IoT Mimarisi: Ayrıntılı Olarak Açıklanan 4 Katman IoT

Daha akıllı bir yarın için nasıl ilerlediğimiz hakkında çok şey söylendi. Ve bu açıklamalarda kesinlikle IOT'tan birçok kez bahsedilmektedir. Peki, IoT hakkındaki tüm vızıltı nedir ve aslında nedir? Sıkı durun ve IoT hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu blogu okuyun.

Özetle IoT

Her şeyden önce, IoT, internete bağlı şeyleri içeren Nesnelerin İnterneti anlamına gelir. Bu nesneler çevrelerindeki ortamı algılar ve daha sonraki işlemler için kullanılan verileri toplar. Büyük miktarlarda üretilen bu işlenmemiş veriler, dijital bir formata dönüştürülür ve daha sonra daha fazla analiz için ön işleme tabi tutulur.

Ardından, onlardan değerli bilgiler elde etmek için bu verileri işleyen cihazlar gelir. Son olarak, işlenen veriler daha sonra eylemleri gerçekleştirmek için depolanıp analiz edildiği buluta veya yerel makinelere gönderilir. IoT dört aşamalı bir süreçtir.

IoT mimari aşamaları

İlgili Adımlar

Yukarıda gösterildiği gibi, IoT mimarisinin 4 ana katmanı vardır. Her birini ayrıntılı olarak inceleyelim.

Sensörler

IOT mimarisinin birincil seviyesine ait sensörler, gerçek dünyadaki fiziksel parametreleri yakalamaktan sorumludur. Parametreler şunlar olabilir: sıcaklık, duman, hava, nem vb.

Bunlar, gömülü cihazlar, yani tek bir kartta bulunan çoklu sensörler veya onu toplamak ve ölçmek için bağımsız bir cihaz olabilir. Gömülü sensöre örnek olarak metan içeriğini, karbon monoksit yüzdesini ve dumanın varlığını birlikte ölçen bir sensör verilebilir.

Oysa bir nem sensörü, bağımsız bir sensöre örnek olabilir. Sensörler ile aktüatörler de bu katmanda önemli bir rol oynamaktadır. Görevleri, IOT nesneleri tarafından üretilen verileri fiziksel eyleme dönüştürmektir.

Örneğin, akıllı bir hayran düşünün. Uygun sensörler yerinde olduğunda, aktüatör, çevre sıcaklığına (sıcaklık sensörü tarafından ölçülecektir) bağlı olarak fanın hızını artıracak veya azaltacaktır. Ve tüm bunlar insan müdahalesi olmadan gerçekleşecekti. Başka bir örnek, akıllı bir sulama sistemi olabilir.

Topraktaki nem içeriğini ölçtükten sonra sensörler, vanayı açıp kapatmayacağına karar verecek olan aktüatörleri tetikler. IoT'deki pek çok araştırma, şu anda belirli bir panoya mümkün olduğu kadar çok sensörü entegre etmeye yöneliktir.

Veri Toplama Sistemi

Bu katman, sensörler ve aktüatörlerle yakından çalışır. Ancak benzersiz işlevselliği nedeniyle ayrı bir katmanda yer almayı hak ediyor. Sensör katmanını analitik katmanına bağlayan bir bağlantı katmanıdır.

Ana işlevi, verileri toplamak, seçmek ve sonraki işlem katmanlarına göndermektir. İşleme başlamadan önce sensörden gelen veriler uygun bir formata dönüştürülmelidir. Kullanımı kolay ve aynı zamanda aktarılabilir bir format. Bu, bu katman tarafından sağlanır.

Örneğin, ışık yoğunluğunu ölçen bir sensör düşünün. Fotonların veya ışığın 10V, 5V vb. Gibi volt biçiminde girmesi gerekir ve bir sayı olarak dijital bir çıkış üretir. Benzer şekilde, giriş ve çıkış olarak renk yoğunluğundaki renk sensörleri, 0-255 arasında bir RGB aralığı.

Bunlara ağ geçitleri de denir ve daha sonraki işlemlere hazır olması için gelen sensör verilerinin yerel olarak işlenmesi için bir platform sağlarlar. Bu katmanın güvenliğini artırmak için veri sızıntısı gibi kötü niyetli faaliyetleri önleyen uygun şifreleme ve şifre çözme algoritmaları kullanılır.

