IoT - od aplikacji do realizacji

| Technika

Internet Rzeczy (Internet of Things, IoT), jak nazwa wskazuje, to sieć rzeczy podłączonych do Internetu. Oczywistość definicji nie odzwierciedla jego ogromnego potencjału, który bierze się stąd, że węzłem sieci może być dowolny obiekt, wyposażony w moduł komunikacyjny. Szacuje się, że do 2020 roku ich liczba mieścić się będzie w przedziale 20-30 mld sztuk, a nawet może go przekroczyć. Dzięki temu IoT będzie dostarczał olbrzymich ilości danych. To pozwoli zdalnie wpływać na wiele dziedzin naszego życia. By odnieść sukces na tym polu, warto najpierw postawić sobie pytania o to: po co? oraz jak?, analizując korzyści płynące z wdrożenia Internetu Rzeczy i możliwości techniczne w tym zakresie w konkretnym przypadku. W artykule, przedstawiając IoT od strony aplikacji i ich realizacji, pomagamy znaleźć na nie odpowiedzi.

IoT - od aplikacji do realizacji

Przewiduje się, że Internet Rzeczy zrewolucjonizuje, a przynajmniej usprawni wiele dziedzin życia. Z jego potencjału mają skorzystać zarówno "zwykli" ludzie jako konsumenci i użytkownicy m.in. urządzeń przenośnych, elektroniki noszonej, do której zalicza się: urządzenia medyczne, gadżety, takie jak smart okulary i smart zegarki, sportowe krokomierze, a nawet biżuterię oraz ubrania z wbudowanymi czujnikami, automatyki domowej i smart AGD, biznes i przemysł – IoT stanowi jedną z podstawowych technologii czwartej rewolucji przemysłowej (Industry 4.0). Internet Rzeczy ma też pozytywnie wpłynąć na społeczeństwo jako ogół, dzięki rozwojowi inteligentnego transportu i inteligentnych miast. Dalej przedstawiamy perspektywy IoT w wybranych zastosowaniach.

 

IoT w handlu

Mimo popularyzacji sklepów internetowych, wśród konsumentów w dalszym ciągu nie brakuje tradycjonalistów, którzy generalnie albo tylko w przypadku niektórych typów produktów wolą zaopatrywać się w stacjonarnych placówkach handlowych. Nie oznacza to jednak, że nie chcą korzystać z usprawnień, które oferują urządzenia przenośne oraz Internet – wręcz przeciwnie, oczekują że uzyskają dwa w jednym, tzn. możliwość bezpośredniego kontaktu ze sprzedawcą, wyboru konkretnego egzemplarza produktu, jego wypróbowania, przymierzenia, sprawdzenia stanu, a równocześnie będą mogli zapłacić rachunek telefonem albo zeskanować nim kod QR, żeby dowiedzieć się więcej o danym produkcie na stronie internetowej jego producenta.

Internet Rzeczy stwarza sprzedawcom wiele nowych możliwości unowocześnienia stacjonarnych sklepów, tak aby pozostały równie atrakcyjne, jak ich wersje online. Oprócz tego stanowić może skuteczne narzędzie badania preferencji oraz zachowań klientów. To otwiera nowe perspektywy w zakresie personalizacji oferty oraz marketingu. Jeśli chodzi o ten ostatni, IDC przewiduje, że reklama kontekstowa w sklepach będzie jednym z najszybciej rozwijających się zastosowań IoT – średni wzrost tego segmentu do 2021 roku powinien przekroczyć 20% rocznie.

 

Smart przymierzalnie i smart półki

Przykładem jest dobór treści, które są prezentowane na centralnie zarządzanych wyświetlaczach rozmieszczonych w placówce. Dzięki modułom IoT wbudowanym w wyposażenie i ekspozycję sklepu będzie je można modyfikować na podstawie obserwacji zainteresowania konkretnymi produktami, znajdującego odzwierciedlenie w wyborach zakupowych, trasie oraz czasie, jaki klienci spędzają w danej części obiektu. Przykładem jest wyświetlanie informacji o aktualnych promocjach i porad na temat produktów pasujących do tych już kupionych, wraz ze wskazaniem, gdzie (w którym dziale lub na którym stoisku) można je kupić.

