как он работает? Часть 1 / МТС corporate blog / Habr

Устройства в стандарте NB-IoT могут работать до 10 лет от одной обычной батарейки. За счет чего? Мы собрали все самое главное об этой технологии. В этой статье расскажем о ее особенностях с точки зрения архитектуры сети радиодоступа, а во второй части — об изменениях в ядре сети, которые происходят при NB-IoT.

Технология NB-IoT многое унаследовала от LTE — начиная с физической структуры радиосигнала и заканчивая архитектурой. Все невозможно перечислить в одной статье, поэтому попробуем сфокусироваться на основных особенностях, ради которых и создавалась эта технология. Итак:

В чем отличия NB-IoT с точки зрения архитектуры сети радиодоступа?

Сначала вспомним важное об LTE:

Для LTE сигнала используется принцип разделения каналов OFDM с разнесением поднесущих на 15кГц. В DL (Downlink, направление от БС) используется OFDMA, а в UL (Uplink, направление на БС) используется SC-FDMA. Вся несущая в LTE разделена на ресурсные блоки (Resource block, RB), каждый из которых состоит из 12 поднесущих и общей шириной занимаемой полосы в 12х15кГц = 180кГц (рис.1). Каждый ресурсный блок разделен на 12х7=84 ресурсных элемента (Resource element, RE).

Рис.1. Resource block, Resource element

Для достижения большой пропускной способности соты применяются высокие порядки модуляции QAM256 для DL и QAM64 в UL. Вдобавок с этой же целью применятся технологии MIMO2x2 и MIMO4x4.

Особенности радиосигнала NB-IoT:

Самое важное в NB-IoT — возможность работы при более низких уровнях сигнала и при высоком уровне шумов, а также экономия батареи. Также NB-IoT предназначен для передачи коротких сообщений, и от него не требуется передача аудио-видео контента, больших файлов и прочего.

Исходя из этого, на физическом уровне есть определенные особенности, которые помогают обеспечить необходимых характеристик:

1. общая полоса для NB-IoT ограничена в один RB шириной в 180кГц;
2. радиотракт пользовательского устройства имеет всего одну антенну, приемник и передатчик;
3. передача и прием разнесены по времени, т.е. это по сути полудуплексный режим;
4. возможность передавать в направлении UL на одной поднесущей;
5. используемые типы модуляции ограничены BPSK и QPSK;
6. переповторы передаваемого сигнала (coverage enhancement).

Ниже мы остановимся на некоторых из них подробнее.

Использование узкой полосы частот в один RB, одной антенны и полудуплексного режима передачи позволяет упростить устройство и достичь:

• снижения требования к процессорной мощности;
• снижения энергопотребления;
• уменьшения габаритов;
• удешевления устройства.

Назначение радиочастот:

Для NB-IoT могут использоваться практически все те же диапазоны частот, что и для 2G/3G/4G в «низких» band. Это B20 (800МГц), B8(900МГц), B3(1800МГц). Более «высокие» частоты смысла использовать нет из-за большего затухания сигнала.

Есть три способа выделения частотного ресурса для NB-IoT:

1. Stand-alone.

Выделенный частотный канал шириной в 200кГц. Этот вариант наиболее эффективный для работы NB-IoT, но и наиболее затратный. Дело в том, что в этом случае может понадобиться от 300 до 600 кГц очень ценного спектра вместе с защитными интервалами. В этом случае взаимные интерференции с другими технологиями минимальны (Рис.2).

Рис. 2. Варианты размещения NB-IoT в режиме stand-alone.

2. In-band

В этом случае для NB-IoT выделяются ресурсы внутри существующей LTE несущей, но NB-IoT несущая имеет повышенную мощность на 6дБ по сравнению с ресурсными блоками LTE. Этот вариант хорошо подходит для экономии частотного ресурса, но при этом есть проблема взаимного влияния с LTE-сетью (Рис.3).

Рис. 3. Размещение NB-IoT в режиме in-band.

3. Guard-Band

В этом случае NB-IoT запускается в так называемом защитном интервале. Например, в полосе LTE10МГц, по 500 кГц свободного спектра, используемого в качестве защитного интервала. Так же как и в режиме in-band для большей дальности NB-IoT-несущая имеет повышенную мощность на 6-9дБ по сравнению с ресурсными блоками LTE (Рис.4). Этот вариант использования позволяет одновременно сэкономить частотный ресурс и уменьшить взаимное влияние с LTE сетью, хотя в этом случае ухудшаются параметры внеполосных излучений для LTE.

Рис. 4. Размещение NB-IoT в режиме guard-band.

Возможность передавать в направлении UL на одной поднесущей:

Если в LTE абоненту выделяются блоки ресурсных групп, состоящие из одного или нескольких RB, то в NB-IoT минимальной единицей является RE — ими нарезаются порции радиоресурса абоненту. Поэтому появилась возможность устройству передавать сигнал в UL на одной поднесущей в 15кГц. При этом сейчас для NB-IoT уже стандартизовано разделение RB на 48 поднесущих по 3.75кГц в направлении UL. Длительность ресурсных элементов при этом увеличивается в четыре раза, а соответственно и таймслота до 2 мс, поэтому информационная емкость их не меняется (Рис. 5).

Рис.5. Resource element.

Передача сигнала в узкой полосе на одной поднесущей 15кГц, а тем более в 3.75кГц, позволяет значительно увеличить спектральную плотность сигнала, а соответственно отношение сигнал/шум, что очень важно для абонентских устройств, имеющих гораздо менее мощные передатчики, чем у базовой станции. Тем более, что в NB-IoT, так же, как и в LTE, мощность абонентских устройств ограничена в 23дБм (200мВт).

В то же время, если радиоусловия позволяют, для уменьшения времени активного режима передачи, а соответственно экономии батареи, возможна передача на нескольких поднесущих одновременно. Передача на одной поднесущей имеет название режима передачи single-tone, а на нескольких — multi-tone (это 3, 6 или 12 поднесущих по 15 кГц). На рис.6 показано формирование из ресурсных элементов различных вариаций ресурсного юнита (Resource unit, RU).

Рис.6. Resource units (RU).

RU — это очередной более крупный кирпичик, из которого образуются транспортные блоки (Transport block, TB), назначаемые пользователю. В одном TB может быть от одного до десяти RU. При это в зависимости от качества сигнала каждый TB может содержать разное количество полезной информации в зависимости от применяемой модуляционно-кодирующей схемы (Modulation coding scheme, MCS). Размер TB в NB-IoT, конечно же, гораздо меньше, чем в LTE и составляет 680бит в DL и 1000бит в UL (Rel.13 3GPP). А также в этом стандарте всего один процесс HARQ (Hybrid Automatic Repeat Request), поэтому следующий TB может быть передан только после подтверждения приема предыдущего TB. В релизе 14 3GPP размеры транспортных блоков увеличены до 2536 бит и Dual-HARQ, что позволяет передавать два транспортных блока подряд.

Coverage enhancement:

Еще одна особенность NB-IoT — функционал coverage enhancement, который достигается последовательными переповторами передаваемого сигнала. Этот механизм не следует путать с повторной передачей пакета при неуспешном приеме, в случае coverage enhancement решение об успешности принятого сигнала происходит после приема всех повторенных сообщений (Рис.7). Повторятся могут все физические каналы NPDCCH, NPDSCH, NPRACH и NPUSCH (здесь N приставка Narrowband).

