Взаимосвязь между IoT и облачными вычислениями
В случае Internet of Things ( Интернет вещей, далее IoT) удаленные конечные точки часто располагаются на облачном сервере, а не на одном сервере в частном центре обработки данных. Хотя облачное развертывание не является абсолютно необходимым, если, например, вы измеряете влажность почвы во многих местах, оно может быть очень полезным.
Предположим, что датчики измеряют не только влажность почвы, но и температуру почвы, температуру воздуха и влажность воздуха. Предположим, что сервер получает данные от тысяч датчиков, а также получает прогнозы погоды.
Работа такого объекта в облаке позволяет хранить все эти данные в облачном хранилище и использовать их для составления прогнозов с помощью машинного обучения для оптимизации потребления воды. Такая модель может быть настолько сложной и масштабируемой, насколько вы пожелаете.
Кроме того, работа в облаке может быть выгодна и с финансовой точки зрения. Если сообщения от датчиков поступают каждый час, серверу не нужно быть активным в оставшееся время.
В конфигурации "бессерверного" облака поступающие данные вызывают запуск функции хранения, после чего функция освобождает свои ресурсы. Следующая функция активируется с задержкой, объединяет и обрабатывает новые данные и при необходимости изменяет расход воды в системе орошения. Затем он снова высвобождает свои ресурсы.
Локально против удаленно
Поэтому в нашем примере с ирригационной системой система будет работать хорошо, даже если время ответа облачного сервера составит один час. Однако другие системы гораздо менее терпимы к задержкам.
Примером может служить автомобиль, который управляет собой сам: он постоянно следит за дорогой, выявляет препятствия и определяет свое положение. Он по-прежнему может отправлять свои данные в облако, но не должен зависеть от удаленного сервера при торможении, дросселировании и управлении. Это должно быть сделано на местном уровне.
Один из основных уроков введения в системы управления для инженеров заключается в следующем: максимально сокращайте контуры обратной связи. Удаленный контроль может изменить пункт назначения или маршрут, но автомобиль сам должен позаботиться о любых действиях, требующих времени.
Основные функции
Облачная платформа для IoT должна контролировать конечные точки IoT и потоки событий, анализировать данные в граничных вычислениях и облачных средах, а также обеспечивать разработку и развертывание приложений. Это основные функции, необходимые практически для любой реализации IoT.
Для анализа облачных данных и разработки приложений платформы IoT должны иметь доступ к облачному хранилищу. В случае промышленных устройств IoT и транспортных средств может возникнуть необходимость хранения действительно больших объемов данных, даже если они могут быть отфильтрованы или агрегированы для долгосрочного анализа.
Промышленный IoT также может представлять трудности с точки зрения преобразования сетей и протоколов. Это связано с тем, что старомодные промышленные программируемые контроллеры не были разработаны для Ethernet или TCP/IP.
Следующей частью головоломки является передача данных с устройств на границе в облачную платформу. Для использования внутри здания часто можно использовать проводной Ethernet или Wi-Fi. Для использования в полевых условиях, например, в сельском хозяйстве, обычно используется передача данных через сотовые сети и тарифы "машина-машине" (M2M), а не сотовые тарифы.
Именно здесь могут помочь управляемые услуги по подключению IoT. Некоторые из них в основном связаны с SIM-картой и управлением соответствующими данными. Более широкие платформы подключения IoT имеют дело с операционными системами и агентами краевых вычислительных устройств.
Остерегайтесь, поскольку некоторые зрелые M2M-сервисы просто добавили к своему названию слово "IoT", не приложив к нему никаких реальных возможностей, связанных с IoT.
Основные поставщики
В приведенном ниже списке из семи поставщиков описаны платформы IoT, на которые стоит обратить внимание. Однако этот список ни в коем случае не является исчерпывающим, и даже его появление в списке не означает, что мы отдаем им предпочтение.
Если вы инвестировали в промышленные системы управления или программируемые логические контроллеры (ПЛК), рассмотрите платформы Industrial IoT (IIoT).
AWS IoT: Amazon предлагает широкий спектр услуг IoT. Для устройств рассмотрите FreeRTOS или IoT Greengrass. Для подключения и управления рассмотрите IoT Core, IoT Device Defender и IoT Device Management.
Для аналитики обратите внимание на IoT Analytics, IoT SiteWise, IoT Events и IoT Things Graph. AWS также позволяет создавать модели машинного обучения в облаке, упаковывать их и развертывать на устройствах.
Ayla Agile IoT Platform: Ayla разработала свою IoT-платформу, чтобы производители устройств могли не только создавать "умные" продукты, но и предоставлять IoT-услуги конечным пользователям. Компания предлагает три основных компонента: встроенные агенты, облачные сервисы и библиотеки приложений.
Google Cloud IoT: Google Cloud предлагает действительно комплексную платформу для IoT. Она включает поддержку устройств и шлюзов и управление ими через IoT Core (включая MQTT для обработки), Cloud Logging, Cloud Dataflow для потоковой и пакетной аналитики, а также Cloud Pub/Sub для управления подключением и обработкой.
Для хранения данных и аналитики Google Cloud предлагает BigQuery для хранилищ данных, Bigtable для высокой пропускной способности данных и Cloud ML Engine для машинного обучения и искусственного интеллекта.