Internet Rzeczy pozwoli też na realizację m.in. smart przymierzalni, w których zdjęcie z wieszaka konkretnego ubrania wyświetli na lustrze informacje na jego temat oraz pasujące dodatki. Dzięki kamerom będzie nawet możliwa jego wirtualna przymiarka.

Kolejny przykład to smart półki wyposażone w ekran wyświetlający ceny, które można zdalnie zmieniać oraz czujniki wagi, odnotowujące ubytek produktów. Dzięki temu na wyświetlaczu prezentowana będzie także informacja o aktualnym stanie magazynowym, a obsługa będzie automatycznie powiadamiana, jeśli asortymentu danego rodzaju zacznie na półce brakować. Internet Rzeczy usprawni również korzystanie z kas samoobsługowych.

 

IoT w służbie zdrowia

Popularyzacji Internetu Rzeczy w służbie zdrowia sprzyja kilka czynników. Przede wszystkim jest to jeden z warunków cyfrowej transformacji tego sektora. Ponadto powszechnie rośnie świadomość konieczności dbania o zdrowie, czemu towarzyszy większe zainteresowanie możliwościami kontroli jego stanu zdalnie i we własnym zakresie. Ważne jest poza tym dążenie do zmniejszenia wydatków na opiekę zdrowotną, przy równoczesnej poprawie jej jakości.

Prognozuje się, że Internet Rzeczy w sektorze ochrony zdrowia będzie się rozwijał przede wszystkim w kilku kierunkach. Jednym z nich jest monitorowanie stanu zdrowia na odległość – aktualnie jest to pod względem ponoszonych nakładów największy segment IoHT (Internet of Healthcare Things). Tendencja do odciążenia placówek ochrony zdrowia (szpitali, pogotowia ratunkowego) przez wykonywanie w warunkach domowych procedur medycznych, które są możliwe do zrealizowania w ten sposób, staje się coraz wyraźniejsza. Dzieje się tak z kilku powodów.

 

Zdalna diagnostyka

Ważną rolę odgrywają naturalnie koszty – publiczna służba zdrowia może uzyskać znaczne oszczędności dzięki zdalnemu monitorowaniu stanu zdrowia pacjentów. Dodatkowo bardzo odciąży to personel medyczny. To ma ogromne znaczenie, ponieważ służba zdrowia w wielu krajach zmaga się z coraz poważniejszym problemem braków kadrowych. Obydwie korzyści jeszcze zyskają na znaczeniu wraz ze starzeniem się społeczeństwa, któremu towarzyszy duża zachorowalność na choroby przewlekłe. Istotny jest również aspekt terapeutyczny, w warunkach domowych pacjenci są bowiem narażeni na mniejszy stres. Monitorowanie stanu zdrowia na odległość jest również dużym ułatwieniem zarówno dla służby zdrowia, jak i pacjentów, którzy mieszkają w rejonach trudno dostępnych. Dodatkowo dane pozyskiwane z bioczujników oraz elektroniki noszonej, z których można korzystać w zdalnej kontroli stanu zdrowia pacjentów, zbierane i analizowane centralnie mogą być pomocne w badaniach naukowych.

 

Warunki do spełnienia

Warto w tym miejscu wspomnieć o kilku bardzo ważnych kwestiach związanych z wdrażaniem Internetu Rzeczy w tym zastosowaniu. Pierwszą jest konieczność ochrony danych. Informacje o stanie zdrowia stanowią łakomy kąsek dla hakerów, bowiem z pewnością nie zabrakłoby chętnych do ich pozyskania w celu nielegalnego wykorzystania, na przykład do szantażu lub dokonywania zakupów na konto osób poszkodowanych sprzętów medycznych albo leków, które później będą odsprzedawane na czarnym rynku.

