Bu başvuru mimarisi Azure'da IoT uygulamaları için PaaS (hizmet olarak platform) bileşenlerinin kullanıldığı önerilen mimariyi gösterir.
IoT uygulamaları, içgörülerin oluşturulduğu verileri gönderen öğeler (cihazlar) olarak açıklanabilir. Bu içgörüler de, işleri veya süreçleri geliştirecek eylemler oluşturur. Buna örnek olarak sıcaklık verilerini gönderen bir altyapı (öğe) verilebilir. Bu veriler altyapının beklendiği gibi çalışıp çalışmadığını değerlendirmek için kullanılır (içgörü). İçgörü, altyapıda bakım zamanlamasının önceliğini proaktif olarak belirlemek için kullanılır (eylem).
Bu başvuru mimarisinde Azure PaaS (hizmet olarak platform) bileşenleri kullanılır. Azure 'da IoT çözümleri oluşturmaya yönelik başka bir önerilen seçenek şunlardır:
- Azure IoT Central. IoT Central tam olarak yönetilen bir SaaS (hizmet olarak yazılım) çözümüdür. Teknik seçenekleri ayırır ve özel olarak çözümünüze odaklanmanıza olanak sağlar. Bu basitlik için verilen ödün, IoT Central'ın PaaS tabanlı çözümlerden daha az özelleştirilebilir olmasıdır.
Yüksek bir düzeyden bakıldığında, telemetri verilerini işlemenin iki yolu vardır: etkin yol ve durgun yol. Aralarındaki fark, gecikme süresi ve veri erişimi gereksinimleriyle ilgilidir.
- Etkin yol, gelen verileri neredeyse gerçek zamanlı analiz eder. Etkin yolda, telemetrinin çok düşük bir gecikme süresiyle işlenmesi gerekir. Etkin yol normalde akış işleme altyapısı kullanılarak uygulanır. Çıkış bir uyarıyı tetikleyebilir veya analiz araçları kullanılarak sorgulanabilecek, yapılandırılmış bir biçimde yazılabilir.
- Durgun yol, daha uzun aralıklarla (saatlik veya günlük) toplu işleme gerçekleştirir. Durgun yol normalde çok büyük hacimli veriler üzerinde çalışır ama sonuçların etkin yoldaki gibi zamanında alınması gerekmez. Durgun yolda, ham telemetri yakalanır ve toplu işleme beslenir.
Mimari
Bu mimari aşağıdaki bileşenlerden oluşur. Bazı uygulamalara burada listelenen bileşenlerin tümü gerekmeyebilir.
IoT cihazları. Cihazlar buluta güvenle kaydedilebilir ve buluta bağlanarak veri gönderip alabilir. Cihazların bazıları, cihazın kendisinde veya alan ağ geçidinde bazı veri işleme işlemleri yapan uç cihazlar olabilir. Uç işleme işlemleri için Azure IoT Edge'i öneririz.
Bulut ağ geçidi. Bulut ağ geçidi, cihazların buluta güvenle bağlanması ve veri göndermesi için bir bulut merkezi sunar. Ayrıca, cihazların kumandası ve denetimi de dahil olmak üzere cihaz yönetim özellikleri sağlar. Bulut ağ geçidi için IoT Hub'ı öneririz. IoT Hub barındırılan bir bulut hizmetidir. Cihazlardan olayları alır ve cihazlarla arka uç hizmetleri arasında ileti aracısı işlevini üstlenir. IoT Hub güvenli bağlantı, olay alımı, çift yönlü iletişim ve cihaz yönetimi sağlar.
Cihaz sağlama. Büyük cihaz kümelerini kaydetmek ve bağlamak için IoT Hub Cihazı Sağlama Hizmeti'nin (DPS) kullanılmasını öneririz. DPS, her ölçekte cihazları belirli Azure IoT Hub uç noktalarına atamanıza ve kaydetmenize olanak tanır.
Akış işleme. Akış işleme, büyük veri kaydı akışlarını analiz eder ve bu akışlar için kuralları değerlendirir. Akış işleme işlemleri için Azure Stream Analytics'i öneririz. Stream Analytics zaman pencereli işlevleri, akış toplamlarını ve dış veri kaynağı birleştirmelerini kullanarak her ölçekte karmaşık analizler yürütebilir. Bir diğer seçenek de Azure Databricks üzerinde Apache Spark'tır.
