IoT, czyli Internet Rzeczy, jest obecnie jedną z najbardziej gorących koncepcji w świecie informatyki. Platformy Cloud IoT mogą nawet przewyższyć IoT pod względem zainteresowania i wdrożeń. Niemniej jednak, oba mają realne zastosowania i mogą stać się ważne dla Twojego biznesu.

Prostym wyjaśnieniem IoT jest to, że są to fizyczne rzeczy podłączone do Internetu. Te urządzenia mogą mieć czujniki, które mierzą różne parametry i wysyłają swoje dane przez Internet, zazwyczaj z powrotem do zdalnego lub serwera edge znajdującego się w tym samym miejscu. Mogą również przyjmować wskazówki przez Internet i działać na ich podstawie. Co najbardziej użyteczne, urządzenia składające się na IoT, mogą zarówno wysyłać pomiary, jak i otrzymywać instrukcje.

Zobacz również:

• 8 błędów strategii danych, których należy unikać
• 5G to nie tylko smartfony - jakie technologie skorzystają?
• 5G - rozwój jeszcze przed nami, 6G - tuż tuż, za rogiem

Na przykład podłączony do Internetu czujnik wilgotności gleby może okresowo przekazywać swoje odczyty, a gdy gleba na polu jest zbyt sucha, podłączony do Internetu zawór wodny otwiera się. Gdy wilgotność gleby będzie odpowiednia, zawór zostanie zamknięty.

Czujnik wilgotności i zawór wodny mogą być podłączone do tego samego urządzenia lub węzła „edge computing”, który łączy się z Internetem, lub mogą być podłączone do różnych węzłów, ponieważ wiele czujników wilgotności gleby będzie prawdopodobnie używanych dla dużego pola, podczas gdy tylko jeden scentralizowany system nawadniania będzie potrzebny dla każdego pola.

W jaki sposób IoT łączy się z chmurą?

Inernet nie jest oczywiście punktem końcowym dla urządzenia w IoT, ale połączonym zbiorem sieci, które przesyłają dane. W przypadku IoT zdalne punkty końcowe są często zlokalizowane w chmurze, a nie na pojedynczym serwerze w prywatnym centrum danych. Wdrażanie w chmurze nie jest absolutnie konieczne, jeśli wszystko, co robisz, to pomiar wilgotności gleby w kilku lokalizacjach, ale może być bardzo przydatne.

Załóżmy, że czujniki mierzą nie tylko wilgotność gleby, ale także temperaturę gleby, temperaturę powietrza i wilgotność powietrza. Załóżmy, że serwer pobiera dane z tysięcy czujników, a także odczytuje prognozę pogody z serwisu pogodowego. Uruchomienie serwera w chmurze pozwala na przesyłanie wszystkich tych danych do pamięci masowej w chmurze i wykorzystanie ich do przewidywania optymalnego przepływu wody za pomocą uczenia maszynowego. Model ten może być tak wyrafinowany i skalowalny, jak tylko chcesz.

Ponadto, działanie w chmurze zapewnia oszczędności. Jeśli raporty z czujników przychodzą raz na godzinę, serwer nie musi być aktywny przez resztę godziny. W „bezserwerowej” konfiguracji chmury, przychodzące dane spowodują uruchomienie funkcji do przechowywania danych, a następnie zwolnienie jej zasobów. Inna funkcja aktywuje się po pewnym czasie, aby zebrać i przetworzyć nowe dane oraz zmienić wartość zadaną przepływu wody do nawadniania w razie potrzeby. Wtedy ona również uwolni swoje zasoby.

Lokalne vs. zdalne pętle sprzężenia zwrotnego IoT

W naszym przykładzie nawadniania, system nadal będzie działał, jeśli czas odpowiedzi z serwera w chmurze wyniesie godzinę. Inne systemy są znacznie mniej tolerancyjne na opóźnienia.

Na przykład, rozważmy autonomiczny samochód: Nieustannie obserwuje drogę, identyfikuje przeszkody i mierzy swoją lokalizację. Może również stale wysyłać swoje dane do chmury, ale nie może polegać na zdalnym serwerze, aby dostosować przepustnicę, hamulce lub układ kierowniczy. To wszystko musi być robione lokalnie.

Jest to jedna z podstawowych lekcji kursu wprowadzającego do inżynierii systemów sterowania: Zmniejsz pętle sprzężenia zwrotnego sterowania do najniższego możliwego poziomu. Tak, zdalny kontroler może zmienić punkt docelowy lub plan trasy, ale samochód sam musi zadbać o wszystkie działania wrażliwe na czas.

Podstawowe funkcje chmury IoT

Platforma IoT w chmurze musi monitorować punkty końcowe IoT i strumienie zdarzeń, analizować dane na brzegu i w chmurze oraz umożliwiać tworzenie i wdrażanie aplikacji. Są to podstawowe funkcje wymagane do praktycznie każdego wdrożenia IoT.