Należy także zapewnić dokładność i spójność danych. Konsekwencje niespełnienia tego warunku mogą być poważne, jeżeli na przykład na podstawie błędnych wyników lekarz przepisze za dużą lub za małą dawkę leku albo do osoby potrzebującej pomocy nie zostanie wezwane pogotowie. Wyzwaniem może okazać się wyszkolenie personelu medycznego. Jest to ważne, gdyż błędy pracowników też zagrażają poufności, dokładności oraz spójności danych w sieciach IoHT.

 

Smart stetoskopy i smart tabletki

Dzięki Internetowi Rzeczy będzie można poza tym korzystać ze smart sprzętów medycznych, na przykład cyfrowych stetoskopów pozwalających na transmisję szmerów na przykład w sercu albo płucach, co pozwoli na ich obróbkę (wzmocnienie, redukcję szumów z otoczenia). Lepsza jakość dźwięku zapewni dokładniejsze diagnozowanie. Ponadto IoT ułatwi inwentaryzację wyposażenia szpitalnego – smart sprzęty będą łatwiejsze do zlokalizowania na terenie szpitala.

Przykłady aplikacji Internetu Rzeczy w służbie zdrowia można mnożyć, od tych "zwyczajnych", podobnych do tych już przedstawionych, po bardziej niezwykłe, jak smart tabletki. Rozwiązanie tego typu zostało jakiś czas temu zaakceptowane przez amerykańską Agencję Żywności i Leków. Pigułki te po połknięciu wysyłają potwierdzenie tego faktu, komunikując się ze specjalną aplikacją mobilną. Tabletki przyjmowane z jedzeniem są trawione, a czujniki wydalane. System opracowano z myślą o pacjentach chorych psychicznie, lecz w przyszłości będą również z pewnością korzystać z niego osoby z innymi dolegliwościami.

W segmencie IoHT Internetu Rzeczy pokłada się duże nadzieje. Wyrazem tego są prognozy przewidujące, że wartość jego globalnego rynku może przekroczyć w 2020 roku 169 mld dol. (według Technavio).

 

Smart miasta

Idea inteligentnych miast zakłada wykorzystanie nowoczesnych technologii, w tym także Internetu Rzeczy, do zaspokajania potrzeb ich mieszkańców przez wprowadzanie rozmaitych udogodnień w zakresie korzystania z infrastruktury i rozwiązywanie problemów, z którymi na co dzień borykają się w przestrzeni miejskiej. Cel ten jest szeroki, zatem zastosowań dla IoT w smart miastach nie brakuje.

Przykładami są: smart parkingi, inteligentne sterowanie ruchem ulicznym, inteligentne oświetlenie, smart zarządzanie odpadami, inteligentne nawadnianie parków, smart systemy ostrzegania przed powodziami, inteligentne systemy monitorowania stanu budynków i elementów infrastruktury, przykładowo mostów oraz smart systemy monitorowania jakości powietrza.

Smart parkingi wyposażone będą w czujniki obecności wbudowane na przykład w podłoże oraz kamery monitorujące ich zajętość. Kierowca, korzystając ze specjalnej aplikacji mobilnej, będzie mógł ją sprawdzić, nim wyruszy w trasę lub dojeżdżając do celu. Znając aktualną liczbę wolnych miejsc i ich dokładne położenie, nie będzie musiał krążyć po mieście w ich poszukiwaniu. Pozwoli to oszczędzić czas, paliwo i ograniczyć emisję spalin. Zyskają na tym kierowcy i inni mieszkańcy. Dane z czujników pozwolą także lepiej zarządzać parkingami – ich operatorzy wiedząc dokładnie, gdzie i jak długo kierowcy parkują, będą mogli powiększyć obiekty najbardziej oblegane, zaś te, z których korzysta się rzadziej, zagospodarować w inny sposób.