Makine öğrenimi , tahmine dayalı algoritmaların, tahmine dayalı bakım gibi senaryoları etkinleştirerek, geçmişteki telemetri verileri üzerinden yürütülmesini sağlar. Makine öğrenmesi için Azure Machine Learning'i öneririz.
Etkin yol depolama alanı, raporlama ve görselleştirme için cihazdan gelen ve hemen kullanılabilir olması gereken verileri içerir. Etkin yol depolama alanı için Cosmos DB'yi öneririz. Cosmos DB global olarak dağıtılmış, çok modelli bir veritabanıdır.
Durgun yol depolama alanı, daha uzun süre saklanan ve toplu işleme için kullanılan verileri içerir. Durgun yol depolama alanı için Azure Blob Depolama'yı öneririz. Veriler Blob depolamada düşük maliyetle süresiz olarak arşivlenebilir ve toplu işleme için bu verilere kolayca erişilebilir.
Veri dönüştürme, telemetri akışını işler veya toplar. İkili verilerin JSON'a dönüştürülmesi veya veri noktalarının birleştirilmesi gibi protokol dönüştürmeleri buna örnek olarak verilebilir. Verilerin IoT Hub'a ulaşmadan önce dönüştürülmesi gerekiyorsa, protokol ağ geçidinin kullanılmasını öneririz (burada gösterilmemiştir). Aksi takdirde, veriler IoT Hub'a ulaştıktan sonra dönüştürülebilir. Bu durumda IoT Hub, Cosmos DB ve Blob Depolama ile yerleşik tümleştirmesi bulunan Azure İşlevleri’ni kullanmanızı öneririz.
İş süreci tümleştirmesi, cihaz verilerinden gelen içgörüler temelinde eylemler gerçekleştirir. Bunlar bilgi iletilerini depolama, alarm oluşturma, e-posta veya kısa mesaj gönderme ya da CRM ile tümleştirme olabilir. İş süreci tümleştirmesi için Azure Logic Apps'in kullanılmasını öneririz.
Kullanıcı yönetimi, cihazlar üzerinde üretici yazılımını yükseltme gibi eylemler gerçekleştirebilecek kullanıcıları ve grupları kısıtlar. Ayrıca uygulamalarda kullanıcılar için özellikleri de tanımlar. Kullanıcıların kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemleri için Azure Active Directory’nin kullanılmasını öneririz.
IoT için güvenlik izleme Azure Güvenlik Merkezi , IoT iş yükleri için uçtan uca bir güvenlik çözümü sağlar ve ayrıca, yan yana ve bulut aracılığıyla yaprak cihazlardan gelen iş yükleri arasında Birleşik görünürlük ve denetim, uyarlamalı tehdit önleme ve akıllı tehdit algılama ve yanıt sağlayarak bunların korunmasını basitleştirir.
Ölçeklenebilirlik konusunda dikkat edilmesi gerekenler
IoT uygulaması, bağımsız olarak ölçeklendirilebilecek ayrı ayrı hizmetler olarak oluşturulmalıdır. Ölçeklenebilirlikle ilgili aşağıdaki noktalara dikkat edin:
Iothub. IoT Hub için, aşağıdaki ölçek faktörlerine dikkat edin:
- IoT Hub'a gelen iletilerde en yüksek günlük kota.
- IoT Hub örneğindeki bağlı cihazların kotası.
- Alım hızı (IoT Hub'ın iletileri ne kadar hızlı alabileceği).
- İşleme hızı (gelen iletilerin ne kadar hızlı işlendiği).
Her IoT hub'ı belirli bir katmanda belirli bir birim sayısıyla sağlanır. Katman ve birim sayısı, cihazların hub'a gönderebileceği iletilerin en yüksek günlük kotasını belirler. Daha fazla bilgi için IoT Hub kotaları ve azaltma konusuna bakın. Mevcut işlemleri kesintiye uğratmadan hub'ın ölçeğini artırabilirsiniz.
Stream Analytics. Stream Analytics işlerinde en iyi ölçeklendirme, bu işlerin Stream Analytics işlem hattının her noktasında (girişten sorguya ve çıkışa kadar) paralel olması durumunda elde edilir. Tam olarak paralel bir iş Stream Analytics'in çalışmayı birden çok işlem düğümüne bölebilmesini sağlar. Aksi takdirde, Stream Analytics'in akış verilerini tek bir yerde birleştirmesi gerekir. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Stream Analytics'te sorgu paralelleştirmesinden yararlanma.
