IoT архитектура / Habr

Почти год назад я начал публиковать серию статей по архитектуре IoT решений. (Ссылка на первую статью habr.com/ru/post/420173). И вот наконец вторая статья серии отдается на ваш суд.


Проекты IoT выглядят похожими друг на друга, и это правда, что они имеют общие компоненты. Но в то же время, у проектов IoT есть фундаментальные отличия, начинающиеся с запроса рынка и классов решаемых задач.

Очевидно, что разрабатывать каждое решение “с чистого листа” крайне не эффективно. Многие компоненты могут быть переиспользованы по принципу паттернов программирования.

В этой статье мы проанализируем различные классы IoT решений и их соответствующие реализации. В итоге, будут даны рекомендации по шагам реализации IoT архитектуры и мы попытаемся выделить общие тенденции IoT решений.

Также мы попробуем сформулировать основные проблемные области, с рассмотрения которых, стоит начинать построение архитектур конкретных IoT решений и возможные проблемные зоны архитектур.

Области применения IoT

На сегодняшний день существует деление на три основных географических региона применения IoT решений:

Европа

IoT рынок Европы рассматривает проекты связанные с экономией использования природных ресурсов. Типичным примером является дневное / ночное освещение, автоматизация отопления помещений, управление использованием воды, пожарная сигнализация.

Дальневосточный регион

На этом рынке первым приоритетом применения IoT решений является безопасность. Типичным применением служат камеры, обнаруживающие нестандартные ситуации на дороге, транспорте, дома. Второй большой областью являются решения безопасности и предупреждения стихийных бедствий, таких как сейсмическая активность, ураганы, тайфуны, цунами.

Североамериканский рынок

На этом рынке в основном представлены проекты IoT, направленные на оптимизацию бизнес-процессов, таких как оптимизация перевозок, эффективная доставка товаров, а также элементы умных домов и городов.

Конечно, решения IoT проникают с одного на другой рынок и не являются исключительными прерогативами. В каждом регионе мы можем найти все классы IoT решений. Для нас важно классифицировать эти классы IoT продуктов, существующие сегодня на мировых рынках. Ниже приводиться список таких классов решений IoT:

• Умный Город. Главные задачи — управление и регулирование автомобильного движения, ночное / дневное уличное освещение, уведомление об опасности для пешеходов, определение нестандартных и опасных ситуаций в городе.
• Умный дом. Главные задачи — Безопасность, интеллектуальный дверной звонок, управление телевизором и кухней, автоматические системы полива и освещения, сигнализация пожара, газа, утечки воды, температуры дома.
• Погода и стихийные бедствия. Метеорологическая информация, сейсмическая активность, противопожарный контроль. Прогнозирование погодных данных.
• Оптимизация использования ресурсов в доме, городе, стране. Освещение, потребление электричества, отопления, оптимизация и прогнозирование использования, например топлива на электростанциях.
• Оптимизация перевозок, доставок, хранения и сортировки. Такие компании, как DHL, FedEx использует решение для построения оптимальных транспортных маршрутов. Терминалы хранения и сортировки грузов в крупных аэропортах.
• Заводской мониторинг и контроль, управление конвейерной линией. Управление роботами. Сортировка товаров, сырья и тестирование готовой продукции.
• Сложные механизмы, высокотехнологичные устройства, такие как современные автомобили, самолеты и пр. Автоматизированная система управления, защита от угона, контроль агрегатов системы. Распознавание лица и тела водителя для предотвращения сна, потери внимания. Прогнозирование обслуживания и замены компонентов системы.

IoT архитектура

Общая топология IoT решения

На рисунке ниже представлена уровневая архитектура IoT решений. Топология IoT отличается от обычной уровневой модели, такой как OSI. Это не линейный и более сложный граф потоков. Некоторые компоненты являются необязательными и могут отсутствовать в конкретном классе решений. Могут присутствуют два типа логики — M2M (от машины к машине) и M2P (от машины к человеку), а также более частные случаи такие как С2С (от автомобиля к автомобилю, как правило в одной соте мобильной связи LTE).

IoT решение имеет два физических местоположения — первое это конечные (периферийные) устройства, а второе — в центре обработки данных Backend на серверах или в облаке. В то же время, это не классическая архитектура клиент-серверного приложения, как мы будем видеть далее.

Ниже мы разберем каждый уровень в отдельности и сопоставим его особенности с фактическими классами решений IoT.

Physical Layer — физический уровень

Этот уровень представляет два типа операций — сбор информации (Датчики) и осуществление механической работы (Исполнительные механизмы).

Датчики можно разделить на следующие категории:

• Сенсоры:
  • Световые: Фото диоды/транзисторы/резисторы, PIR детекторы
  • Звуковые: Микрофоны, ультразвуковые сенсоры
  • Выключатели, в частности концевые выключатели, регистрирующие крайние точки механического движения. Измерители угла поворота или скорости вращения.
  • Электромагнитные сенсоры измеряющие изменение физических характеристик, таких как электрическая емкость, индуктивность, сопротивление.
• Сложные или составные сенсоры. К ним относятся специализированные датчики, например газа, спектра и пр., а также отдельный вид устройств сбора информации получающий все большее применение — Видео камеры.

В решениях IoT физические элементы имеют определенные общие требования:

• Как можно более низкую цену из-за большого количества в решении IoT.
• Питание от батарейки, что в свою очередь требует низкого энергопотребления. Сегодняшний запрос рынка — работа периферийных устройств без обслуживания от 1 до 10 лет.
• Часто расположение в труднодоступных и удаленных местах с минимальными затратами на установку и обслуживание.
• В случае использования видеокамер, первичная обработка изображения с принятием решения на основе искусственного интеллекта

Исполнительные механизмы IoT решений открывают замки входных дверей, приводят в действие двигатели, сельсины, включают/выключают свет, отопление, воду, газ и пр. Сильных изменений в реализации исполнительных механизмов не произошло. Поэтому эта часть IoT решения не будет освещаться в этой статье.

Ниже приведена таблица физического уровня в различных классах IoT решений:

Мы можем суммировать две проблемы для требований физического уровня:

• Низкое энергопотребление. Требуется высокий уровень интеграции с верхними слоями.
• Применение видеокамер. Это также требует высокой степени интеграции с верхними уровнями и встроенными функциями AI / ML, реализованными в периферийном устройстве.

Edge Layer — уровень периферийного вычисления

Этот уровень обычно подключается к одному датчику или исполнительному механизму. Он обеспечивает минимальную функциональность для преобразования аналоговой информации в цифровую и/или наоборот. Для подключения датчиков существуют те же требования по цене и потребляемой мощности. Многие производители, выпускающие эти типы устройств, не имеют единого стандарта для модели данных, конфигурации и эксплуатации, что создает отдельные проблемы интеграции.

Для снижения энергопотребления периферийные устройства обычно имеют четыре режима работы:

• Режим сна
• Режим измерения и сбора информации с датчиков
• Режим связи, передачи и получения информаци
• Режим установки и подключения

Ниже представлена блок-схема периферийного устройства.

Периферийное устройство обычно объединяет три уровня: физический, периферийного вычисления и коммуникационный. Основная функциональность уровня периферийного вычисления- локальная ETL (Extract, Transformation and Load) — получение, преобразование и сохранение информации с датчиков. Этот уровень ответственен не только за сбор информацию с датчика, но также и за приведение ее к стандартному виду, фильтрацию помех, предварительный анализ и локальное сохранение.

Ниже приведена таблица уровня периферийного вычисления в различных классах IoT решений:

Итак, основное требования уровня периферийного вычисления:
Низкое энергопотребление. Это может быть достигнуто с помощью аппаратного обеспечения с низким энергопотреблением и алгоритмов Sleep / WakeUp. Часто наличие локального элемента искусственного интеллекта.

Local Network Layer — уровень периферийной коммуникации

Передача данных является самой энергоемкой частью периферийного устройства, т.к. большинство периферийных устройств не подключены к электросети и проводным средствам связи. Кроме того, периферийные устройства могут быть расположены довольно далеко от Шлюза (в пределах нескольких километров). С другой стороны, количество передаваемой информации обычно довольно мало. Следующие протоколы используются на уровне периферийной коммуникации:

• ZigBee/ Zwave
• BLE
• LoRa
• Proprietary low band

Для увеличения расстояния и надежности связи Ad Hoc и Mesh широко используются сегодня на этом уровне.

Для целей конфигурации также может использоваться протокол NFC. В процессе первой установки и / или технического обслуживания сервисный инженер с мобильным приложением может подключаться к периферийному устройству через уровень периферийной коммуникации. Иногда Q-код, напечатанный на периферийном устройстве, также используется для аутентификации.

