สถาปัตยกรรม IoT: อธิบาย IoT 4 ชั้นอย่างละเอียด

มีการพูดกันมากมายเกี่ยวกับวิธีที่เรากำลังก้าวไปสู่อนาคตที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น และในข้อความเหล่านี้ แน่นอนว่า IOT ถูกกล่าวถึงหลายครั้ง แล้วสิ่งที่ฉวัดเฉวียนเกี่ยวกับ IoT คืออะไรและจริงๆ แล้วมันคืออะไร? คอยติดตามและอ่านบล็อกนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ IoT

IoT โดยสังเขป

ก่อนอื่น IoT ย่อมาจาก Internet of Things ที่มีสิ่งต่าง ๆ ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต ออบเจ็กต์เหล่านี้รับรู้สภาพแวดล้อมรอบตัวและรวบรวมข้อมูลที่ใช้สำหรับการประมวลผลต่อไป ข้อมูลที่ยังไม่ได้ประมวลผลเหล่านี้สร้างขึ้นในปริมาณมากจะถูกแปลงเป็นรูปแบบดิจิทัลแล้วประมวลผลล่วงหน้าเพื่อการวิเคราะห์ต่อไป

จากนั้นอุปกรณ์ที่ประมวลผลข้อมูลเหล่านี้จริง ๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากพวกเขา สุดท้าย ข้อมูลที่ประมวลผลจะถูกส่งไปยังระบบคลาวด์หรือเครื่องในพื้นที่ ซึ่งจะถูกจัดเก็บและวิเคราะห์สำหรับการดำเนินการ IoT เป็นกระบวนการสี่ขั้นตอน

ขั้นตอนสถาปัตยกรรม IoT

ขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง

สถาปัตยกรรม IoT มี 4 ชั้นหลักดังที่แสดงด้านบน มาดูรายละเอียดกันทีละอย่างกัน

เซนเซอร์

เซ็นเซอร์ที่อยู่ในระดับหลักของสถาปัตยกรรม IOT มีหน้าที่ในการจับพารามิเตอร์ทางกายภาพในโลกแห่งความเป็นจริง พารามิเตอร์อาจเป็น — อุณหภูมิ ควัน อากาศ ความชื้น ฯลฯ

สิ่งเหล่านี้อาจเป็นอุปกรณ์ฝังตัว เช่น มีเซ็นเซอร์หลายตัวอยู่ในบอร์ดเดียวหรือเป็นอุปกรณ์แบบสแตนด์อโลนเพื่อรวบรวมและวัด ตัวอย่างของเซ็นเซอร์แบบฝังตัวจะเป็นเซ็นเซอร์ที่วัดปริมาณก๊าซมีเทน เปอร์เซ็นต์คาร์บอนมอนอกไซด์ และการมีอยู่ของควันด้วยกัน

ในขณะที่เซ็นเซอร์ความชื้นจะเป็นตัวอย่างของเซ็นเซอร์แบบสแตนด์อโลน ด้วยเซ็นเซอร์ แอคทูเอเตอร์ยังมีบทบาทสำคัญในเลเยอร์นี้ งานของพวกเขาคือการแปลงข้อมูลที่สร้างโดยวัตถุ IOT ให้เป็นการกระทำทางกายภาพ

ตัวอย่างเช่น พิจารณาพัดลมอัจฉริยะ เมื่อติดตั้งเซ็นเซอร์ที่เหมาะสม แอคทูเอเตอร์จะเพิ่มหรือลดความเร็วของพัดลมตามอุณหภูมิโดยรอบ (ซึ่งจะวัดโดยเซ็นเซอร์อุณหภูมิ) และทั้งหมดนี้จะเกิดขึ้นโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ อีกตัวอย่างหนึ่งอาจเป็นระบบชลประทานที่ชาญฉลาด

หลังจากวัดความชื้นในดินแล้ว เซ็นเซอร์จะกระตุ้นตัวกระตุ้นที่จะตัดสินใจว่าจะเปิดหรือปิดวาล์ว ในปัจจุบัน งานวิจัยจำนวนมากใน IOT มุ่งไปที่การรวมเซ็นเซอร์ให้ได้มากที่สุดในบอร์ดที่กำหนด