IoT Hub cihaz kimliği temelinde cihaz iletilerini otomatik olarak bölümlere ayırır. Belirli bir cihazdan gelen iletilerin tümü her zaman aynı bölüme gelir ama tek bir bölüme birden çok cihazdan ileti gelir. Dolayısıyla, paralelleştirme birimi bölüm kimliğidir.
İşlevler. Event Hubs uç noktasından okurken, Event hub'ı bölümü başına işlev örneği sayısının bir üst sınırı vardır. En yüksek işleme hızı, bir işlev örneğinin tek bir bölümden gelen olayları ne hızla işleyebildiğine göre belirlenir. İşlevin iletileri toplu olarak işlemesi gerekir.
Cosmos DB. Cosmos DB koleksiyonunun ölçeğini artırmak için, bölüm anahtarı olan bir koleksiyon oluşturun ve yazdığınız her belgeye bölüm anahtarını ekleyin. Daha fazla bilgi için bkz. Bölüm anahtarı seçerken en iyi yöntemler.
- Cihaz başına tek belge depoluyor ve güncelleştiriyorsanız, cihaz kimliği iyi bir bölüm anahtarı olur. Yazma işlemleri anahtarlar arasında eşit dağıtılır. Her bölümün boyutu kesin bir şekilde sınırlanmıştır, çünkü her anahtar değeri için tek bir belge vardır.
- Her cihaz iletisi için ayrı bir belge depoluyorsanız, bölüm anahtarı olarak cihaz kimliği kullanıldığında bölüm başına 10 GB sınırı kısa sürede aşılabilir. Böyle bir durumda ileti kimliği daha iyi bir bölüm anahtarı olacaktır. Dizin oluşturma ve sorgulama amacıyla cihaz kimliğini belgeye yine de ekleyebilirsiniz.
Azure Time Series Insights (TSI) , zaman serisi verilerine yönelik bir analiz, depolama ve görselleştirme HIZMETIDIR ve SQL benzeri filtreleme ve toplama gibi yetenekler sunarak Kullanıcı tanımlı işlevlere ihtiyaç hafifletmesini. Time Series Insights , verileri görselleştirmek ve sorgulamak için bir veri GEZGINI ve REST sorgu API 'leri sağlar. Zaman serisi verilerine ek olarak, TSI büyük veri kümelerinde toplamları sorgulamak için gereken çözümler için de uygundur. Çoklu katmanlı depolama, zengin API 'Ler, model ve BT 'nin Azure IoT ekosistemi ile tümleştirilmesi, görselleştirmeler için Gezgin ve Power BI aracılığıyla genişletilebilirlik desteği vardır. TSI, zaman serisi veri depolama ve analiz için önerimiz.
Güvenlik konuları
Güvenilir ve güvenli iletişim
Cihaza gönderilen ve cihazdan alınan tüm bilgilerin güvenilir olması gerekir. Aşağıdaki şifreleme özelliklerini destekleyemeyen cihazlar yerel ağlarla sınırlı tutulmalı ve ağlar arasındaki tüm iletişim alan ağ geçidi üzerinden olmalıdır:
- Güvenli olduğu kanıtlanan, herkese açık şekilde analiz edilen ve kapsamlı olarak uygulanan bir simetrik anahtar şifreleme algoritmasıyla veri şifreleme.
- Güvenli olduğu kanıtlanan, herkese açık şekilde analiz edilen ve kapsamlı olarak uygulanan bir simetrik anahtar imza algoritmasıyla dijital imzalama.
- TCP veya diğer akış tabanlı iletişim yolları için TLS 1.2 ya da veri birimi tabanlı iletişim yolları için DTLS 1.2 desteği. X.509 sertifikası işleme desteği isteğe bağlıdır ve TLS için işlem açısından ve kablolu bağlantı açısından daha verimli, önceden paylaşılan anahtar moduyla değiştirilebilir (bu mod, AES ve SHA-2 algoritmaları desteğiyle uygulanabilir).
