O documento discute a Internet das Coisas (IoT) e computação em nuvem, explicando como os dispositivos são conectados através da nuvem e como os dados são armazenados e analisados para fornecer informações e tomar ações. A nuvem permite recursos de TI escaláveis e serviços on-demand para vários clientes.

1. CLOUD - O BackStage
entre Dispositivos e
Usuários

3. IoT 2010

4. IoT 2015

5. E essa tal de Internet of Things (IoT)?
Connectivity Data AnalyticsThings

6. Isso é
IoT

8. A “Internet das Coisas” hoje …
Lighting
Cloud
Access Point
Cloud
Time Cloud
Car Cloud
Laundry Cloud
Speaker
Cloud

9. Cloud
Computing?

10. Cloud computing
serviço

11. Clouds serviços
serviço

12. Cloud computing
infinitos
paga-se pelo
uso

13. paga-se pelo uso
recursos
provisionados

14. Cloud Computing
A Computação em Nuvem é um
estilo de computação em que
recursos de TI altamente escaláveis
são fornecidos como um serviço
usando tecnologias de Internet a
vários clientes externos

16. O conceito é tão antigo quanto a própria internet
Previsão
Virtualização
Essa é a base
da nuvem
A computação
será distribuída
como serviço

19. Me explique
melhor esta tal de
Nuvem?

20. construir
alugar

21. Se for construir, existem
algumas decisões a tomar!

22. Qual o tamanho da casa?
Localidade?
Tamanho da família?
Materiais de construção?

23. O bom é que você pode
customizar

24. ... mas depois de pronta a
manutenção será sua
responsabilidade!

25. Se for alugar...

26. Mobilidade!

27. Mas você não
possui muitas
opções de
customização

30. Evolução
Virtualização Nuvem

31. Cloud Computing
Agilidade FocoEconômico
Elástico Baseado no UsoSelf Service
Pool de
Recursos

32. Open Platform
Use what you already know

34. Devices Device Connectivity Storage Analytics Presentation & Action
Event Hubs SQL Database
Machine
Learning
App Service
Service Bus
Table/Blob
Storage
Stream
Analytics
Power BI
External Data
Sources
DocumentDB HDInsight
Notification
Hubs
External Data
Sources
Data Factory Mobile Services
BizTalk Services
{ }

35. Azure IoT services
Accelerate your business transformation
Azure IoT Suite
Predictive MaintenanceRemote Monitoring Asset Management
And more…
Addresses
common
scenarios:
Enables
you to Mine data Take actionConnect assets
M o n i t o r i n g

36. Partnering in the cloud era
 New ‘cloud friendly’ protocols
using XML/JSON & HTTP
 Leveraging partners across
the globe
 Quick and simple partner
onboarding
 Leverage on-demand scaling
to better utilize resources

37. Why the Internet of Things matters
Redefine
customer
service
Open new
business
opportunities
Build
competitive
edge
Gain insight
and agility

39. HTTPS
AMPQ
HTTP
Consumer Group
Consumer Group
Consumer Group
Event Hub
Partitions

46. Reference Data Seamless correlation of event streams
with reference data
Static or slowly-changing data stored in blobs
CSV and JSON files in Azure Blobs;
scanned for new snapshots on a settable cadence
JOIN (INNER or LEFT OUTER) between streams and
reference data sources
Reference data appears like another input:
SELECT myRefData.Name, myStream.Value
FROM myStream
JOIN myRefData
ON myStream.myKey = myRefData.myKey

47. Partitioning allows for
parallel execution over
scaled-out resources
SELECT Count(*) AS Count, Topic
FROM TwitterStream PARTITION BY PartitionId
GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), Topic, PartitionId
Query Result 1
Query Result 2
Query Result 3
Event Hub

48. Stream Analytics
Event Hubs
Storage Blobs
(Files)
Event Hubs
Storage Blobs
(Files)
SQL
SQL Based Syntax | Windowing | Real Time | Jobs

55. Machine Learning Azure ML and Stream Analytics are
now integrated
The integration is in limited preview as of today!
(See team blog for sign-up information.)
Azure ML can publish web endpoints for
operationalized models
Azure Stream Analytics can bind custom function
names to such web endpoints
Example: apply bound function event-by-event
mapped to endpoint/API key
SELECT text, sentiment(text) AS score
FROM myStream

56. Easy to Train | Out of the Box alg. | Easy to Deploy

59. Obrigado
@vitormeriat
vitormeriat.com.br
vitormeriat@*