Архитектура Интернета вещей: подробное описание четырех уровней Интернета вещей

Много было сказано о том, как мы продвигаемся к более разумному завтрашнему дню. И в этих заявлениях, безусловно, много раз упоминается IOT. Так что же такое шумиха вокруг IoT и что это такое на самом деле? Будьте внимательны и читайте этот блог, чтобы узнать больше об IoT.

Интернет вещей в двух словах

Прежде всего, IoT означает Интернет вещей, который содержит вещи, подключенные к Интернету. Эти объекты ощущают окружающую их среду и собирают данные, которые используются для дальнейшей обработки. Эти необработанные данные, генерируемые в огромных количествах, преобразуются в цифровой формат, а затем предварительно обрабатываются для дальнейшего анализа.

Затем появляются устройства, которые фактически обрабатывают эти данные, чтобы извлечь из них ценную информацию. Наконец, обработанные данные затем отправляются в облако или на локальные компьютеры, где они хранятся и анализируются для выполнения действий. IoT — это четырехэтапный процесс.

Этапы архитектуры Интернета вещей

Затраченные шаги

Как показано выше, существует 4 основных уровня архитектуры IoT. Пройдемся по каждому из них подробно.

Датчики

Датчики, относящиеся к первичному уровню архитектуры IOT, отвечают за регистрацию физических параметров в реальном мире. Параметрами могут быть — температура, задымленность, воздух, влажность и т.д.

Это могут быть либо встроенные устройства, т. е. несколько датчиков на одной плате, либо автономное устройство для их сбора и измерения. Примером встроенного датчика может быть датчик, который одновременно измеряет содержание метана, процентное содержание угарного газа и наличие дыма.

Принимая во внимание, что датчик влажности может быть примером автономного датчика. В случае с датчиками актуаторы также играют важную роль на этом уровне. Их задача — преобразовать данные, генерируемые объектами IOT, в физическое действие.

Например, рассмотрим умный вентилятор. При наличии подходящих датчиков исполнительный механизм будет увеличивать или уменьшать скорость вращения вентилятора в зависимости от температуры окружающей среды (которая будет измеряться датчиком температуры). И все это произошло бы без вмешательства человека. Другим примером может быть умная система орошения.

После измерения содержания влаги в почве датчики запускают исполнительные механизмы, которые решают, включить или выключить клапан. Многие исследования в области Интернета вещей в настоящее время направлены на интеграцию как можно большего количества датчиков в данную плату.

Система сбора данных

Этот уровень тесно взаимодействует с датчиками и исполнительными механизмами. Но из-за своей уникальной функциональности он заслуживает места в отдельном слое. Это связующий слой, который соединяет сенсорный слой со слоем аналитики.

Его основная функция заключается в сборе, отборе и отправке данных на уровни дальнейшей обработки. Перед обработкой данные с датчика должны быть преобразованы в подходящий формат. Формат, который прост в использовании, а также может быть передан. Это достигается этим слоем.

Например, рассмотрим датчик, который измеряет интенсивность света. Он принимает на вход фотоны или свет в форме вольт, таких как 10 В, 5 В и т. д., и производит цифровой выход в виде некоторого числа. Точно так же цветовые датчики в интенсивности цвета в качестве входных и выходных значений RGB находятся в диапазоне от 0 до 255.

Их также называют шлюзами, и они обеспечивают платформу для локальной обработки входящих данных датчиков, чтобы они были готовы к дальнейшей обработке. Для повышения безопасности этого уровня используются подходящие алгоритмы шифрования и дешифрования, которые предотвращают вредоносные действия, такие как утечка данных.

Хорошим примером устройства на этом уровне является аналого-цифровой преобразователь или АЦП. Измеряемые параметры окружающей среды, такие как свет, звук, температура и т. д., носят аналоговый характер. АЦП преобразует эти аналоговые значения в цифровые значения.

Обязательно к прочтению: идеи и темы проектов IoT

Аналитика

Не каждая архитектура IoT может иметь этот уровень. Их присутствие может повысить ценность всего процесса, особенно для крупномасштабных проектов, где данные генерируются в большом количестве. Для таких проектов скорость передачи данных или скорость аналитики играет жизненно важную роль. Эти инфраструктуры расположены близко к источнику данных.

Это позволяет им оперативно реагировать на поступающие данные в режиме реального времени и предоставлять выходные данные в виде полезной информации. В этом случае на этот слой передаются те данные, которые требуют обработки в облаке. Поскольку передача данных происходит на этом уровне, крайне важно повысить безопасность, сведя к минимуму воздействие на сеть.

Поскольку на этом уровне происходит только некоторая предварительная обработка, он работает с минимальной мощностью и пропускной способностью. Одним из примеров может быть удаление выбросов в данных. В миллионе точек данных могут быть тысячи выбросов. Избавление от них на ранней стадии означало бы экономию времени при окончательной обработке.

Центр обработки данных

Центр обработки данных часто рассматривается как мозг архитектуры IOT. Они предназначены для хранения, обработки и анализа большого количества данных. Благодаря анализу данных и алгоритмам машинного обучения этот уровень предоставляет некоторые полезные сведения о данных.

Этот вид обработки требует больших вычислительных ресурсов, чем аналитика, выполняемая на предыдущем уровне. При правильном развертывании и оборудовании центры обработки данных могут предоставлять бизнес-аналитику и рекомендации, помогающие пользователям взаимодействовать с системой.

Этот уровень обеспечивает множество преимуществ для бизнеса, начиная с более высокой производительности и заканчивая снижением энергопотребления. Они также обеспечивают четкую визуализацию в виде круговых диаграмм, гистограмм или графиков для клиентов, которые помогают им принимать обоснованные решения о бизнесе.

Пример из реальной жизни

Беспилотные автомобили постоянно используют приложения IOT. Эти автомобили не имеют водителя и полагаются на свои датчики для безопасной навигации из одной точки в другую. Оснащенные сотнями датчиков, таких как LIDAR, камеры, гироскопы, облачная архитектура, Интернет и многим другим, эти автомобили ощущают свое окружение и принимают быстрые и разумные решения на основе выходных данных датчиков.

Например, в случае с пешеходом камера постоянно берет входные кадры и передает их в облако для обработки. Алгоритм обнаружения человека затем обнаруживает присутствие человека. Если есть человек, то контроллер посылает сигнал на тормоза. Таким образом, информация с одного датчика перемещается в облако, а затем на привод в Интернете.

Читайте также: Возможности карьерного роста в IoT

Заключение

В действительности архитектура IoT может варьироваться от решения к решению. Но в основном присутствуют эти четыре фундаментальных блока. Также необходимо разработать функциональное и масштабируемое решение, не подверженное поломкам при обработке тонн данных.

Развертывание решений IoT в бизнесе позволило им извлечь больше пользы из данных и соответствующим образом обслуживать своих клиентов, тем самым опережая своих клиентов. Важно не запутаться в техническом жаргоне IoT и не упускать из виду бесконечные возможности и изменения, которые могут принести полную автоматизацию.

Если вам интересно узнать об искусственном интеллекте и машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT -B статус выпускника, 5+ практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.