Aby umożliwić analizę danych w chmurze i rozwój aplikacji, platforma IoT potrzebuje dostępu do pamięci masowej w chmurze. W przypadku przemysłowych urządzeń IoT i pojazdów może być dużo danych do przechowywania, chociaż mogą one być filtrowane lub agregowane do celów długoterminowej analizy. Przemysłowe IoT może również stanowić wyzwanie w zakresie konwersji sieci i protokołów. Staromodne przemysłowe sterowniki programowalne nie zostały stworzone do pracy w sieciach Ethernet i TCP/IP.

Kolejnym elementem układanki jest transport danych z urządzeń brzegowych do platformy w chmurze. W zastosowaniach wewnętrznych można często korzystać z przewodowego Ethernetu lub Wi-Fi. W przypadku zastosowań zewnętrznych, takich jak scenariusz rolniczy, powszechne jest korzystanie z danych komórkowych, z planami komórkowymi M2M (machine-to-machine), a nie z dużo droższymi planami telefonii komórkowej.

W tym elemencie mogą pomóc zarządzane usługi łączności IoT. Niektóre z tych usług polegają głównie na zarządzaniu kartami SIM i powiązanymi danymi; szersze platformy łączności IoT zajmują się również systemami operacyjnymi urządzeń brzegowych i agentami. Uwaga: Niektóre rozwinięte usługi M2M dodały IoT do swojej marki, nie dodając żadnych rzeczywistych możliwości IoT.

Kluczowi dostawcy i produkty IoT w chmurze

Następujących siedmiu dostawców oferuje platformy IoT, które mogą być warte oceny. Nie jest to w żadnym wypadku kompletna lista, ani też umieszczenie na niej nie jest rekomendacją. Jeśli masz istniejące inwestycje w przemysłowe systemy sterowania lub programowalne sterowniki logiczne (PLC), rozważ przyjrzenie się przemysłowym platformom IoT (IIoT).

AWS IoT: Amazon oferuje szeroki i głęboki asortyment usług IoT. Jeśli chodzi o urządzenia, warto rozważyć FreeRTOS lub IoT Greengrass. Jeśli chodzi o łączność i kontrolę, warto rozważyć IoT Core, IoT Device Defender oraz IoT Device Management. W zakresie analityki warto rozważyć IoT Analytics, IoT SiteWise, IoT Events oraz IoT Things Graph. AWS pozwala również na tworzenie modeli uczenia maszynowego w chmurze, kompaktowanie ich i wdrażanie do urządzeń.

Ayla Agile IoT Platform: Ayla zaprojektowała swoją platformę IoT, aby zapewnić fundament umożliwiający każdemu producentowi urządzeń tworzenie nie tylko inteligentnych produktów, ale także usług IoT dla ich użytkowników końcowych. Ayla dostarcza trzy podstawowe komponenty: wbudowane agenty, usługi w chmurze i biblioteki aplikacji.

Google Cloud IoT: Google Cloud zapewnia platformę end-to-end dla IoT. Obejmuje ona obsługę i zarządzanie urządzeniami i bramami poprzez IoT Core (w tym MQTT dla ingestion), Cloud Logging, Cloud Dataflow dla analizy strumieniowej i wsadowej oraz Cloud Pub/Sub dla połączenia i zarządzania ingestion. Jeśli chodzi o przechowywanie i analizę danych, Google Cloud oferuje BigQuery do hurtowni danych, Bigtable do danych o dużej przepustowości oraz Cloud ML Engine do uczenia maszynowego i AI.

IBM Cloud IoT: IBM posiada trzy produkty IoT: IBM Watson IoT Platform, IBM Maximo oraz IBM TRIRIGA. IBM Watson IoT Platform pozwala łączyć urządzenia, sieci i bramy IoT; zarządzać ryzykiem i bezpieczeństwem; zarządzać i integrować dane IoT; oraz wykonywać predykcyjne analizy w czasie rzeczywistym i na krawędzi danych dotyczących użytkowników, maszyn i środowiska, w tym uczenie maszynowe i kognitywne interfejsy API. IBM Maximo Application Suite zapewnia inteligentne zarządzanie aktywami, monitorowanie, konserwację predykcyjną, wizję komputerową, bezpieczeństwo i niezawodność. IBM TRIRIGA to zintegrowane rozwiązanie do zarządzania miejscem pracy.

Microsoft Azure IoT: Azure oferuje osiem usług IoT, cztery dla łączności i analityki oraz cztery dla obsługi krawędzi i urządzeń. Azure IoT Hub zapewnia hostowane w chmurze rozwiązanie back-end do podłączenia praktycznie każdego urządzenia. IoT Central to platforma aplikacji IoT, która może łączyć wgląd w urządzenia z podejmowaniem decyzji za pomocą złączy do aplikacji biznesowych i publicznych interfejsów API rozszerzalności. Time Series Insights pomaga analizować, przechowywać i zarządzać zebranymi danymi IoT. Azure Digital Twins umożliwia tworzenie cyfrowej reprezentacji rzeczywistych rzeczy, miejsc, procesów biznesowych i ludzi.

