Что такое интернет вещей (iot)? все что вам нужно знать

IOT и M2M

Часто путают и взаимозаменяют термины «Интернет вещей» (IOT) и «Межмашинное взаимодействие» (machine-to-machine, M2M). M2M является частью Интернета Вещей — это технологии, непосредственно обеспечивающие коммуникацию между устройствами.

Интернет Вещей — термин намного более широкий, подразумевающий не только взаимодействие с устройствами, людьми и вещами вокруг нас, но и обеспечение этого взаимодействия дополнительными контекстами, такими как географические, временные координаты и т. п. Именно поэтому Cisco называет будущее развитие этой области «Интернетом Всего». А Тревис Богарт, вице-президент Jawbone, говоря о клиенто-центрированных сервисах, употребляет термин Интернет Меня.

Главные технологии, опреляюшие рост Интернета Вещей и M2M:

  • Дешевые сенсоры — сенсоры температуры, давления, влажности, освещенности, гироскопы, акселерометры, магнетометры и т.д.;
  • Технологии радиочастотного распознавания (Radio Frequency Identification, RFID) — позволяют присваивать идентификацию объектом при помощи микросхем-меток;
  • Дешевые процессоры с поддержкой интернета, открывающие возможности мобильных вычислений;
  • Беспроводные сенсорные сети (Wireless Sensor Network, WSN) — распределённые, самоорганизующиеся сети датчиков и устройств, коммуницирующих по радиоканалу;
  • Энергоэффективные технологии передачи данных — Bluetooth Low Energy (BLE), Near Field Communication (NFC) и пр.;
  • Телекоммуникационные технологии — GSM, CDMA, LTE;

У протоколов взаимодействия всего вышеперечисленного нет общепринятых стандартов, а следовательно, и полноценной совместимости между разными устройствами и протоколами нет. Интернету Вещей еще только предстоит найти свой HTTP.

Проблемы и уязвимости интернета вещей

Интернет вещей — это общая концепция бесконтактной связи и взаимодействия различных технических систем. Эти инновационные схемы, начиная от форматов «Умный дом» и заканчивая беспилотными автомобилями, позволяют сформировать уникальное жизненное пространство, где человек освобождается от выполнения множества рутинных задач. Многие жизненно важные функции передаются фактически под контроль машин.

Однако есть ряд проблем информационной безопасности IoT. Эти проблемы были освещены в специальном докладе, сделанном Национальном разведывательным Советом США. В этом документе были обозначены критические точки уязвимости IoT и подобных ему интеллектуальных систем (Доклад по теме «Disruptive Civil Technologies» 2008 г.). В частности это такие риски как:

  • компрометация конфиденциальности систем коммуникаций используемых в IoT. Например, сенсорные датчики, используемые в схеме «Умный дом». Это приложения геолокации, вмонтированные в мобильные гаджеты. Устройства видеофиксации в автомобиле. Все они могут быть использованы третьей стороной. Это может быть несанкционированное считывание информации, получение данных о местонахождении пользователя или объекта.
  • системы защиты информационных каналов IoT предусматривают протокол авторизации. Это протокол сложен, из — за конфигурации используемых криптографических ключей. Кроме того, иногда авторизация может быть невозможна в принципе, так как сенсорные датчики ИВ имеют только одностороннюю связь.
  • уязвимость, связанная с использованием программного обеспечения (ПО), начиная с этапа его разработки и заканчивая дальнейшим распространением среди клиентов.
  • IoT предусматривает создание сетей, работающих по принципу М2М т.е. «машина –машина». Увеличение сложности таких сетей неизбежно увеличивает риски (в геометрической прогрессии) некорректного функционирования. Они напрямую не могут быть предотвращены человеком или оператором.

Насколько важна проблема информационной безопасности IoT, как системы, доказывает относительно недавний факт. IT — компания «Proofpoint» выявила факт несанкционированного доступа к своим информационным базам данных. Фишинговая атака была осуществлена не хакерами, а ботнетом. Эта вредоносная программа на 1\3 была скомпилирована не человеком, и она пользовалась для своей атаки «взломанными» роутерами, мультимедийными комплексами, смарт – телевизорами, и такими же «умными» холодильниками.