Рис. 7. Переповторы в NB-IoT

Стандартом определены три ступени, называемые coverage level 0, 1 и 2. Количество повторов может варьироваться в широких пределах и задается индивидуально для каждого типа физического канала и его формата. Например, стандартом специфицированы значения для полезного сигнала в UL до 128 и в DL до 2048. В реальности, конечно, все будет зависеть от настроек сети оптимизированных под режим работы (stand-alone, in-band/guard-band), качества сигнала и других условий. Переповторы позволяют декодировать сигнал при гораздо более низком уровне отношения сигнал/шум теоретически вплоть до 10дБ и ниже.

Все вышеописанное — использование более узкой полосы и функции coverage enhancement — позволяет в итоге достичь пресловутого выигрыша в 20дБ по отношению к GSM.

Скорости передачи в NB-IoT

Вообще сам принцип IoT, как уже было сказано выше, не предполагает значительного обмена информации с устройствами, а соответственно, значения эти весьма условны. Во-первых, они достигаются только при хорошем качестве сигнала. Во-вторых, сигнальный обмен, включающий назначение кагала DCI и подтверждение приема ACK, не адаптирован, как в LTE, для получения максимальных скоростей. В-третьих, если устройство передает всего одно-два коротких сообщения, то в этом случае не совсем однозначно, что понимать под скоростью передачи. Но не сказать о скоростях здесь нельзя. Для примера на рис.8 приведена расчетная скорость в DL для пользователя.

Рис.8. Скорость передачи в DL.

Из рисунка видно, что в NB-IoT, в отличии от LTE, пользовательское устройство не может занять весь доступный радио-ресурс. И оставшуюся часть радио-ресурса БС может использовать для связи с другими устройствами. Аналогичная ситуация в UL (рис. 9).

Рис.9. Скорость передачи в UL.

Так, использование Dual-HARQ и увеличенный размер самих транспортных блоков до 2536 бит (релиз 14 3GPP), позволяют увеличить скорость передачи в DL и в UL выше 100кбит/с.
Это все — если говорить об основных особенностях с точки зрения архитектуры радиодоступа, не уходя далеко в сторону. Надеемся, было полезно. Уже скоро — в следующем посте — расскажем, как поменялось ядро сети (Core Network) при NB-IoT. Будем признательны за обратную связь.

Автор:
Эксперт отдела архитектуры сети радиодоступа МТС Ильнур Фаузиев ilnurf

Архитектура IoT-решения на реальном примере / Microsoft corporate blog / Habr

Мы продолжаем рассказывать о компаниях-разработчиках решений (ISV). В этом выпуске технический директор компании «ИНПРОСИСТЕМ» AlexandrSurkov рассказывает об опыте разработки архитектуры охранной IoT-системы СеСМИК.

Многие считают, что понятие «Интернета вещей» неразрывно связано с сетью, которой мы пользуемся каждый день. Можно представить себе картину, где множество устройств, объединенных в единое целое через глобальную сеть, обмениваются данными между собой и серверами и создают цифровую картину мира. В данной статье я расскажу о том, как мы делали систему, объединяющую сотни датчиков.

Понятие «интернет» стоит рассматривать гораздо шире. В данном случае это общая для устройств сеть. Она может содержать 10 устройств, а может и 10 000. Может быть проводная, а может быть беспроводная. Может располагаться в одной комнате, а может охватывать несколько стран. Все зависит от задач, которые ставятся перед системой.

При этом создание даже небольшой сети устройств сопровождается множеством трудностей.

Постановка задачи

Нам была поставлена задача по разработке системы охраны периметра. Периметр — это забор, окружающий некоторый объект. Его длина ничем не ограничена.

Система создавалась с нуля. К моменту начала проектирования существовал прототип датчика, способного собирать колебания периметра, проанализировав которые, можно было четко определить факт преодоления или разрушения забора. Опытным путем мы определили, что датчики нужно ставить примерно через каждые 10 метров.

Кроме датчиков планировались еще управляющие устройства с реле и управляемые устройства с «сухим контактом». Система должна работать в уличных условиях при широком диапазоне температур и погодных явлений.

Итак, имеется:

• 3 типа устройств;
• Минимум 100 устройств на километр;
• Количество километров не ограничено;
• Система должна иметь уличное исполнение.

Сразу можно выделить главные вопросы по архитектуре:

• Организация передачи данных и питания;
• Распределение потоков информации: где и как анализировать данные;
• Безопасность решения: какие протоколы использовать;
• Как управлять таким количеством устройств.

Общая схема решения

Clemens Vasters написал прекрасную статью о том, с чем сталкивается разработчик системы «Интернета вещей». Эти же проблемы пришлось решать и нам.

Многие решения диктовались ГОСТами и другими требованиями к таким системам. Но многое пришлось придумывать самим.

Сперва нужно было понять, как распределить информационные потоки в системе. Для анализа колебаний использовалась как временная, так и частотная составляющая. Диапазон частот от 0 до 500 герц. Значит, замеры нужно делать 1000 раз в секунду. Каждое измерение делаются по 3 осям по 10 бит на каждую.
Итого 3*10*1000 = 30 килобит в секунду только от одного датчика. На километр (100 датчиков) это уже 3 мегабита.

Передать то эти данные можно, но как их обрабатывать? Периметр в 10 км давал бы уже 30 мегабит данных в секунду. Получается, что нагрузка на сервер возрастает с увеличением количества устройств.

Было принято решение, что каждый датчик будет обрабатывать данные сам и отдавать только факты тревог. Это значительно снизило объем данных и распределило вычислительную нагрузку.

Организация сети была выбрана проводная из-за того, что беспроводная требует батареи. Так как система у нас реального времени, то срок жизни батареи будет очень маленький. Кроме того, отрицательные температуры сильно уменьшают емкость питающих элементов. Да и заглушить беспроводную связь относительно легко, а это уже является очень существенным недостатком для системы безопасности.

ГОСТы запрещают прокладывать по ограждению 220В, поэтому “питаться” наши устройства будут от постоянного напряжения.

В качестве архитектуры сети мы выбрали шину. Это позволило не тянуть провод к каждому датчику.

Однако шина накладывает ограничение на длину сети и количество устройств. Поэтому было введено новое устройство: шлюз. Он имеет 2 шины, занимается менеджментом устройств и трансляцией данных на сервер и от сервера. Также он занимается контролем параметров питания и окружающей среды.
Таким образом с сервера снимается еще одна большая нагрузка: менеджмент датчиков.

Кроме того, такой модульный подход с распределенной вычислительной нагрузкой позволяет объединять в общую систему очень большое число датчиков без существенного увеличения требований к серверу.

Остальные исполнительные устройства так же, как и датчики, подключаются к шине.

В итоге получается такая схема:

Выбор протоколов и способов взаимодействия

Теперь необходимо было определиться с тем, как именно будут передаваться данные. Каждое устройство в системе участвует в 2-х типах обмена:

• команда от сервера — ответ серверу;
• асинхронное событие от устройства к серверу.

Команды используются для изменения состояния устройства и его настройки. События генерируются в случае, если у устройства появляется информация для сервера (например, тревога от датчика)

Со стороны сервера шлюз считается таким же исполнительным устройством, как и все остальные, так как он, помимо менеджмента устройств на шине, занимается еще отслеживанием параметров питания и температуры.

В качестве шины выбор стоял в основном между RS485 и CAN. Только эти два стандарта позволяли подключить множество устройств на достаточно больших расстояниях.

В результате анализа мы предпочли CAN. Параметры сети выбрали следующие:

• Максимум 500 метров;
• Максимум 100 устройств;
• Скорость 50 кбит.

По нашему мнению, это являются оптимальным балансом скорости, плотности устройств и длины сети для нашей системы.

В шлюзе используется микроконтроллер с двумя драйверами CAN на борту, что позволило сделать 2 фланга и закрыть одним шлюзом 1 км.