- Güncelleştirilebilir anahtar deposu ve cihaz başına anahtarlar. Her cihazın kendisini sisteme tanıtan benzersiz bir anahtar malzemesi veya belirteçleri olmalıdır. Cihazların anahtarı cihaz üzerinde güvenle depolaması gerekir (örneğin güvenli bir anahtar deposu kullanabilir). Cihaz anahtarları veya belirteçleri düzenli aralıklarla veya sistemde güvenlik ihlali olması gibi acil durumlara karşılık olarak güncelleştirebilmelidir.
- Cihazdaki üretici yazılımı ve uygulama yazılımları, bulunan güvenlik açıklarının onarılabilmesi için güncelleştirmelere izin vermelidir.
Ancak birçok cihaz bu gereksinimleri destekleyemeyecek kadar kısıtlanmıştır. Böyle durumlarda alan ağ geçidi kullanılmalıdır. Cihazlar yerel ağ üzerinden güvenli bir şekilde alan ağ geçidine bağlanır ve alan ağ geçidi de bulutla güvenli iletişim sağlar.
Fiziksel kurcalamaya dayanıklılık sağlama
Genel olarak sistemin güvenlik bütünlüğünden ve güvenilirliğinden emin olmak için cihazın tasarımında fiziksel oynama girişimlerine karşı koruma sağlayan özelliklerin bulunması kesinlikle önerilir.
Örnek:
- Güvenli depolama ve Güvenilir Platform Modülü (TPM) tümleştirmesi gibi şifreleme anahtarı malzemelerinin kullanımını sağlayan mikro denetleyiciler/Mikro işlemciler veya yardımcı donanımlar ' i seçin.
- TPM'e bağlanmış, güvenli önyükleme yükleyici ve güvenli yazılım yüklemesi.
- Yetkisiz erişim ve cihaz ortamını değiştirme girişimlerini algılayan, uyarı özelliğine sahip ve potansiyel olarak cihazın "dijital olarak kendi kendini yok edebilmesini" sağlayabilen algılayıcılar kullanın.
Güvenlikle ilgili dikkat edilmesi gereken ek noktalar için bkz. Nesnelerin İnterneti (IoT) güvenlik mimarisi.
İzleme ve günlüğe kaydetme
Günlüğe kaydetme ve izleme sistemleri çözümün çalışıp çalışmadığını saptamak ve sorunların giderilmesine yardımcı olmak için kullanılır. İzleme ve günlüğe kaydetme sistemleri, çalışma durumuyla ilgili aşağıdaki soruları yanıtlamaya yardım eder:
- Cihazlarda veya sistemlerde hata durumu mu var?
- Cihazlar veya sistemler doğru yapılandırılmış mı?
- Cihazlar veya sistemler doğru veri üretiyor mu?
- Sistemler hem işletmenin hem de son kullanıcıların beklentilerini karşılıyor mu?
Günlüğe kaydetme ve izleme araçları normalde aşağıdaki dört bileşenden oluşur:
- Sistemi izlemeye ve temel sorun giderme işlemlerine yönelik sistem performansı ve zaman çizelgesi görselleştirme araçları.
- Günlük verilerini arabelleğe almak için, arabelleğe alınmış verilerin alımı.
- Günlük verilerini depolamak için kalıcılık depo.
- Ayrıntılı sorun giderme işlemlerinde kullanmak üzere günlük verilerini görüntülemek için arama ve sorgulama özellikleri.
İzleme sistemleri, bir IoT çözümünün durumu, güvenliği, kararlılığı ve performansı ile ilgili içgörüler sağlar. Ayrıca bu sistemler bileşen yapılandırma değişikliklerinin kaydını alarak ve olası güvenlik açıklarını ortaya çıkarabilecek, ayıklanmış günlük verileri sağlayarak daha ayrıntılı bir görünüm sunabilir, olay yönetim sürecini iyileştirebilir ve sistem sahibinin sorunları gidermesine yardımcı olabilir. Kapsamlı izleme çözümlerinde belirli alt sistemler için bilgileri sorgulama veya birden çok alt sistemden toplama özelliği bulunur.
İzleme sistemi geliştirmeye başlarken önce sağlıklı işlem, yasal düzenlemelere uyumluluk ve denetim gereksinimleri tanımlanmalıdır. Şu ölçümler toplanabilir:
- Yapılandırma değişiklikleri bildiren fiziksel cihazlar, uç cihazları ve altyapı bileşenleri.