The following two tabs change content below.

Mining-Cryptocurrency.ru

Материал подготовлен редакцией сайта «Майнинг Криптовалюты», в составе: Главный редактор — Антон Сизов, Журналисты — Игорь Лосев, Виталий Воронов, Дмитрий Марков, Елена Карпина. Мы предоставляем самую актуальную информацию о рынке криптовалют, майнинге и технологии блокчейн.
Отказ от ответственности: все материалы на сайте Mining-Cryptocurrency.ru имеют исключительно информативные цели и не являются торговой рекомендацией или публичной офертой к покупке каких-либо криптовалют или осуществлению любых иных инвестиций и финансовых операций.

Новости Mining-Cryptocurrency.ru

  • Ethereum обладает потенциалом роста до $35 000 в результате масштабирования L2 — 09.09.2021
  • Майнинг криптовалюты в России признают видом предпринимательской деятельности — 09.09.2021
  • Что стало причиной резкого падения цены биткоина на этой неделе? — 09.09.2021
  • Панама рассматривает закон о признании криптовалют платежным средством — 09.09.2021

Внедрение IoT на уровне государства

Сейчас популярны различные государственно-частные партнерства, связанные, например, с энергосервисными решениями по умным счетчикам ЖКХ, системами безопасности, интеллектуальной транспортной системой, — иначе говоря, со всеми проявлениями Smart City.

Например, в электроэнергетике интернет вещей может способствовать значительным изменениям, диджитализируя традиционную электромеханическую систему. Такой подход особенно актуален для России, обладающей исторически сложившейся масштабной централизованной системой энергоснабжения, которая связывает более 2,5 миллиона километров линий электропередач, около 500 тысяч подстанций, а также 700 электростанций мощностью более 5 МВт.

Например, Московская объединенная энергетическая компания совместно с МТС с 2019 года реализует проект мониторинга расхода энергоресурсов на 23 тысячах объектов, а «Т Плюс», «Мосэнерго» и «Татэнерго» активно внедряют системы прогностики состояния оборудования.

Или возьмем ЖКХ, казалось бы, достаточно консервативную сферу. Однако тут смарт-датчики успешно решают главные задачи — мониторят потребление ресурсов и предупреждают аварийные ситуации, причем позволяют снимать показания в любое время. 

На нашем рынке работает единая комплексная система ГИС ЖКХ, запущенная по всем регионам России с 2016 года, при этом с начала 2018 года все организации по сбору данных законодательно обязаны передавать в нее информацию. Поэтому граждане могут отслеживать информацию по расходам энергии в режиме реального времени и корректировать потребление.


Фото: A. and I. Kruk/Shutterstock

Сегмент IoT быстро растет и в сфере здравоохранения, особенно в том, что касается онлайн-мониторинга здоровья, помощи в реабилитации, отслеживания сохранности медикаментов. Теперь, когда компактные и не требующие на протяжении многих месяцев подзарядки нательные сенсоры способны замерять активность, продолжительность и качество сна, дыхание, давление, пульс, отслеживание физического состояния в режиме реального времени станет фундаментом для качественных программ лечения и поддержания здоровья, а к 2020 году приведет к росту общей рыночной стоимости интеллектуальной медико-санитарной помощи до $169,3 миллиарда. 

По данным аналитиков компании Vodafone, интеграция таких технологий, как облачные сервисы и IoT, позволит сделать отрасль здравоохранения более эффективной и сэкономить до $290 миллиардов. в среднесрочной перспективе только благодаря тому факту, что рекомендации врачей будут соблюдаться пациентами намного тщательнее.

Отслеживание загруженности дорог, контроль перемещения и сохранности грузов, оптимизация навигационных операций, предотвращение износа деталей… На отечественном рынке развивается уже довольно много производителей устройств дистанционного мониторинга транспорта (Omnicom, GALILEO, Naviset, Меркурий, M2M Cyber), а также разрабатывается целый пакет программных продуктов, позволяющих анализировать получаемые данные и оптимизировать затраты и процессы.

