Arsitektur IoT

Hampir setahun yang lalu, saya mulai menerbitkan serangkaian artikel tentang arsitektur solusi IOT. (Tautan ke artikel pertama habr.com/en/post/420173 ). Dan akhirnya, artikel kedua dari seri jatuh ke pengadilan Anda.


Proyek IoT mirip, dan memang benar mereka berbagi komponen yang sama. Tetapi pada saat yang sama, proyek IoT memiliki perbedaan mendasar, dimulai dengan permintaan pasar dan kelas tugas yang harus diselesaikan.

Jelas, mengembangkan setiap solusi "dari awal" sangat tidak efisien. Banyak komponen yang dapat digunakan kembali sesuai dengan prinsip pola pemrograman.

Pada artikel ini, kami akan menganalisis berbagai kelas solusi IoT dan implementasinya masing-masing. Sebagai hasilnya, rekomendasi akan diberikan pada langkah-langkah untuk mengimplementasikan arsitektur IoT dan kami akan mencoba menyoroti tren umum dari solusi IoT.

Kami juga akan mencoba untuk merumuskan bidang masalah utama, dari pertimbangan yang mana, ada baiknya memulai konstruksi arsitektur untuk solusi IoT spesifik dan kemungkinan bidang masalah arsitektur.

Aplikasi IoT

Saat ini ada pembagian menjadi tiga wilayah geografis utama penerapan solusi IoT:

Eropa

Pasar IoT di Eropa sedang mempertimbangkan proyek yang berkaitan dengan konservasi sumber daya alam. Contoh tipikal adalah pencahayaan siang / malam, otomatisasi pemanasan, pengelolaan air, alarm kebakaran.

Wilayah Timur Jauh

Di pasar ini, prioritas pertama untuk solusi IoT adalah keamanan. Aplikasi tipikal adalah kamera yang mendeteksi situasi yang tidak biasa di jalan, transportasi, dan di rumah. Area utama kedua adalah solusi keamanan dan pencegahan bencana seperti aktivitas seismik, angin topan, topan, tsunami.

Pasar Amerika Utara

Proyek IoT yang bertujuan mengoptimalkan proses bisnis, seperti mengoptimalkan transportasi, pengiriman barang yang efisien, serta elemen rumah pintar dan kota, terutama diwakili di pasar ini.

Tentu saja, solusi IoT menembus dari satu pasar ke pasar lain dan bukan hak prerogatif eksklusif. Di setiap wilayah, kami dapat menemukan semua kelas solusi IoT. Penting bagi kita untuk mengklasifikasikan kelas-kelas produk IoT yang ada di pasar global saat ini. Berikut ini adalah daftar kelas solusi IoT tersebut:

• Kota Cerdas. Tugas utama adalah manajemen dan regulasi lalu lintas mobil, penerangan jalan malam / hari, peringatan bahaya bagi pejalan kaki, dan penentuan situasi yang tidak standar dan berbahaya di kota.
• Rumah pintar. Tugas utama adalah Keamanan, bel pintu cerdas, kontrol TV dan dapur, irigasi otomatis dan sistem pencahayaan, kebakaran, gas, kebocoran air, dan alarm suhu rumah.
• Cuaca dan bencana alam. Informasi meteorologi, aktivitas seismik, pengendalian kebakaran. Prakiraan cuaca.
• Optimalisasi penggunaan sumber daya di rumah, kota, negara. Penerangan, listrik, pemanasan, optimisasi dan prediksi penggunaan, misalnya, bahan bakar pada pembangkit listrik.
• Optimalisasi transportasi, pengiriman, penyimpanan, dan penyortiran. Perusahaan seperti DHL, FedEx menggunakan solusi untuk membangun rute transportasi yang optimal. Terminal penyimpanan dan pengurutan di bandara utama.
• Pemantauan dan kontrol pabrik, manajemen jalur konveyor. Kontrol robot. Penyortiran barang, bahan baku dan pengujian produk jadi.
• Mekanisme canggih, perangkat berteknologi tinggi, seperti mobil modern, pesawat terbang, dll. Sistem kontrol otomatis, perlindungan anti-pencurian, kontrol unit sistem. Pengenalan wajah dan tubuh pengemudi untuk mencegah tidur, kehilangan perhatian. Prediksi pemeliharaan dan penggantian komponen sistem.