У CAN есть еще и другие преимущества: помехоустойчивость, разрешение коллизий и гарантированная доставка пакетов адресату. Кроме того, он имеет достаточно сильную модель диагностики ошибок в сети.

Однако CAN представляет собой только канальный уровень сети. Для непосредственной работы с ним существует множество протоколов более высокого уровня. Самый известный из них — CANOpen.

Изучив различные варианты, мы пришли к выводу, что ни один из протоколов нам не подходит. Некоторые слишком сложны для нашей задачи, некоторые требуют отчислений за использование, а некоторые не поддерживают то, что хотелось бы реализовать.

А реализовать хотелось систему по принципу PlugAndPlay:

• Подключение и отключение устройств без отключения питания;
• Автоматическая определение изменения конфигурации системы;
• Система должна начать работать сразу после сборки

.

В итоге нам удалось сделать то, что было задумано, написав свой простой, но достаточно мощный протокол. Так как речь идет о маленькой пропускной способности шины и небольшой вычислительной мощности микроконтроллеров, то тип протокола был выбран байтовый. Из-за оптимизации пропускной способности протокол получился достаточно сильно связанным с CAN, но нам удалось сделать его теоретически переносимым на другие стандарты.

Протокол позволяет:

• обнаруживать “на лету” подключенные устройства;
• обнаруживать отключение устройств;
• работать в режиме запрос-ответ;
• передавать асинхронные события;
• передавать потоковые данные с устройства.

Наладив обмен между устройствами и шлюзом, осталось разобраться с сервером.

Шлюз имеет выход Ethernet. Это наиболее универсальная технология передачи данных. Сеть может быть организована как угодно: оптическими каналами, беспроводными каналами, обычной витой парой — при этом мы всегда сможем подключиться к этой сети, используя оптические конвертеры и точки доступа. Это позволяет заказчику проектировать инфраструктуру сети любой сложности и протяженности.

Передача данных была организована с помощью Сокетов Беркли на базе TCP/IP. Такое решение позволяет серверу гарантированно получать информацию от любого датчика и не зависеть от программных платформ. Протокол поверх TCP/IP мы разработали так же свой. Он тоже байтовый, для оптимизации работы на стороне микроконтроллера. У байтовых протоколов есть большой минус: сложность с последующей модификацией. Однако текстовый протокол для микроконтроллерного устройства слишком избыточен.

Самым сложным с точки зрения разработки ПО оказался сервер. Мы реализовали асинхронную многопоточную модель взаимодействия, что позволило получить “живую” систему, мгновенно реагирующую на любые изменения. Подключение нового устройства, потеря связи со шлюзом, тревога от датчика, открытие крышки на устройства — любое событие в системе мгновенно регистрируется, даже если они происходят одновременно.

В итоге мы получили гибкую модульную систему, управляемую через единый центр — сервер. Он так же имеет свой протокол, позволяющий подключаться к нему и получать события в системе. Это позволяет использовать нашу систему как составную часть большого комплекса и масштабировать ее практически до бесконечности.

Вопросы безопасности

С безопасностью системы оказалось все достаточно просто. Дело в том, что все сети, которые находятся на охраняемых объектах, сами по себе являются охраняемыми объектами. Таким образом все сети, с которыми работает система, становятся “доверенными”.

Кроме того, “цена” взлома информационной системы охраны гораздо выше, чем другие способы преодоления. Иными словами, опытный нарушитель найдет более простой способ преодолеть заграждение, а менее опытный просто не сможет взломать систему.

Поэтому никакими особыми способами защиты информации мы не пользовались, ограничившись только базовыми принципами.

Что дальше?

Несмотря на то, что система уже сформировалась, мы продолжаем активно ее развивать и искать новые способы применения.

Одним из направлений развития системы является машинное обучение. Используя эти алгоритмы, можно отфильтровывать регулярные помехи, такие как шум от грузовиков поездов и самолетов. В экспериментах для этого направления нам очень сильно помогает Azure Machine Learning. Он содержит множество готовых решений для машинного обучения, что позволяет достаточно быстро получить результаты.
Анализ колебаний ограждения далеко не единственный способ использования технологий, заложенных в нашу систему. Контроль вибраций высотных зданий, трубопроводов и газопроводов, хрупких грузов, вибродиагностика турбин и подвижных частей различных конструкций — далеко не полный список возможностей.

Количество датчиков в таких системах будет только возрастать и тут практически не минуем переход к облачным системам на объектах, для которых не запрещено использование интернета.

Очень перспективными нам кажутся новые технологии IoT от Microsoft. Единая платформа Windows теоретически способна сэкономить много времени, так как можно написать общий для разных аппаратных платформ код.

А для обработки данных использовать Azure IoT Suite. По заявлениям разработчиков, он содержит в себе инструменты, позволяющие не только объединять и управлять множеством IoT устройств, но и обрабатывать большие объемы данных с них. Это мы и собираемся проверить в ближайшем будущем.

Заключение

Когда мы начинали разработку системы, понятие “Интернета вещей” еще не набрало такой популярности. Опыта было немного, со многими вещами мы столкнулись в первый раз. Сейчас, когда об этой концепции много пишут и рассказывают, стало ясно, что выбран правильный путь.

Работа была сложной и долгой. Создание первой коммерческой версии системы заняло примерно 3 года. Первый ушел на разработку инженерных образцов отдельных устройств. Еще год был потрачен на разработку системы в целом. Третий год шла доводка и отладка.

За это время мы получили огромный опыт в решении разнообразных инженерных задач. Причем подбор корпусов, кабельной продукции, организация производства и логистики отняли не меньше сил, чем разработка самой системы.

Сейчас система смонтирована и работает на многих объектах в России и зарубежом. Самый крупный из них состоит из нескольких периметров общей протяженностью более 15 км. В проектировании находятся и более масштабные объекты.

Более подробную информацию можно получить на сайте системы.

как работает интернет вещей — анализ решений

Концепция интернета вещей (Internet of Things, сокращенно IoT) возникла в 1999 году. К 2010 году направление обросло разнообразными технологиями, получило практическое применение и с тех пор устойчиво развивается.

По прогнозам исследовательской компании Gartner, в 2019 году произойдет слияние интернета вещей с несколькими ИТ-трендами. Искусственный интеллект, машинное обучение и периферийные вычисления, соединившись с IoT, откроют новые возможности и в ближайшие пять лет окажут серьезное влияние на рынок.* По оценкам IDC**, к 2025 году 95% данных, собираемых в реальном времени, будет обрабатываться на базе IoT-решений.

Разработчики компании Axmor проанализировали существующие решения для интернета вещей и поделились особенностями реализации боевых проектов.

Что же такое IoT?

Идея Internet of Things — во взаимодействии вещей с сервером и между собой, где участие человека сводится к минимуму. Например, счетчики электроэнергии, отсылающие показания в управляющую компанию; GPS-трекеры, отслеживающие движение такси; разнообразные фитнес-браслеты — это все интернет вещей.

Классическая архитектура интернета вещей включает в себя:

• IoT-устройства. Они собирают показания с датчиков и выполняют физические действия. Могут быть персональными, носимыми и встроенными.
• Шлюзы, которые получают информацию от устройств и передают им команды выполнения действий. Как правило, представлены аппаратным маршрутизатором или программным обеспечением; используют разные протоколы.
• Сервер, где хранятся, обрабатываются и анализируются показания датчиков. Может быть реализован на базе виртуального сервера, реальной машины или через облако.
• Клиентская часть, реализуется через мобильное или веб-приложение. Обеспечивает доступ к данным устройств и наглядному представлению результатов анализа.