Достижения каждой отдельной сферы, ставшие возможными благодаря интеграции интернета вещей, можно рассматривать бесконечно, но именно комплексные IoT-решения позволят дать гражданам по-настоящему умный город, в котором будет оптимизировано все: от видеонаблюдения и управления транспортом до мониторинга экологии и здравоохранения.

Про возможности

Интернет Вещей отличается от всех прежних рыночных возможностей. Он может повлиять на нашу жизнь и поменять ее на таком фундаментальном уровне, который трудно представить, отталкиваясь от сегодняшних позиций, занимаемых Интернетом. 

Произведенные товары смогут диагностировать собственные проблемы и связываться с производителем для поиска решений. Когда устройство ломается, мы сможем сразу определить, почему и как оно сломалось. Мы сможем предугадать приближающуюся поломку, таким образом сменив парадигму обслуживания с реактивной на проактивную. По мнению экономиста Майкла Манделы из Progressive Policy Institute, Интернет Вещей может стимулировать возрождение производства в развивающихся странах. При этом по мере удешевления технологий 3D-печати, возможности для расширения экосистемы Интернета Вещей возрастают многократно.

Основные возможности для компаний и стартапов начинаются с понимания своего местоположения в будущей экосистеме Интернета Вещей.

Virt2real

Virt2real– это платформа для создания интернет-вещей с удаленным управлением и видеонаблюдением через Wi-Fi, 3G/4G или кабельный интернет.

Отличительные особенности платы – не только крохотные размеры, но и простота подключения любых внешних устройств и удобная работа с видео. Полноценная операционная система дает широкие возможности для создания устройств с искусственным интеллектом.

Как это работает? Например, если взять простую радиоуправляемую машинку и установить на нее плату с видеокамерой, можно получить готовое устройство, управляемое с КПК или ноутбука через интернет, а потом подключиться с работы и посмотреть, как дела дома. 

Или вариант для любителей острых ощущений. Можно поставить такую камеру на коптер, добавить Yota – и получится управляемый через интернет вертолет. Нужна видео-няня для наблюдения за ребенком? Просто убираем устройство в удобный корпус – и готово.

Как появился интернет вещей

Еще в 1926 году известный физик Никола Тесла предсказал, что радио вырастет в «большой мозг», который объединит вещи в одно большое целое. Причем все это будет возможно благодаря инструментам настолько компактным, что они поместятся в кармане.

Еще один человек, кто высказывал похожие идеи – советский военачальник Николай Васильевич Огарков. Ему принадлежит авторство так называемого сетецентрического подхода к боевым действиям. Суть принципа: все ресурсы для решения конкретной задачи должны быть в одной информационной сети и должны постоянно обмениваться данными. Чем не интернет вещей?

Но это все общие слова. Конкретика началась чуть позже. В 1990 году выпускник MIT Джон Ромки подключил к интернету свой тостер. Это первый официально зарегистрированный объект из мира интернета вещей.

Jalousier

Jalousier – новое решение для поддержания комфортного уровня освещения и температуры в доме. Устройство автоматически регулирует положение жалюзи в зависимости от освещенности внутри помещения и вне его, а также от времени суток, погоды и представления владельца об уровне комфорта. Jalousier сокращает время, уходящее на ручную регулировку, а также убирает необходимость искусственного освещения и отопления или охлаждения дома.

Jalousier настраивается и контролируется через бесплатное приложение для iPhone и Android. Есть опции управления жестами, удаленный доступ и, например, управление группами жалюзи. Благодаря встроенным технологиям Wi-Fi и ZigBee, Jalousier легко интегрируется в уже существующую интеллектуальную систему управления домом.

Кампания проекта на Indiegogo.com уже набирает поклонников, готовых вложиться не только средствами, но и идеями для дальнейшей разработки.

X-turion («Икстурион»)

Это технологический стартап, который разрабатывает мобильного робота с развитой системой навигации для мониторинга квартир, загородных домов и служебных помещений. Проект появился в середине 2012 года и является портфельной компанией венчурного фонда iDealMachine. В 2013 году проект получил статус резидента, а в 2014 году – грант Фонда Сколково как победитель первого Russian Robotics Challenge.