Arsitektur IoT

Topologi Umum Solusi IoT

Gambar di bawah ini menunjukkan arsitektur solusi IoT yang berlapis. Topologi IoT berbeda dari model lapisan konvensional seperti OSI. Ini bukan grafik aliran linier atau lebih kompleks. Beberapa komponen bersifat opsional dan mungkin tidak tersedia dalam kelas solusi tertentu. Ada dua jenis logika - M2M (dari mobil ke mobil) dan M2P (dari mobil ke manusia), serta lebih banyak kasus khusus seperti C2C (dari mobil ke mobil, biasanya dalam satu sel komunikasi seluler LTE).

Solusi IoT memiliki dua lokasi fisik - yang pertama adalah perangkat akhir (periferal), dan yang kedua adalah di pusat data Backend di server atau di cloud. Pada saat yang sama, ini bukan arsitektur aplikasi client-server klasik, seperti yang akan kita lihat nanti.



Di bawah ini kami akan menganalisis setiap level secara terpisah dan membandingkan fitur-fiturnya dengan kelas aktual dari solusi IoT.

Lapisan Fisik - lapisan fisik

Level ini mewakili dua jenis operasi - mengumpulkan informasi (Sensor) dan melakukan kerja mekanis (Mekanisme eksekutif).

Sensor dapat dibagi ke dalam kategori berikut:

• Sensor:
  
  
  • Cahaya: Foto dioda / transistor / resistor, detektor PIR
  • Suara: Mikrofon, sensor ultrasonik
  • Sakelar, khususnya sakelar batas, mendaftarkan titik-titik ekstrem dari gerakan mekanis. Mengukur sudut rotasi atau kecepatan rotasi.
  • Sensor elektromagnetik mengukur perubahan karakteristik fisik, seperti kapasitansi listrik, induktansi, resistensi.
• Sensor kompleks atau majemuk. Ini termasuk sensor khusus, seperti gas, spektrum, dll., Serta jenis terpisah dari perangkat pengumpulan informasi yang mendapatkan peningkatan aplikasi - Kamera video.

Dalam solusi IoT, elemen fisik memiliki persyaratan umum tertentu:

• Harga serendah mungkin karena kuantitas tinggi dalam solusi IoT.
• Bertenaga baterai, yang pada gilirannya membutuhkan konsumsi daya yang rendah. Permintaan pasar saat ini adalah pengoperasian perangkat periferal tanpa pemeliharaan dari 1 hingga 10 tahun.
• Seringkali terletak di tempat yang tidak dapat diakses dan terpencil dengan biaya pemasangan dan pemeliharaan yang minimal.
• Dalam hal menggunakan kamera video, pemrosesan gambar utama dengan pengambilan keputusan berdasarkan kecerdasan buatan

Aktuator dari solusi IoT membuka kunci pintu masuk, mengaktifkan mesin, selsyn, menghidupkan / mematikan lampu, pemanasan, air, gas, dll. Tidak ada perubahan besar dalam implementasi aktuator. Oleh karena itu, bagian dari solusi IoT ini tidak akan dibahas dalam artikel ini.

Berikut ini adalah tabel lapisan fisik dalam berbagai kelas solusi IoT:

Kami dapat merangkum dua masalah untuk persyaratan lapisan fisik:

• Konsumsi daya rendah. Diperlukan integrasi tingkat tinggi dengan lapisan atas.
• Penggunaan kamera video. Ini juga membutuhkan integrasi tingkat tinggi dengan level yang lebih tinggi dan fungsi AI / ML bawaan yang diterapkan pada perangkat periferal.

Layer Tepi - Level Komputasi Periferal

Level ini biasanya terhubung ke sensor tunggal atau aktuator. Ini menyediakan fungsionalitas minimal untuk mengubah informasi analog menjadi digital dan / atau sebaliknya. Untuk menghubungkan sensor, ada persyaratan yang sama untuk harga dan konsumsi daya. Banyak produsen yang memproduksi perangkat jenis ini tidak memiliki standar tunggal untuk model data, konfigurasi, dan operasi, yang menciptakan masalah integrasi individu.

Untuk mengurangi konsumsi daya, periferal biasanya memiliki empat mode operasi:

• Mode tidur
• Mengukur dan mengumpulkan informasi dari sensor
• Mode komunikasi, transmisi dan penerimaan informasi
• Instalasi dan Mode Koneksi

Berikut ini adalah diagram blok perangkat periferal.

