|
анализ данных: огромные массивы информации передаются в облако. Работа с большими объемами данных и получение из них пользы – это задача, требующая комплексной обработки событий, аналитики и при- емов машинного обучения;
Экосистема интернета вещей 41
безопасность: при сведении всех элементов архитектуры воедино вста- ют вопросы безопасности. Безопасность касается каждого компонента: от датчиков физических величин до ЦПУ и цифрового аппаратного обе- спечения, систем радиосвязи и самих протоколов передачи данных. На каждом уровне необходимо обеспечить безопасность, достоверность и целостность. В этой цепи не должно быть слабых звеньев, поскольку интернет вещей станет главной мишенью для хакерских атак в мире.
Эта экосистема будет вовлекать в себя специалистов из различных техни- ческих областей, например, физиков, занимающихся разработкой приборов, проектирующих новые виды датчиков и многолетние батарейки. Инженеры- программисты встраиваемых систем, работающие над ведущими датчиками граничных устройств. Сетевые инженеры, умеющие работать с персональны- ми сетями и глобальной вычислительной сетью, а также с программно-кон- фигурируемыми сетями. Специалисты по обработке данных, работающие над новейшими схемами машинного обучения на граничных устройствах и в об- лаке. DevOps-инженеры, которые успешно реализуют облачные решения раз- личных масштабов, а также туманные вычисления. Интернет вещей всегда будет нуждаться в поставщиках услуг, например, компаниях, занимающихся реализацией проектов, системных интеграторах, поставщиках комплексных систем и изготовителях комплектного оборудования.
Интернет вещей против межмашинного взаимодействия
Предметом большинства вопросов и дискуссий на тему интернета вещей явля- ется следующее: что отличает IoT-мир от технологий межмашинного взаимо- действия (M2M). Прежде чем интернет вещей стал популярной темой для раз- говоров, живейший интерес был направлен на межмашинное взаимодействие. Технологии межмашинного взаимодействия и интернета вещей очень схожи по своей сути, но есть существенное различие:
M2M: это общая концепция, подразумевающая, что автономное устрой- ство напрямую обменивается данными с другим автономным устрой- ством. Под автономностью подразумевается способность узла инстан- цировать и передать информацию другому узлу без участия человека. Форма передачи данных может быть разной. Очень часто бывает, что в устройстве M2M не интегрирован специализированный функционал для передачи информации. Это сразу отметает типичные устройства для выхода в интернет, которые регулярно применяются для работы с облач- ными сервисами и хранилищами. В M2M-системе обмен данными также может осуществляться без участия протокола IP – например, через по- следовательный порт или пользовательский протокол;
IoT: IoT-системы могут содержать в себе несколько M2M-узлов (например, сеть Bluetooth Mesh, в которой реализован обмен данными без участия протокола IP), но данные агрегируются на граничном маршрутизаторе или шлюзе. Граничное устройство, такое как шлюз или маршрутизатор,
42 Архитектура и ключевые модули интернета вещей
служит точкой входа в интернет. Или же некоторые датчики, отличаю- щиеся более высокой вычислительной мощностью, могут пробиться на сетевой уровень интернета самостоятельно. Независимо от того, где про- исходит выход в интернет, отличительной чертой IoT-системы является то, что тем или иным образом она всегда подключена к интернету.
Благодаря перемещению данных с датчиков, граничных и умных устройств в интернет появляется возможность подсоединить простейшие устройства к устоявшемуся миру облачных сервисов. До того, как облачные технологии и мобильная связь стали частью повседневной реальности и перестали быть дорогостоящими, у простейших датчиков и встраиваемых систем отсутствовал способ за несколько секунд отправлять данные другим устройствам, хранить информацию сколь угодно долго и анализировать данные, чтобы выявлять тенденции и шаблоны. По мере развития облачных технологий беспроводные системы связи стали повсеместными, новые энергетические устройства, такие как литий-ионные аккумуляторы, обрели рентабельность, а модели машинно- го обучения нашли новые направления практического применения. Это силь- но укрепило позиции интернета вещей. Если бы все эти технологии не сошлись воедино именно в тот самый момент, когда это произошло, мы до сих пор жили бы в мире M2M.
Do'stlaringiz bilan baham: |