Сейчас на рынке представлено множество решений для «умного дома», которые позволяют следить за безопасностью помещения с помощью специальных беспроводных датчиков (движения, задымленности и т.п.). Но эти датчики должны быть установлены в каждую комнату для полноценного покрытия квартиры, и зачастую для работы с устройствами разных вендоров требуется устанавливать отдельное ПО. При этом нет возможности проверить, что на самом деле случилось, потому что датчики работают по протоколам, которые не позволяют передавать видео. А если и есть универсальные устройства, то они, как правило, стоят дорого: один такой девайс для одной комнаты обойдется минимум в $200.

Команда не просто делает робота, а интегрирует его систему управления с системой «умного дома». На роботе стоят датчики температуры, влажности и дыма, есть даже датчик протечек воды. Этот набор может меняться по желанию клиента. Робот самостоятельно объезжает помещение и составляет его план-карту. Карта информативная: на ней показываются значения температуры, уровня влажности, шума и загрязненности.

У робота есть несколько режимов функционирования, и он адаптируется к предпочтениям своих хозяев. Робот может использоваться независимо, или являться интеллектуальным хабом для других устройств «умного дома» – датчиков, розеток, клапанов, ламп, жалюзи. При этом через мобильное приложение можно будет управлять всей системой.

Девайс уже может взаимодействовать с устройствами, которые поддерживают беспроводной стандарт z-Wave (наиболее популярный сейчас). В планах – расширение до стандартов BLE и ZigBee, а также работа с девайсами, имеющими прямой выход в интернет – как это делают термостаты Nest или светильники Philips Hue.

Особое внимание в проекте уделяется дизайну и сценариям «общения» с человеком, – голосовому управлению, распознаванию лиц и жестов

X-turion

Применение IoT-технологии в разных секторах

Общественный сектор или устройство города

Общественный транспорт в городе подключен к датчикам перемещения, человек может отследить время прибытия конкретного транспортного средства. На мусорных баках все чаще устанавливаются датчики наполнения, это позволяет своевременно увозить мусор. Устанавливается контроль над уровнем воды в водоемах  без участия человека. Датчики шума и загрязнения делают город безопаснее.

Аграрный сектор

Интернет вещей позволили агрономам избавиться от относительного состояния почв. Установленная IoT-технология в виде датчиков фиксирует различные показатели состояния почвы: влага, питание растений, температура. Теперь нет необходимости обходить поля, чтобы контролировать урожай, работу отныне могут выполнить гаджеты. Так, например, небольшая страна Нидерланды активно применяют технологию IoT , и на данный момент является одной страной из мировых лидеров по выращиванию продуктов питания, это стало возможным благодаря применению Интернет вещей.

Сектор логистики

Интернет вещей упростили доставку товаров с производства или магазинов к покупателю благодаря отслеживанию посылки. На данный момент в логистических компаниях на грузовом транспорте активно применяется IoT технология отслеживание по датчикам: их состояния и выбросов в окружающую среду.

Строительный сектор

Наибольшую популярность в современном мире набирает технология «Умный дом». Можно сказать, что умные счетчики фиксируют сколько энергии и затрат на неё было потрачено в определенном месяце, показания передаются на оплату без участия человека. Данная технология представляет широкий спектр предоставляемых услуг.

Глобальная цель внедрения IoT

Хотя мы наблюдаем мощную вспышку интереса к интернету вещей именно в последние несколько лет, концепция технологии существует с 1999 года, и уже тогда ощущалась масштабность ее характера. И действительно, агрегирование данных с подключенных устройств и датчиков помогает как оптимизировать процессы бизнесу, так и получать более персонализированные и качественные услуги/инфраструктуру потребителю.

