RDM (Remote Device Management)
Plate-forme SaaS (Software as a Service)
- Prise en charge de différents protocoles réseau (par exemple REST/HTTP, MQTT) pour la gestion de types d'appareils personnalisés
- Ouvert à la mise en œuvre de protocoles de gestion supplémentaires, d'extensions de la logique commerciale et d'interfaces utilisateur
- Ouvert et facile à intégrer à un système de gestion existant grâce à un ensemble complet d'API : Java, services web (SOAP, REST)
- Gestion avancée des passerelles, des appareils et des logiciels : opérations de gestion de masse (configuration et approvisionnement en masse des appareils), référentiel logiciel (inventaire des logiciels et des paramètres de configuration des appareils), interface d'administration autonome et basée sur le web, sécurité de bout en bout (authentification et autorisation des utilisateurs, communication réseau, gestion des certificats), équilibrage de charge avancé, évolutivité et haute disponibilité (prise en charge des grappes).
- Permet les cas d'utilisation suivants : gestion du cycle de vie de la plateforme, des applications et des services (installation à distance, mise à jour, désinstallation, configuration - over the air (OTA)), mise à jour du micrologiciel et des fichiers, gestion du contenu à distance, configuration et approvisionnement à distance, surveillance et diagnostic à distance (contrôles d'état, journalisation, surveillance, etc.), et administration de la sécurité à distance
- Passerelle IoT (Internet des objets)
- Gestion des données
- Gestion du contenu
- Maintenance prédictive grâce à l'apprentissage automatique
- DevOps (approvisionnement de l'infrastructure, configuration et déploiement en tant que code)
- Interface utilisateur comprenant la gestion des utilisateurs, l'authentification des utilisateurs et les flux de travail fonctionnels
Les modules susmentionnés de la plateforme ont une capacité hautement distinctive à prototyper et à mettre en œuvre rapidement des solutions IoT / RDM via une connexion prête à l'emploi aux SDK de données Edge, aux connecteurs d'applications Cloud, aux référentiels de stockage de données, au cadre de traitement des données, aux modèles d'apprentissage automatique et à l'intégration avec une interface utilisateur (UI) riche et basée sur les rôles. La plateforme dispose également d'un cadre qui fournit un pipeline DevOps automatisé pour provisionner et configurer l'infrastructure requise sur le Cloud Microsoft Azure.
Le cadre s'appuie sur les technologies ci-dessous et fournit des connecteurs et des modèles prêts à l'emploi pour un développement rapide.
- IdO
- Hub IoT, Edge IoT
- Stockage et gestion des données
- Azure Blob Storage, Cosmos, Azure DWH
- Apprentissage automatique
- ML Azure
- Traitement des données
- Azure Data Lake
- DevOps
- Terraform, modèles ARM, Jenkins
- UI
- Liferay