Ниже приведена таблица уровня периферийной коммуникации в различных классах IoT решений:

Gateway Layer — уровень шлюза

В IoT-решении существует несколько причин наличия уровня шлюза:

• Если Backend будет получать необработанную информацию, это увеличит его мощность и затраты будут очень велики.
• Работа Backend не может гарантировать реакцию в реальном времени для большого количества периферийных устройств.
• Из-за ограничений безопасности некоторая информация не может быть отправлена в Backend и не может постоянно контролироваться человеком. К такой информации относятся данные камер уличного наблюдения, медицинская информация, и пр.

Шлюз должен обеспечивать следующий основной функционал:

• Осуществлять второй уровень ETL от своих периферийных устройств.
• Фиксировать критическую ситуацию и выдавать локальную реакцию, даже без связи с BackEnd. Это можно сравнить с сигналами сердцебиении человека или дыхании легких без участия головного мозга.
• Коммуницировать с BackЕnd. Отправляет на сервер обработанную информацию с периферийных устройств и получает данные конфигурации для периферийных устройства.
• Сохранять информацию о статусе периферийных устройств, и данные ими собранные.

В некоторых случаях функциональность AI / ML (искусственный интеллект / машинное обучение) должна присутствовать на уровне шлюза. Шлюзовое устройство в основном питается от электросети или имеет большую встроенную батарею, но в некоторых решениях также требуется низкое энергопотребление. В такой ситуации возникает дополнительная проблема — протокол синхронизации для связи с периферийным устройством. Один из них (шлюз или периферийное устройство) должен передавать сообщение «Готов к общению» чаще, чем другое устройство готово выйти на связь. Выбор будет зависеть от общего энергопотребления каждого устройства и требуемого времени без обслуживания.

Сегодня у нас растет количество приложений с источником информации в виде видеокамеры. В этих конкретных решениях устройство Gateway и Edge могут быть интегрированы вместе. Функциональность AI / ML в таких приложениях становится весьма востребованной. С новыми ускорителями машинного интеллекта для встроенных систем такое решение стало реальностью.
Отдельно надо сказать о шлюзах для решений умного дома. Шлюз в таком классе решений часто объединяют с устройствами STB — телевизионных адаптеров или с блоком управления домашней безопасностью. Для первой интеграции уже существует открытая платформа RDK-V. В ближайшем будущем надо ожидать дальнейшую интеграцию всех трех компонент — шлюз+STB+безопасность в одно устройство. В нем также вероятно будут присутствовать сервисы NAS (локального хранения файлов) и AI/ML для машинного видео / аудио распознавания. Устройства аудио распознавания, такие как Alexa, базируются на Cloud инфраструктуре, но вероятно первичное распознавание будет переноситься на периферийный уровень.

Ниже приведена таблица уровня шлюза в различных классах IoT решений:

Wide Network Layer — уровень внешней связи

Этот слой разделяет периферийную и BackEnd части общего решения. Шлюз в основном подключен к BackEnd с использованием мобильной беспроводной связи, такой как 4G / 5G, но иногда используется проводной доступ в Интернет. Логический уровень внешней связи имеет стандартизированный протокол для решений IoT, который называется LvM2M. Протокол LvM2M был разработан для доступа к каждому периферийному устройству, но поскольку многие поставщики периферийных устройств не поддерживают интерфейсы LvM2M, шлюзовое устройство может решить эту проблему и создать обертку для связи с периферийными устройствами.

Уровень внешней связи содержит также коммуникационные сервисы и модели ISO внутри себя. Он включает службы балансировки и определения местоположения, основанные на DNS сервисе, транспортный протокол COAP, шифрование DTLS и многие другие компоненты, которые выходят за рамки данной статьи.

Один важный комментарий, который мы должны сделать здесь. Протокол LvM2M использует протокол шифрования DTLS. Протокол DTLS — это протокол с ключами безопасности и сессией установления соединения — handshake. Он работает по схеме точка-точка. Для расшифровки пакетов DTLS мы должны использовать тот же экземпляр Back End, который был у нас во время сессии соединения. Это создает проблему для балансировщика нагрузки (Load Balancer), который является частью уровня безопасности на нашей схеме. Балансировщик нагрузки, в свою очередь, необходим для автоматического масштабирования при высокой загрузке системы. Чтобы избежать этого ограничения, служба DNS используется в качестве балансировщика нагрузки. Каждые N DNS-запрос получает новый IP-адрес экземпляра уровня безопасности.

Ниже приведена таблица уровня внешней связи в различных классах IoT решений:

Security Layer — уровень безопасности

Этот уровень обеспечивает функции AAA (Authentication, Authorization and Accounting — аутентификация, авторизация и учет) и шифрование / дешифрование вместе с другими услугами, связанными с Интернетом. Все Cloud имеют свои собственные реализации безопасности, но функционально они все построены на принципе ролей и разрешений. Как было отмечено в параграфе выше, этот уровень выполняет также функции терминатора шифрованного соединения DTLS.

Подключение конечного пользователя к Backend также имеет компонент уровня безопасности.
Ниже приведена таблица уровня безопасности в различных классах IoT решений:

Middleware Layer — уровень внутри серверной связи

Этот слой обеспечивает внутреннюю Cloud функциональность балансировки нагрузки, очереди сообщений и передачи потоковой информации. Компоненты этого слоя должны быть дублированы и автоматически масштабироваться. Уровень реализуется в основном на основе микросервисов или PaaS от Cloud провайдеров. Такое требование вытекает из парадигмы скачков и провалов объема данных. Автоматическое масштабирование снижает стоимость Backend реализации. Фактическая реализация сервиса может быть разной, но общий принцип остается одним — обеспечить асинхронную передачу сообщений с буферизацией и перераспределением нагрузки. Таким образом различные компоненты Backend могут выполнять свою работу независимо и горизонтально масштабироваться в зависимости от нагрузки.

На рисунке представлена схематическая блок диаграмма паттернов внутрисерверной связи. Load Balancer предназначен для распределения нагрузки между разными сервисами. Queue — очереди обеспечивают промежуточную буферизация для реализации асинхронной работы последовательных сервисов. Subscribers — получатели, подписываются на соответствующие их логике очереди чтобы получать последовательно сообщения после обработки предыдущих сообщений.

Ниже приведена таблица уровня внутри серверной связи в различных классах IoT решений:

Etl layer — уровень сбора, обработки и хранения данных

Внутренний уровень ETL (извлечение, преобразование и загрузка) является третьей операцией ETL. Первый был в периферийном устройстве, второй — в шлюзе. Back End ETL накапливает данные со всех периферийных устройств и шлюзов и отвечает за следующие операции:

• Сбор информации
• Приведение информации к стандартному виду
• Сохранение информации для дальнейшего использования
• Управление жизненным циклом информации включая архивирование и уничтожение
• Уведомление других сервисов о поступлении новых данных

Общая схема реализации этого слоя представлена на рисунке. Операция сбора данных (Extract) включает в себя чтение информации из релевантных очередей. Операция трансформации может выполняться специализированными сервисами Cloud, такими как Ламбда, или вычислительными средствами внутри контейнеров и просто виртуальными машинами. Каждый из вышеперечисленных методов имеет свои положительные и отрицательными свойствами. Так например, Ламбда сервис удобен почти полной автоматизацией, но имеет существенное время создания и потому не применим, если требуется быстрая реакция на появившиеся события. Также Ламбда плохо подходит для постоянных обработок, поскольку тарифицируется по времени использования. Наиболее часто применимая служба — контейнеризированные вычисления. Они удобно масштабируются и легко переносятся на различные BackEnd. Основная задача этой операции — произвести приведение данных к удобному для хранения, сортировки и поиску виду. Для этого часто данные объединяются из разных сообщений и даже очередей.

Операции хранения (Load) предназначены для сохранения, сортировки и последующего поиска информации. В зависимости от типа информации и вариантов ее использования, применяются различные инструменты. Если данные не имеют строгой схемы (колонок таблицы), то они хранятся в NoSQL базах. Однако, если данные могут быть систематизироваться фиксированной схемой, то используются SQL типы баз данных. Последние, в свою очередь имеют 2 типа — OLTP (Online Transactional Processing) и OLAP (Online Analytic Processing). Как следует из названия, первый тип более подходит для самого процесса ETL — записи в базу новых значений, в то время как второй удобнее для поиска и анализа данных. Поэтому часто после загрузки в OLTP базу, в фоновом режиме, данные копируются в OLAP. Встречаются ситуации, когда данные не удобно или не возможно хранить в базах данных, например виде записи, Эти данные записывают в Bucket, а метаданные записей хранят в базах данных. Для сокращения расходов на хранение, устаревшие данные архивируются или удаляются. И последним компонентом этого уровня является внутренняя нотификация о наличии новых сохраненных данных для представления клиентам и для сервисов анализа.