 

Smart sygnalizacja i inteligentne śmietniki

Podobne korzyści zapewni inteligentne sterowanie ruchem ulicznym – płynniejszy ruch pojazdów to rzadsze oraz krótsze korki, a w efekcie oszczędność czasu kierowców, mniejsze zużycie paliwa, czystsze powietrze i dodatkowo punktualniejsza komunikacja miejska. By ten cel osiągnąć, należy sterować sygnalizacją świetlną w oparciu o dane rejestrowane przez czujniki w różnych punktach miasta, w taki sposób, by kierować podróżujących alternatywnymi trasami o mniejszym natężeniu ruchu.

Inteligentne oświetlenie uliczne można natomiast wyposażyć w czujniki mierzące natężenie światła słonecznego. To pozwoli na ich automatyczne przyciemnianie i rozjaśnianie stosownie do pory dnia i rzeczywistego nasłonecznienia zależnego od aktualnych warunków pogodowych.

Elementem systemu inteligentnego zarządzania odpadami mogą być z kolei sensory umieszczane w koszach na śmieci. Automatycznie alarmowałyby centralę firmy zajmującej się wywozem odpadów wówczas, gdy pojemnik byłby pełny. Pozwalałoby to zoptymalizować trasę przejazdu śmieciarki z pominięciem miejsc, w których kosze nie byłyby jeszcze pełne. Zapewniłoby to oszczędność paliwa oraz znacząco obniżyło koszty pracy.

 

Przyszłość inteligentnych miast

Inteligentne systemy nawadniania zielonych terenów miejskich, które będą się opierać na odczytach z czujników wilgotności gleby, pozwolą na oszczędniejsze gospodarowanie wodą dzięki dozowaniu jej w ilościach adekwatnych do potrzeb, na które ma wpływ m.in. pogoda, zamiast według stałego harmonogramu.

Smart miasta to bardzo ważny segment rynku Internetu Rzeczy. Świadczą o tym przykładowo dane przedstawione przez IoT Analytics, z których wynika, że w 2016 roku globalnie ich udział w już wdrożonych projektach IoT wyniósł 20%. Zapewniło to smart miastom drugą pozycję, zaraz po przemyśle, a przed m.in. energetyką, branżą motoryzacyjną, rolnictwem, służbą zdrowia oraz handlem.

Prawdziwie inteligentne miasto to jednak wciąż odległa wizja. Wynika to stąd, że zrealizowanie tej koncepcji wymaga podjęcia działań zakrojonych na szeroką skalę i współpracy między wieloma podmiotami wpływającymi na funkcjonowanie i rozwój miast, jak i odpowiednich funduszy oraz przekonania o konieczności wprowadzania zmian, zarówno wśród władz, jak i mieszkańców.

 

IoT w praktyce

Internet Rzeczy to termin ogólny, zbiorczy, dla różnych rozwiązań sprzętowo- programowych oraz technologii. Dopełniając się, obsługują one najważniejsze aspekty IoT, tworząc razem strukturę warstwową. Dzięki niej połączenie rzeczy w sieć z dostępem do Internetu zyskuje sens, gdyż pozwala na pozyskanie z danych generowanych w sieciach Internetu Rzeczy użytecznych informacji oraz podjęcie na ich podstawie konkretnych działań.

Poszczególne warstwy IoT są zatem odpowiedzialne za: rejestrowanie, transmitowanie, wstępne przetwarzanie (filtrowanie) i analizowanie danych oraz reagowanie na nie. Najniższą z nich są urządzenia IoT. Stanowią one jednocześnie punkt wyjścia, dostarczając wyników pomiarów z czujników i punkt docelowy dzięki elementom wykonawczym. Jeżeli chodzi o te ostatnie, w zależności od aplikacji realizują różne funkcje, najczęściej wyłączając albo włączając jakieś urządzenie.

W związku z tym, że węzłem IoT może być dowolna rzecz, a ich liczba w sieci sięga milionów sztuk, żeby czujniki mogły sprostać wynikającym z tego wymogom technicznym i ekonomicznym, oczekuje się od nich więcej niż tylko przetworzenia wielkości fizycznej na mierzalny sygnał elektryczny. Dlatego, w odróżnieniu od "zwyczajnych" czujników, w IoT korzysta się ze smart sensorów.