В общем виде схема такого сервиса представлена на рисунке ниже:

Схема работы IoT сервиса

Архитектура IoT на практике

Современные IoT-решения строятся на базе протоколов передачи данных (например, MQTT, AMQP, HTTP, CoAP и другие)  и обеспечивают взаимодействие конечных устройств с облачными сервисами (например, Azure IoT Suite, Amazon Web Services IoT).

Как и большинство компаний, создающих программное обеспечение на заказ, мы работаем с IoT-устройствами заказчика. В Axmor не программируют их, наша задача — создать экосистемы сбора и анализа информации с уже готовых датчиков, а также разработать конечные пользовательские приложения. Поэтому прежде всего нас интересуют:

• протоколы передачи данных,
• средства сбора и анализа данных,
• серверная часть,
• визуализация информации на стороне клиента.

Первое, что мы делаем — оценка проекта. При этом важно понимать не только требования заказчика к пользовательской части, но и то, как будет реализован backend (серверная часть).

Какие решения предложить заказчику? Проанализируем популярные тенденции в сфере IoT.

Протоколы передачи данных

На сегодняшний день существует несколько протоколов прикладного уровня (Application layer) используемых при создании IoT-сервисов:

• CoAP,
• DTLS,
• Eddystone,
• HTTP,
• iBeacon,
• MQTT,
• PJON,
• STOMP,
• Websocket,
• XMPP.

Несмотря на их разнообразие на практике разработчики чаще применяют протоколы MQTT и HTTP. Кроме того, их поддерживают основные провайдеры облачных сервисов в своих решениях (Amazon, Microsoft, IBM, Google).***

Статистика использования протоколов подтверждается исследованием IoT Developer Survey 2018, проведенным Eclipse IoT Working Group (подразделение Eclipse Foundation) совместно с AGILE IoT, IEEE и Open Mobile Alliance.****

Copyright (c) 2018, Eclipse Foundation, Inc. | Made available under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).

Из графиков видно, что последние три года MQTT и HTTP удерживают абсолютное лидерство среди всех протоколов, опережая ближайших конкурентов более чем в два раза.

В прошлом году сформировался новый тренд на применение протокола Websockets. Протокол был включен в веб-стандарт, и все самые популярные браузеры внедрили его в свое ядро. Websockets используется для непрерывной передачи данных между устройствами или между веб-страницами и серверами.

Тем не менее, самый оптимальный протокол для общения с IoT-устройствами — MQTT. Он разработан специально для этого направления, минимален по количеству передаваемых данных (в отличии от AMQP и HTTP), и не требует постоянного и стабильного соединения с интернетом (как HTTP и Websocket).

Разработчику также имеет смысл обратить внимание на протоколы iBeacon и Eddystone. Их можно использовать для определения местоположения пользователя (или объекта) внутри помещения. Протоколы поддерживаются в устройствах на базе iOS и Android.

Остальные протоколы сегодня менее популярны.

В IoT-проектах компании Axmor мы чаще всего применяем MQTT. Он прост в использовании, способен работать в условиях постоянной потери связи, легко встраивается в любую систему и не нагружает канал связи. В итоге проекты с MQTT снижают конечную стоимость решения и позволяют сэкономить заказчику как на процессе разработки, так и на дальнейшей эксплуатации системы.

Выбираем IoT-платформу

Из исследования IoT Developer Survey 2018 можно сделать еще несколько интересных выводов. Например, среди различных облачных сервисов IoT, Amazon Web Services (AWS) уверенно удерживает лидирующие позиции (см. рисунок ниже). Вторым по значению сервисом остается Microsoft Azure IoT.

Интересно, что Eclipse Foundation сравнивает с лидерами рынка решения от Kubernetes. По мнению исследователей, в 2018 году среди IoT-систем локального развертывания инфраструктуры и развертывания в облаке Kubernetes занял сразу пятое место, стартовав с нулевой позиции.

Copyright (c) 2018, Eclipse Foundation, Inc. | Made available under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).

Что делает эти сервисы такими популярными?

Amazon Web Services IoT

Платформа AWS IoT Core позволяет подключать устройства ко всем сервисам AWS и другим устройствам, помогая собирать, хранить и анализировать данные даже при отсутствии сети интернет. AWS IoT дает возможность работать со множеством компонентов: от периферийных устройств до облачных систем, расширяя возможности для создания IoT-решений.

Microsoft Azure IoT

IoT-решение от Microsoft — это набор облачных сервисов. Они интегрированы со средой Azure, организующей двунаправленный обмен данными между устройствами и облаком. Сервис разрешает подключить к облаку практически любые сетевые устройства, идентифицировать их и управлять ими.
Microsoft Azure:

• поддерживает все популярные протоколы,
• предоставляет локальное хранилище и выделенную очередь сообщений для каждого подключенного устройства,
• обеспечивает безопасность за счет шифрования и подписывания передаваемых данных.

(Источник: https://azure.microsoft.com/ru-ru/services/iot-central/)

Google Cloud IoT

Производитель сообщает, что: «Google Cloud IoT — это полностью управляемый сервис, который позволяет просто и безопасно подключаться, управлять данными и загружать их из миллионов, разбросанных по различным регионам устройств. В сочетании с другими сервисами на платформе Google Cloud IoT, Cloud IoT Core предлагает полнофункциональное решение для сбора, обработки, анализа и визуализации данных интернета вещей для поддержки и повышения эффективности работы в режиме реального времени».

(Источник: https://cloud.google.com/iot-core/)

IBM Watson IoT Platform

IBM Watson IoT Platform не входит в тройку лидеров, но также обеспечивает:

• регистрацию устройств,
• подключение,
• контроль,
• оперативную визуализацию,
• хранение данных.

Ее особенность — в возможности быстро приступить к работе над IoT-проектами. Платформа поддерживает несколько языков программирования и множество сервисов, что позволяет запустить, развернуть и управлять приложением через облако буквально за несколько минут, даже если оно написано на уникальном (разработанном вами) языке программирования. Облачное хранилище IBM, а также некоторые сервисы стоят дешевле, чем у AWS и Microsoft Azure.

(Источник: https://developer.ibm.com/answers/questions/427732/difference-between-ibm-cloud-amazon-aws-microsoft/)

Лидеры рынка Microsoft и Amazon уделяют пристальное внимание развитию IoT-сервисов. AWS и Azure удобны и для разработчиков, и для пользователя, поэтому в Axmor мы отдаем предпочтение именно им.

Для выбранной платформы определяются совместимые с ней средства сбора и анализа данных.

Часто при решении задач в области интернета вещей используется технологии, аналогичные созданию веб-приложений (языки программирования, СУБД, фреймворки и так далее). Одни из них лучше подходят для быстрого прототипирования и проверки гипотез, другие — для внедрения промышленных решений.

В следующей статье мы рассмотрим, какие технологии полезны при работе с IoT-системами и на что стоит обратить внимание при проектировании серверной части.

Ссылки на источники:

* Gartner опубликовал исследование ТОП-10 стратегических трендов в ИТ на 2019 год: https://www.gartner.com/doc/3891569

** По оценкам IDC (международная исследовательская компания International Data Corporation), к 2025 году 25% собираемых данных будут обрабатываться в реальном времени, из них 95% — на базе IoT-решений: https://www.idc.com/

*** Основные провайдеры облачных сервисов поддерживают MQTT и HTTP в своих решениях:
https://docs.aws.amazon.com/en_us/iot/latest/developerguide/protocols.html
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-hub/iot-hub-devguide-protocols
https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSWMAJ_2.0.0/com.ibm.ism.doc/Overview/ov00050.html
https://cloud.google.com/iot/docs/concepts/protocols

**** Eclipse Foundation проводит ежегодный опрос мнений среди разработчиков. В 2018 году в опросе участвовало более 500 специалистов. https://iot.eclipse.org/resources/iot-developer-survey/iot-developer-survey-2018.pdf

Авторы: Максим Щипко и Михаил Костылев

Оцените статью

от «умных» лампочек до передовых технологий производства / Habr

Если спросить людей на улице, что такое интернет вещей — определение раскроет, наверное, каждый сотый, если не тысячный. «Умный дом», «умный холодильник», «умный пылесос» или «розетка» — об этом слышали все, но мало кто знает, как всё устроено. А тема-то совсем не новая.