IBM Cloud IoT: IBM имеет три основных продукта IoT: IBM Watson IoT Platform, IBM Maximo и IBM Tririga. Первая платформа обеспечивает подключение устройств IoT, сетей и шлюзов, управление рисками и безопасностью, управление и интеграцию данных IoT, прогнозирование в реальном времени и краевую аналитику данных о пользователях, машинах и окружающей среде, включая возможность использования машинного обучения и когнитивных API.
IBM Maximo Application Suite предлагает интеллектуальное управление оборудованием, мониторинг, предиктивное обслуживание, компьютерное зрение, безопасность и надежность. Наконец, IBM Tririga - это интегрированное решение для системы управления.
Microsoft Azure IoT: Azure предоставляет восемь сервисов IoT - четыре для подключения или аналитики и четыре для поддержки граничных вычислительных сред и устройств. Azure IoT Hub предоставляет облачное внутреннее решение для подключения практически любого устройства.
С другой стороны, IoT Central - это платформа приложений IoT, которая может объединить информацию об устройствах с принятием решений с помощью коннекторов для корпоративных приложений и API для публичного расширения.
Time Series Insights помогает вам анализировать, хранить и управлять собранными данными IoT. Azure Digital Twins позволяет создавать цифровые представления вещей, мест, бизнес-процессов и людей в реальном мире.
Azure IoT Edge - это полностью управляемая услуга, построенная на базе Azure IoT Hub. Он позволяет развертывать облачные рабочие нагрузки - включая ИИ, Azure и сторонние сервисы или собственную бизнес-логику - для запуска на устройствах IoT edge с помощью стандартных контейнеров.
Azure Sphere позволяет безопасно подключать микроконтроллерные устройства из кремния к облаку. Windows 10 IoT Enterprise позволяет использовать Windows для создания приложений IoT с подключением к Azure.
Наконец, Azure RTOS - это встраиваемый комплект для разработки, содержащий небольшую, но мощную операционную систему, которая обеспечивает высокую и надежную производительность для микроконтроллерных устройств.
Oracle IoT Cloud Service: Oracle IoT Intelligent Applications Cloud обеспечивает видимость, понимание и эффективность для интеллектуального производства, подключенного оборудования, подключенной логистики, безопасности на рабочем месте и подключенных приложений для обслуживания клиентов путем сбора данных с датчиков подключенных устройств.
OSIsoft PI System: эта система предлагает управление данными для промышленных операций от края до облака. PI Core собирает, хранит, улучшает и передает сенсорные и временные данные, полученные в ходе критически важных операций, людям, платформам и приложениям в собственных инфраструктурах компаний.
PI Edge расширяет сбор данных на удаленные объекты и сенсорное оборудование, которые находятся вне системы управления вашей инфраструктурой. PI Cloud расширяет возможности хранения данных и обеспечивает более широкий доступ к ним с помощью облачных услуг управления данными.
Аспекты платформы IoT
Вместо непродуманного выбора привлекательной на вид облачной платформы для IoT следует, по возможности, сначала определить собственные требования и набросать несколько архитектур для мониторинга, аналитики, управления и приложений, которые могут стать решением.
Прежде чем выбрать технологию, необходимо определить элементы дизайна для пользовательского опыта, данных и принятия бизнес-решений.
Старайтесь избегать проектов для конкретных устройств, операционных систем, шлюзов, пограничных платформ, сетей, протоколов связи, облачных платформ и конкретных облаков.
Вместо этого сначала создайте предложение в общем виде. Определите, какие функции наиболее важны для вашего приложения, и используйте этот список для вдохновения при выборе платформы. Другими словами - это процесс.
Стоимость облака для IoT довольно сложно предсказать, и ее легко недооценить. Отчасти проблема заключается в том, что ценообразование в облаке по своей сути является сложным - зачастую единственный способ узнать истинную стоимость облачного приложения - это запустить его в течение месяца, а затем посмотреть цифры в счете.
Отчасти проблема заключается в том, что операторы облачных платформ IoT обычно предлагают ознакомительную скидку. Однако если и после этого вы будете полагаться на вводные цены, то последующее повышение цен может вас неприятно удивить.
Кроме того, легко упустить из виду стоимость хранения данных и трудно реализовать долгосрочную стратегию по утилизации старых, неважных данных.
Еще одна сложная часть процесса - оценка собственных способностей. Есть ли у вас опыт управления оборудованием и датчиками? В коммуникационных протоколах и сетях? В архитектуре, эксплуатации и управлении облачными приложениями?
Смогут ли ваши сотрудники посвятить свое время разработке вашего собственного приложения IoT, или у них есть другие важные текущие обязанности? Потребуется ли вам дополнительный персонал? Возможно ли вообще найти персонал с необходимыми навыками?
Эти аспекты будут определять ваш выбор полнофункциональной или "голой" облачной платформы для IoT. Это связано с тем, что некоторые поставщики предлагают надежные, практически готовые платформы, которые легко настраиваются под нужды вашего приложения, в то время как другие поставляют только некоторые из необходимых частей, но вам придется проделать много работы по интеграции и настройке, либо самостоятельно, либо с помощью нанятых специалистов.
Важность доказательства концепции для развертывания облака IoT очень важна. Как и в любом другом проекте, связанном с разработкой программного обеспечения, вы должны ожидать, что ваша первая попытка окажется неудачной, и учиться на своих ошибках, чтобы в следующий раз все получилось правильно.
Поэтому о расширении сферы деятельности следует думать только после успешной проверки концепции.