 
Rys. 1. Przykład inteligentnego systemu nawadniania parków zrealizowanego w Barcelonie

 

Wymagania stawiane smart sensorom

Smart czujniki IoT muszą spełniać określone kryteria. Przede wszystkim powinny być bardzo tanie, by opłacalne było korzystanie z nich w dużej liczbie. Kolejny warunek to niewielkie rozmiary, by można je było dyskretnie wbudować w dowolną rzecz. Najlepszą formą komunikacji jest w ich przypadku łączność bezprzewodowa. Doprowadzenie dużej liczby kabli, zwłaszcza w miejsca trudno dostępne, jest bowiem kłopotliwe.

Poza tym komunikacja przewodowa uniemożliwia mobilność. Następny wymóg to jak najmniejsze zużycie energii, dzięki któremu wbudowana bateria powinna wystarczyć przez przewidywany czas pracy sensora i/albo możliwość korzystania z alternatywnych źródeł energii, na przykład dzięki jej pozyskiwaniu z otoczenia (energy harvesting).

Smart sensory powinny być bezobsługowe nie tylko dzięki temu, że nie wymagają wymiany baterii, ale i pod względem konserwacji i kalibracji. W związku z tym ważne ich cechy to: autodiagnostyka, zdolność autonaprawy i autokalibracja. Dobrze, gdy czujnik wstępnie przetwarza wyniki pomiarów, odciąża to bowiem wyższe warstwy systemu IoT, oszczędzając ich zasoby obliczeniowe.

Poza tym korzystne jest umieszczenie w jednej obudowie większej liczby elementów pomiarowych różnej wielkości. Zapewnia to oszczędność miejsca i dzięki temu, że pozostałe bloki funkcyjne się nie dublują, zmniejsza całkowity koszt opomiarowania systemu IoT.

 

Bloki funkcyjne smart sensorów

Inteligentne czujniki przesyłają wyniki pomiarów w postaci cyfrowej. W tym celu wyposaża się je w następujące bloki funkcyjne: element pomiarowy (zazwyczaj w postaci czujnika MEMS zintegrowanego w jednej strukturze z układami elektronicznymi wykonanymi w technologii CMOS), układ wstępnego przetwarzania sygnałów pomiarowych (wzmocnienia), przetwornik analogowo-cyfrowy, procesor i pamięć, układ nadawczo- odbiorczy i lokalny interfejs użytkownika. Zostały one wymienione na rysunku 2.

Procesor jest zaprogramowany do realizacji algorytmów aplikacji, które obejmują różne funkcje z zakresu przetwarzania wyników pomiarów specyficzne dla danego zastosowania, na przykład filtrowanie i kompensację błędów pomiarowych. Oprócz tego odpowiada za automatyczne kalibrowanie czujnika na podstawie danych zapisanych w pamięci w przypadku zmiany warunków pomiaru (autokalibracja).

 
Rys. 2. Główne bloki funkcyjne smart sensorów

Wśród rozwiązań, które pozwalają sprostać wymaganiom stawianym smart czujnikom, wymienić można pracę w trybie transmisji tylko w razie wystąpienia znaczącej zmiany wartości wielkości mierzonej w stosunku do tej zmierzonej poprzednio. Pozwala to ograniczyć zarówno obciążenie wyższych warstw systemu IoT, jak i zużycie energii przez czujnik.

Aby zrealizować funkcje autodiagnostyki oraz samonaprawy smart czujniki wyposaża się w dwa elementy pomiarowe tej samej wielkości. Jeden z nich pracuje w sposób ciągły, natomiast drugi dokonuje tylko kontrolnie pomiarów okresowych. Porównując wskazania obu sensorów, można wykryć stan, w którym błąd pomiarowy przekroczy dopuszczalną wartość lub pierwszy czujnik ulegnie uszkodzeniu. Wówczas następuje jego automatyczne wyłączenie i przejście kontrolnego sensora w tryb pracy ciągłej. Zapobiega to sytuacji, w której niedziałający czujnik niepotrzebnie wyczerpywałby baterię.