ระบบการรับข้อมูล

เลเยอร์นี้ทำงานอย่างใกล้ชิดกับเซ็นเซอร์และแอคทูเอเตอร์ แต่เนื่องจากฟังก์ชันการทำงานที่เป็นเอกลักษณ์ จึงควรได้รับการจัดวางในชั้นที่แยกจากกัน เป็นชั้นเชื่อมต่อที่เชื่อมต่อชั้นเซ็นเซอร์กับชั้นวิเคราะห์

หน้าที่หลักของมันคือการรวบรวม เลือก และส่งข้อมูลไปยังชั้นการประมวลผลเพิ่มเติม ก่อนที่การประมวลผลจะเกิดขึ้น ข้อมูลจากเซนเซอร์จะต้องแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสม รูปแบบที่ใช้งานง่ายและสามารถถ่ายโอนได้ สิ่งนี้ทำได้โดยเลเยอร์นี้

ตัวอย่างเช่น พิจารณาเซ็นเซอร์ที่วัดความเข้มของแสง ใช้เวลาในการป้อนโฟตอนหรือแสงในรูปของโวลต์เช่น 10V, 5V ฯลฯ และสร้างเอาต์พุตดิจิทัลเป็นตัวเลขบางส่วน ในทำนองเดียวกัน เซ็นเซอร์สีที่มีความเข้มของสีเป็นอินพุตและเอาต์พุตช่วง RGB ตั้งแต่ 0-255

สิ่งเหล่านี้เรียกอีกอย่างว่าเกตเวย์และเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์ขาเข้าในพื้นที่เพื่อให้พร้อมสำหรับการประมวลผลต่อไป เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยของเลเยอร์นี้ อัลกอริทึมการเข้ารหัสและถอดรหัสที่เหมาะสมถูกนำมาใช้เพื่อป้องกันกิจกรรมที่เป็นอันตราย เช่น การรั่วไหลของข้อมูล

ตัวอย่างที่ดีของอุปกรณ์ในเลเยอร์นี้คือ Analog to Digital Converter หรือ ADC พารามิเตอร์ที่วัดได้โดยรอบ เช่น แสง เสียง อุณหภูมิ ฯลฯ มีลักษณะเป็นแอนะล็อก ADC แปลงค่าแอนะล็อกเหล่านี้เป็นค่าดิจิทัล

ต้องอ่าน: แนวคิดและหัวข้อโครงการ IoT

การวิเคราะห์

ไม่ใช่ทุกสถาปัตยกรรม IOT ที่อาจมีเลเยอร์นี้ การมีอยู่ของพวกเขาสามารถเพิ่มมูลค่าให้กับกระบวนการทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโครงการขนาดใหญ่ที่มีการสร้างข้อมูลจำนวนมากเหลือเฟือ สำหรับโครงการดังกล่าว อัตราการถ่ายโอนข้อมูลหรืออัตราของการวิเคราะห์มีบทบาทสำคัญ โครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้ตั้งอยู่ใกล้แหล่งที่มาของข้อมูล

ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถดำเนินการกับข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่เข้ามาอย่างรวดเร็วและให้ผลลัพธ์ในรูปแบบของข้อมูลที่นำไปดำเนินการได้ ในกรณีนี้ ข้อมูลเหล่านั้นที่ต้องมีการประมวลผลในระบบคลาวด์จะถูกส่งไปยังเลเยอร์นี้ เมื่อการถ่ายโอนข้อมูลเกิดขึ้นในเลเยอร์นี้ จำเป็นต้องเพิ่มความปลอดภัยโดยลดการเปิดรับเครือข่ายให้น้อยที่สุด

เนื่องจากมีเพียงการประมวลผลล่วงหน้าบางอย่างเกิดขึ้นในเลเยอร์นี้ จึงทำงานโดยใช้พลังงานและแบนด์วิดท์ขั้นต่ำ ตัวอย่างหนึ่งสามารถลบการมีอยู่ของค่าผิดปกติในข้อมูล จุดข้อมูลหนึ่งล้านจุดอาจมีค่าผิดปกติได้หลายพันจุด การกำจัดพวกเขาในระยะแรกจะช่วยประหยัดเวลาในการประมวลผลขั้นสุดท้าย