Bu katmandaki bir cihaza iyi bir örnek, Analogdan Dijitale Dönüştürücü veya ADC'dir. Işık, ses, sıcaklık vb. gibi çevredeki ölçülebilir parametreler doğaları gereği analogdur. ADC, bu analog değerleri dijital değerlere dönüştürür.

Mutlaka Okuyun: IoT Proje Fikirleri ve Konuları

Analitik

Her IOT mimarisinde bu katman bulunmayabilir. Varlıkları, özellikle verilerin bol miktarda üretildiği büyük ölçekli projeler için tüm sürece katma değer getirebilir. Bu tür projeler için veri aktarım hızı veya analitik hızı hayati bir rol oynar. Bu altyapılar, veri kaynağına yakın bir yerde bulunur.

Bu, gelen gerçek zamanlı veriler üzerinde anında hareket etmelerini ve eyleme geçirilebilir bilgi biçiminde bir çıktı sağlamalarını sağlar. Bu durumda, bulutta işlenmesi gereken veriler bu katmana iletilir. Veri aktarımı bu katmanda gerçekleştiğinden, ağ maruziyetini en aza indirerek güvenliği artırmak zorunludur.

Bu katmanda sadece bir miktar ön işleme yapıldığından minimum güç ve bant genişliği ile çalışır. Bir örnek, verilerdeki aykırı değerlerin varlığını kaldırmak olabilir. Bir milyon veri noktasında binlerce aykırı değer olabilir. Bunlardan erken bir aşamada kurtulmak, son işlemede zamandan tasarruf etmek anlamına gelir.

Veri merkezi

Veri Merkezi genellikle IOT mimarisinin beyni olarak kabul edilir. Tonlarca veriyi depolamak, işlemek ve analiz etmek için tasarlanmıştır. Veri analizi ve makine öğrenimi algoritmaları çalışırken, bu katman veriler hakkında bazı yararlı bilgiler sağlar.

Bu tür işleme, önceki katmanda gerçekleştirilen analitikten hesaplama açısından daha ağırdır. Veri merkezleri, düzgün bir şekilde dağıtılır ve donatılırsa, kullanıcıların sistemle etkileşime girmesine yardımcı olmak için iş zekası ve öneriler sağlayabilir.

Bu katman, işletmeye daha yüksek üretim oranlarından enerji tüketimini azaltmaya kadar birçok fayda sağlar. Ayrıca müşteriler için iş hakkında bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olan pasta grafikler, histogramlar veya grafikler şeklinde anlaşılır görselleştirme sağlarlar.

gerçek dünya örneği

Kendi kendini süren arabalar her zaman IOT uygulamalarını kullanır. Bu arabalar sürücüsüz ve bir noktadan diğerine güvenli navigasyon için sensörlerine güveniyor. LIDAR, kameralar, jiroskoplar, bulut mimarisi, internet ve daha pek çok sensör gibi yüzlerce sensörle donatılmış bu arabalar çevrelerini algılar ve sensör çıktılarına dayalı olarak hızlı ve akıllı kararlar verir.

Örneğin, bir yaya durumunda, kamera sürekli olarak girdi karelerini alır ve bunları işlenmek üzere buluta iletir. Bir insan algılama algoritması daha sonra bir insanın varlığını algılar. Bir insan varsa, kontrolör frenlere bir sinyal gönderir. Bu şekilde, bir sensörden gelen bilgiler buluta ve ardından internet varlığında aktüatöre taşınır.

Ayrıca Okuyun: IoT Kariyer Fırsatları

Çözüm

Gerçekte, IoT mimarisi çözümden çözüme farklılık gösterebilir. Ama çoğunlukla, bu dört temel blok mevcuttur. Ayrıca işlevsel ve ölçeklenebilir bir çözüm tasarlamalı ve tonlarca veriyi işlerken bozulmaya meyilli olmamalıdır.

İş dünyasında IoT çözümlerinin dağıtımı, verilerden daha fazla değer elde etmelerine ve buna göre müşterilerine hitap etmelerine ve böylece müşterilerinden daha iyi performans göstermelerine olanak sağladı. IoT'nin teknik jargonuyla karıştırılmamak ve eksiksiz otomasyon getirebilecek sonsuz olasılık ve değişiklikleri gözden kaçırmamak önemlidir.

AI ve makine öğrenimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT sunan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomasına göz atın -B Mezunu statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.