1. Архитектура Интернета вещей (Internet of things, IoT) и требования к ним

анализ: анализ данных по критериям того, подлежат ли они обработке на более высоком уровне;

форматирование: переформатирование данных для единообразной высокоуровневой обработки;

разархивирование/декодирование: обработка криптографических данных с дополнительным контекстом (таким как происхождение);

дистилляция/сокращение: сокращение и/или резюмирование данных для того, чтобы минимизировать эффект на объем данных и трафик в сети и в высокоуровневых системах обработки;

оценка: определение того, представляют ли данные пороговое значение или аварийный сигнал; этот процесс должен включать перенаправление данных дополнительным получателям.

Элементы обработки на этом уровне соответствуют устройствам общего назначения в модели МСЭ-Т (рис. 2). Как правило, они развертываются физически на краю сети IoT, т.е. рядом с сенсорами и другими устройствами генерации данных. Таким образом, часть базовой обработки больших объемов генерируемых данных снимается с прикладных программ IoT, расположенных центрально.
Обработка на уровне периферийных вычислений иногда называется туманными вычислениями (Fog Computing). Туманные вычисления и туманные службы, как ожидается, станут отличительной характеристикой IoT. Этот принцип проиллюстрирован на рис. 6. Туманные вычисления представляют в современных сетевых технологиях тренд, противоположный облачным вычислениям. В облачных вычислениях большой объем централизованных ресурсов хранения и обработки данных доступен распределенным потребителям посредством облачных сетевых структур для относительно небольшого числа пользователей. В туманных вычислениях большое число отдельных интеллектуальных объектов осуществляют связь с туманными сетевыми структурами, которые осуществляют вычисления и хранят ресурсы рядом с периферийными устройствами в IoT. Туманные вычисления решают проблемы, возникшие вследствие деятельности тысяч или миллионов «умных» устройств, включая проблемы безопасности, конфиденциальности, ограниченных возможностей сети и задержки. Термин «туманные вычисления» выбран потому, что туман стелется по земле, в то время как облака находятся высоко в небе.
Туманные вычисления

Сравнение облачных и туманных вычислений приведено в таблице 2, составленной на основе данных[12].
На уровне 4, уровне накопления данных, данные, поступившие с различных устройств, профильтрованные и обработанные уровнем периферийных вычислений, помещаются в хранилище, где будут доступны для более высоких уровней. Этот уровень разительно отличается и от низкоуровневых (туманных), и от высокоуровневых (облачных) вычислений по особенностям конструкции, требованиям и методам обработки.
Данные, проходящие сквозь сеть, называются «данными в движении». Скорость и организация данных в движении определяется устройствами, генерирующими данные. Генерация данных происходит по событиям, либо периодически, либо по возникновении какого-либо события в среде. Для сбора данных и их обработки необходимо реагировать на их появление в реальном времени. Напротив, многим приложениям не требуется обрабатывать данные со скоростью сетевой передачи. На практике ни облачная сеть, ни прикладные платформы не смогли бы успевать за объемами данных, генерируемых гигантским количеством IoT-устройств. Вместо этого приложения имеют дело с «данными в покое», т.е. данными в том или ином легкодоступном хранилище. Приложения могут обращаться к данным по мере необходимости либо вне режима реального времени. Таким образом, высокие уровни функционируют по принципу транзакций, в то время как три нижних уровня работают по событиям.
Ниже перечислены названные в [13] операции, выполняемые на уровне накопления данных:

• 
  преобразование «данных в движении» в «данные в покое»;
  
• 
  преобразование формата из сетевых пакетов в реляционные таблицы БД;
  
• 
  переход от вычислений по событиям к вычислениям по запросу;
  
• 
  значительное снижение объема данных за счет фильтрации и выборочного хранения.
  

Еще один взгляд на уровень накопления данных заключается в том, что он представляет собой границу между информационными технологиями (IT), под которыми понимается целый спектр технологий обработки информации, включая ПО, оборудование, технологии связи и сопутствующие службы, и операционными технологиями (Operational Technology, ОТ), представляющими собой оборудование и ПО, обнаруживающие или вызывающие изменения путем прямого мониторинга и/или контроля физических устройств, процессов и событий на предприятии.
Уровень накопления данных впитывает большое количество данных и помещает их в хранилище, практически не приспосабливая к потребностям конкретных приложений или групп приложений. С уровня периферийных вычислений в хранилище может поступать множество разных видов данных в разных форматах и от разнородных обработчиков. Уровень абстракции данных может агрегировать и форматировать такие данные способами, которые делают доступ приложений более управляемым и эффективным. В числе связанных задач могут быть следующие:

• 
  Комбинирование данных из различных источников, включая выверку нескольких форматов данных.
  
• 
  Выполнение необходимых преобразований для обеспечения единообразной семантики данных из разных источников.
  
• 
  Помещение отформатированных данных в соответствующую базу данных, например, большие объемы повторяющихся данных помещаются в систему больших данных, такую как Hadoop. Данные событий направляются в реляционную СУБД, отличающуюся более быстрым временем реакции и адекватным интерфейсом для таких типов данных.
  
• 
  Оповещение приложений более высокого уровня о том, что данные заполнены или достигнут определенный уровень данных.
  
• 
  Консолидация данных в одном месте (с помощью ETL (extract, transform, load), ELT (extract, load, transform) или репликации данных) либо предоставление доступа к нескольким источникам данных путем виртуализации данных.
  
• 
  Защита данных путем соответствующей аутентификации и авторизации.
  
• 
  Нормализация/денормализация и индексация данных для быстрого доступа приложений.
  

Уровень приложения содержит приложения любого типа, использующие данные IoT на входе или управляющие IoT-устройствами. Как правило, приложения взаимодействуют с уровнем 5 и с данными в покое, поэтому им необязательно функционировать на скоростях сети. Следует предусмотреть упрощенный режим работы, который позволит приложениям миновать промежуточные уровни и напрямую взаимодействовать с уровнем 3 или даже уровнем 2. Модель IWF не определяет приложения по всей строгости, считая этот аспект выходящим за рамки дискуссии о модели IWT.
Уровень взаимодействия и процесса появился в результате признания того, что IoT будет полезен лишь тогда, когда с ним смогут взаимодействовать люди. Этот уровень может включать несколько приложений и обмен данными и/или управляющей информацией по Интернету или корпоративной сети.
IWF считает эталонную модель IoT принятой в отрасли базовой структурой, направленной на стандартизацию концепций и терминологии, связанных с IoT. Что еще более важно, модель IWF определяет необходимый функционал и проблемы, которые требуется решить до того, как отрасль сможет реализовать ценность IoT. Эта модель полезна как для поставщиков, разрабатывающих функциональные элементы внутри модели, так и для заказчиков, помогая им выработать свои требования и оценивать предложения поставщиков.