Статья написана техническим директором центра решений и технологий Microsoft (Microsoft Technology Center), Максимом Хлупновым, на основе реального опыта проектирования и реализации проекта умного офиса. Материал является продолжением статьи про Интернет Вещей, опубликованной в понедельник
Второй московский офис Microsoft, расположенный вблизи метро Белорусская, не является офисным помещением в общепринятом понимании. Большую часть 1700 кв.м. площади занимают демонстрационные стенды с новейшими устройствами и решениями, включая небольшой современный центр обработки данных на 160 кВт, три компьютерных класса на 15 рабочих мест каждый, переговорные комнаты и конференц-залы, начиненные современным оборудованием. Но это только «видимая часть» — ее работа обеспечивается системами электроснабжения, охлаждения ЦОД и другими сложными инженерными решениями. Впрочем, именно так и должен выглядеть технологический центр Microsoft (MTC), созданный для демонстрации и тестирования передовых технологий.
![](https://habrastorage.org/files/0b1/971/d91/0b1971d9143a4e4a99ff06727979620e.jpg)
МТС постоянно меняется: партнеры поставляют новое оборудование, а сотрудники центра интегрируют его в существующую инфраструктуру.
Что отличает умный офис от обычного? Практически все. Начиная с парковки, которая рассчитывает количество необходимых мест для автомобилей сотрудников – до контроля энергопотребления Server Display Room (SDS). SDS — это небольшой ЦОД на 160 кВт для демонстраций и нагрузочных тестирований. Коммуникации, идентификация сотрудников или гостей по смарт-картам или c помощью NFC в телефоне, быстрый вызов лифтов в высотных зданиях, навигация по офису для гостей, электронный секретарь на reception, возможность управлять проектором, освещениям и другим оборудованием переговорной комнаты голосом со смартфона… Часть этих решений уже существует и активно используется, часть получит широкое распространение в ближайшем будущем. Сейчас мы завершаем интеграцию систем нашего офиса в единое решение на основе сервисов Microsoft Azure.
Команда технологического центра состоит всего из 10-ти человек, причем только двое из них заняты поддержкой инфраструктуры. Остальные сотрудники работают с заказчиками, проводят демонстрации, брифинги, сессии по созданию архитектуры решений, нагрузочные тестирования и проекты проверки правильности концепции.
От АСУ подсистем к архитектуре IoT-решения
С момента открытия в 2009 году MTC практически ежедневно принимает гостей: здесь проходят презентации для партнеров и заказчиков, семинары и тренинги для ИТ-специалистов, брифинги для журналистов. Только для тренингов ежедневно готовится более 50-ти компьютеров в четырех компьютерных классах.
Эффективное управления такой технически насыщенной площадкой немыслимо без автоматизации. Учитывая, что мероприятия для заказчиков являются ответственными — важно получать информацию мониторинга и уведомления об отказах систем и оборудования, заблаговременно предсказывать возможные сбои анализируя статистику эксплуатации систем.
В наших планах — опубликовать несколько статей, с описанием архитектуры и подходов, которые мы используем для управления и автоматизации современного офиса: Мониторинг инжиниринговой инфраструктуры и интеграция с системами управления зданием, мониторинг ЦОД (SDS), управление аудио-видео оборудованием, управление загрузкой переговорных комнат, анализ эффективности использования помещений и оборудования, предсказание сбоев и отказов.
В этой статье мы рассмотрим основные компоненты архитектуры, которые обеспечивают автоматизацию офисного пространства. Мы не реализовывали системы «с нуля», а выполнили интеграцию проверенных индустриальных решений партнеров технологического центра, построенных на индустриальных стандартах.
![](https://habrastorage.org/files/f44/ed1/eb7/f44ed1eb7ce84e4c9220560ae74f18a7.png)
Работу инфраструктуры контролируют сотни датчиков и исполнительных механизмов. Источниками категориями сенсоров — поставщиков информации, являются:
- Датчики Server Display Room (температура, влажность, параметры электроснабжения, охлаждения, видео наблюдение и др.)
- Управления освещением
- Управление аудио-видео и презентационным оборудованием
- Управление расписанием, конфигурации и загрузкой помещений
- Управления климатом
- Управления доступом
- Повышения бизнес-продуктивности и объединенных коммуникаций
Данные этих сенсоров собираются и анализируются как локально, с использованием линейных концентраторов данных, так и с передачей в облачные сервисы.
