Revisión de la plataforma Google IoT

Muchas empresas líderes mundiales experimentan e implementan soluciones de IoT para diversas áreas operativas. El crecimiento de la demanda de IoT en los usos industriales y de consumo es evidente.
Internet of Things (IoT) proporciona un alcance gigantesco de posibles aplicaciones para:

Artículo original - Google IoT Platform: herramientas increíbles para cualquier proyecto

• Optimizando procesos industriales
• Conservar los recursos energéticos.
• Controle los factores ambientales como el aire, la humedad, la temperatura y la calidad del agua, que afectan directamente la vida humana.

La introducción de IoT está cambiando el mundo, haciéndolo mejor para cada uno de nosotros.

Cuantas más soluciones de IoT se implementen, más datos necesitarán análisis agudos e incluso inteligencia artificial para recibir rápidamente información relevante. Dicha información permite a las empresas identificar desviaciones y averías técnicas en tiempo real. Por ejemplo, la industria automotriz mejora la seguridad del tráfico utilizando tecnologías inteligentes como la prevención de accidentes, el enrutamiento del tráfico y los sistemas de detección ocultos.

Con todo lo dicho anteriormente, la toma de decisiones en tiempo real en los sistemas de IoT todavía está limitada con el costo, las limitaciones del factor de forma, el retraso de la transferencia de datos y otros criterios. Google Cloud IoT intenta cambiar las situaciones existentes utilizando el aprendizaje automático en los dispositivos finales e introduciendo servicios como Cloud IoT Core, Cloud IoT Edge, Edge TPU.

Nube IoT Core

Cloud IoT Core es un servicio totalmente manejable que permite conectar, configurar y recibir datos de muchos dispositivos de forma rápida y segura. Usando Cloud Pub / Sub, el Core puede fusionar datos de dispositivos descentralizados en un solo sistema global. Si se combina con otros servicios de Google Cloud IoT, Core sugiere una solución compleja para recopilar, analizar y visualizar datos de IoT en tiempo real. Esto, a su vez, permite crear modelos multifuncionales que optimizan o predicen datos valiosos para su negocio.

Cloud IoT Core admite protocolos MQTT y HTTP convencionales, lo que permite a los clientes utilizar muchos de los dispositivos existentes para construir sus sistemas IoT. Este servicio funciona en la infraestructura de Google que se escala automáticamente en tiempo real mientras hace posible la conexión de un millón de dispositivos si es necesario.

El núcleo contiene:

Administrador de dispositivos
Configure y administre dispositivos separados a través de la consola o el software. Utilice la identificación del dispositivo y los mecanismos de autenticación en la conexión. También puede configurar la lógica de cada dispositivo y controlarlo de forma remota mediante la nube.

Puente de protocolo
Los puntos finales de conexión para el equilibrio de carga de los componentes, el soporte nativo de MQTT y HTTP, el almacenamiento de telemetría en Pub / Sub son las mejores características que proporciona.

Clout IoT Core recopila datos publicados en Cloud Pub / Sub para análisis adicionales. Use Google BigQuery para realizar un análisis específico o Cloud Machine Learning Engine para aplicar el aprendizaje automático. Después de eso, puede visualizar los resultados utilizando una variedad de informes y paneles informativos en Google Data Studio.

Además, para simplificar y acelerar la conexión de varios dispositivos a Core, puede aprovechar el servicio de aprovisionamiento adicional de Google IoT. Realiza la incorporación tanto de clientes como de fabricantes. Este servicio utiliza seguridad confiable a nivel de hardware (también conocido como chip de cifrado o elemento seguro (SE)) para aprovisionar dispositivos de forma segura. Esto permite aprovisionar millones de dispositivos al Core correcto sin intervención humana.

Nube IoT Edge

Herramienta útil para expandir el procesamiento de datos de Google Cloud y utilizar el aprendizaje automático en dispositivos periféricos como líneas de transporte automatizadas, turbomaquinaria, etc. Con esto, los dispositivos pueden funcionar en tiempo real utilizando los datos de sus sensores y predecir los resultados localmente. Edge puede funcionar en sistemas operativos basados ​​en Linux. Contiene dos componentes de tiempo de ejecución (Connect y ML) y un acelerador de hardware personalizado de chip ASIC (TPU).

• Edge Connect: para una conexión segura de dispositivos edge a la nube, actualizaciones de software y microprogramas, gestión de transferencia de datos Core.
• Edge ML: para la inferencia en el dispositivo de los modelos TensorFlow Lite de aprendizaje automático. Beneficios: aumento de la potencia de procesamiento, baja latencia, versatilidad y más.
• Edge TPU: chip AI para ejecutar modelos TensorFlow Lite en el borde. Altamente efectivo, optimizado y tiene una variedad de usos. Puede ser una gran ventaja si se usa con Cloud TPU.

Beneficios:

1. Procesamiento local de borde de imágenes, videos, gestos, sonidos y movimientos. Más efectivo que enviar datos sin procesar a la nube.
2. Eliminando la necesidad de enviar grandes cantidades de datos potencialmente confidenciales.
3. Autenticación de dispositivos perimetrales utilizando JSON Web Token. Más eficiente que la autenticación mutua de la pila TLS.

Cómo funciona el procesamiento de datos a través de IoT Edge:

Pocas ventajas adicionales de Edge TPU

Para los modelos de aprendizaje automático TensorFlow Lite, el chip Edge TPU de circuito integrado específico de la aplicación es una nueva necesidad. Está construido específicamente para:

• Preparación de ML más rápida en la nube.
• Análisis de ML más rápidos en dispositivos de borde.
• Habilitación de sensores para tomar decisiones locales inteligentes en tiempo real.
• Lanzamiento de IA precisa en el borde con alta eficiencia.

Con la creciente necesidad de dispositivos interconectados que requieren confidencialidad, tiempo de permanencia bajo y alta capacidad, el lanzamiento de modelos de IA en dispositivos de borde se está volviendo común. Edge TPU es perfecto para eso, ya que proporciona una alta eficiencia con un bajo consumo de recursos físicos y energía.

Junta de desarrollo Edge TPU

Placa base que proporciona todas las conexiones de borde necesarias. Puede montar o desmontar el circuito del Sistema en Módulo (SOM) e integrar el módulo Edge TPU a sus dispositivos.

Edge TPU Accelerator

El dispositivo USB que agrega el coprocesador Edge TPU al sistema. Equipado con un conector tipo C, el acelerador se puede conectar a cualquier sistema basado en Linux para una rápida salida ML. La caja contiene Rapsberry Pi como agujeros de conector de placa.



De esta forma, puede crear una plataforma intelectual, que supervisará varios componentes y la eficiencia general de fabricación en tiempo real, utilizando sus sensores rápidamente.