Ниже приведена таблица уровня сбора, обработки и хранения в различных классах IoT решений:

Big Data and Analytic Layer — уровень аналитики

Зависит от конкретного приложения IoT. Большие данные и аналитический уровень будут извлекать ситуативную информацию из всего набора периферийных устройств. Эта часть менее стандартизирована, потому что она сильно отличается от одного приложения к другому в силу различных задач решений. Алгоритмы AI / ML также широко используются в этом слое.
Отдельной категорией является предсказание будущих событий, таких как необходимые части на складе, потребление будущих ресурсов, погода и пр.

Ниже приведена таблица уровня аналитики в различных классах IoT решений:

Notification layer — уровень уведомления

На этом уровне может существовать несколько компонент, но все они имеют алгоритм уведомления по подписке. Клиентское приложение подписывается на необходимые события и, когда это происходит, получает информационный сигнал — уведомление. В основном это приложения электронной почты и мобильные клиенты, меньше телефонные звонки (используется для экстренного оповещения). Мобильное приложение вынуждено переходить в спящий режим для энергопотребления, но ОС iOS и Android имеют механизм уведомлений, указывающий на прибытие новых данных.

Ниже приведена таблица уровня уведомления в различных классах IoT решений:

Presentation Layer — уровень представления

Приложение IoT может иметь два потока: M2M (от машины к машине) и M2P (от машины к человеку). Уровень представления, связанный с потоком M2M, где Back End обрабатывает информацию и предоставляет ее клиенту или инженеру службы поддержки. Сегодня не существует стандартизированного UI / UX представления для этого уровня, но я надеюсь, что в ближайшем будущем он появиться.

Уровень представления также отвечает за обслуживание, конфигурацию и изменения состояния системы включая периферийные устройства и шлюзы. В нем представлены и команды на управляющие исполнительными механизмами периферийных устройств.

Ниже приведена таблица уровня представления в различных классах IoT решений:

Configuration Layer — уровень конфигураций

Этот уровень относится к обоим потокам — M2M и M2P и работает как хранилище для трех типов статусов периферийных устройств:

• Актуальное состояние периферийного устройства
• Новое состояние периферийного устройства, которое будет загружено.
• Промежуточный статус периферийного устройства — указывает на процесс обновления от старых состояний к новым. Часто этот статус отсутствует.

Периферийное устройство и даже шлюз могут иметь только короткое время подключения к Backend. Мы обсуждали это ранее. Любое изменение статуса от клиента или системы, хранятся в этом уровне, и в течение времени связи отправляется на шлюз или периферийное устройство.

Чтобы такая логика работала, обычно реализуется следующий процесс коммуникации:

Если шлюз присутствует в схеме передачи информации, то большая часть информации от периферийных устройств отправляется на серверную часть в виде пакетов данных, собранных с нескольких периферийных устройств.

Ниже приведена таблица уровня конфигурации в различных классах IoT решений:

Итоги и как строить архитектуру IoT решений.

Подводя итог вышесказанному. Следующие тенденции развития наблюдаются в IoT решениях:

• Датчики разделяются на 2 группы:
  
  • Простые, дешевые, с максимально низким потреблением энергии. Низкой скоростью и высокой дальностью передачи информации. Это фактически разовые устройства, которые не подлежат обслуживанию.
  • Основанные на видеокамере. Устройство интегрировано с периферийным компьютером. Имеет встроенные механизмы распознавания образов и принятия базовых решений.
• ETL процессы происходят на нескольких уровнях — периферийных устройств, шлюзов и в backend. Пока нет единого подхода, что должно делаться на каждом уровне, но идеология такова — все что можно обработать должно быть обработано на возможно более низком уровне.
• Основным, универсальным средством передачи информации является беспроводной интернет. Но фактические протоколы отличаются на разных уровнях. Логический уровень связи — протокол LvM2M.
• Backend в большей степени Cloud. Большинство решений на сегодняшний день используют AWS.
• В качестве устройства отображения фактической информации используется мобильное приложение, а аналитическая информации представляется WEB приложениями. Экстренное оповещение через мобильный звонок с предустановленным голосовым сообщением. Электронной почтой получаются в основном отчеты.

С чего начинать строить архитектурное решение IoT? Нет единого подхода к ответу на этот вопрос. И здесь я приведу свое персональное мнение:

1. Определить модель данных, которую мы можем получить от шлюза, т.е. передаваемую в Backend.
2. Проверить какие именно периферийные устройства могут собрать данные и как их надо обработать для приведение к модели передаваемой шлюзом.
3. Проверить требования к периферийным устройствам — расстояния, объем информации, энергопотребление и пр.
4. Выбрать соответствующее периферийное вычислительное устройство, его расположение по отношению к датчикам, протокол их работы.
5. Решить архитектуру Cloud части, включая:
   • Безопасность
   • Распределение нагрузки
   • Асинхронность передачи данных внутри Cloud
   • Элементы хранение, форму и жизненный цикл данных
   • Построить граф передачи информации по системе
   • Построить аналитические модели, AI/ML компонент
   • Разработать типы и содержание уведомлений
   • Настроить резервирование и авто масштабируемость сервисов
   • Оценить стоимость и провести оптимизацию
6. Дизайн UI/UX для мобильных клиентов
7. Построить обратную связь передачи данных в периферийное устройство

Надеюсь эта статья будет полезной, хотя бы для первого занкомства с IoT проектами. В дальнейшем я постараюсь привести конкретные реализации IoT решений.

Internet of Things, IoT, технологии и стандарты Интернета вещей

Термин «Интернет вещей» (Internet of Things, IoT) был предложен в 1999 году Кевином Эштоном, одним из трех основателей Центра автоматической идентификации Массачусетского университета (Auto-ID Center). Существует несколько определений этого термина, и каждое из них недостаточно точное. Мы будем использовать определение, предложенное компанией Gartner (той самой, которая придумала термин ERP):
«Интернет вещей — это сеть физических объектов, которые имеют встроенные технологии, позволяющие осуществлять взаимодействие с внешней средой, передавать сведения о своем состоянии и принимать данные извне».
Составной частью Интернета вещей является Индустриальный (или Промышленный) интернет вещей (Industrial Internet of Things, IIoT).

И уже появился новый термин: «Интернет всего» (Internet of Everything, IoE), который придет на смену Интернету вещей в недалеком будущем.

История

В 1990 году Джон Ромки, один из создателей протокола TCP/IP, подключил свой тостер к Интернету и заставил его включаться и выключаться дистанционно. Это устройство и стало первой в мире «интернет-вещью». В период с 2008 по 2009 год, по оценке аналитиков корпорации Cisco, количество устройств, подключённых ко Всемирной паутине, превысило численность населения Земли.

Устройство Интернета вещей

Современный Интернет состоит из тысяч корпоративных, научных, правительственных и домашних компьютерных сетей. Объединение сетей разной архитектуры и топологии осуществляется с помощью протокола IP. Каждому участнику Сети (или группе участников) присваивается IP-адрес, постоянный или временный (динамический).
Аналогичным образом Интернет вещей сегодня состоит из множества слабо связанных между собою сетей, каждая из которых решает свои задачи. Например, в офисном здании может быть развернуто сразу несколько сетей: для управления кондиционерами, системой отопления, освещением, безопасностью и т.д. Эти сети могут работать по разным стандартам, и объединение их в одну сеть представляет собою нетривиальную задачу. Кроме того, существующая (четвертая) версия протокола IP (IPv4) позволяет использовать всего лишь 4,22 миллиарда адресов, из-за чего возникла проблема их исчерпания. И хотя не каждому устройству, подключенному к Сети, необходим уникальный IP-адрес (но все равно необходим уникальный идентификатор), в связи с бурным ростом Интернета вещей проблема нехватки адресов может стать ограничивающим фактором. Кардинально решить ее поможет шестая версия протокола, IPv6, которая обеспечит возможность использования каждым жителем Земли более 300 млн. IP-адресов.

Ожидается, что к 2020 году в мире будет от 30 до 50 млрд. объединенных в сеть вещей, а возможности адресации протокола IPv6 позволят практически без ограничений идентифицировать в Сети любую вещь.¹

Технологии Интернета вещей

В основе Интернета вещей лежат следующие технологии.