![](https://habrastorage.org/files/aaf/dac/f58/aafdacf5877240f08387b8af0c75e089.png)
Облако мы используем в первую очередь для уведомления об отказах — Exchange Online для отправки почты и Azure Notification Hub для отправки Push-уведомлений на смартфоны. Мы также планируем использовать сервисы машинного обучения Azure Machine Learning для анализа накопленной статистики с целью предсказания отказов.
Например, сейчас у нас используется несколько коммутаторов Crestron Advanced Control Processor 3-й серии для управления освещением через шину DALI, аудио-видео оборудованием (проекторы управляются через интерфейс RS-232, а телевизоры через IR). При этом коммутатор сообщает о каждом событии, которое происходит в управляемой им шине линейный концентратор.
Azure IoT gateway
Наш линейный концентратор IoT (IoT gateway) реализован в виде сервиса, который мы написали на C# с использованием Microsoft Lab of Things. Сервис концентратора, с одной стороны, слушает шину сигналов коммутаторов Crestron, а с другой стороны, публикует WCF-сервисы, которые доступны нашим мобильным и web-приложениям. Именно так, через мобильное приложение, которое вызывает WCF-сервис, и реализовано голосовое управление светом и аудео-видео оборудованием на ролике выше.
Кроме того, мы планируем транслировать сообщения сети Crestron (BACnet) через наш концентратор в облако для последующего анализа в Azure Machine Learning. Наша цель предсказывать возможные отказы оборудования и проективно определять, кому из наших пользователей понадобится помощь в настройке оборудования.
Сейчас у нас развернута подсистема, которая передает сообщения шины сигналов и команд Crestron через концентратор IoT (IoT gateway) в Azure EventHub. EventHub называется mtcmanager, он развернут в нашей подписке Azure и позволяет передать до 1Гб/сек событий в облако. Конечно, мы не создаем такого потока событий в нашем офисе, даже с учетом включения каждой лампочки, но это полностью соответствует реальным промышленным сценариям прикладной области. Ели бы мы обслуживали тысячи офисов по всем миру – EventHub все равно справился с потоком данных!
![](https://habrastorage.org/files/c1c/e05/d3d/c1ce05d3ddcb4afdb4d14a650b20457d.png)
События в Azure EventHub поступают в формате JSON инкапсулированном в пакеты AMQP и содержат следующие данные: числовые значения (join, slot, value и тип сигнала – это информация с коммутатора Crestron), временной метки события и кода источника.
Нашей целью является отображение dashboard с состоянием света и проекторов в MTC (в каких комнатах включен свет, проектор и т.д.). Уже эта информация может быть полезна, если оборудование, например, включено во внерабочее время. Потом мы сможем подключить Azure Machine Learning, добавить данные из расписания мероприятий в MTC, с целью предсказывать, например, с какой вероятностью после завершения мероприятия забудут выключить свет или возникнут сложности с подключением аудио-видео оборудования.
Чтобы добавить метаданные к скупым показаниям датчиков мы подключаем сервис Azure StreamAnalytics и указываем источником его данных Azure EventHub “mtcmanager”.
Описания сигналов по комбинациям значений join и slot хранятся в Azure SQL в виде справочной таблицы. Объединив данные каждого события с данными справочника в запросе Azure Stream Analytics мы получаем пригодную для анализа информацию.
Доступ отовсюду и безопасность решения
Классические системы АСУ понимают безопасность как физическую защиту подключения. Если кто-то получает возможность выхода в сеть управления здания, зачастую он получает доступ ко всем устройствам. Именно поэтому в классических системах АСУ публикация сервисов через интернет вызывает содрогание. Мы «перестаем контролировать периметр и обеспечение безопасности становится трудноразрешимой задачей» для классических АСУ.
Опубликовав WCF-сервисы нашего IoT концентратора через Azure Service Bus, мы получили возможность безопасного доступа к сервисам нашей системы из любой точки. Причем это не потребовало программирования. Доступ защищен двухфакторной аутентификацией для администраторов и является вполне безопасным.
Однако, имея большое количество сложных сервисов, которые обеспечивают управление критически важным для бизнеса оборудованием – огромное значение приобретает управление доступом. В офисе Microsoft работает несколько сотен человек, и многие из них участвуют в мероприятиях в МТС. Как обеспечить безопасный доступ к мобильным приложениям нескольким сотням человек «по требованию»? Ответом для нас является новая архитектура решений IoT на базе анонсированного Microsoft сервиса Azure IoT suite (см. рисунок ниже).
![](https://habrastorage.org/files/001/1b0/633/0011b063346044a4b4fdb5bf43de56fc.png)
Но это уже тема для следующей статьи. Спасибо!