Вспомним 2010 год, когда всё вокруг заполонили рекламные баннеры и статьи про облачные хранилища, АТС и прочие приятности, сильно облегчающие жизнь. Появилась новая технология, и нужно было обучить людей, как и зачем ей пользоваться.

Сейчас уже никому не нужно объяснять, что такое «облако» в IT. А вот про интернет вещей (Internet of Things, IoT) у многих есть ещё масса вопросов. Включать ли в это понятие ноутбуки и смартфоны? Чем автоматизация отличается от IoT? Как небольшой компании или стартапу запустить свой проект в сфере IoT?

#tceh, ФРИИ и StartTrack собрали участников рынка на встрече «Early Birds: Стартапы в сфере IoT», где эксперты Александр Белоцерковский (Microsoft) и Андрей Безруков (GS Group) рассказали о последних трендах в сфере интернета вещей.

---

Александр Белоцерковский, эксперт по стратегическим технологиям Microsoft

Интернет вещей начинается с вещей

К ним относятся смартфоны, ноутбуки, планшеты, и другие подключенные к интернету девайсы и информация, которая накапливается при их использовании. Есть не так много компаний, которые хранят пользовательские данные по-настоящему долго — не год, три или пять, а хотя бы лет 20. Именно в этих массивах заложено будущее технологии. Чтобы понять, как это работает, стоит вспомнить, как всё начиналось.
Первое IoT-устройство появилось 20 лет назад в Массачусетском технологическом институте, где вендинговый аппарат подключили к интернету. Следующие лет 15 об интернете вещей вспоминали время от времени, однако до каких-то активных действий дело не доходило.

Что же изменилось и дало толчок бурному развитию интернета вещей?

• Значительно снизилась стоимость комплектующих. Производители работают, стараются сделать их еще дешевле, а выбор — ещё больше.
• Коммуникации также продолжают дешеветь. Кстати, в России с проникновением интернета дела обстоят достаточно неплохо, даже по сравнению с многими другими странами, что увеличивает возможности для развития IoT.
• Процесс обработки данных, включающий в себя много этапов (хранение, обработка, аналитика и др.) становится более доступным. Ключевое новшество — появление облачных технологий, которые дают практически безграничные возможности для хранения и обработки данных.
• Распространение смартфонов создало экосистему для управления различными девайсами и платформами, а мобильный интернет — возможность удаленного доступа к устройствам.

Как устроен цикл разработки в сфере интернета вещей?

Основа любого решения IoT — сенсоры и софт для управления и обработки данных. Пользователь нажимает кнопку и совершает действие. Эти данные поступают в хранилище и становятся основой для машинного обучения в рамках платформы. Для аналитики и визуализации Big Data есть огромное количество решений — у Microsoft это Power BI. Полученные данные поступают на сенсоры в качестве обратной связи, и цикл начинается сначала.

Крупные IT-корпорации, в частности Microsoft, предоставляют платформы, на базе которых другие компании (в том числе стартапы) могут создавать решения для конечных пользователей или собственные платформы. Это одно из самых перспективных направлений в IoT: по прогнозам McKinsey, к 2020 году 70% рынка будут генерировать b2b-решения. А сам рынок IoT, по оценке Gartner, достигнет $1,7 трлн.

---

Андрей Безруков, директор по стратегическому маркетингу GS Group

Россия вполне может стать площадкой для производства IoT-решений, востребованных как внутри страны, так и во всем мире, в первую очередь благодаря одной из лучших в мире телекоммуникационных инфраструктур, построенных за последние годы.
К тому же в России сейчас достаточно много незагруженных производственных мощностей. Учитывая девальвацию рубля, производство в стране по издержкам сопоставимо с производством в Китае. Правда, инфраструктура сильно отстаёт: есть истории российских компаний, которые пытались наладить местное производство, но в итоге оказалось проще обратиться к китайскому заводу Foxconn. Тем не менее, перспективы есть.

Что производить?

Во всём мире производство IoT-решений делят на две категории.

• Непроизводственные решения — это b2c-устройства, такие как «умные часы» или «умные дома», а также b2b-решения: «умные фермы», «умные города», «умные больницы» и всё прочее «умное».
• Производственные решения — это более сложные платформы для бизнеса и управления производственными процессами. То, что сейчас продвигает «Ростелеком» под названием «Индустриальный интернет», или решения, которые в Германии лежат в основе подхода Industry 4.0, в США — системы Advanced Manufacturing.

Тренды рынка

Эксперты расходятся во мнении, какой из этих двух видов IoT-решений будет доминировать. Но есть несколько общих трендов развития рынка интернета вещей.

• Безопасность данных в интернете вещей (IoT security) — важная и недооценённая сфера. Сегодня 85% разработчиков выводят на рынок устройства с явными «дырами» в системе безопасности. Хотя хороший криптопроцессор, совместимый с остальными деталями IoT-устройств, стоит всего $1. При этом каждый пятый пользователь применяет свои персональные данные при работе с IoT-решениями. Обеспечение безопасности этих данных — ключевой тренд в интернете вещей на ближайшие пять лет. Уже в 2016 году рынок венчурных инвестиций в безопасность IoT может достигнуть $400 млн. Не обязательно производить криптопроцессоры — можно заниматься инфраструктурой или производить «безопасный» софт.
• Аналитика. Это направление особенно важно для сложных производственных систем, таких, как на заводе Toyota, где данные собираются буквально на каждом этапе производственного цикла. Что делать с этими данными, как их собрать и использовать? На эти вопросы должны ответить аналитические решения для IoT.
• Управление устройствами и сетями устройств в зависимости от типа и конфигурации необходимой информации. Данные будут влиять на то, как конфигурируется конкретное устройство, и определять принципы его работы.
• Развитие технологий на основе двух факторов — снижение стоимости и энергопотребления, от которых зависит востребованность локальных сетей и сетей с широким покрытием.
• Разработка процессоров и операционных систем для IoT. На рынке процессоров для интернета вещей сейчас практически пусто, по-настоящему качественных и доступных решений мало. Востребованы 8-битные процессоры. После 2019 года, скорее всего, стандартом станут 32-битные процессоры. Что касается операционных систем, их, безусловно, выпускают IT-гиганты. У Microsoft, например, есть Windows 10 для IoT-устройств. Но появляются и другие игроки, менее известные и крупные.

Монетизация и внедрение готовых решений

Важно не только придумать платформу и создать прототип устройства. Главное — найти работающую бизнес-модель. Не так сложно создать умную кухонную утварь. Сложно придумать способ её интеграции с потребительскими брендами, чтобы монетизировать продукт.

Например, системы «умного дома» можно продавать через Smart TV. Опросы продвинутых потребителей платного телевидения показывают, что 28% из них готовы установить Smart Home. Видимо, потому что новая технология встраивается в уже знакомый интерфейс. Те же смартфоны получили популярность благодаря правильно выбранному интерфейсу — сенсорному экрану. Для систем Smart Home таким интерфейсом может стать голосовое управление. Интерфейс — важный драйвер роста рынка IoT.

По результатам глобальных международных исследований, лидером рынка умных решений для дома может стать компания IKEA, постепенно встраивая новые девайсы в привычные бытовые системы. Сначала вместо обычной лампочки покупатель выберет «умную», потом подключит её к телевизору, и постепенно весь дом обрастет IoT-устройствами. Такое развитие рынка «от потребителя» в данном случае лучше навязывания корпорациями готовых и пока непонятных пользователю систем.