Средства идентификации

Каждый объект физического мира, участвующий в Интернете вещей, пусть даже не подключенный к Сети, все равно должен иметь уникальный идентификатор. Для автоматической идентификации предметов могут использоваться различные уже существующие системы: радиочастотная, при использовании которой к каждому объекту прикрепляется радиочастотная метка, оптическая (штрих-коды, Data Matrix, QR-коды), инфракрасные метки и т.д. Но в обеспечение уникальности идентификаторов различных типов придется провести работу по их стандартизации.

Средства измерения

Задача средств измерения – обеспечить преобразование информации о внешней среде в данные, пригодные для передачи их средствам обработки. Это могут быть как отдельные датчики температуры, освещенности и т.п., так и сложные измерительные комплексы. Для достижения автономности средств измерения желательно обеспечить электропитание датчиков за счет средств альтернативной энергетики (солнечные батареи и т.п.), чтобы не тратить время и средства на подзарядку аккумуляторов или замену батарей.

Средства передачи данных

Для передачи данных может быть использована любая из существующих технологий. В случае применения беспроводных сетей особое внимание уделяют повышению надежности передачи данных. При использовании проводных сетей активно используют технологию передачи данных по линиям электропередачи, поскольку многие «вещи» (такие как торговые автоматы, банкоматы и т.п.) подключены к электросетям.

Средства обработки данных

Тридцать и более миллиардов устройств, которые, по прогнозам, будут подключены в 2020 году к Интернету, сгенерируют 44 миллиарда терабайтов данных. Это примерно в семь раз превышает количество оцифрованной информации во всем мире по состоянию на 2010-е годы.² Поэтому в компании Microsoft полагают, что главная часть Интернета вещей — это не датчики и средства передачи данных, а облачные системы, обеспечивающие высокую пропускную способность и способные быстро реагировать на определенные ситуации (например, уметь по показаниям датчиков выяснять, что в доме уже пять минут никого нет, а входная дверь осталась открытой). Помогут справиться с огромными потоками информации также туманные вычисления, которые будут не конкурировать с облачными, а эффективно их дополнять.

Исполнительные устройства

Это устройства, способные преобразовывать цифровые электрические сигналы, поступающие от информационных сетей, в действия. Например, для того чтобы через смартфон можно было включить систему отопления в доме, она должна иметь соответствующее устройство. Исполнительные устройства зачастую конструктивно совмещаются с датчиками.

Радужные перспективы Интернета вещей

Предполагается, что к 2020 году Интернет вещей будет применяться в самых различных отраслях. Прежде всего это промышленность (см. статью Промышленный интернет вещей), транспорт (220 млн. подключенных автомобилей), умный дом, коммунальные службы (миллиард датчиков, существенное снижение потерь энергии), здравоохранение (646 млн. устройств, собирающих данные о здоровье людей), аграрный сектор (75 млн. датчиков для мониторинга состояния почвы). Кроме того, Интернет вещей будет применяться в торговле, логистике, общепите, гостиничном бизнесе, банковской системе, строительстве и в вооруженных силах (126 тыс. военных дронов и роботов).³

Стандарты применения Интернета вещей

Поскольку Интернет вещей — молодой и потенциально очень емкий рынок, многие крупные компании спешат занять на нем «свое» место:

• Google обещает разработать голосовой интерфейс, благодаря которому домашняя утварь (например, холодильник) научится понимать естественную речь человека
• Intel анонсировала платформу Intel IoT Platform, предназначенную, как следует из названия, для Интернета вещей
• Apple предлагает платформу HomeKit, которая предназначена для управления домашней электроникой (бытовой техникой, освещением, сигнализацией, дверями гаража и т.д.)
• Microsoft адаптирует свои облачные сервисы Azure для Интернета вещей

Как это обычно бывает на молодых перспективных рынках, может начаться «война стандартов». Дабы избежать ее, уже сейчас прилагаются немалые усилия.

В частности, два общедоступных высокотехнологичных концерна из разряда крупнейших — AllSeen Alliance и Alljoyn от Qualcomm — объединили усилия с Open Interconnect Consortium (OIC) в рамках новой организации Open Connectivity Foundation (OCF).

С задачей совместимости на корпоративном уровне должен справиться стандарт OneM2M, которому следуют уже 230 компаний, в том числе такие известные, как Amazon, Cisco, Huawei, Intel, NEC, Qualcomm, Samsung и многие другие.⁴

Информационная безопасность Интернета вещей

Эксперты считают, что «в настоящее время безопасной экосистемы Интернета вещей не существует». Из-за того, что во многих устройствах, подключенных к Интернету, не шифруется беспроводной трафик, не предусмотрены пароли достаточной сложности, а также из-за многих других факторов хакеры могут, например, включать и отключать чужие посудомоечные и стиральные машины, запирать хозяев в их собственном доме или даже наблюдать за их домашней жизнью с помощью, например, видеокамеры, установленной на роботе-пылесосе. Для повышения безопасности предлагается введение обязательной сертификации устройств, рассчитанных на подключение к Интернету, установка на них специальных унифицированных чипов и другие меры.⁵ 

Заключение

В отдаленной перспективе «умными» станут не только дома, но и города, и даже (некоторые) государства. Но на данном этапе развития технологий и общества Интернет вещей активно внедряется не в глобальных масштабах, а внутри компаний, занимающихся производством товаров, энергии, транспортными перевозками и т.п. — там, где за счет новых технологий ожидается повышение производительности и конкурентоспособности. Сложность масштабирования этого опыта обусловлена тем, что необходимо интегрировать в единое целое многие системы от разных поставщиков, а наладить их слаженную работу — задача посложнее, чем добиться гармоничного звучания Большого симфонического оркестра.

Ссылки:

1. https://www.osp.ru/os/2015/02/13046278/
2. https://hitech.vesti.ru/article/624213/
3. http://igate.com.ua/news/15786-chto-takoe-internet-veshhej-infografika
4. http://ru.pcmag.com/feature/30079/biznes-v-internete-veshchei-standartizatsiia
5. http://www.tadviser.ru/Статья:Информационная_безопасность_интернета_вещей_(Internet of Things)
6. http://channel4it.com/publications/Internet-veshchey-25146.html

Беспроводные технологии «интернета вещей» / Unwired Devices LLC corporate blog / Habr

Привет, Гиктаймс!

В последнее время — ну как «время», так обычно говорят про дни или недели, а тут речь идёт скорее уже о годе-двух — мимо постоянно проскакивают статьи на тему «что такое Интернет вещей» (ну и на смежные: основные игроки, основные тенденции, новейшие продукты и так далее). К сожалению, примерно 99 из 100 из них насколько объёмны, настолько же и бессмысленны: их авторы пытаются говорить об IoT как о некоей единой и цельной концепции.

Однако цельного и единого IoT не существует и не может существовать. В лучшем случае, IoT можно определить как концепцию удалённого взаимодействия машина-машина (m2m) или машина-человек (m2h), в то время как классический Интернет — это взаимодействие человек-человек.

Но на этом единство и заканчивается. Можно ли описать одной статьей «тенденции и основных игроков интернета»? Да вы шутите, что ли? Придётся охватить СМИ, соцсети, видеосервисы, магистральных провайдеров, ВОЛС, сотовые сети, корпоративные сети, облачные сервисы для бизнеса, сетевое оборудование для дома, CPE для офиса, магистральное оборудование… всё это — части того, что называется сейчас «Интернет».

То же самое — и с «Интернетом вещей». Это и лампочки LiFX в квартире, и контроллеры Danfoss в вентиляционных установках офисных зданий, и ваш любимый фитнес-трекер, и система мониторинга дорожной обстановки мегаполиса, и централизованный сбор данных о состоянии и ресурсе парка электрофрезерных станков, и много чего ещё. Каждое из этих применений — это свой собственный рынок, собственные решения и на программном, и на аппаратном уровне и, разумеется, собственные игроки, многие из которых другими сегментами IoT не занимаются и никогда не будут заниматься.

Поэтому попытка описать «все тенденции развития IoT» — это либо энциклопедия, в которой просто по буквам алфавита перечислено всё, что есть на эту тему в мире, либо даже не ощупывание слепыми слона, а визит слепых в зоопарк: один ощупывает жирафа, второй — крокодила, третий — лоток с сахарной ватой, а потом они собираются и обсуждают, как выглядит слон.

Что в этой ситуации делать? Я думаю, начать немного разгребать интернето-вещевые завалы, раскладывая по полочкам базовые понятия. И начать я хочу с того, какие беспроводные технологии сейчас популярны — и чем они, чёрт возьми, друг от друга отличаются.

Говоря человеческим языком — на чём сейчас принято делать нижние три уровня модели OSI.