- Yapılandırma değişiklikleri, güvenlik denetimi günlükleri, istek hızları, yanıt süreleri, hata oranları ve yönetilen diller için atık toplama istatistikleri bildiren uygulamalar.
- Sorgu ve yazma performansı, şema değişiklikleri, güvenlik denetimi günlüğü, kilitler veya kilitlenmeler, dizin performansı, CPU, bellek ve disk kullanımı bildiren veritabanları, kalıcılık depoları ve önbellekler.
- Sistem durumu ölçümleri ve bağımlı sistem durumu ile performansını etkileyen yapılandırma değişiklikleri bildiren yönetilen hizmetler (IaaS, PaaS, SaaS ve FaaS).
İzleme ölçümlerinin görselleştirmesi, operatörleri sistemdeki kararsızlıklara karşı uyarır ve olaylara yanıt vermeyi kolaylaştırır.
Telemetriyi izleme
Telemetriyi izleme, operatörün bir telemetri parçasının oluşturulmasından başlayıp sistem boyunca süren yolculuğunu takip edebilmesini sağlar. İzleme özelliği, hata ayıklama ve sorun giderme için de önemlidir. Azure IoT Hub ve IoT Hub Cihaz SDK'ları kullanan IoT çözümleri için, izleme veri birimleri Buluttan Cihaza iletiler olarak başlatılabilir ve telemetri akışına eklenebilir.
Günlüğe Kaydetme
Günlüğe kaydetme sistemleri, bir çözümün hangi eylemleri veya etkinlikleri gerçekleştirdiğini, hangi hataların oluştuğunu anlamak için vazgeçilmez sistemlerdir ve söz konusu hataları düzeltmeye yardımcı olabilir. Günlüklerin analiz edilmesi hata durumlarını anlamaya ve düzeltmeye; performans özelliklerini iyileştirmeye; geçerli olan kurallara ve yasal düzenlemelere uyumluluğu güvence altına almaya yardımcı olabilir.
Düz metin günlüklerin ön geliştirme maliyetlerine fazla etkisi olmasa da, makinelerin bunları ayrıştırması/okuması zor olabilir. Yapılandırılmış günlük kullanılmasını öneririz çünkü bu durumda toplanan bilgiler hem makineler tarafından ayrıştırılabilir hem de insanlar tarafından okunabilir. Yapılandırılmış günlük kaydında günlük bilgilerine durumsal bağlam ve meta veriler eklenir. Yapılandırılmış günlük kaydında arama ve sorgu özelliklerini iyileştirmek amacıyla, anahtar/değer çiftleri olarak veya sabit bir şemayla biçimlendirilen özelliklere çok önem verilir.
DevOps için dikkat edilmesi gerekenler
Kod olarak altyapıyı (IAC) kullanın. IAC bildirime dayalı bir yaklaşımla altyapı (ağlar, sanal makineler, yük dengeleyiciler ve bağlantı topolojisi) yönetimidir. Şablonların sürümü ve yayın işlem hattının bir parçası olması gerekir. En güvenilir dağıtım işlemlerinin otomatikleştirilmesi ve ıdempotent. Bunun bir yolu, IoT Azure Resource Manager altyapısını hazırlamaya uygun bir şablon oluşturmaktır.
Altyapı dağıtımını otomatikleştirmek için Azure DevOps Services, Jenkins veya diğer CI/CD çözümlerini kullanabilirsiniz. Azure Pipelines, Azure DevOps Services'in bir parçasıdır ve otomatik derlemeler, testler ve dağıtımlar çalıştırır.
Bir sonraki aşamaya geçerek farklı aşamalara dağıtarak ve doğrulamaları her aşamada çalıştırarak iş yüklerinizi hazırlamayı göz önünde bulundurarak; bu şekilde, üretim ortamlarınızı yüksek oranda denetimli bir şekilde güncelleştirmeler anında iletir ve beklentisiz dağıtım sorunlarını en aza indirebilirsiniz. Mavi-yeşil dağıtım ve Canary yayınları, canlı üretim ortamlarını güncelleştirmek için önerilen dağıtım stratejileridir. Ayrıca, bir dağıtım başarısız olduğunda için iyi bir geri alma stratejisine sahip olun; Örneğin, dağıtım geçmişinize göre daha önceki ve başarılı bir dağıtımı otomatik olarak yeniden dağıtmanız için Azure CLI'daki --rollback-on-error bayrağı parametresi iyi bir örnektir.