Важно осознавать, что эффективное развитие IoT должно сводиться не только к проникновению «подключенных» устройств во все аспекты жизни, но к созданию технологической экосистемы, иначе говоря, к объединению решений для сбора, передачи, агрегации данных на платформе, позволяющей обработать данные и использовать их для реализации эффективных решений. Интернет вещей скрывает в себе колоссальный потенциал, но он раскроется только при взаимодействии обособленных сетей, развернутых для решения отдельных задач

Интернет вещей скрывает в себе колоссальный потенциал, но он раскроется только при взаимодействии обособленных сетей, развернутых для решения отдельных задач.

Хотя исторически IoT-решения использовались в основном как элементы разрозненных систем, сейчас на рынке появляется все больше комплексных решений. И это неудивительно: по данным IDC, общий мировой объем капиталовложений в решения, в основу которых лег интернет вещей, в 2016 году составил $737 миллиардов, в 2017 — более $800 миллиардов, а к 2021 году инвестиции вырастут приблизительно до $1,4 триллиона.

Сетевая архитектура NB-IoT

NB-IoT относится к стандарту LPWA (Low Power Wide Area), предназначенному для M2M (Machine-to-Machine) приложений, которые требуют низкоскоростной передачи данных и работы в автоматическом режиме в течение длительного периода времени, в том числе в отдаленных или труднодоступных местах.

Самое главное — запомнить важную особенность: NB-IoT — это отдельно существующая «ветка» на базе всем известной технологии LTE. Это именно часть иерархии LTE-сетей, но со своими особенностями.

Технология NB-IoT многое унаследовала от LTE, начиная с физической структуры радиосигнала и заканчивая архитектурой самой сети. Она создавалась с прицелом на применение в условиях более низкого уровня сигнала и более высокого уровня шумов с учетом экономии ресурса батареи. Особенность NB-IoT в том, что она способна передавать небольшие сообщения от различных датчиков и приборов, т. е. передача тяжелого контента вроде видео или аудио в этом случае не применяется.

Чтобы понимать преимущества и недостатки данной технологии в сравнении с тем же LTE, необходимо углубиться в технические аспекты архитектуры радиодоступа.

В LTE применяется принцип разделения каналов OFDM, что означает мультиплексирование с ортогональным частотным разделением каналов.

Как мы знаем, есть два направления взаимодействия: Downlink — направление от базовой станции и Uplink — направление к базовой станции. Эти каналы разделяются на поднесущие по 15кГц. Для Downlink используется OFDMA, а для Uplink — SC-FDMA.

Сама несущая в LTE разделена на ресурсные блоки (Resource Block — RB), которые в свою очередь разделены на 12 поднесущих. Получаем общую ширину занимаемой полосы: 12×15кГц = 180кГц.

Дополнительно каждый ресурсный блок имеет 7 таймслотов по 0,5 мс, итого — 84 ресурсных элемента (Resource Element — RE).

Также уже стандартизировано разделение ресурсного блока на 48 ресурсных элементов по 3.75кГц в направлении Uplink, это расширяет таймслот до 2 мс.

Для достижения большей пропускной способности применяются дополнительные технологии (QAM256, QAM64, MIMO2×2, MIMO4×4 и др.), ведь LTE — это скоростной стандарт.

В связи с ограниченной мощностью абонентских устройств NB-IoT (как и LTE) до 23дБм (200 мВт) передача сигнала в узкой полосе 15кГц позволяет значительно увеличить спектральную плотность сигнала. Соответственно, соотношение сигнал/шум будет наиболее эффективным в NB-IoT по сравнению с GSM/GPRS.

Дополнительно возможно формирование ресурсного юнита (Resource Unit — RU) из различных вариаций использования ресурсных элементов (RE). Из RU в свою очередь формируются так называемые транспортные блоки (Transport Block — TB), назначаемые пользователю.

В одном TB может быть от одного до десяти RU. При изменении качества сигнала NB может содержать в себе разное кол-во полезной информации.

Умные технологии сегодня и завтра

По прогнозам Bosch, к 2020 году большая часть бытовых гаджетов будет подключена к интернету. Smart-продукты получат открытые коды и API. Их функционал расширится, появится новая экосистема.

И уже к 2022 году рынок наводнит почти полтора миллиона видов «умных гаджетов».