Azure IoT Edge to w pełni zarządzana usługa zbudowana na Azure IoT Hub, która pozwala na wdrażanie obciążeń w chmurze - w tym sztucznej inteligencji, usług Azure i usług firm trzecich lub własnej logiki biznesowej - na urządzeniach brzegowych IoT za pomocą standardowych kontenerów. Azure Sphere pozwala na bezpieczne połączenie urządzeń napędzanych mikrokontrolerami z krzemem do chmury. Windows 10 IoT Enterprise pozwala na wykorzystanie systemu Windows do tworzenia aplikacji IoT z łącznością Azure. Azure RTOS to wbudowany pakiet programistyczny zawierający niewielki, ale wydajny system operacyjny, który zapewnia szybką i niezawodną pracę urządzeń napędzanych mikrokontrolerami.

Oracle IoT Cloud Service: Oracle’s IoT Intelligent Applications Cloud może zapewnić widoczność, wgląd i wydajność dla inteligentnych aplikacji produkcyjnych, połączonych aktywów, połączonej logistyki, bezpieczeństwa w miejscu pracy i połączonych aplikacji customer experience poprzez przechwytywanie danych z czujników z połączonych urządzeń.

OSIsoft PI System: OSIsoft PI System zapewnia zarządzanie danymi typu edge-to-cloud dla operacji przemysłowych. PI Core zbiera, przechowuje, ulepsza i dostarcza dane z czujników i dane czasowe z krytycznych operacji do ludzi, platform i aplikacji w siedzibie firmy. PI Edge rozszerza gromadzenie danych do zdalnych lokalizacji i urządzeń wyposażonych w czujniki poza system sterowania w Twojej firmie. PI Cloud rozszerza zakres przechowywania danych i umożliwia szerszy dostęp do danych dzięki usługom zarządzania danymi operacyjnymi w chmurze.

Co należy rozważyć wybierając platformę IoT?

Zamiast po prostu wskoczyć na atrakcyjnie brzmiącą platformę IoT w chmurze, należy najpierw określić własne wymagania i naszkicować kilka architektur monitorowania, analizy, kontroli i aplikacji, które mogą je spełnić. Zanim przejdziemy do technologii, należy określić doświadczenia użytkownika, dane i decyzje biznesowe.

Starajmy się unikać projektowania dla konkretnego urządzenia, systemu operacyjnego urządzenia, bramy, platformy brzegowej, sieci, protokołu komunikacyjnego, platformy chmury lub marki chmury. Zamiast tego należy najpierw projektować w kategoriach ogólnych. Dowiedz się, które funkcje są najważniejsze dla Twojej aplikacji, i użyj tej listy, aby poinformować o wyborze platformy. Innymi słowy, jest to proces.

Koszty IoT w chmurze mogą być trudne do przewidzenia i łatwe do niedoszacowania. Częścią problemu jest to, że wycena chmury jest z natury skomplikowana. (Często jedynym sposobem, aby naprawdę dowiedzieć się, ile kosztuje aplikacja w chmurze, jest uruchomienie jej na miesiąc i spojrzenie na rachunek). Inną częścią problemu jest to, że platformy IoT w chmurze zazwyczaj oferują wstępną zniżkę. Jeśli polegasz na wstępnych cenach, możesz być w niemiłej niespodziance, gdy ceny pójdą w górę. Wreszcie, łatwo jest zaniedbać koszt przechowywania danych i trudno jest wdrożyć długoterminową strategię pozbywania się starszych, nieistotnych danych.

Kolejną trudną częścią procesu jest ocena własnych możliwości. Czy masz doświadczenie w zarządzaniu urządzeniami i czujnikami? W protokołach komunikacyjnych i sieciach? W architekturze aplikacji w chmurze, operacjach i zarządzaniu? Czy Twoi pracownicy będą w stanie poświęcić się budowaniu aplikacji IoT, czy też mają ważne bieżące obowiązki? Czy będziesz potrzebował nowych pracowników? Czy nowi pracownicy z odpowiednimi umiejętnościami są dostępni?

Oceny te będą informować o wyborze w pełni funkcjonalnych lub prostych platform IoT w chmurze. Niektórzy dostawcy oferują solidne, prawie kompletne platformy, które są łatwo dostosowywane do potrzeb aplikacji. Inni dostawcy dostarczają niektóre z elementów, które będą potrzebne, ale wymagają, aby zrobić znacznie więcej integracji i dostosowywania, albo wewnętrznie lub za pomocą konsultantów.

Nie sposób przecenić wartości wykonywania proof of concept dla pierwszego wdrożenia IoT w chmurze. Podobnie jak w przypadku każdego innego projektu obejmującego rozwój oprogramowania, musisz zaplanować, że pierwszy wysiłek zakończy się niepowodzeniem, abyś mógł uczyć się na błędach i zbudować to dobrze następnym razem. Tylko po udanym proof of concept można rozpocząć skalowanie go w górę i na zewnątrz.

Oprac. i tłum. Anna Ładan

Źródło: Infoworld.com