Інтернет речей. Все, що ви хотіли дізнатися, але боялися запитати. Блог Андрія Сівенюка

18 жовтня 2018, 07:03

За останні п'ять-шість років термін IoT (Internet of Things - інтернет речей) міцно закріпився в нашому лексиконі. Про нього говорять не тільки розробники, а й усі, хто цікавиться технологіями; і я майже не сумніваюсь, що важко знайти людей, які жодного разу не чули про інтернет речей.

Відео дня

Однак те, що ця концепція на слуху і часто згадується, причому в різних контекстах, створює проблему з її розумінням. Чути - чули, але чи вірно розуміли її суть? Ризикну припустити, що не всі готові відповісти ствердно. Тому роз'яснення не будуть зайвими. Сподіваюся, цей блог допоможе розібратися в суті концепції інтернету речей як на рівні традиційного ринку закупівель, так і на рівні новітніх технологій.

Пропоную почати з витоків, перш ніж перейти у високотехнологічні серверні кімнати і розглянути "мозок" концепції.

Біля витоків IoT була потреба контролювати технології і використання енергії. Системи контролю ресурсів існують більше 20 років, та їх використовують в промисловості, аграрному секторі і в громадських установах. Подібна система контролює своє робоче середовище, наприклад: теплицю, виробничу дільницю, з'єднувальний тунель або рілля, а також здійснює моніторинг в режимі реального або майже реального часу, щоб потім передавати дані обчислювальній системі та попереджати користувачів про відхилення від норми.

Зрозуміло, подібні системи присутні у самих різних контекстах: у контролі виробничих процесів (послідовний і вибірковий), контролі доступу, освітлення, транспортування, системи безпеки (камери, сигналізація і т.і.). Протягом багатьох років ці системи будувалися за простою схемою: машини, оснащені програмованими контролерами, що з'єднуються з мережами різних сенсорів, - плюс комп'ютерна система. Сама галузь зберігала відносну стабільність, а ринок контролював постачальників, нерідко пов'язаних з будівельними або з енергетичними компаніями.

Щоб зрозуміти і спробувати спрогнозувати зміни цього ринку, необхідно поглянути на всю ІТ-галузь крізь призму чотирьох технологічних і комерційних перспектив, кожна з яких є частиною великої IoT-головоломки.

По-перше, сенсори. Ці компоненти моніторингової системи розташовані "на вході". Першими сенсорами були аналогові електроди, які вміють вимірювати такі параметри, як температура, світло, вологість або кислотність. Сенсори перетворювали вимірювану величину в зручний для обробки електричний сигнал, який комп'ютерні системи обробляли, обчислюючи вихідні дані. Зараз галузь сенсорів постійно змінюється в двох напрямках:

  • розширення різноманітності типів сенсорів і можливостей їх використання: ринок вихідних сенсорів і компонентів подвоюється щороку вже досить довго. Деякі сенсори є універсальними, тому вони здатні адаптуватися до будь-якого середовища, зате інші - розроблені на основі спеціальних потреб конкретних ринків: будівельного, автомобільного, авіаційного та інших.
  • зниження вартості сенсорів: масове виробництво цих нескладних елементів здешевлюється, і ціна них може становити всього пару доларів за штуку (при тому, що 10 років тому, наприклад, температурний сенсор міг коштувати кілька сотень доларів). Важливо, що зараз сенсору може навіть не знадобитися інтеграція в запрограмований контролер. Сучасна модель містить компонент зв'язку, завдяки якому її легко підключити до дротової або бездротової мережі.

Ринок сенсорів відрізняється швидким ростом. Кількість компонентів моніторингу, підключених до мереж зв'язку, буде рости, а ціни на них - знижуватися. З великою часткою ймовірності можна прогнозувати, що у довгостроковій перспективі компоненти моніторингу стануть невід'ємною частиною будь-якого середовища в будь-якому контексті. Сенсори будуть всюди: постійно з'єднані з людським тілом для контролю за показниками здоров'я (пульс, рівень кисню і глюкози) або вбудовані в інфраструктуру будинку так, щоб автоматично підключити електричні пристрої до мережі. Сенсори заполонять вулиці, дороги, автомобілі та робочі місця.

По-друге, шлюзи, тобто елементи зв'язку. Кількість шлюзів, через які користувачі підключаються до приватних і загальнодоступних мереж, - величезна і продовжує рости. Мережі комунікацій змінюються, і це підтримує зростання.

З'являються нові типи шлюзів: в минулому спеціальна провідна мережа була невід'ємною і дорогою частиною класичної системи контролю. Зараз існують бездротові і стільникові, а також електричні мережі! Витрати на інфраструктуру і надання послуг зв'язку стрімко знижуються.

У минулому застарілі протоколи не відповідали загальноприйнятим стандартам (наприклад, RS23 або 485). Проривом стала можливість з'єднувати сенсори таким чином, щоб вони контролювали "стандарт" комунікації не лише в технічному плані, а ще й як конфігурацію кодових інтерфейсів. Одна з важливих відмінностей галузі - безліч виробників і альтернативних інтерфейсів.

Можна очікувати, що найближчим часом відбудеться поступовий перехід до більш простих варіантів, поки не з'явиться уніфікована мова, що стане галузевим стандартом.