С физическим уровнем всё достаточно просто: хотя многие до сих пор повторяют in wire we trust, на практике беспроводные коммуникации уже победили, в том числе в критических применениях — недавно, например, проскочила новость, что армия США планирует переходить в полевых лагерях на Wi-Fi, потому как разворачивание в них Ethernet занимает неоправданно много времени и сил.

И это — военные. В случае обычной домашней или офисной инфраструктуры проводные сети для Интернета вещей (то есть, в первую очередь, «умного дома» и «умного офиса» — управление освещением, TV/AV, HVAC) уже можно считать мёртвыми: они крайне дороги в установке (хотя бы потому, что под прокладку слаботочной проводки требуется капитальный ремонт помещения) и крайне негибки в дальнейшей эксплуатации — любое изменение конфигурации требует прокладки новой проводки. В то же время, одна из решаемых «умным домом» задач — это обеспечение гибкости внутренних коммуникаций и управления.

Просто представьте себя на месте бизнес-центра, который захотел внедрить у себя технологии «умного офиса» — то же адаптивное освещение и вентиляцию, например, регулирующиеся в зависимости от внешних условий, количества людей в здании и других параметров. И у вас выбор между «закрыться на три месяца на ремонт для прокладки проводки» и «поменять светильники и контроллеры HVAC на имеющие радиоинтерфейс». Пусть даже цена этого будет одинаковой — хотя в любом крупном здании проводка выйдет сильно дороже, но пусть — ответ, в общем-то, очевиден.

В результате можно сказать, что проводные сети в IoT, в частности, в умном доме и умном офисе — это направление, которое в ближайшем будущем выживет только в узкоспецифических применениях. На массовом рынке шансов оно имеет не больше, чем ноутбуки без Wi-Fi, зато с гнездом Ethernet.

Конечно, существует проблема глушения радиочастотных каналов (в т.ч. непреднамеренного), наличия зон неуверенного приёма, удалённого доступа в сеть злоумышленников и т.п. Однако при минимально грамотном подходе к проектированию устройств эти проблемы сводятся к нулю; неграмотный же подход и проводные сети точно так же превращает в дырявый и глючащий ад.

Если говорить про радиодиапазоны, то основных используемых — два: 868/915 МГц и 2450 МГц; также встречается и старый добрый 433 МГц, но он в целом нужен мало — он плохо регулируется и потому часто бывает сильно замусорен, скорости в нём маленькие, антенны, наоборот, большие, а дальность связи от 868/915 принципиально не отличается.

868 МГц и 915 МГц — это нелицензируемые (то есть эксплуатанту не надо получать лицензию на использование частот) диапазоны, причём первый из них живёт в Европе и России, а второй — в США и Японии. Такое разделение между странами не очень удобно, но в принципе решаемо — разница частот не настолько большая, чтобы требовалось под каждый вариант делать полностью новый дизайн устройств. Диапазоны зарегулированы сильнее, чем 433 МГц, поэтому шансы встретить в них работающий у соседа 10-ваттный передатчик пренебрежимо малы.

2450 МГц — ещё один нелицензируемый диапазон. В плюсах у него абсолютная универсально (он един, с небольшими оговорками, по всему миру) и минимальные габариты антенны, в минусах — не слишком большая дальность, сильное затухание в препятствиях и наличие в том же диапазоне Wi-Fi, Bluetooth и микроволновок. Впрочем, замусоренность диапазона этими устройствами часто преувеличивают — на практике на тех масштабах, где используются IoT-устройства с 2,45 ГГц, Wi-Fi на них никак не влияет (здесь надо понимать, что опыт «а вот из-за соседей у меня в Wi-Fi едва-едва три мегабита реальной скорости» на IoT переносить… опрометчиво: там обычно даже в идеальных условиях потолок в районе 250 килобит).

На практике 2450 МГц обычно используют в помещениях, а 868/915 — как на улице, так и в помещениях. Выбор конкретного диапазона для помещений определяется соотношением габаритов и дальности — например, в устройствах умного дома габариты могут оказаться весьма важны, поэтому 2450 МГц будет удобнее благодаря меньшим размерам антенн.

Ситуация с канальным и сетевым уровнями несколько веселее. Во-первых, их не имеет большого смысла описывать по отдельности, т.к. с точки зрения используемых технологий одно обычно привязано к другому, во-вторых, если таки делать обзор «всех технологий интернета вещей», то в краткой форме он будет выглядеть вот так:

Поэтому пройдёмся быстренько по конкретным решениям — наиболее известным, причём сразу поделим их на две группы: решения для LAN и для WAN. Отличаются они ровно одним — дальностью связи: LAN имеют размер до 1 км, WAN — более 1 км.

Wi-Fi. Хотя Wi-Fi и пытаются использовать в IoT, это, в большинстве случаев, героические попытки по натягиванию совы на глобус. Wi-Fi — высокоскоростная сеть для устройств с большой батарейкой, и в IoT он применим в крайне ограниченном числе случаев. Как правило, в бытовой технике, которая должна уметь не только включаться в M2M-взаимодействие, но и предоставлять интерфейс напрямую для планшета или смартфона — в этом случае Wi-Fi имеет смысл как интерфейс, в планшете и смартфоне уже присутствующий.

При этом для лампочек и подобных устройств «настоящего массового IoT» Wi-Fi — это кособокий костыль, существование которого обусловлено историческими причинами. Высокая пропускная способность здесь не нужна, дальность стабильной работы Wi-Fi оставляет желать лучшего, энергопотребление — тоже, первоначальная настройка сети не автоматизирована, и наконец — если вы в своём доме на каждую лампочку поставите по Wi-Fi, при первом включении ваш домашний роутер попросту загнётся под напором клиентов.

Теоретически Wi-Fi позволяет обойтись без централизованного хаба, заодно играющего роль гейтвея во внешний мир, в доступные людям и планшетам сети. Но преимущество это, за исключением указанного выше случая с КБТ, иллюзорное — когда у вас в доме счёт умным устройствам идёт на десятки, причём большинство их них предельно банальны, вам придётся делать централизованное управление ими, более того — отвязанное от конкретных мобильных устройств, принадлежащих конкретным членам семьи. Вы в общем случае не хотите, чтобы свет в сортире перестал работать потому, что ребёнок унёс из дома планшет. То есть — хаб всё равно нужен, а будет это прибитый к стенке планшет со специальным ПО или тот же планшет, только ещё и с радиомодулем ZigBee/Z-Wave/6LoWPAN — вопрос не сильно принципиальный.

Альянс Wi-Fi сейчас начал разработку специальной субгигагерцовой версии стандарта для IoT, но в свете наличия альтернатив — о которых ниже — мне это представляется результатом политики «И мы! И мы тоже лидеры IoT!», а не технической необходимостью.

ZigBee. Очень популярное LAN-решение, широко применяемое в устройствах «умного дома» благодаря двум своим свойствам — во-первых, ZigBee не является проприетарным лицензируемым протоколом (в отличие от технически похожего Z-Wave, например), во-вторых, в рамках ZigBee работа описывается вплоть до уровня приложений.

ZigBee может работать и в 868/915 МГц, и в 2450 МГц, в качестве MAC-уровня в нём используется 802.15.4. Топология сетей — ячеистая, скорость до 250 кбит/с. Размер сети может достигать сотен устройств, максимальное число хопов от роутера до конечного устройства — 10 в ZigBee обычном и 30 в ZigBee PRO.

Делать ZigBee-устройства можно на разных платформах, одной из самых интересных являются микроконтроллеры TI серии CC — начиная со старых моделей с процессорным ядром 8051 и заканчивая новейшими CC1310, CC2630 и CC2650 с ARM Cortex M3; CC1310 покрывает диапазоны до 1 ГГц, CC26xx — 2450 МГц, а ещё не вышедший монстр CC1350, смысл которого я пока не понимаю, обладает и вовсе двумя радиоинтерфейсами. Для своих контроллеров TI даёт бесплатный стек ZigBee, более-менее готовый к применению. Для других контроллеров вам придётся искать другие решения, и очень часто они будут оказываться платными.

В целом, ZigBee является хорошим выбором для домашней автоматизации — помимо доступности, он, благодаря включению в стандарт уровня приложений, теоретически обеспечивает совместимость вашей разработки с другими ZigBee-устройствами. Практически, однако, не всё так просто: как минимум, вы столкнётесь с нестандартными расширениями и просто кривой реализацией сторонних устройств, а как максимум — с целенаправленным огораживанием, какое случилось, например, недавно у Philips с их лампочками.

При этом, с другой стороны, если совместимость вас не волнует, то достоинства ZigBee могут превратиться в его же ограничения.