Интернет вещей — это реальность, в которой предметы взаимодействуют друг с другом без участия человека. Самые популярные из них — веб-камеры, смарт-розетки, датчики движения, сенсоры открывания дверей, центры управления умным домом.

Процессом руководят высокие технологии и алгоритмы. Датчики сегодня установлены везде — и в ракетных двигателях и на дверях супермаркетов. Достаточно один раз запрограммировать устройство, и оно будет работать десятки лет. Сценарии будут меняться по ситуации.

Системы умного дома стоят недешево. Но в перспективе затраты окупаются.

Ведь устройства помогают:

  • удаленно управлять бытовыми делами
  • снизить затраты на электричество, газ и воду
  • предотвратить пожары и протечки
  • быстро справиться с аварией, если она все-таки случилась
  • защитить дом от взлома

Сценарии их работы зависят от температуры, влажности, освещенности, задымления и других факторов. Экономия от внедрения умных систем доходит до 30% в год.

Активнее остальных в энергоменеджмент вкладываются рестораны, магазины, отели и банки.

Развивается и концепция smart-городов. В Гамбурге вдоль дорог установлено умное освещение. Датчики движения на фонарях помогают немецкому городу с небольшим ночным трафиком экономить миллионы евро на электричестве.

Этой весной власти Китая начали тестировать системы распознавания лиц для покупки билета в метро.

Искусственный интеллект поможет ускорить процесс в часы пик и свести к нулю число безбилетников.

Интернет вещей поможет снизить преступность в городах. Камеры на улицах научились не просто вести запись, но и распознавать речь прохожих по движению их губ.

Нейронные сети фиксируют настроение человека.

Данные о потенциальном преступнике или террористе мгновенно отправляются в спецслужбы.

В ближайшие пять лет информационные системы упростят связь между людьми и государственными органами. Свидетельство о рождении ребенка будет выдаваться автоматически.

Весь бизнес-контент в удобном формате. Интервью, кейсы, лайфхаки корп. мира — в нашем телеграм-канале. Присоединяйтесь!

Врач взвешивает и измеряет младенца, вводит данные в систему, и они мгновенно поступают на регистрацию. Родителям останется только придумать имя. Свидетельство о рождении они получат при выписке из клиники.

Internet of Things (IоT) уже используется в строительстве и обслуживании зданий. Smart-датчики установлены в городском транспорте.

Они помогают следить за безопасностью в салоне и на дороге, корректировать график работы водителей, регулировать пассажиропоток, вызывать службу спасения в экстренных ситуациях.

Главная задача — сделать концепцию мегаполиса безопасной и дружественной человеку.

Большие данные / Big Data

Big Data — это не только эффективный способ хранения данных, но и наполнение их содержанием, дополнительными сведениями, новой ценностью. Фактически это большой Excel-файл, в котором собрана вся прямая и косвенная информация с датчиков. Все данные, полученные от подключенных устройств, хранятся в облачном пространстве. Они позволяют выявлять закономерности и автоматизировать существующие процессы или выстраивать новые. При этом информацию можно получать в режиме реального времени в двух вариантах — в графической визуализации или в виде исторической аналитики. То есть тут тоже подключается аналитика. Она помогает привнести больше смысла в данные, хранящиеся в Big Data, визуализировать сведения, чтобы вы могли принять решение.

Экономика инноваций

Что такое Big Data и почему их называют «новой нефтью»

Если сравнить две новые технологии 5G и 0G (сеть промышленного интернета вещей), которые внедряются в России, то в отличие от сети 5G, работающей с большим объемом данных от одного источника, сеть для 0G подразумевает поступление больших данных от миллионов датчиков, которые потом обрабатываются и анализируются.

Настройка брокера MQTT в облаке

Теперь можно приступить к настройке серверной части решения. Для этого воспользуемся облачным сервисом Yandex, называемым Yandex IoT Core.

MQTT — ещё один де факто стандартный протокол для IoT-проектов. Вот тут есть хороший обзор самого протокола, поэтому подробно на нем останавливаться не буду, но немного расскажу как устроен MQTT-брокер от Yandex:

В Yandex IoT Core есть два основных типа объектов — реестры и устройства.