 

Komunikacja w sieciach IoT

W zakresie komunikacji bezprzewodowej w Internecie Rzeczy wybierać można spośród różnych standardów, którym stawia się w tym zastosowaniu określone wymagania. Oczekuje się przede wszystkim, że komunikacja pomiędzy węzłami sieci IoT nie będzie energochłonna. Poza tym powinien być zapewniony odpowiedni zasięg oraz przepustowość łącza ze względu na trudne warunki, w jakich odbywa się transmisja danych, zwłaszcza na zewnątrz, oraz ogromną liczbę węzłów sieci.

Energooszczędne rozwiązania w zakresie łączności bezprzewodowej, z których korzysta się w Internecie Rzeczy, generalnie można podzielić na dwie kategorii: sieci Wireless Personal Area Networks (WPAN) oraz Low-Power Wide Area Networks (LPWAN). Do pierwszej zalicza się: technikę RFID i m. in. standardy: ZigBee, o przepływności (do 250 kb/s) oraz zasięgu pomiędzy węzłami do 100 metrów, Th read, który jest oparty jak ZigBee na specyfikacji IEEE 802.15.4, ale korzysta z "energooszczędnej" wersji protokołu Ipv6 – 6LoWPAN i Bluetooth. Jeśli chodzi o ten ostatni, to z myślą o potrzebach Internetu Rzeczy opracowano jego wersję Low Energy (Bluetooth Low Energy, BLE).

 

LPWAN, sieci komórkowe, Wi-Fi

Mimo że sieci WPAN sprawdzają się w komunikacji między węzłami zasilanymi bateryjnie, ich słabe strony to, zasięg i przepustowość. Przez to rozległe i rozbudowane sieci Internetu Rzeczy pozostają poza ich zasięgiem. Do kategorii LPWAN należą natomiast m.in. standardy LoRa i Sigfox. Chociaż zapewniają duży zasięg, odpowiednio do 15 i 50 km, przepustowość łącza jest ograniczona do 50 kb/s w sieciach LoRa oraz 0,1 kb/s w sieciach Sigfox.

Z kolei operatorzy sieci komórkowych, wychodząc naprzeciw rosnącym potrzebom w dziedzinie Internetu Rzeczy, w tym jego przemysłowej wersji, rozwijają dwa nowe standardy sieci LPWAN. Są to: LTE-M, który wyróżnia szybkość transmisji (około 1 Mb/s), zasięg, możliwość transmisji głosu, energooszczędność (10 lat pracy urządzenia na jednej baterii) oraz Narrowband-IoT (NB-IoT). Ten drugi zapewnia porównywalnie niskie zużycie energii i obsługę dużej liczby połączeń przypadających na jedną stację bazową. Wyróżnia go bardzo dobry zasięg w pomieszczeniach – w sieciach NB-IoT zagwarantowana jest łączność przy sygnale ze stacji bazowej na poziomie aż o 20 dB niższym niż w sieciach 2G. Warto też dodać, że lokalne sieci Internetu Rzeczy, na przykład w obrębie hal przemysłowych, w przypadku których niskie zużycie energii ani duży zasięg nie są tak istotne, mogą opierać się na standardzie Wi-Fi.

 

Bramki IoT

Ważnymi komponentami sieci IoT są bramki. Pełnią one funkcję łącznika pomiędzy opomiarowanymi rzeczami a wyższymi warstwami systemu, przekazując dane, których źródłem są czujniki, dalej, w zależności od aplikacji na przykład do: sieci, chmury obliczeniowej, platform IoT, centrów danych albo bezpośrednio do użytkowników końcowych.