---

Early Birds — совместное мероприятие #tceh, ФРИИ и StartTrack, где в формате делового завтрака инвесторы и предприниматели говорят о ключевых трендах в бизнесе и IT. В 2016 году на Early Birds обсуждали мессенджеры и ботов, тренды в EduTech и FinTech, IT-технологии в медицине и медиа, информационную безопасность. А тема ближайшего — IT-решения для транспорта и логистики. Место встречи — кафе «Нью-Йорк» в бизнес-центре Silver City на Серебрянической набережной, по вторникам в 9 утра.

LPWAN для IoT-решений. Что это и зачем

Автор: Денис Колчин

Рынок интернета вещей быстро растет, двузначная динамика объясняется экономической целесообразностью решений. Однако остаются проблемы – высокая стоимость передачи данных, недостаточная автономность IoT-систем. Решить их помогут специализированные беспроводные сети передачи данных.

Рынок интенета вещей (IoT) – динамично развивающееся технологичное направление. Продажи решений этого стека растут двузначными темпами. Аналитики GlobalData прогнозируют среднегодовой рост в 20% до 2023 года, эксперты IDC – более 15% в 2019 году. Хотя абсолютные оценки расходятся в разы и в том числе объясняются методологий, верно одно – IoT-решения способны предотвратить или сократить расходы, а значит, экономически эффективны.

Капитальные расходы на IoT-решения понятны, они складываются из стоимости устройств (датчиков) и служебного программного обеспечения. Операционные расходы включают оплату сервиса и услуг подключения и передачи данных.

Последний пункт может быть очень затратным, в таком случае стоимость эксплуатации решения будет дорогой. Поэтому важно найти оптимальный способ подключения датчиков к сети пользователя.

2, 3, 4, LPWAN

Раньше IoT-устройства подключались через сети сотовых операторов – 2G, 3G, 4G. Но из-за постоянной синхронизации, избыточных скоростей передачи данных и работы в онлайн-режиме батареи устройств быстро разряжались. Так получили толчок развития относительно новые сети LPWAN, у которых стоимость подключения в десять раз ниже, чем в GPRS или 3G.

LPWAN (Low-power Wide-area Network) – это энергоэффективная сеть дальнего радиуса действия. Оборудование LPWAN работает без подзарядки до десяти лет, а дальность связи в зависимости от условий местности превышает 15 км. Эксперты относят к LPWAN как минимум 16 технологий, среди которых лидируют NB-IoT, LoRaWAN, SigFox, LTE-M.

На рынке работает 160 LPWAN

В 2018 году в мире насчитывалось до 160 LPWAN, из которых 100 работали по технологиям LoRaWAN и SigFox. Эти сети появились на несколько лет раньше (в 2012–2015 годах), чем NB-IoT (релиз стандарта озвучен летом 2016 года). Лидерами в разработке LPWAN-решений эксперты называют компании Semtech, Loriot, NWave Technologies, SigFox, российскую компанию WAVIoT, Cisco, Actility, Weightless, Senet, AT&T, Huawei, Ingenu, Link Labs, Qualcomm, Telefonica SA и Vodafone.

LPWAN сотовых операторов

Существует два вида LPWAN – работающие в лицензируемом и нелицензируемом частотных диапазонах. Первые принадлежат сотовым операторам, вторые эксплуатируются частным порядком. Операторы строят LPWAN на сетях 4G, используя технологии NB-IoT и LTE-M, которые оптимизированы для IoT (периодическая передача малых объемов данных).

LTE-M на российском рынке не представлена, но развивается в Северной Америке.

NB-IoT лоббируется китайским правительством и вендорами. В России NB-IoT продвигают МТС и «МегаФон», их проекты связаны с ЖКХ и умным учетом. В «МегаФоне» технологию NB-IoT называют перспективной благодаря безопасности и гарантированности сервиса, алгоритмам защиты данных LTE, глобальному роумингу, широкой зоне покрытия. NB-IoT универсальна для многих сценариев, где критичны задержка и скорость передачи данных, считают представители оператора. Но есть и минусы – ранее операторы заявляли об ограниченном ассортименте клиентского оборудования NB-IoT и относительно высокой стоимости модулей. Для решения проблемы даже создавались специальные площадки разработки.

Частные LPWAN

Примеры частных LPWAN – сети и решения LoRaWAN (крупнейшие на российском рынке – «Сеть 868», «Лартех»), SigFox (не представлена в России), локальные игроки WavIot (NB-FI) и «Стриж» (UNB). Такие LPWAN обеспечивают связь преимущественно там, где недоступные сети сотовых операторов. Любое предприятие может построить их для собственного пользования.

Лидеры рынка IoT-сетей

Изо всех специальных технологий для интернета вещей наиболее часто применяют LoRaWAN и NB-IoT – на них приходится 70% рынка IoT-сетей. Сегодня эксперты IoT Analytics называют лидером LPWAN, но NB-IoT растет быстрее и, возможно, станет лидером с 2019 года. К 2023 году на эти сети придется 85% подключений. Аналитики Berg Insight отметили лидерство NB-IoT в Китае, где правительство планирует к 2020 году подключить к этой сети 600 млн устройств.

В России, по данным iot.ru на сентябрь 2018 года, по количеству подключенных устройств лидируют сети WavIot и «Стриж» (253 и 220 тыс. устройств соответственно), «Лартех» и «Сеть 868» (100 тыс. и 42 тыс. устройств соответственно). Общее количество устройств, работающих в LPWAN, в сентябре 2018 года превысило 600 тыс. Обслуживанием оборудования занимались 1,2 тыс. базовых станций. На тот момент NB-IoT на российском рынке не была представлена.

Количество IoT-подключений в LPWAN в России, в тыс.

Провайдер	Технология	Количество абонентских устройств
Сеть 868	LoRaWAN	42
Лартех	LoRaWAN	100
WAVIoT	NB-FI	253
Стриж	XNB	220

Источник: iot.ru, сентябрь 2018

Российская разработка и зарубежные компоненты

Более 90% решений, используемых в России, – это отечественные разработки. Причины легко объяснимы – высокие риски зарубежных инвестиций, нестабильность законодательства, напряженная политическая ситуация и торговые эмбарго, объясняют в «Сети 868». «Доля локальных решений на рынке, в которых используется микроэлектроника российского производства, не превышает 20%. Доля российских разработок на иностранной компонентной базе превышает 60%», – оценивает ситуацию Александр Бахтин, представитель Ассоциации интернета вещей.

Распространенные недостатки оборудования, которые встречаются, как правило, порознь – высокая стоимость, малый радиус действия, невозможность синхронной передачи данных с большого количества устройств. «Локальные разработчики стараются преодолеть ограничения при помощи программных систем автоматического управления устройствами, использования суб-частот и ряда других технических решений», – пояснили в «Сети 868».

Отечественный рынок развивается за счет частных инвестиций. Вероятно, государственные проекты появятся после того, как бизнес построит инфраструктуру и освоит рынок.

Где применяются IoT-решения на базе LPWAN

Эксперты IoT Analytics выделяют девять ключевых сегментов рынка LPWAN:

1. сельское и лесное хозяйство;
2. строительство и инфраструктура;
3. здравоохранение;
4. умный дом;
5. промышленность;
6. розничная торговля;
7. умные города;
8. транспорт и логистика;
9. коммунальные услуги.

По оценкам «Сети 868», чаще всего LPWAN используются при снятии показаний с приборов учета. В компании подсчитали, что сейчас освоено только 5% потенциального российского рынка умных счетчиков.

