes quantidades de dados, um simulador pode ajudar no teste de carga. Exemplos de código de simulação, como o Simulador de Telemetria de Dispositivo IoT do Azure, ajudam a testar e estimar custos em escala com vários parâmetros.

Ambientes de implantação

É comum implantar cargas de trabalho em vários ambientes, como desenvolvimento e produção. Por meio da infraestrutura como código (IaC), você pode acelerar a implantação e reduzir o tempo de comercialização reutilizando o código. O IaC pode ajudar a evitar implantações não intencionais, como camadas incorretas. Serviços do Azure, como o Azure Resource Manager e o Azure Bicep, ou serviços de terceiros, como Terraform e Pulumi, são opções comuns do Iac.

Você pode aplicar práticas de implantação de DevOps a soluções de IoT usando pipelines de compilação e liberação para ambientes diferentes. Para obter um exemplo, consulte Usar um pipeline de DevOps para implantar uma solução de manutenção preditiva.

Suporte e manutenção

O suporte e a manutenção de longo prazo de dispositivos de campo podem escalar para se tornar a maior carga de custos para uma solução implantada. A consideração cuidadosa do TCO do sistema é crucial para obter o Retorno sobre o Investimento (ROI).

Você precisa oferecer suporte e manter dispositivos IoT durante toda a vida útil da solução. As tarefas incluem reparos de hardware, atualizações de software, manutenção do sistema operacional e patches de segurança. Considere os custos contínuos de licenciamento para software comercial e drivers e protocolos proprietários. Se você não pode fazer manutenção remota, precisa fazer um orçamento para reparos e atualizações no local. Para reparos ou substituições de hardware, você deve manter peças de reposição adequadas em estoque.

Para soluções que usam mídia de conectividade celular ou paga, selecione um plano de dados adequado com base no número de dispositivos, no tamanho e na frequência das transmissões de dados e no local de implantação do dispositivo. Se você tiver um contrato de nível de serviço (SLA), precisará de uma combinação econômica de hardware, infraestrutura e equipe treinada para atender ao SLA.

Governação da cloud

A governança da nuvem é essencial para a conformidade, a segurança e a prevenção de custos desnecessários.

• As APIs de gerenciamento de custos permitem explorar dados de custo e uso por meio de análise multidimensional. Você pode criar filtros e expressões personalizados que ajudam a responder a perguntas relacionadas ao consumo de recursos do Azure. As APIs de gerenciamento de custos podem gerar alertas quando o consumo atinge os limites configurados. As APIs de gerenciamento de custos estão disponíveis para IoT Central, Hub IoT e DPS.

• A marcação de recursos aplica rótulos aos recursos implantados. Juntamente com o Microsoft Cost Management, a marcação fornece informações sobre os custos contínuos com base nos rótulos. Para obter mais informações, consulte Usos comuns da análise de custos.

• O Azure Policy vem com políticas internas para rotular recursos automaticamente ou sinalizar recursos sem marcação. Para saber mais, consulte Atribuir definições de política para conformidade de tags. Outro caso de uso da Política do Azure é impedir o provisionamento de determinadas camadas, o que ajuda a evitar o provisionamento excessivo em ambientes de desenvolvimento ou produção.

Monitorização

Muitas ferramentas incluídas na sua subscrição do Azure podem ajudar a sua organização a implementar a governação financeira e a obter mais valor dos seus serviços IoT. Essas ferramentas ajudam você a acompanhar o uso de recursos e gerenciar custos em todas as suas nuvens com uma visão única e unificada. Você pode acessar informações operacionais e financeiras avançadas para tomar decisões informadas.

O log de telemetria geralmente usa espaços de trabalho do Log Analytics no Azure Monitor. O Log Analytics inclui 5 GB de armazenamento e os primeiros 30 dias de retenção são gratuitos. Dependendo das necessidades da empresa, você pode precisar de um período de retenção mais longo. Revise e decida o período de retenção correto para evitar custos não intencionais.

O Log Analytics fornece um ambiente de espaço de trabalho para consultar logs interativamente. Você pode exportar logs periodicamente para locais externos, como o Azure Data Explorer, ou arquivar logs em uma conta de armazenamento para obter uma opção de armazenamento mais barata. Para obter mais informações, consulte Monitorar o uso e os custos estimados no Azure Monitor.

Assistente do Azure

O Azure Advisor é um consultor de nuvem personalizado que ajuda você a seguir as práticas recomendadas para otimizar suas implantações do Azure. O Advisor analisa a configuração de recursos e a telemetria de uso e recomenda soluções que podem ajudá-lo a melhorar a relação custo-benefício, o desempenho, a confiabilidade e a segurança.

O Advisor ajuda você a otimizar e reduzir seus gastos gerais do Azure identificando recursos ociosos e subutilizados. Você pode obter recomendações de custos na guia custo no painel do Advisor.

Embora o Advisor não ofereça recomendações específicas para serviços de IoT, ele pode fornecer recomendações úteis para serviços de infraestrutura, armazenamento e análise do Azure. Para obter mais informações, consulte Reduzir custos de serviço usando o Azure Advisor.

Próximos passos

Recursos relacionados

• Princípios de projeto de otimização de custos
• Recomendações para a criação de um modelo de custos
• Lista de verificação de revisão de projeto para otimização de custos
• Arquitetura de referência do Azure IoT
• Documentação do Azure IoT