Bramki IoT odgrywają ważną rolę m.in. w szyfrowaniu, deszyfrowaniu, przetwarzaniu wstępnym, a coraz częściej też analizie danych. Mogą być zrealizowane programowo, sprzętowo lub sprzętowo-programowo. Istnieje kilka typów bramek IoT, a ich różnorodność oraz funkcjonalność stale rosną. Dzieje się tak, gdyż urządzeń w sieciach Internetu Rzeczy przybywa, rośnie ilość danych przez nie generowanych oraz przede wszystkim upowszechniają się nowe metody przetwarzania danych jak edge computing i fog computing, stanowiące uzupełnienie oraz odciążające chmurę obliczeniową (cloud computing). Przed wyjaśnieniem, na czym polegają, przedstawiamy tę ostatnią, wcześniej charakteryzując specyfikę danych w sieciach IoT, która przyczyniła się do rozwoju chmur.

 

Dane w sieciach IoT

Dane generowane w sieciach Internetu Rzeczy są specyficzne. Są to zbiory ogromnych rozmiarów, powiększające się z dużą szybkością z jej okresowymi wahaniami. Charakteryzuje je różnorodność źródeł i formatów. Utrudnia to ich analizę, czyli oddzielenie "treści" od "szumów" oraz określenie relacji, hierarchii oraz innych powiązań między nimi.

W realizacji tych zadań coraz lepiej sprawdza się sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI), dostarczając skutecznych technik pozwalających rozwiązywać problemy z zakresu analizy danych dotychczas trudne do rozstrzygnięcia albo nierozwiązywalne. Przykład to uczenie maszynowe oraz jego podgrupa, uczenie głębokie, które wykorzystuje sieci neuronowe. Uczenie maszynowe opiera się na algorytmach, które analizując dane, wyciągają wnioski i uczą się z nich, aby zdobytą wiedzę wykorzystać w podejmowaniu decyzji, które rozwiązują konkretne problemy. Z czasem, w miarę jak przetwarzają więcej danych, samodoskonalą się bez konieczności przeprogramowywania.

 

Czym jest chmura?

Moc obliczeniowa i pamięć potrzebna do gromadzenie dużych ilości danych i implementacji algorytmów uczenia maszynowego zwykle przekraczają możliwości typowej infrastruktury informatycznej, jaką dysponują niewyspecjalizowane w tym zakresie przedsiębiorstwa. Alternatywę dla nich stanowi chmura obliczeniowa. Jest to usługa polegająca na dostarczaniu zasobów informatycznych, m.in. serwerów, baz danych, sieci oraz oprogramowania, z których można korzystać za pośrednictwem Internetu.

Wspomniane wcześniej techniki edge i fog computing stanowią ewolucję tego modelu. Została ona niejako wymuszona tempem rozwoju Internetu Rzeczy, które sprawia, że zaczęto szukać sposobów na odciążenie centrów danych oraz łączy internetowych. Edge computing polega na przetwarzaniu danych na obrzeżach sieci, czyli jak najbliżej ich źródła. Dotyczy to zwłaszcza tych, w przypadku których szybkość analizy ma kluczowe znaczenie – bliskość źródła pozwala na ich przetwarzanie praktycznie w czasie rzeczywistym. Pozostałe dane, poddawane na przykład analizie historycznej, są natomiast przesyłane do chmury. Fog computing (mgła obliczeniowa) to z kolei rozwiązanie, w którym wprowadza się warstwę pośredniczącą pomiędzy urządzeniami IoT a chmurą. Dzięki temu tworzy się rozproszoną infrastrukturę informatyczną, pozwalającą korzystać z mocy obliczeniowej chmury bliżej źródła danych.

 

Podsumowanie

Internet Rzeczy to rozległa dziedzina. Aby odnieść na tym polu sukces, trzeba się orientować w różnych rozwiązaniach. Pomocne w tym zakresie są platformy IoT. Różnią się one funkcjonalnością, generalnie jednak ułatwiają zorganizowanie najważniejszych aspektów Internetu Rzeczy, w tym na poziomie komunikacji, zarządzania siecią, zarządzania urządzeniami IoT, gromadzenia danych, ich przetwarzania, analizy i wizualizacji. Wśród dostawców platform tego typu można wymienić m.in. firmy Microsoft , Google, Amazon, IBM.

Monika Jaworowska

Dostępne nowe wydanie
Pobierz bezpłatnie