Perangkat periferal biasanya menggabungkan tiga level: fisik, komputasi periferal, dan komunikasi. Fungsi utama tingkat komputasi periferal adalah ETL lokal (Ekstrak, Transformasi, dan Beban) - menerima, mengubah, dan menyimpan informasi dari sensor. Tingkat ini bertanggung jawab tidak hanya untuk mengumpulkan informasi dari sensor, tetapi juga untuk membawanya ke bentuk standar, menyaring gangguan, analisis awal dan penyimpanan lokal.

Tabel di bawah ini menunjukkan tingkat komputasi periferal di berbagai kelas solusi IoT:

Jadi, persyaratan utama tingkat komputasi periferal:
Konsumsi daya rendah. Ini dapat dicapai dengan perangkat keras berdaya rendah dan algoritma Sleep / WakeUp. Seringkali kehadiran unsur lokal dari kecerdasan buatan.

Lapisan Jaringan Lokal - lapisan komunikasi periferal

Transfer data adalah bagian paling intensif dari perangkat periferal sebagian besar perangkat periferal tidak terhubung ke kabel listrik dan komunikasi kabel. Selain itu, perangkat periferal dapat terletak cukup jauh dari Gateway (dalam beberapa kilometer). Di sisi lain, jumlah informasi yang dikirimkan biasanya cukup kecil. Protokol berikut digunakan pada tingkat komunikasi periferal:

• ZigBee / Zwave
• Ble
• Lora
• Band rendah berpemilik

Ad Hoc dan Mesh banyak digunakan saat ini di level ini untuk meningkatkan jarak dan keandalan.

Untuk tujuan konfigurasi, protokol NFC juga dapat digunakan. Selama instalasi dan / atau pemeliharaan pertama, seorang insinyur layanan dengan aplikasi seluler dapat terhubung ke perangkat periferal melalui lapisan komunikasi periferal. Terkadang kode-Q yang dicetak pada perangkat periferal juga digunakan untuk otentikasi.

Tabel di bawah ini menunjukkan tingkat komunikasi perangkat di berbagai kelas solusi IoT:

Gateway Layer - Level Gateway

Ada beberapa alasan untuk memiliki lapisan gateway dalam solusi IOT:

• Jika Backend menerima informasi mentah, itu akan meningkatkan kekuatannya dan biayanya akan sangat tinggi.
• Backend tidak dapat menjamin respons waktu nyata untuk sejumlah besar periferal.
• Karena pembatasan keamanan, beberapa informasi tidak dapat dikirim ke Backend dan tidak dapat terus dipantau oleh manusia. Informasi tersebut termasuk data dari kamera pengintai jalan, informasi medis, dll.

Gateway harus menyediakan fungsionalitas dasar berikut:

• Terapkan ETL level kedua dari perangkatnya.
• Perbaiki situasi kritis dan berikan reaksi lokal, bahkan tanpa komunikasi dengan BackEnd. Ini dapat dibandingkan dengan sinyal-sinyal detak jantung atau pernapasan seseorang tanpa partisipasi otak.
• Berkomunikasi dengan Backnd. Mengirim informasi yang diproses dari perangkat periferal ke server dan menerima data konfigurasi untuk perangkat periferal.
• Menyimpan informasi tentang status perangkat periferal, dan data yang dikumpulkan oleh mereka.

Dalam beberapa kasus, fungsionalitas AI / ML (kecerdasan buatan / pembelajaran mesin) harus ada di tingkat gateway. Perangkat gateway ini terutama ditenagai oleh listrik atau memiliki baterai built-in yang besar, tetapi beberapa solusi juga membutuhkan konsumsi daya yang rendah. Dalam situasi ini, muncul masalah tambahan - protokol sinkronisasi untuk komunikasi dengan perangkat periferal. Salah satunya (gateway atau perangkat periferal) harus mengirimkan pesan "Siap untuk komunikasi" lebih sering daripada perangkat lain siap untuk berkomunikasi. Pilihannya akan tergantung pada konsumsi daya total masing-masing perangkat dan waktu yang dibutuhkan tanpa pemeliharaan.