ЖКХ. Использование LPWAN-решений автоматизирует обработку информации о потребленных коммунальных ресурсах – воде, газе, тепле. Счетчики отправляют данные о расходе ресурсов в заданные интервалы времени, как правило раз в месяц.

LPWAN-оборудование ведет контроль инфраструктуры ЖКХ. Частый сбор информации позволяет выявлять утечки, незаконные врезки, обеспечивает предиктивное обслуживание и удаленную диагностику оборудования. Датчики, прикрепленные к столбам электричества или трубопроводам, оперативно оповещают о повреждениях. Оборудование также замеряет уровень вредных веществ на объектах водоснабжения или очистки сточных вод.

Умные города. Еще один востребованный сценарий использования LPWAN в умном городе – это установка датчиков на парковках. Устройства определяют точную загруженность каждой площадки. Данные о свободных парковках становятся частью мобильных приложений для водителей. Чем меньше автомобилисты тратят время на поиск свободного места, тем меньше будет заторов на городских магистралях. Также для оптимизации дорожного движения города развертывают подключенные к IoT светофоры и дорожные знаки.

Мониторинг состояния воздуха обеспечивает применение мобильных и стационарных датчиков, например прикрепленных к общественному и водному транспорту. Устройства контролируют влажность, температуру, качество воздуха и другие параметры. Администрации городов используют сенсоры для создания интерактивных карт загрязненности воздуха. Анализ исторических данных становится основой для прогнозирования ситуации на несколько дней или часов вперед.

Уборка мусора – еще одна сфера городского применения LPWAN. Датчики измеряют уровень заполненности мусорных баков, а спецтехника отправляется для вывоза, когда отходов достаточно. Такой подход экономит время и деньги.

На экономию денег и ресурсов направлены и умные сети уличного освещения. Датчики сообщают о перегоревших лампочках, регулируют уровень освещения и т.д.

Промышленность. IoT-решения на базе LPWAN отслеживают заполненность емкостей с химическими веществами, необходимыми для производства, исправность резервных источников питания, контролируют утечки и разрывы в трубопроводах. Подключенные к станкам датчики – это основа для сервисного обслуживания для упреждения поломок техники.

На страже урожая и скота. В аграрном секторе LPWAN помогают земледельцам и животноводам. К примеру, почвы неоднородны даже на одном поле. Датчики, воткнутые в землю, определяют температуру, химический состав и влажность почвы. Отправка информации с равными интервалами избавляет персонал от ручной сверки показателей. На основании данных о влажности и температуре настраивается режим полива. Анализ исторических данных поможет получить максимальную урожайность.

LPWAN-оборудование используется на складах для сохранности урожая. Так, интеллектуальные температурные мониторы для зернохранилищ дают фермерам простой и экономически эффективный способ следить за состоянием зерна и склада. На складах с морковью и свеклой датчики следят за тем, чтобы овощи не гнили.

В животноводстве оборудование отслеживает перемещение скота, температуру тела, уровень стресса и т.д.

Ритейл. В магазиных датчики используются, чтобы анализировать поведение покупателей. На складах устройства управляют освещением, кондиционированием и системами доступа.

Тенденции на рынке LPWAN

Лидер по количеству используемых чипсетов NB-IoT – Азиатско-Тихоокеанский регион, в частности Китай, на который в 2018 году приходилось 93% чипсетов NB-IoT. Большая тройка мобильных операторов КНР China Mobile, China Telecom и China Unicom подключили более 20 млн абонентов к NB-IoT. Министерство промышленности и информационных технологий Китая планирует в 2020 году подключить к NB-IoT 600 млн устройств. Если технология NB-IoT будет признана самой эффективной для коммерциализации, Китай будет лидером долгие годы.

IoT как услуга. Концепции «как сервис» (As a service) популярны из-за гибкости и масштабируемости. «Цифровой мир сливается с физическим. Со временем функционал сервисов изменится, IoT-продукты будут предлогаться в качестве услуги», – полагает Джеф Тревирс (Jeff Travers), глава департамента IoT в Ericsson.

LPWAN в роуминге. Крупные операторы создадут LPWAN-альянсы и предложат сервисы по контролю за передвижением транспорта и грузов для транснациональных перевозок. В некоторых странах уже доступны такие возможности.

Носимые устройства используются для мониторинга физической активности человека и наблюдения за пациентами. Сегодня в привычных носимых устройствах – умных часах, фитнес-браслетах, кардиодатчиках – используются подключения по Wi-Fi, Bluetooth, мобильной связи. Спрос на большую автономность работы устройств приведет к тому, что технологии LPWAN будут задействованы в носимой электронике.

Краевые вычисления (edge computing). Из-за роста объема данных, генерируемых в IoT, предприятиям придется перейти на краевые (иначе – граничные) вычисления, когда данные обрабатываются максимально близко к месту генерации. Так информация обрабатывается оперативно, а компания получает только релевантные данные, считает независимый эксперт Энди Патрицио (Andy Patrizio). Еще один аргумент в пользу граничных вычислений – оперативность и дешевизна по сравнению с хранением информации на арендованных серверах. Если к граничным вычислениям подключить искусственный интеллект, то в ЦОДы потребуется отправлять в несколько раз меньший объем данных.

NB-IoT, LoRa и Sigfox становятся наиболее популярными технологиями LPWAN. По мнению экспертов IoT Analytics, в мире NB-IoT будет доминировать в публичных сетях, а LoRa – в частных.

Двукратный ежегодный рост. В 2018 году объем мирового рынка LPWAN составлял $440 млн. Уже к концу 2025 года аналитики QY Research ожидают роста рынка до $6,4 млрд. Среднегодовые темпы прироста в 2019-2025 годах останутся на уровне 46,5%. В 2023 году порядка миллиарда подключений придется на LPWAN. Расходы на подключение в LPWAN к 2023 году достигнут $4,7 млрд, а темпы прироста абонентской базы в LPWAN сохранятся на уровне 109% в год до 2023 года.

Эксперты ожидают быстрого развития LPWAN в России в сегменте беспроводного учета ресурсов ЖКХ, в частности электроэнергии. «Во-первых, этот сегмент рынка огромен. Во-вторых, в России он регулируется сразу несколькими федеральными законами. И, наконец, с ним связаны колоссальные денежные потоки. Также технологии беспроводной связи предположительно будут активно развиваться в умном сельском хозяйстве, железнодорожном транспорте и умных городах», – прогнозируют представители «Сети 868».

Еще один фактор, который обеспечит развитие российского рынка, – это реализация национальной программы «Цифровая экономика», в которой среди приоритетных технологий указаны технологии беспроводной связи. «Телекоммуникационные операторы будут инвестировать в развитие этого направления. Стартапы помогут удешевить стоимость оборудования и увеличить радиус его действия», – считает Антон Немкин, управляющий партнер Brain Factory.

Но отечественным поставщикам придется преодолеть некоторые трудности. В арсенале зарубежных игроков – проработанное законодательство и четкая инвестиционная политика. Чтобы быть конкурентоспособными на зарубежных рынках, российским игрокам придется не просто предлагать уникальные продукты, считают представители «Сети 868». «Заказчики отдают преимущество комплексным решениям, поэтому локальным разработчикам отдельных узконаправленных продуктов будет очень трудно конкурировать с зарубежными вендорами целостных программно-аппаратных комплексов», – пояснили представители «Сети 868».

на чем писать IoT разработчику?

Интернет вещей – популярное веяние. Хотите приложить руку к IoT? Вот перечень языков, один из которых вам точно нужно знать.