Вообще, совместимость со сторонней продукцией — это вещь, о которой применительно к «умному дому» много говорят, но при этом значит она удивительно мало. Дело в том, что и весь рынок «умных домов» по сию пору крошечный (неудивительно, если дешёвым устройством в нём считается стоящее $50-70), и игроков на нём довольно много — говоря короче, нет того стандарта de facto, за который имело бы смысл уцепиться. Выберете ZWave — получите совместимость с одной грядкой, выберете ZigBee — с другой. Вполне резонным здесь является вопрос, нужна ли совместимость при таких предпосылках вообще — или эффективнее будет перепахать к чертям весь огород.

Z-Wave. По своим возможностям схожее с ZigBee, но полностью закрытое решение для построения ячеистых сетей. Работает в диапазонах 868/915 МГц, платформа — только чипы Sigma Designs или Mitsumi, других вариантов нет. Не самая дешёвая технология, кроме того, чипы обладают невысокой производительностью — они построены на ядрах 8051, поэтому, если вам нужно что-то большее, придётся цеплять внешний процессор.

К недостаткам можно добавить то, что максимальная скорость Z-Wave в его последней версии — 100 кбит/с (впрочем, для сабгигагерцового диапазона это нормально, да и в реальности больше не нужно), максимальное число устройств — 232, хопов от роутера — всего 4 (так что будьте аккуратны с попыткой построения длинных сетей), дальность для субгигагерцовых устройство тоже не сильно большая — 150 метров прямой видимости.

С другой стороны, закрытость ZWave гарантирует хорошую совместимость устройств разных производителей, поэтому если вы решили всё же окучивать чужую грядку вместо перепахивания всего огорода, то Z-Wave может стать разумным выбором.

Подробности про Z-Wave и устройства на нём можно почитать на GT в отличном блоге компании Z-Wave.Me.

6LoWPAN. Одна из свежих разработок в области IoT — IPv6, адаптированный для физического и MAC-уровня ячеистых сетей 802.15.4. Фактически, с 6LoWPAN вы получаете нормальную, разве что не очень быстро работающую, IPv6-сеть, с IP-адресами, сокетами, доступными женщинами и азартными играми. Уровень приложений здесь — полностью на ваше усмотрение, поэтому о совместимости с какими-либо иными устройствами сторонних производителей речи не идёт.

С другой стороны, если вы хотите перепахать весь огород, то 6LoWPAN — выбор, на данный момент близкий к идеальному. Максимальная гибкость, открытый протокол, поддержка как 868/915 МГц, так и 2450 МГц, скорость до 250 кбит/с, возможность построения сети практически неограниченных размеров, расстояние от роутера — до 255 хопов (можно и больше, но не увлекайтесь сильно: максимальное число хопов в ячеистой сети — это аналог TTL пакета, сделаете слишком большим — у вас пакеты вечно будут в сети блуждать, выжирая её пропускную способность). Дальность связи может достигать сотен метров.

С точки зрения аппаратной реализации наиболее интересное решение сейчас — это вышеупомянутые чипы TI CC1310, CC1350, CC2630 и CC2650. Для них TI предоставляет стек 6LoWPAN — и хотя некоторые ритуальные танцы вы исполните, как из-за новизны чипов, так и из-за того, что народ в основном по привычке пилит на них ZigBee, ничего невозможного нет.

Пруфпик:

(это у нас в офисе маленькая IPv6-сеточка из пары модулей на CC2650 нашей разработки и гейта наружу на Unwired One)

LoRa. LoRa — сокращение от Long Range, то есть, в отличие от предыдущих вариантов, это — сеть масштаба района или города, а не квартиры или офиса. Топология сети — звезда (теоретически можно сделать, конечно, и ячеистую, но это не считается стандартным применением), дальность — от нескольких километров в плотной городской застройке до 30-50 км прямой видимости. Диапазон — 868/915 МГц. Скорость — до 37,5 кбит/с, падает с увеличением расстояния между приёмником и передатчиком. Количество устройств — до 5 тыс. штук/км², но тут есть нюанс, о котором ниже.

Сети LoRa предназначены для существенно более других задач, нежели перечисленные ранее — для сбора данных с большого количества датчиков, рассредоточенных по значительной площади или для управления объектами с теми же свойствами. Например, на LoRa можно сделать управление городским освещением или централизованный сбор данных со счётчиков электроэнергии.

LoRa — проприетарная технология, для её реализации требуется аппаратный модем, присутствующий в выпускаемых компанией Semtech чипах. Своих мозгов эти чипы не имеют, они управляются по SPI от внешнего контроллера — впрочем, в типичных для LoRa применениях это не играет никакой роли, так как гонки за габаритами модуля в них нет.

Помимо собственно технологии LoRa, Semtech также разрабатывает решение LoRaWAN — сетевой стек для сетей LoRa. Но здесь кроется тот самый нюанс…

Хотя любой чип LoRa объединяет в себе приёмник и передатчик, из-за топологии «звезда» максимальный размер сети оказывается ограничен ровно одним — пропускной способностью канала центрального приёмника, который должен успевать проводить радиообмен со всеми подключёнными к нему устройствами. Поэтому для использования в центральном модуле Semtech выпускает чип SX1301 — и, увы, его не только нельзя купить на свободном рынке, но к нему нет даже открытой документации. SX1301 обладает двумя RF-фронтендами и целой тележкой модемов внутри, поэтому может обслуживать те самые 5 тыс. устройств на квадратный километр — но для сторонних разработчиков он доступен только в виде готовых модулей по цене от $180 и выше.

Впрочем, если такая плотность сети вам не нужна, то на обычных абонентских чипах (например, SX1272) также можно сделать центральный модуль «звезды». На десятки конечных устройств при не слишком интенсивном радиообмене его хватит с лихвой.

В некоторых случаях очень интересным выглядит также использование гетерогенных сетей — LoRa для обеспечения покрытия большой территории с ячеистыми «кустами» вокруг каждого LoRa-приёмника для обеспечения высокой плотности покрытия в данной точке.

«Стриж» Напоследок — про отечественную разработку «Стриж». Вы её вряд ли будете использовать из-за её специфичности и присутствия в продаже только в виде готовых устройств, но рассказать-то надо?

«Стриж» — это сеть «звезда» с несколько превосходящими LoRa характеристиками по дальности, существенно меньшей скоростью и двумя раздельными каналами на приём и передачу: абонентские устройства передают данные на частоте 868 МГц, а центральная станция — мощным передатчиком на 446 МГц. Это позволяет увеличить ёмкость сети (определяемую, опять же, тем, со сколькими устройствами центральная станция физически успеет провести радиообмен), а также в некоторых случаях обеспечить лучшее покрытие сети.

Хотя внутреннее устройство модемов авторы не раскрывают, с очень большой вероятностью это — LoRa-чип Semtech SX1276 (он как раз обладает двумя RF-фронтендами, которые можно настроить на разные частоты; при этом, помимо LoRa-модемов, в этих чипах есть и FSK-демодуляторы) и один из младших STM32 в качестве мозгов. На SX1276 более всего, впрочем, указывает другое — заявленная поддержка LoRa-сетей, для которой, как мы помним, необходим аппаратный модем. Можно, конечно, допустить, что Semtech лицензировал «Стрижу» технологии, а «Стриж» заказал на «Ангстреме» кастомные чипы, но… есть тут кто из «Компэла», скажите — у вас из всего Semtech только 1276 на складе именно потому, что вы их под «Стриж» привозили, да? 🙂

При этом на сайте «Стрижа» есть сравнение их технологии с LoRa, которое в вышеуказанном свете выглядит, скажем так, некрасиво. Например, в нём заявлена стоимость LoRa-модема $29 при стоимости модема «Стриж» $9 — что, конечно, наглое передёргивание: LoRa-модем при прочих равных будет дешевле «Стрижа» как из-за использования одноканального SX1272 вместо двухканального SX1276, так и из-за более простого кварцевого резонатора — «Стрижу» для уличного исполнения нужен дорогой термокомпенсированный TCXO.

Три щелбана им за это.