Saat ini, kami menambah jumlah aplikasi dengan sumber informasi dalam bentuk kamera video. Dalam solusi spesifik ini, Gateway dan Edge dapat diintegrasikan bersama. Fungsionalitas AI / ML dalam aplikasi seperti ini menjadi sangat populer. Dengan akselerator kecerdasan mesin baru untuk sistem tertanam, solusi ini telah menjadi kenyataan.
Secara terpisah, harus dikatakan tentang gateway untuk solusi rumah pintar. Gateway dalam kelas solusi ini sering dikombinasikan dengan perangkat STB - adaptor televisi atau dengan unit kontrol keamanan rumah. Platform RDK-V terbuka sudah ada untuk integrasi pertama. Dalam waktu dekat kita harus mengharapkan integrasi lebih lanjut dari ketiga komponen - gateway + STB + keamanan ke satu perangkat. Ini juga kemungkinan akan menampilkan NAS (penyimpanan file lokal) dan layanan AI / ML untuk pengenalan video / audio mesin. Perangkat pengenalan audio seperti Alexa didasarkan pada infrastruktur Cloud, tetapi pengenalan primer kemungkinan akan dibawa ke tingkat perangkat.

Tabel di bawah ini menunjukkan tingkat gateway di berbagai kelas solusi IoT:

Lapisan Jaringan Lebar - Lapisan Tautan Eksternal

Lapisan ini memisahkan bagian periferal dan bagian belakang dari solusi keseluruhan. Gateway terutama terhubung ke BackEnd menggunakan nirkabel seluler, seperti 4G / 5G, tetapi terkadang akses Internet kabel digunakan. Lapisan logis dari komunikasi eksternal memiliki protokol standar untuk solusi IoT yang disebut LvM2M. Protokol LvM2M dirancang untuk mengakses setiap perangkat periferal, tetapi karena banyak vendor periferal tidak mendukung antarmuka LvM2M, perangkat gateway dapat menyelesaikan masalah ini dan membuat pembungkus untuk berkomunikasi dengan perangkat periferal.

Lapisan komunikasi eksternal juga berisi layanan komunikasi dan model ISO di dalamnya. Ini termasuk penyeimbangan DNS dan layanan lokasi, protokol transportasi COAP, enkripsi DTLS, dan banyak komponen lain yang berada di luar cakupan artikel ini.

Satu komentar penting yang harus kami sampaikan di sini. Protokol LvM2M menggunakan protokol enkripsi DTLS. Protokol DTLS adalah protokol dengan kunci keamanan dan sesi jabat tangan. Ini bekerja pada basis point-to-point. Untuk mendekripsi paket DTLS, kita harus menggunakan instance Back End yang sama dengan yang kita miliki selama sesi koneksi. Ini menimbulkan masalah bagi Load Balancer, yang merupakan bagian dari lapisan keamanan di sirkuit kami. Penyeimbang beban, pada gilirannya, diperlukan untuk penskalaan otomatis pada beban sistem yang tinggi. Untuk menghindari batasan ini, DNS digunakan sebagai penyeimbang beban. Setiap N DNS query menerima alamat IP baru untuk instance tingkat keamanan.

Di bawah ini adalah tabel tingkat komunikasi eksternal di berbagai kelas solusi IoT:

Security Layer —

Lapisan ini menyediakan fungsi AAA (Otentikasi, Otorisasi dan Akuntansi) dan enkripsi / dekripsi bersama dengan layanan terkait Internet lainnya. Semua Cloud memiliki implementasi keamanan mereka sendiri, tetapi secara fungsional mereka semua dibangun berdasarkan prinsip peran dan izin. Seperti disebutkan dalam paragraf di atas, lapisan ini juga berfungsi sebagai terminator dari koneksi terenkripsi DTLS.

Endend Connectivity to Backend juga memiliki komponen lapisan keamanan.
Tabel di bawah ini menunjukkan tingkat keamanan di berbagai kelas solusi IoT:

Middleware Layer —

Lapisan ini menyediakan fungsionalitas Cloud internal dengan penyeimbangan beban, antrian pesan dan streaming. Komponen-komponen dari lapisan ini harus diduplikasi dan diskalakan secara otomatis. Level ini diimplementasikan terutama berdasarkan pada layanan microser atau PaaS dari penyedia Cloud. Persyaratan ini berasal dari paradigma lompatan dan penurunan dalam volume data. Penskalaan otomatis mengurangi biaya implementasi backend. Implementasi sebenarnya dari layanan mungkin berbeda, tetapi prinsip umum tetap satu - untuk memberikan transfer pesan sinkron dan penyeimbangan muatan asinkron. Dengan cara ini, berbagai komponen Backend dapat melakukan tugasnya secara mandiri dan skala secara horizontal tergantung pada beban.

