Из чего состоит IoT
Если обратиться к википедии в поисках определения для термина “интернет вещей”, можно увидеть следущее:
Интернет вещей (англ. Internet of Things, IoT) — концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащённых встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой, рассматривающая организацию таких сетей как явление, способное перестроить экономические и общественные процессы, исключающее из части действий и операций необходимость участия человека.
В данной статье мне хотелось бы рассмотреть то, посредством каких именно “вещей” может быть реализована в нашем мире эта идея и то, какими способами они могут взаимодействовать друг с другом или со внешней средой.
Базовые элементы делятся на несколько типов: сенсоры, актуаторы и гейты.
Сенсоры
Пожалуй нет смысла объяснять смысл и назначение этого типа элементов. Оно ничем не отличается от стандартных: разнообразные термометры, микрофоны, камеры и десятки прочих, менее распространённых устройств. Некоторые из них можно увидеть на изображении Sensors Starter Kit для Arduino:
Актуаторы
Данный тип элементов предназначается для того, чтобы воздействовать на окружающую среду, или на определённый объект в ней. Эту роль могут выполнять самые разнообразные устройства: от сервоприводов и динамиков до замков (конечно, электронных) с осветительными приборами.
Гейты
Это устройства, на которые обычно возлагают логику поверхностного анализа информации, поступающей от подключенных к ним сенсоров. В определённых ситуациях, анализ данных может требовать малого количества вычислительных ресурсов, так что гейты вполне способны принимать некоторые решения самостоятельно. Принимая такие решения, они отправляют определённые команды управления на актуаторы, которые, в свою очередь, выполняют уже свои функции.
Если же обработка иформации требует больших затрат, или эта информация подлежит сбору, гейты отправляют её на сервера, где с ней и производится дальнейшая работа. Вполне себе вероятно использование в роли гейтов микрокомпьютеров (вверху) или микропроцессоров (внизу):
Для того, чтобы построить мониторинговую систему, достаточно будет использования лишь сенсоров и некоторого сервера, который будет выступать в роли гейта. Например, благодаря сенсору движения и условной “малине”, можно без особых усилий организовать учёт количества людей, проходящих через какую-нибудь проходную.
Добавив в ранее сконструированную модель актуатор в лице динамика, можно добиться того, чтобы проход каждого n-ного проходящего был подзвучен величественными фанфарами.
Так, усложнять конструкцию подобной ячейки можно довольно долго. Однако в определённый момент неизбежно появится необходимость в долгосрочном хранении собранной статистики, её анализе, визуализации и прочем. Здесь понадобятся уже полноценные сервера, которым можно будет делегировать данные обязанности. Такие сервера в совокупности образуют облака, к которым и подключаются гейты.
Транспорт
Теперь, когда уже более или менее ясно, какие устройства используются для создания инфраструктуры, можно посмотреть на то, какими средствами эти устройства друг с другом взаимодействуют. Как видно на первом изображении, есть 2 условные группы — облако и периферия.
Ячейки, состоящие из вышеперечисленных типов устройств, как можно заметить, находятся в периферии и для коммуникации используют специальные протоколы взаимодействия. Более всего распространены LoRa и ZigBee. Обе эти сети являются очень медленными в сравнении, например, с 4G или даже с 3G, однако имеют и свои преимущества.
Одним из главных является их энергоэффективность. Дело в том, что идея интернета вещей заключается в создании среды устройств, коммуницирующих между собой без участия человека. Стоит заметить, что в некоторых случаях полностью избежать вмешательства человека избежать не удастся. Например, в системе подсчёта количества прошедших человек есть сенсор движения. Ему, как и любому другому электрическому устройству, необходимо питание. Проводить провода с питанием к каждому такому сенсору (если их больше 5 и они сильно разбросаны в пространстве) кажется не лучшей идеей. Соответственно, работать они будут от батареек или аккумуляторов. Если потребление заряда будет чрезмерным, элементы питания им нужно будет менять довольно часто. А это приведёт к тому, от чего стремится уйти интернет вещей — нужно же будет кому-то заменять эти батарейки. А вот если сенсоры будут энергоэффективны, то достаточно будет просто вставить батарейку и забыть об этом на год, два, пять и т. д.
Ещё одним преимуществом этих сетей является высокая помехоустойчивость. Каждый бит информации в этих сетях отправляется отдельным радиосигналом, поэтому его довольно просто выделить на фоне эфирного шума.
Небольшое сравнение LoRa и ZigBee
Основные сравнительные характеристики | ||
Топоогия | звезда | простые и mesh |
Частотный диапазон (зависит от страны) | 2,4 ГГц, 868/915 МГц, 433 МГц, 169 МГц | 2.4 ГГц, 915 МГц, 868 МГц |
Ноды сети |
|
|
Дальность на открытом пространстве | 10 — 15 км | ~ 500 м (зависит от мощности передатчика) |
Скорость | 0.3 — 50 кбит/с | 5 — 250 кбит/с |
А вот между периферией и облаком, а так же и внутри облака, используются, обычно, знакомые и привычные всем wi-fi с ethernet, сотовые и спутниковые сети и т. д.
Сравнение разных видов сетей на основе скорости и дальности
Заключение
Теперь, рассмотрев устройство сетей интернета вещей, можно точно сказать, что в плане аппаратной части нет ничего загадочного и сложного. Сделать простенькую IoT-сеть может любой желающий, способный купить довольно дешёвые на сегодняшний день компоненты и написать код из пары строк. Однако для того, чтобы разработать и притворить в жизнь серьёзные проекты как, например, реализацию концепции умного дома или даже умного города, нужно приложить огромное количество усилий. Ведь для того, чтобы все эти устройства работали между собой нужна платформа, способная контролировать все протекающие процессы.
Так же не стоит забывать, что в облаках интернета вещей могут использоваться и другие технологии, помогающие раскрыть его потенциал в большей степени. Такими могут выступать и BigData, и BlockChain, и нейросети с машинным обучением. А ведь каждая из последних перечисленных технологий являет собой отдельную обширную область компьютерных (и не очень) наук.