ศูนย์ข้อมูล

ศูนย์ข้อมูลมักถูกมองว่าเป็นสมองของสถาปัตยกรรม IOT มีจุดประสงค์เพื่อจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เลเยอร์นี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับข้อมูล

การประมวลผลประเภทนี้หนักกว่าการประมวลผลในเลเยอร์ก่อนหน้า หากปรับใช้และตกแต่งอย่างเหมาะสม ศูนย์ข้อมูลสามารถให้ข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะและคำแนะนำเพื่อช่วยให้ผู้ใช้โต้ตอบกับระบบได้

เลเยอร์นี้มีประโยชน์มากมายต่อธุรกิจ ตั้งแต่อัตราการผลิตที่สูงขึ้นไปจนถึงการลดการใช้พลังงาน พวกเขายังให้การแสดงภาพที่ชัดเจนในรูปแบบของแผนภูมิวงกลม ฮิสโตแกรม หรือกราฟ สำหรับลูกค้าที่ช่วยพวกเขาในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับธุรกิจ

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

รถยนต์ไร้คนขับใช้แอพพลิเคชั่น IOT ตลอดเวลา รถยนต์เหล่านี้ไม่มีคนขับและต้องอาศัยเซ็นเซอร์ในการนำทางที่ปลอดภัยจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่ง พร้อมกับเซ็นเซอร์หลายร้อยตัว เช่น LIDAR, กล้อง, ไจโรสโคป, สถาปัตยกรรมคลาวด์, อินเทอร์เน็ต และอื่นๆ อีกมากมาย รถยนต์เหล่านี้สามารถรับรู้สภาพแวดล้อมรอบตัวและตัดสินใจอย่างรวดเร็วและชาญฉลาดโดยพิจารณาจากเอาต์พุตของเซ็นเซอร์

ตัวอย่างเช่น ในกรณีของคนเดินเท้า กล้องจะรับเฟรมอินพุตอย่างต่อเนื่องและส่งผ่านไปยังคลาวด์เพื่อการประมวลผล จากนั้นอัลกอริธึมการตรวจจับของมนุษย์จะตรวจจับการมีอยู่ของมนุษย์ หากมีมนุษย์อยู่ ผู้ควบคุมจะส่งสัญญาณไปที่เบรก ด้วยวิธีนี้ ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ตัวหนึ่งจะถูกย้ายไปยังระบบคลาวด์ จากนั้นไปยังตัวกระตุ้นในสถานะอินเทอร์เน็ต

อ่านเพิ่มเติม: โอกาสในการทำงานของ IoT

บทสรุป

ในความเป็นจริง สถาปัตยกรรม IoT อาจแตกต่างกันไปในแต่ละโซลูชัน แต่ส่วนใหญ่ สี่กลุ่มพื้นฐานเหล่านี้มีอยู่ เรายังต้องออกแบบโซลูชันที่ใช้งานได้จริงและปรับขนาดได้ และไม่มีแนวโน้มที่จะเสียหายขณะประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก

การนำโซลูชัน IoT ไปใช้ในธุรกิจช่วยให้พวกเขาสามารถดึงคุณค่าเพิ่มเติมจากข้อมูลและตอบสนองลูกค้าได้อย่างเหมาะสม ส่งผลให้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าลูกค้า เป็นสิ่งสำคัญที่จะไม่สับสนกับศัพท์แสงทางเทคนิคของ IoT และอย่ามองข้ามความเป็นไปได้ที่ไม่มีที่สิ้นสุดและการเปลี่ยนแปลงที่สามารถนำมาซึ่งการทำงานอัตโนมัติที่สมบูรณ์

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับ AI และแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูประกาศนียบัตร PG ของ IIIT-B และ upGrad ในการเรียนรู้เครื่องจักรและ AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT -B สถานะศิษย์เก่า 5+ โครงการหลักที่ปฏิบัติได้จริง & ความช่วยเหลืองานกับ บริษัท ชั้นนำ