Интернет вещей как глобальная инфраструктура для информационного общества

Введение

На теорию управления существенное влияние оказывают научные технологические достижения. По мнению Е.И. Кудрявцева важным фактором современного развития управленческой деятельности выступают распределенные информационные технологии [1]. Одним из подходов, реализующим  распределенное управление являются сетевые системы и технологии.  Одной из таких технологий и систем является технология Интернет вещей. Появление этой технологии как нового этапа глобального технологического развития связано и обусловлено динамичным внедрением информационно-коммуникационных технологий во все сферы жизни общества [2]. Эта технология проявляется прежде всего в быстрорастущей цифровой экономике [2], опирающейся на массовое использование технологий Интернет, достижений микроэлектроники и программной инженерии. Интернет- вещей и решения на их основе часто называют «умными» (smart) [3]. Сегодня они наиболее широко представлены в таких областях, как «умное производство», «умная энергетика», «умная агрокультура», «умная логистика», «умный транспорт», «умный дом», «умный город», «умное здравоохранение» и этот перечень, очевидно, будет только расти, охватывая все новые рыночные сегменты

 

Концептуальные основы технологии Интернет вещей

Интернет вещей (Internet of things — IoT) основана на межсетевом информационном взаимодействии [4] взаимодействие физических устройств, транспортных средств (также называемых «подключенными устройствами» и «интеллектуальными устройствами»), зданий и других предметов, встроенных в электронику, программное обеспечение, датчики, исполнительные механизмы и сеть, которые позволяют этим объектам собирать и обмениваться данными [5].

В 2013 году Глобальная инициатива по стандартизации в Интернете вещей (IoT-GSI) определила IoT как «глобальную инфраструктуру для информационного общества, предоставляющую расширенные услуги путем объединения (физических и виртуальных) вещей на основе существующих и развивающихся интероперабельных информационно-коммуникационные технологий» [3] и для этих целей «вещью» является «объект физического мира (физические вещи) или информационный мир (виртуальные предметы), который может быть идентифицирован и интегрирован в коммуникационные сети» [6]. Интернет вещей позволяет объектам быть обнаруженными или контролируемыми удаленно через существующую сетевую инфраструктуру, создавая возможности для более прямой интеграции физического мира в компьютерные системы и в результате повышая эффективность, точность и экономическую выгоду в дополнение к сокращению вмешательства человека.

В случае, когда IoT дополняется сенсорами и приводами, эта технология становится основой  более общего класса кибер- физических систем, который также включает такие технологии, как smart-сети, виртуальные электростанции, интеллектуальные дома, интеллектуальный транспорт и интеллектуальный город . Каждая вещь уникально идентифицируется через встроенную вычислительную систему и при этом  способна взаимодействовать с существующей инфраструктурой Интернета. По оценкам экспертов, к 2020 году IoT будет состоять из 30 миллиардов объектов [7].

Сферу интернет-вещей образуют разнообразные устройства и их пользователи, находящиеся в онлайн взаимодействии, включая мобильные коммуникации. Предполагается, что к 2020 году на каждого человека в среднем будет приходится 6 разных устройств в режиме он-лайн: компьютеры, мобильные телефоны, смартфоны, фаблеты и планшеты, устройства для дома, контроля показателей здоровья и т.д.

Согласно [8] к 2021 году существенно возрастет число мобильных умных устройств (smart devices) и объем генерируемого ими трафика. К мобильным умным устройствам принято относить устройства, обладающие развитыми вычислительными возможностями и мультимедиа со скоростью сетевого соединения, как минимум, на уровне 3G, т.е. 2 Мб/с. В 2016 году эти устройства, представляя лишь 46% всех мобильный устройств генерировали 89% мобильного трафика, а к 2021 году они составят три четверти от общего числа, и доля их трафика возрастет до 98 %.

Вторым по значимости сегментом являются устройства межмашинного взаимодействия, кратко обозначаемые как М2М (Machines to Machines). Надо отметить, что давно известные промышленные системы автоматического управления и телеметрии, реализующие замкнутые взаимодействия типа вещь-вещь, по сути являются предосновой интернета-вещей. Однако, если ранее были ограничения рамками одного локально расположенного производственного участка, цеха или предприятия, то сегодня появилась возможность выхода в Интернет. Это радикально расширяет сферу М2М, практически снимая территориальные ограничения. Здесь прогнозируется рост с 780 млн в 2016 году до 3,3 млрд в 2021 году. Подробные сценарии и примеры использования современных решений М2М в различных отраслях приведены в техническом отчете ведущей международной организации по стандартизации в этой области oneM2M [9].

В сегменте М2М отдельную категорию составляют носимые вещи (smart wearable devices): умные часы, умные очки и т.д. Такие вещи или напрямую взаимодействуют с сотовыми сетями и Интернет или посредством смартфонов и других устройств общего назначения. Ожидается рост этого сегмента до 929 млн устройств в 2021 году против 325 млн в 2016 году.

Современные цифровые методы порождают огромные объемы данных, которые приводят к проблеме больших данных [10]. В [11] приводятся характерные показатели: датчики реактивного двигателя каждые 30 мин генерируют 10⁴ ГБ информации, ежедневно в мире датчики выдают 1,1 млрд показаний и производится 2,5 млрд ГБ данных. Первичные данные требуют обработки, в ряде случаев с привлечением сложной аналитики и ранее накопленной информации. Такая обработка не всегда может быть выполнена вблизи источника данных, например, вследствие отсутствия необходимых вычислительных и/или программных ресурсов. Поэтому в последнее время широко применяются технологии Облачных вычислений, реализующие услуги типа «Программное обеспечение как услуга» (SaaS), а при необходимости и «Сеть как услуга» (NaaS).

Решения IoT активно внедряются во все отрасли производства и сферы жизнедеятельности. Основные из них на данный момент — это решения для умного дома и города, энергетики, транспорта и логистики, ритейла и потребительского рынка, добычи и переработки полезных ископаемых, здравоохранения и телемедицины, сельского хозяйства, комплексной безопасности.

 

Теоретические принципы управления с использованием Интернет вещей

Управление с использованием Интернет вещей основано на информационном и сетевом моделировании, а также на различных информационных моделях. В настоящее время появились новые понятия в области распределенного управления [12]. Это: информационные единицы [13, 14], информационные отношения [15], информационные конструкции [16] и информационные ситуации [17].  Информационные единицы являются базисом построения информационных моделей, информационных конструкций и информационных процессов. Информационная конструкция является обобщением специализации. Она делиться на две категории: процессуальная и структурная. Процессуальная информационное конструкция описывает правило или функцию управления.  Структурная информационная конструкция описывает систему, модель или набор данных. Процессуальные информационные конструкции служат основой  выводов и принятия решений. Информационные отношения создают основу качественного анализа и качественных рассуждений.

 

Направления применения IoT

Можно выделить следующие аспекты, которые необходимо учитывать при  применении интернет вещей: системный, проектный, информационный, управленческий, интеллектуальный. Системный аспект позволяет рассматривать систему, технологию или процесс с системных позиций. С этих позиций IoT является распределенной системой, для которой характерны проблемы распределенных систем. Проектный аспект позволяет рассматривать схему IoT как информационную конструкцию [16. 18]. Информационный аспект позволяет рассматривать  IoT как межсетевое взаимодействие физических устройств, транспортных средств (также называемых «подключенными устройствами» и «интеллектуальными устройствами»), зданий и других предметов, встроенных в электронику, программное обеспечение, датчики, исполнительные механизмы и сеть, которые позволяют этим объектам собирать и обмениваться данными. Управленческий аспект требует  рассматривать  IoT как систему с сетецентрическим  [19] или с субсидиарным управлением.

Интеллектуальный аспект требует разделения IoT по функциям на «умные» и «интеллектуальные». Умные (smart) системы и технологии, выполняют функции поддержки и «подсказки»  человеку в сложных ситуациях. По существу они используют знания как опыт для решения задач в сложных ситуациях.  Интеллектуальные системы  и технологии используют знание для поиска новых решений и получения новых знаний на этой основе.

Впервые концепция IoT получила применение в  1999 году в Центре автоидентификации (Auto-ID Center) в Массачусетском технологическом институте. Радиочастотная идентификация (RFID ) была выделена Кевином Эштоном  как предпосылка для Интернета вещей в этот момент [20]. При этом  Эштон предпочитал  фразу «Интернет для вещей». Основная идея идентификации состояла в том, что если бы все объекты и люди в повседневной жизни были снабжены идентификаторами, то компьютеры могли бы управлять и инвентаризировать их. Помимо использования RFID, маркировка физических вещей может быть достигнута с помощью таких технологий, как ближняя связь, штрих-коды, QR-коды и цифровые водяные  знаки. Одной  из первых целей  внедрения Интернета вещей путем оснащения всех объектов в мире миниатюрными устройствами идентификации было преобразование повседневной жизни, например, мгновенный и непрерывный контроль запасов станет доступным рядовому потребителю.