Реестры с одной стороны группируют устройства (в одном реестре может быть одновременно несколько устройств) а с другой — являются как бы второй стороной обмена сообщениями.

Каждый реестр имеет доступ к телеметрии своих устройств и может отправлять им команды. При этом у каждого реестра и каждого устройства есть свой набор топиков. Каждый реестр может читать и отправлять сообщения в свои топики, и в топики любого своего устройства. Аналогично каждое устройство может писать и читать свои топики и топики своего реестра (но не другого устройства, даже если оно «живет» в том же реестре).

Организация топиков Yandex IoT Core

При этом сами топики реестров и устройств никак между собой не связаны — сообщение приходит именно в тот топик, в который отправлено и в других недоступно.

Для дальнейших действий потребуется учетная запись Yandex.Cloud. Если у вас такой еще нет, ее можно достаточно быстро завести. В процессе необходимо ввести данные карты но (в отличии от некоторых других облачных сервисов) деньги с неё списываться не будут пока вы явно не переключитесь на платный аккаунт. После регистрации Yandex предоставляет небольшой грант в 4К рублей, которого на приведенные тут эксперименты хватит с лихвой.

Подключаем и настраиваем сервис:

Для начала генерируем сертификат, который будет использоваться для чтения данных из реестра. Вообще говоря, сервис позволяет идентификацию по логину и паролю как для устройств, так и для реестров, но поскольку предполагается использовать реальные данные с оборудования, лучше озаботиться идентификацией по SSL.

Сгенерировать пару сертификатов можно при помощи утилиты OpenSSL вот такой командой:

Теперь заходим в консоль Yandex.Cloud, выбираем IoT Core и создаем новый реестр:

Открытую часть ключа, сгенерированного на предыдущем шаге (crt_reg.pem), загружаем в настройки реестра. Этот сертификаты будут использоваться для считывания телеметрии из брокера внешними сервисами и отправки команд устройствам:

Нажимаем «Создать» и попадаем в настройки свежесозданного реестра. Теперь надо зарегистрировать в нем малинку в качестве устройства. 

Аналогичным образом генерируем пару сертификатов на малинке. Оба сертификата сразу кладем в отдельную папочку, туда же скачиваем корневой сертификат удостоверяющего центра. Они понадобятся для настройки отправки сообщений.

Заходим в Устройства и создаем новое:

Аналогично с созданием реестра загружаем сертификат из пары, созданной на малинке и нажимаем «Добавить».

На этом настройка брокера завершена, всё готово для приема сообщений.

ID устройств и реестров можно посмотреть на вкладке «Обзор». Они нужны для задания адресов топиков:

Топик устройства: $devices/<ID устройства>/events

Топик реестра: $registries/<ID реестра>/events

Также у каждого устройства и реестра есть перманентный топик. Основное отличие перманентных топиков состоит в том, что в них всегда сохраняется последнее сообщение. То есть при подключении консьюмер получит последнее отправленное в него сообщение, даже если не был в сети в момент его отправки. Адреса перманентных топиков похожи на обычные, но заканчиваются на state а не events:

Перманентный топик устройства: $devices/<ID устройства>/state

Перманентный топик реестра: $registries/<ID реестра>/state

Подробнее о топиках Yandex IoT Core можно почитать вот тут.

Стандарты NB-IoT

Все вышеописанное можно отнести к основам становления стандарта NB-IoT, который был разработан консорциумом 3GPP.

Первым документом, в котором стандарт получил отражение, стал Rel.13. Rel. 14 — это дальнейшее развитие технологии. Работы по проекту Rel.14 были завершены в июне 2021 года. Ряд производителей уже выпускают модемные модули и устройства на базе данного стандарта.

Другое название технологии NB-IoT, встречающееся в англоязычной литературе, — LTE Cat NB1. Соответственно, в документе Rel. 14 также сменилось и название — LTE Cat NB2.

