Internet of things

В окружающем нас мире уже существует и появляется множество устройств, способных выходить в сеть. Бытовой чайник и автомобиль — теперь тоже имеют доступ к сети. Все это можно охарактеризовать одной общей концепцией — интернет вещей.

Максим — наш backend-разработчик — рассказывает из чего состоит эта концепция, как умные гаджеты становятся умными и как все это работает.

Одним из первых устройств, которое можно привести в качестве примера, стал автомат по продаже «Кока-колы», установленный в Университете Карнеги-Меллон (Питтсбург, США).

В 1982 году он передавал по сети данные о количестве оставшихся бутылок с напитком в автомате, как долго они стоят, какая у них температура.

IoT можно систематизировать по 3-м составляющим.

Датчики могут питаться от сети. Хороший пример — умная лампочка, взаимодействующая с умной колонкой через Wi-Fi.

Датчики могут работать долгое время на одном заряде батарейки, передавая с определенной частотой небольшие пакеты данных — примером такого датчика может служить датчик утечки газа, использующий для передачи данных протокол ZigBee.

Или, например, датчик температуры и влажности почвы на садовом участке, использующий NB-Iot стандарт сотовой связи для передачи данных.

Датчик может как принимать данные из окружающего мира, так и манипулировать ими.

Датчик уровня жидкости подаст сигнал, когда уровень воды опустится ниже необходимого, а манипулятор, установленный на шаровый кран, перекроет подачу воды в емкость при достижении нужного уровня.

Большое количество датчиков для бытового использования можно приобрести за приемлемую цену и, не обладая специальными навыками, собрать систему, например, автоматического полива.

Датчик может передать полученные данные и получать их разными способами: ethernet-кабель, Wi-Fi, сеть 5G, протокол mqtt и пр.

Если нужно передавать много данных и достаточно часто, это будет энергозатратное решение — Wi-Fi или по сети 5G, например.

Если долго на одной батарейке — это может быть NB-Iot стандарт, который работает по обычной мобильной сети и посылает небольшие пакеты данных.

В данном разделе можно выделить два основных направления — обработка информации рядом с датчиком IoT, так называемый Edge Computing, и обработка в IOT-облаке.

Edge computing (англ. — периферийные вычисления) — это подвид распределенных вычислений, в котором обработка информации происходит в непосредственной близости к месту, где данные были получены и будут потребляться.

Это основное отличие edge computing от облачных вычислений, при которых информация собирается и обрабатывается в публичных или частных дата-центрах.

Основным отличием от локальных вычислений является то, что обычно edge computing — это часть большей системы, которая включает в себя сбор статистики, централизованное управление и удаленное обновление приложений на edge-устройствах.

С fog computing (англ. — туманные вычисления) различие заключается в том, что при туманных вычислениях обработка осуществляется на устройствах, которые постоянно подключены к сети. В edge-computing вычисления осуществляются как на сенсорах, умных устройствах — без передачи на уровень gateway, на уровне gateway и на микро-кластерах.

Если говорить более простым языком, то, предположим, у вас есть частный дом, в котором расположены камеры видеонаблюдения. Вся обработка полученных данных происходит на микрокомпьютере, расположенном в самом доме, и только часть обработанных данных может оправиться на удаленный сервер по сети. Примером такого миникомпьютера может служить Google Coral. Данное решение позволяет соблюдать приватность насколько-либо чувствительных данных, плюс — обработка происходит быстрее, так как не нужно отправлять большой объем данных на внешний сервер.

Менее очевидным примером могут служить дорожные радары-камеры «Стрелка».

IoT-облака решают такие проблемы, как управление большим количеством устройств, их конфигурациями, сбором данных, но большой минус здесь все же есть — нельзя построить закрытый контур данных.

Примеры таких облаков — Yandex IoT Core, OwenCloud.

Проблема интернета вещей — множество функций, которые бесполезны в реальной жизни, отсутствие логических связей между процессами. На рынке представлено большое количество умных устройств, но часто они бесполезны сами по себе.

Например, «умный чайник» — электрический чайник «redmond RK-G210S» не может наполниться водой без участия человека. Умную рисоварку «Xiaomi mijia IH 4L Smart Electric Rice Cooker» можно запустить удаленно, но рис в нее должен положить человек.

Умные наручные часы, которые передают данные о вашей тренировке на сервер, например, Garmin Connect, тоже являются примером IoT-устройства, но используется лишь часть потенциальных возможностей.

Если поставить датчики IoT в ваш автомобиль, страховая компания могла бы получать статистику о вашем стиле вождения (без учета приватных данных о конкретном местоположении) и, в зависимости от этого, рассчитывать стоимость страховки.

На данный момент, технологии, связанные с IoT, получили широкое распространение в городской среде, в частности — в управлении транспортом.

Например, совсем недавно мы запустили пилотирование автоматизированной системы городского паркинга, которая уже зарегистрирована в Едином реестре российских программ для электронных вычислительных машин (ЭВМ) и баз данных (БД).

Перспективное направление — создание систем управления коммунальным хозяйством и сбор показаний приборов учета.

Большие перспективы в сфере промышленности и сельском хозяйстве.

Можно сделать вывод, что IoT и интернет — это по сути одно и тоже.

Ваш смартфон также является IoT-устройством со множеством датчиков. Например, модуль NFS в вашем телефоне — это и есть датчик IoT.