Массмедиа. Было сделано предположение, что данные  в средствах массовой информации являются большими данными [10]  и дают возможность оценки практических действий о миллионах людей. Как следствие, воздействие на общество отодвигается от традиционного подхода  использованию конкретных медиа-сред, таких как газеты, журналы или телевизионные шоу.  Эта технология воздействия на массы вообще. Вместо этого IoT  использует потребителей с технологиями, которые достигают целевых потребителей в оптимальное время в оптимальных местах. Конечной целью IoT является обслуживание или передача сообщения или контента, которые статистически соответствуют менталитету потребителя.  Например, издательская среда все чаще приспосабливает сообщения (рекламные объявления) и контент (статьи), чтобы обратиться к потребителям, сведения о которых  были получены благодаря различным действиям по ведению данных о них. Например, интеллектуальные торговые системы могут отслеживать покупательские привычки конкретных пользователей в магазине, путем фиксации их мобильных телефонов. Тематическая база данных потребителей на этой основе формирует специальные предложения по  любимым продуктам или даже расположение необходимых  предметов, которые им нужны,  путем автоматического сообщения в телефон [21]. Эта технология является типичным примером smart  технологии IoT.

Мониторинг окружающей среды. В приложениях мониторинга окружающей среды IoT  используют датчики для оценки состояния окружающей среды, контролируя качество воздуха или воды,  атмосферные или почвенные условия. Технологии IoT могут включать такие области, как мониторинг перемещений живой природы и среды их обитания.  Разработка устройств с ограниченными ресурсами, подключенных к сети, создает возможность раннего предупреждения о оползнях  или цунами. Разработка систем датчиков оповещения может  использоваться аварийными службами для обеспечения более эффективной помощи. IoT-устройства в таких приложениях занимают большую географическую область и могут также  мобильными.

Управление инфраструктурой. Важным применением IoT, как распределенной системы управления , является распределенный мониторинг и контроль операций городских, транспортных и сельских инфраструктур. Инфраструктура IoT может использоваться для мониторинга любых событий или изменений, которые представляют угрозу безопасности или  увеличивают риск. Он также может использоваться для эффективного планирования ремонтных работ, координируя задачи между поставщиками услуг и пользователями этих объектов [22]. IoT-устройства могут также использоваться для управления критической инфраструктурой, такой как мосты, для обеспечения доступа к судам. Использование устройств IoT для мониторинга и операционной инфраструктуры улучшает координацию управления инцидентами и реагирование на чрезвычайные ситуации. Использование устройств IoT повышает качество обслуживания, времени простоя и сокращения затрат на эксплуатацию во всех областях, связанных с инфраструктурой.

В 2013 году Глобальная инициатива по стандартизации в Интернете вещей (IoT-GSI) определила IoT как глобальную инфраструктуру для информационного общества, предоставляющую расширенные услуги путем объединения (физических и виртуальных) вещей на основе Существующие и развивающиеся интероперабельных систем.

Производство. Сетевое управление и управление производственным оборудованием, управление активами и ситуациями или управление производственным процессом приносят IoT в сферу промышленного применения и интеллектуального производства. Интеллектуальные системы IoT позволяют быстро создавать новые продукты, динамически реагировать на требования к продуктам и оптимизировать производственную цепочку и сеть цепей поставок в режиме реального времени с помощью сетевого оборудования, датчиков и систем управления [22].

Цифровые системы управления для автоматизированного управления процессами, инструментами оператора и информационными системами обслуживания для оптимизации безопасности и безопасности станции относятся к компетенции IoT. Технологии IoT также распространяются на управление активами посредством прогнозирования обслуживания, статистической оценки и измерений для обеспечения максимальной надежности. Интеллектуальные промышленные системы управления также могут быть интегрированы в Smart Grid, что позволяет оптимизировать энергопотребление в реальном времени. Измерения, автоматизированные системы управления, оптимизация установок, управление безопасностью и охраной труда и другие функции обеспечиваются большим количеством сетевых датчиков [22].

Термин IIoT (Industrial Internet of Things) часто встречается в обрабатывающих отраслях, ссылаясь на промышленный поднабор IoT. IIoT в обрабатывающей промышленности может генерировать столько бизнес-ценности, что в конечном итоге приведет к четвертой промышленной революции, так называемой Industry 4.0 . По оценкам, в будущем успешные компании смогут увеличить свои доходы за счет использования Интернета, создавая новые бизнес-модели и повышая производительность, используя аналитику для инноваций и трансформируя трудовые ресурсы.

Управление энергопотреблением. Интеграция управляющих  систем, подключенных к Интернету, может оптимизировать потребление энергии в целом [22]. Ожидается, что устройства IoT будут интегрированы во все виды энергопотребляющих устройств (переключатели, розетки питания, лампы, телевизоры и т. д.). Устройства IoT смогут общаться с компанией-поставщиком энергоснабжения, чтобы эффективно сбалансировать производство электроэнергии. Такие устройства также предоставляют  пользователям возможность удаленно управлять своими устройствами или централизованно управлять ими с помощью облачного интерфейса и включать такие расширенные функции, как планирование (например, дистанционное включение или выключение систем отопления, управление духовыми шкафами, изменение освещения и т. д.) [22].

Помимо домашнего управления энергией, IoT  актуален для Smart Grid, так как он предоставляет системы для сбора и обработки информации об энергии и мощности в автоматическом режиме с целью повысить эффективность, надежность, экономичность и устойчивость производства и распределение электроэнергии. Используя устройства расширенной измерительной инфраструктуры, подключенные к магистральной сети Интернет, электрические утилиты могут не только собирать данные от конечных пользователей, но также управлять другими устройствами  распределения, такими как трансформаторы и реклоузеры [22].

Медицина и здравоохранение. Устройства IoT могут использоваться для  дистанционного мониторинга состояния и систем аварийного оповещения о состоянии пациентов. Специализированные датчики  в жилых помещениях для наблюдения за состоянием здоровья и общего благополучия пожилых людей, а также для обеспечения надлежащего лечения и оказания помощи людям в восстановлении утраченной мобильности с помощью терапии.  Эти устройства мониторинга работоспособности могут варьироваться от мониторов артериального давления и частоты сердечных сокращений до современных устройств, способных отслеживать специализированные имплантаты, такие как электронные кардиостимуляторы Fitbit или усовершенствованные слуховые аппараты [22].

Некоторые больницы начали внедрять «умные кровати», которые могут определять, когда они заняты и когда пациент пытается встать. Он может также регулировать себя, чтобы обеспечить соответствующее давление и поддержку, применяемую к пациенту без вмешательства медсестер вручную. С IoT также возможны другие потребительские устройства для стимулирования здорового образа жизни, такие как связанные весы или переносные мониторы сердца [86]. Все больше и больше сквозных мониторингов здоровья Платформы IoT подходят для антенатальных и хронических пациентов, помогая управлять жизненными функциями и повторяющимися потребностями в медицине.

Строительная и бытовая автоматизация.  Устройства IoT могут использоваться для мониторинга и контроля механических, электрических и электронных систем, используемых в различных типах зданий (например, государственных и частных, промышленных, учебных заведений или жилых помещений) [22] в системах домашней автоматизации и автоматизации зданий. В этом контексте в литературе рассматриваются три основные области [23].

Интеграция интернета с системами энергоменеджмента зданий для создания энергоэффективных и интеллектуальных зданий, управляемых IOT.

Возможные средства мониторинга в режиме реального времени для снижения потребления энергии и мониторинга поведения пассажиров.

Интеграция интеллектуальных устройств во встроенную среду и то, как они могут использоваться в будущих приложениях.

IoT может помочь в интеграции средств связи, управления и обработки информации в различных транспортных системах. Применение IoT распространяется на все аспекты транспортных систем (т.е. транспортного средства, инфраструктуры и водителя или пользователя). Динамическое взаимодействие между этими компонентами транспортной системы обеспечивает  внутри автомобильную связь, интеллектуальное управление трафиком, интеллектуальную парковку, электронные системы взимания дорожных сборов, логистику и управление автопарком, управление транспортным средством, безопасность и помощь на дороге [22].

 

Заключение

Интернет вещей является новой сетевой технологией управления основанной на распределении датчиков и физических устройств в объекте управления. Интернет вещей содержит несколько принципиально новых технологических решений, которые не содержат другие системы управления. Прежде всего, это возможность реконфигурирования управленческих информационных потоков в зависимости от трафика и нагрузки на узлы сети. Интернет вещей содержит интеллектуальные узлы, которые позволяют реализовывать распределенное управление. Интернет вещей содержит собственные вычислительные ресурсы. которые позволяют решать задачи оптимизации. Не прибегая к мощным центральным компьютерам. Интеллектуальные ресурсы Интернет вещей позволяют накапливать управленческий опыт и применять его в новых ситуациях.