Давайте обозначим, что изменилось в Rel.14 по сравнению с Rel.13:

  • Добавлен третий класс мощности мобильного устройства (класс мощности 6): 14 дБм. В Rel.13 два класса мощности: 23 дБм (класс мощности 3) и 20 дБм (класс мощности 5).
  • Введен новый механизм переключения в режим PSM.
  • Приняты новые алгоритмы вычисления координат объектов на основе OTDOA и PRS
  • Вводится новый механизм геолокации — Location services LCS, который использует технологию Observed Time Difference Of Arrival (OTDOA), впервые регламентированную в Rel.9 для сетей LTE. Реализация системы позиционирования LCS NB-IoT была продемонстрирована в действии на Mobile World Congress в 2018 году.
  • Добавлены модернизированные опорные сигналы позиционирования. Их введение помогает отслеживать движение на больших скоростях в условиях сильных помех.
  • Улучшены скоростные параметры обмена данными.

Новые свойства и функции:

  • двойной запрос HARQ (гибридный автоматический запрос на повторную передачу данных);
  • поддержка механизма позиционирования (UTDOA/OTDOA);
  • новый механизм переключения в энергосберегающий режим;
  • возможность использования устройств более низкого класса мощности;
  • модернизированная несущая;
  • многоадресная рассылка;
  • поддержка TDD для мелких ячеек;
  • новые частотные диапазоны (B11, B25, B31, B70).

Заключение

Устройства

  • Как устройства добавляются в системе?
  • Как обеспечивается аутентификация и авторизация устройств?
  • Происходит ли шифрование отправляемых на платформу данных?

Платформа

  • Как защищены ключи и сертификаты на платформе?
  • Как формируются правила?
  • Какие действия могут выполнять правила?
  • Как осуществляется мониторинг и управление устройствами?
  • Есть ли тени (цифровые двойники) устройств на платформе?
  • Какие отчеты и аналитика доступны?

Взаимодействие

  • Какие протоколы для подключения устройств используются?
  • Как осуществляется взаимодействие приложений с устройством?
  • Как осуществляется тестирование логики взаимодействия?

Итоги и как строить архитектуру IoT решений.

  • Датчики разделяются на 2 группы:
    • Простые, дешевые, с максимально низким потреблением энергии. Низкой скоростью и высокой дальностью передачи информации. Это фактически разовые устройства, которые не подлежат обслуживанию.
    • Основанные на видеокамере. Устройство интегрировано с периферийным компьютером. Имеет встроенные механизмы распознавания образов и принятия базовых решений.
  • ETL процессы происходят на нескольких уровнях — периферийных устройств, шлюзов и в backend. Пока нет единого подхода, что должно делаться на каждом уровне, но идеология такова — все что можно обработать должно быть обработано на возможно более низком уровне.
  • Основным, универсальным средством передачи информации является беспроводной интернет. Но фактические протоколы отличаются на разных уровнях. Логический уровень связи — протокол LvM2M.
  • Backend в большей степени Cloud. Большинство решений на сегодняшний день используют AWS.
  • В качестве устройства отображения фактической информации используется мобильное приложение, а аналитическая информации представляется WEB приложениями. Экстренное оповещение через мобильный звонок с предустановленным голосовым сообщением. Электронной почтой получаются в основном отчеты.
  1. Определить модель данных, которую мы можем получить от шлюза, т.е. передаваемую в Backend.
  2. Проверить какие именно периферийные устройства могут собрать данные и как их надо обработать для приведение к модели передаваемой шлюзом.
  3. Проверить требования к периферийным устройствам — расстояния, объем информации, энергопотребление и пр.
  4. Выбрать соответствующее периферийное вычислительное устройство, его расположение по отношению к датчикам, протокол их работы.
  5. Решить архитектуру Cloud части, включая:
    • Безопасность
    • Распределение нагрузки
    • Асинхронность передачи данных внутри Cloud
    • Элементы хранение, форму и жизненный цикл данных
    • Построить граф передачи информации по системе
    • Построить аналитические модели, AI/ML компонент
    • Разработать типы и содержание уведомлений
    • Настроить резервирование и авто масштабируемость сервисов
    • Оценить стоимость и провести оптимизацию
  6. Дизайн UI/UX для мобильных клиентов
  7. Построить обратную связь передачи данных в периферийное устройство