По-третє, хмарні обчислення/мережі (фоггінг, від англ. Fog computing або fog networking). В контексті класичних систем контролю це порівняно новий термін, що відноситься до процесів, які відбуваються між сенсором і комп'ютерною системою, що приймає та оброблює дані.

Наприклад, винищувач - це літак, обладнаний десятками різних сенсорів, які в кожен конкретний момент місії у реальному часі відображають кожен параметр польоту, а саме: висоту, стан двигуна, температуру, тиск, рівень палива, статус озброєння тощо. Дані змінюються так стрімко, що наземний контроль отримує лише невелику їх частину.

У такій ситуації корисний фоггінг - система, яка бере прості рішення щодо фільтрації інформації та її передачі в комп'ютерну систему. Адже доставити і обробити весь обсяг зібраних даних так швидко, як це потрібно, просто неможливо. Фоггінг поки не є стандартним елементом систем контролю, хоча цілком ймовірно ним стане, оскільки постійно зростає потреба в механізмах, які приймають прості рішення по фільтрації або регулюванню частоти передачі інформації.

По-четверте, дата-центри. У минулому місця "збору" всіх даних системи контролю були виглядали досить примітивними: часто це був один комп'ютер, який в режимі реального часу отримував всі дані від сенсорів.

Але сучасні потоки необроблених даних навіть після фільтрації настільки величезні, що це невблаганно веде до зростання обчислювальної потужності, прискореного зв'язку, ускладнення систем зберігання (уточню, що процеси росту і масштабування могли б стати темою окремої колонки). Не викликає сумнівів те, що нові обсяги інформації вимагають використання нових методів обробки. Отже, необхідно таке апаратне забезпечення, яке здатне адаптуватися до темпів зростання, і такі бази даних, які можуть отримувати багато інформації з декількох джерел одночасно.

Для передбачення глобальних тенденцій варто звернути увагу на програми: саме там на найнижчому рівні обробляється інформація і відбувається комунікація з користувачем. У цій сфері можна чекати найбільших проривів. Різноманітність джерел інформації вплине на розвиток центрів її фільтрації і аналізу.

Кореляційні "двигуни", що навчилися робити висновки в різних контекстах, підірвуть ландшафт галузі. Наведу приклад: традиційна домашня IoT-система, яка вміє подавати сигнали попередження та тривоги на основі даних про тиск на вікна, про спроби відкрити двері або зігнути захисні панелі. Така система може приймати рішення в режимі реального часу, наприклад, активувати камери в режимі запису, надіслати попередження власникам або навіть викликати поліцію.

Іншими прикладами можуть бути системи підказок водіям про зміну смуги на завантажених трасах або системи розпізнавання осіб. Такі системи самі вирішують, що саме потрібно показати користувачеві - робочу пошту або новий запис.

Ще приклад - система, що стежить за організмом людини, аналізує дані про пульс, рівні кисню в крові, і на підставі цих даних здатна вибрати алгоритм дій: або викликати швидку допомогу, або не викликати, бо система вже знає, що ті ж симптоми (почастішання пульсу, зниження кисню тощо) були у власника тоді, коли він дивився футбольний матч, і його команда вигравала, тому нічого страшного з організмом не відбувається.

Все це видається мені дуже цікавим і вкрай важливим, проте це - лише верхівка величезного айсберга систем, де задіяний штучний інтелект. Алгоритм навчання - це ключовий процес, на який впливає кількість "вхідної" інформації.

На особливу увагу заслуговує тема інформаційної безпеки. У міру того, як зростає кількість "розкиданих" сенсорів, зростає і рівень кіберзлочинності, спроб втручання у приватне життя і використання слабких місць систем захисту.

IoT як технологія вимагає звертати найпильнішу увагу на безпеку, оскільки вразливим місцем може виявитися що завгодно: від вхідних сенсорів і шлюзів - до центральної обчислювальної системи. Критично важливо, щоб розробники компонентів приділяли належну увагу інформаційній безпеці вже з моменту, коли починає визначатися специфікація продукту.

Необхідно подбати про це на всіх рівнях: у сфері спостереження та у сфері взаємодії користувача з додатком, а рішення повинні бути цілісними і всебічними. Одна "слабка ланка" може стати причиною відмови цілої системи.

Отже, найближчим часом світ IoT-інновацій напевно зробить наше життя ще більш комп'ютеризованим і дозволить спростити складні механічні процеси. Однак, щоб підготуватися до життя у цьому новому чудовому світі, нам самим належить підготовка. Для технологічних компаній мова йде про ретельне планування комп'ютерних систем від входу до виходу, пильну увагу до інформаційної безпеки у виборі та впровадженні відповідних програм.

Власне, питання захисту і безпеки актуальне зараз для всіх, хто користується гаджетами, навіть найпростішими, тому що людський фактор ніхто не відміняв, і елементарна необачність та невміння захистити свої дані здатні нівелювати зусилля навіть самої "розумної" машини.

Автор колонки - Андрій Сівенюк, маркетинг-менеджер DELL EMC у Північно-Східній Європі.

Приєднуйтесь до нас у соцмережах Facebook, Telegram та Instagram.

Показати ще новини
Радіо НВ
X