С 2015 года Eclipse Foundation проводит опрос IoT-разработчиков, по всему миру, чтобы понять тенденции в этой области. В последнем опросе в марте 2019 года приняло участие 502 человека. Итак, разработчики используют целый ряд основных языков программирования.

Среди популярных:

• Java
• C
• JavaScript
• Python
• C++

Для контроллеров и прочего железа с низкой вычислительной мощностью и с малым ОЗУ, C является предпочтительным языком программирования, а для шлюзов и облачных платформ Java – лучший выбор.

Статистика в сфере IoT показывает, что язык Java – абсолютный лидер с 66% популярности. Следом идут С, JavaScript, Python, C++.

Давайте проанализируем, что делает Java, С, JavaScript, Python и C++ лучшими языками программирования IoT. Чем они так подкупают разработчиков?

Java

Java широко используется в мире программирования. Виртуальная машина Java (JVM) позволяет писать код, поддерживаемый любым чипом.

Программа может работать там, где распространена JVM: от смартфонов до серверов, что делает язык Java идеальным для программного обеспечения IoT.

Главные плюсы языка:

• объектно-ориентированный ЯП;
• имеет встроенные возможности, полезные в IoT;
• Java портативна и не имеет аппаратных ограничений.

C

На уровне устройства объем вычислительной мощности, как правило, довольно ограничен. Здесь лучше всего работает именно Cи язык. Он идеален для написания низкоуровневого кода, ведь не требует большой вычислительной мощности и может работать непосредственно в ОЗУ.

Еще C можно использовать для написания программного кода микроконтроллеров, что делает его незаменимым для приложений аппаратного уровня датчиков и шлюзов. Поскольку C – язык низкого уровня, его синтаксис может быстро стать загроможденным и беспорядочным, если разработчики не сильны в best practices.

JavaScript

Для любителей всего «околоJS-ного» есть хорошие новости: Pi, Arduino или кастомные Bluetooth и Wifi платы, вполне себе подключаются через Node.js.

Чтобы помочь вам создать свой собственный злой Робомозг или умную микроволновку, есть несколько полезных библиотек для вашего следующего проекта.

• Johnny-Five – самая популярная платформа для Javascript robotics и IoT под Arduino, Raspberry Pi, Intel Edison Tessel 2.
• Cylon.js – фреймворк с поддержкой более 43 платформ, заточенных под интернет вещей, робототехнику и физические вычисления. Хотите построить робота или дрона? Cylon – ваш выбор.
• IoTjs – Javascript-фреймворк от Samsung для интернета вещей, требующий для работы всего несколько килобайт оперативной памяти. Удобно, не правда ли? 😉

Python

Python начал свой путь как язык сценариев высокого уровня. Он включает уйму полезных библиотек, и на нем можно сделать больше работы с применением меньшего количества строк кода. Данный ЯП идеально подходит для аналитической части работы с информацией в системах IoT.

Несомненные плюсы языка Python:

• исходный код компактен и понятен, поскольку используется аккуратный синтаксис;
• ЯП прост в освоении, широко используется, а поддержку можно найти в любом «утюге»;
• отличный выбор для построения, управления и организации сложных потоков данных без необходимости поддерживать массивные проекты.

Python очень популярен в простых модульных проектах и стартапах, где вычислительный спрос колеблется от минимального до среднего.

C++

Когда мы говорим об одноплатных ПК (например, Raspberry Pi), то знание C++ пригодится в сотворении юзабельной обертки для получения и последующей обработки данных с подключенных устройств и передачи всего этого на сервер. Данную задачу можно выполнить и на другом ЯП или на устройстве конечного доступа, но проще и быстрее все равно не выйдет.

Говоря об IoT, вы должны уметь настроить отдельные компоненты с нуля: доступ к памяти, проверка целостности пакетов, внутренний арбитраж и подобные несложные операции. Язык Cpp включает гору готовых библиотек, способных помочь в решении разных задач.

Сегодня существует накожный девайс, отслеживающий уровень сахара в крови и передающий информацию через мобильное приложение врачу. Уже очень скоро умное устройство сможет путешествовать по артериям, чтобы удалять холестерин.

По мере увеличения широты применения IoT будет генерироваться все больше данных в процессе работы, и мы лучше поймем, какие языки программирования идеально подходят для конкретного сценария. До тех пор разработка остается по большей части многоязычной.

Занимались ли вы IoT? Что можете сказать о такой разработке?

Интернет вещей (IoT) — Роль IoT технологий в промышленности

Любые события, происходящие в мире, отражаются на бизнесе. Выборы, войны, кризисы и… банкротство. Шанс выжить есть только у компаний с хорошим запасом прочности. Тем, кому удалось снизить свои издержки и в разы повысить доходы. Что для этого нужно? Например, внедрение новейших технологий. В этой статье мы разберемся, что такое IoT-технологии (интернет вещей), как они помогают решать задачи бизнеса и в каких сферах это возможно.
 

Высокоскоростные поезда, которые сами передают информацию о состоянии составов и дают рекомендации по обслуживанию. Умные трактора, которые знают, как сеять и где сеять. Суперорганические фермы, урожайность на полях которых в 530 раз выше, чем на обычных. Оказывается, в такой реальности мы уже живем, и она даже фантастичнее, чем кажется. Все это — результат применения IoT-технологий.
 

IoT — что это такое

IoT — это интернет вещей, сеть, которая объединяет все объекты вокруг нас. Утюг, автомобиль, холодильник, автобус — все эти вещи “общаются” друг с другом. При этом человек в этом общении не участвует, он лишь ставит цель, но не программирует, как ее достигнуть. Задача системы интернет вещей — сделать жизнь человека комфортной. Для нее не нужны программы, она сама анализирует и предугадывает действия пользователя.

Например, вы едете домой на своем авто. Автомобиль сообщает дому: хозяин приедет через 30 минут, мол, давай, готовься. Дом включает отопление или кондиционер, чтобы создать комфортную температуру, дает команду духовке приготовить ужин, а кофеварке — сварить кофе. За минуту до вашего приезда включает свет и телевизор, где уже начинается ваша любимая передача.
Холодильник, который сам заказывает продукты через интернет, — уже реальность.
 

 

Особенности IoT

 

• Сопровождает все действия человека.

• Система ориентирована на результат.

• Пользователь задает цель, а не программирует действия.

 

Как это работает

Во главе всего этого стоит девайс. Он контролирует устройства, находящиеся в доме, и собирает информацию. Это и есть IoT — умный дом. Девайсы соединены между собой и образуют единую систему, которая помогает человеку, в каком бы месте он ни находился. Это уже умный город. Как видим, интернет вещей — это гораздо больше, чем просто “умный” холодильник, который сам заказывает продукты в магазине.

В основе интернета вещей — технология межмашинного взаимодействия (М2М). Это когда машины с помощью мобильных сетей обмениваются информацией между собой или передают ее в одностороннем порядке. Технология М2М используется в системах здравоохранения и безопасности, в производстве, ЖКХ, энергетике, в банковских системах.
 

IoT объединяет эти вещи в единую систему

Похожим образом устроена и система индустриального интернета вещей. В эту систему входят:
 

1. Датчики и считывающие устройства. Они собирают, проверяют, анализируют и отправляют информацию.
    

2. Мобильная связь, вайфай.
    

3. Специальные платформы, которые контролируют приложения, девайсы и анализируют данные.
    

4. Программы и мобильные приложения. Они обрабатывают информацию, создают предсказательные модели и управляют девайсами.
    

5. Контроль безопасности. Ключевой компонент, который отвечает за безопасность всех процессов.

 

Пока что IoT-технологии внедряются не так быстро, как хотелось бы. Но уже сейчас понятно, что за такими технологиями будущее. А для некоторых городов это будущее уже наступило.
 

 

Действительно ли нам нужен интерне