Gambar ini menunjukkan diagram blok skematis dari pola komunikasi intra-server. Load Balancer dirancang untuk mendistribusikan beban di antara berbagai layanan. Antrian - Antrian menyediakan penyangga menengah untuk layanan serial asinkron. Pelanggan - penerima berlangganan antrian yang sesuai dengan logika mereka untuk menerima pesan secara berurutan setelah memproses pesan sebelumnya.

Tabel di bawah ini menunjukkan tingkat komunikasi intra-server di berbagai kelas solusi IoT:

Lapisan dll - tingkat pengumpulan, pemrosesan, dan penyimpanan data

Level ETL internal (ekstraksi, konversi, dan pemuatan) adalah operasi ETL ketiga. Yang pertama di perangkat periferal, yang kedua di gateway. ETL Back End mengumpulkan data dari semua perangkat periferal dan gateway dan bertanggung jawab untuk operasi berikut:

• Pengumpulan informasi
• Membawa informasi ke tampilan standar

Skema umum untuk mengimplementasikan layer ini ditunjukkan pada gambar. Operasi pengumpulan data (Ekstrak) melibatkan pembacaan informasi dari antrian yang relevan. Operasi transformasi dapat dilakukan oleh layanan Cloud khusus, seperti Lambda, atau dengan cara komputasi di dalam wadah dan hanya mesin virtual. Masing-masing metode di atas memiliki sifat positif dan negatif. Misalnya, layanan Lambda nyaman untuk otomatisasi yang hampir lengkap, tetapi memiliki waktu pembuatan yang signifikan dan karenanya tidak berlaku jika Anda memerlukan reaksi cepat terhadap peristiwa yang telah muncul. Lambda juga kurang cocok untuk pemrosesan kontinu, karena dikenakan biaya saat digunakan. Layanan yang paling umum digunakan adalah komputasi kemas. Mereka mudah diskalakan dan mudah dipindahkan ke berbagai BackEnds.Tujuan utama operasi ini adalah untuk membawa data ke formulir yang nyaman untuk menyimpan, menyortir, dan mencari. Untuk melakukan ini, data sering digabungkan dari berbagai pesan dan bahkan antrian.

Operasi penyimpanan (Load) dimaksudkan untuk menyimpan, menyortir, dan mengambil informasi selanjutnya. Bergantung pada jenis informasi dan opsi untuk penggunaannya, berbagai alat digunakan. Jika data tidak memiliki skema ketat (kolom tabel), maka data tersebut disimpan dalam database NoSQL. Namun, jika data dapat disistematisasi oleh skema tetap, maka jenis database SQL digunakan. Yang terakhir, pada gilirannya, memiliki 2 jenis - OLTP (Online Transactional Processing) dan OLAP (Online Analytic Processing). Seperti namanya, tipe pertama lebih cocok untuk proses ETL itu sendiri - menulis nilai baru ke database, sedangkan yang kedua lebih nyaman untuk mencari dan menganalisis data. Oleh karena itu, seringkali setelah mengunduh ke database OLTP, di latar belakang, data disalin ke OLAP. Ada situasi ketika data tidak nyaman atau tidak mungkin untuk disimpan dalam database,Misalnya, sebagai catatan, Data ini direkam dalam Bucket, dan metadata catatan disimpan dalam database. Untuk mengurangi biaya penyimpanan, data usang diarsipkan atau dihapus. Dan komponen terakhir dari level ini adalah pemberitahuan internal tentang ketersediaan data yang disimpan baru untuk presentasi kepada pelanggan dan untuk layanan analisis.

Di bawah ini adalah tabel tingkat pengumpulan, pemrosesan, dan penyimpanan di berbagai kelas solusi IoT:

Big Data dan Layer Analitik - lapisan analitik

Tergantung pada aplikasi IOT tertentu. Data besar dan tingkat analitik akan mengekstraksi informasi situasional dari seluruh rangkaian perangkat periferal. Bagian ini kurang standar, karena sangat berbeda dari satu aplikasi ke aplikasi yang lain karena penyelesaian masalah yang berbeda. Algoritma AI / ML juga banyak digunakan dalam lapisan ini.
Kategori terpisah adalah prediksi acara mendatang, seperti bagian yang diperlukan di gudang, konsumsi sumber daya masa depan, cuaca, dll

. Tabel di bawah ini menunjukkan tingkat analitik dalam berbagai kelas solusi IoT:

Notification layer —

Mungkin ada beberapa komponen pada level ini, tetapi mereka semua memiliki algoritma pemberitahuan berlangganan. Aplikasi klien berlangganan acara yang diperlukan dan, ketika ini terjadi, menerima sinyal informasi - pemberitahuan. Ini terutama aplikasi email dan klien seluler, lebih sedikit panggilan telepon (digunakan untuk peringatan darurat). Aplikasi seluler dipaksa untuk masuk ke mode tidur untuk konsumsi daya, tetapi iOS dan Android memiliki mekanisme pemberitahuan yang menunjukkan kedatangan data baru.