Azure İzleyici kullanarak çözüm Azure İzleyici. Azure İzleyici tüm Azure hizmetleriniz için izleme ve günlüğe kaydetmenin ana kaynağıdır ve Azure kaynakları için tanılama bilgileri sağlar. Örneğin, IoT hub' ın içinde yapılan işlemleri izleyebilirsiniz. Azure Tanılama Günlükleri için hizmetlerin, şemaların Azure İzleyici belirli ölçümler ve olayların yanı sıra bu ölçümleri ve olayları da destekler.
Daha fazla bilgi için Microsoft Azure Well-Architected Framework'teDevOps bölümüne bakın.
Maliyetle ilgili konular
Bu başvuru mimarisinde kullanılan hizmetlerle ilişkili maliyetleri iyileştirmenin yolları vardır.
Azure IoT Hub
Bu mimaride IoT Hub cihazlardan olayları alan bulut ağ geçididir. IoT Hub, işlem türüne bağlı olarak değişir. Oluşturma, güncelleştirme, ekleme, silme ücretsizdir. Cihazdan buluta ve buluttan cihaza iletiler gibi başarılı işlemler ücrete tabidir.
Cihazdan buluta gönderilen iletiler başarıyla gönderildi, IoT Hub girişi sırasında 4 KB 'lık öbeklere göre ücretlendirilir. Örneğin, 6 KB 'lik bir ileti iki ileti olarak ücretlendirilir.
IoT Hub, bir Device ikizi JSON belgesinde her bağlı cihazla ilgili durum bilgilerini tutar. Bir cihazdan okuma işlemleri ikizi belgesi ücretlendirilir.
IoT Hub iki katman sunar: temel ve Standart.
IoT mimariniz çift yönlü iletişim özellikleri kullanıyorsa Standart katmanı kullanmayı düşünün. Bu katman, test amacıyla en uygun ücretsiz sürümü de sunmaktadır.
Cihazlardan buluta yalnızca tek yönlü iletişim gerekiyorsa, bu, söz konusu olan temel katmanı kullanın.
Daha fazla bilgi için bkz. IoT Hub fiyatlandırması.
Azure Stream Analytics
Azure Stream Analytics, akış işleme ve kural değerlendirmesi için kullanılır. Azure Stream Analytics, verileri işlemek için gereken işlem, bellek ve aktarım hızını alan, saat başına akış birimi (SU) sayısına göre fiyatlandırılır. IoT Edge üzerinde Azure Stream Analytics iş başına faturalandırılır. Faturalandırma, iş durumu, çalışıyor, başarısız veya durdurulmuş olursa olsun cihazlara Stream Analytics bir iş dağıtıldığında başlatılır.
Fiyatlandırma hakkında daha fazla bilgi için bkz. Stream Analytics fiyatlandırması.
Azure İşlevleri
Azure Işlevleri, IoT Hub ulaştıktan sonra verileri dönüştürmek için kullanılır. Maliyet açısından, yalnızca kullandığınız işlem kaynakları için ödeme yaptığınız için Tüketim planının kullanılması önerilir. Bir olay, işlevin yürütülmesini tetiklediği her seferinde ikinci kaynak tüketimine göre ücretlendirilirsiniz. Tek bir yürütmede veya toplu işlerle çeşitli olayların işlenmesi maliyeti düşürebilir.
Azure Logic Apps
Bu mimaride, Logic Apps iş süreci tümleştirmesi için kullanılır.
Logic Apps fiyatlandırması, Kullandıkça öde modelinde çalışmaktadır. Tetikleyiciler, eylemler ve bağlayıcı yürütmeleri, mantıksal uygulama her çalıştırıldıkları zaman ölçümlenir. Tetikleyiciler dahil olmak üzere tüm başarılı ve başarısız eylemler yürütme olarak kabul edilir.
Örneğin mantıksal uygulamanız günde 1000 ileti işlemektedir. Beş eylemden bir iş akışının maliyeti 6 ABD dolarının altında olur.
Daha fazla bilgi için bkz. Logic Apps fiyatlandırması.
Veri Depolama
Soğuk yol depolaması Azure Blob Depolama en uygun maliyetli seçenektir.
Sıcak yol depolaması için aşağıdakini Azure Cosmos DB. Daha fazla bilgi için bkz. Cosmos DB fiyatlandırması.