Tabel di bawah ini menunjukkan tingkat notifikasi di berbagai kelas solusi IoT:

Presentation Layer —

Aplikasi IoT dapat memiliki dua aliran: M2M (dari mesin ke mesin) dan M2P (dari mesin ke orang). Lapisan presentasi terkait dengan aliran M2M, di mana Back End memproses informasi dan menyediakannya kepada klien atau insinyur pendukung. Hari ini tidak ada representasi UI / UX standar untuk level ini, tapi saya harap akan muncul dalam waktu dekat.

Lapisan presentasi juga bertanggung jawab untuk memelihara, mengkonfigurasi, dan mengubah keadaan sistem, termasuk periferal dan gateway. Ini juga termasuk perintah untuk mengendalikan aktuator perangkat periferal.

Tabel di bawah ini menunjukkan tingkat presentasi di berbagai kelas solusi IoT:

Lapisan Konfigurasi - tingkat konfigurasi

Level ini berlaku untuk stream - M2M dan M2P dan berfungsi sebagai penyimpanan untuk tiga jenis status perangkat periferal:

• Status perangkat periferal saat ini
• , .
• — . .

Perangkat periferal dan bahkan gateway hanya dapat memiliki waktu koneksi singkat ke Backend. Kami sudah membahas ini sebelumnya. Setiap perubahan status dari klien atau sistem disimpan pada level ini, dan dikirim ke gateway atau perangkat periferal selama waktu komunikasi.

Agar logika ini berfungsi, proses komunikasi berikut ini biasanya diterapkan:



Jika gateway hadir dalam skema transfer informasi, maka sebagian besar informasi dari perangkat periferal dikirim ke bagian server dalam bentuk paket data yang dikumpulkan dari beberapa perangkat periferal.

Tabel di bawah ini menunjukkan tingkat konfigurasi untuk berbagai kelas solusi IoT:

Hasil dan cara membangun arsitektur solusi IoT.

Untuk meringkas di atas. Tren pengembangan berikut diamati dalam solusi IoT:

• Sensor dibagi menjadi 2 kelompok:
  
  • Sederhana, murah, dengan konsumsi energi serendah mungkin. Transfer informasi berkecepatan rendah dan tinggi. Ini sebenarnya adalah perangkat satu kali yang tidak dapat diservis.
  • Berdasarkan camcorder. Perangkat terintegrasi dengan komputer periferal. Ini memiliki mekanisme bawaan untuk pengenalan pola dan pengambilan keputusan dasar.
• ETL — , backend. , , — .
• , . . — LvM2M.
• Backend Cloud. AWS.
• , WEB . . .

Di mana mulai membangun solusi arsitektur IoT? Tidak ada pendekatan tunggal untuk menjawab pertanyaan ini. Dan di sini saya akan memberikan pendapat pribadi saya:

1. Tentukan model data yang bisa kita dapatkan dari gateway, mis. ditransfer ke Backend.
2. Periksa perangkat periferal mana yang dapat mengumpulkan data dan bagaimana perangkat itu harus diproses untuk membawa ke model yang dikirimkan oleh gateway.
3. Periksa persyaratan untuk periferal - jarak, jumlah informasi, konsumsi daya, dll.
4. Pilih perangkat komputasi periferal yang sesuai, lokasinya terkait dengan sensor, protokol kerja mereka.
5. Memecahkan arsitektur bagian Cloud, termasuk:
   
   
   • Keamanan
   • Muat pembagian
   • Cloud Asynchronous Data Transfer
   • Penyimpanan elemen, bentuk dan siklus hidup data
   • Buat grafik transfer informasi sistem
   • Membangun model analitis, komponen AI / ML
   • Kembangkan jenis dan konten pemberitahuan
   • Siapkan redundansi dan skalabilitas layanan secara otomatis
   • Perkirakan biaya dan optimalkan
6. Desain UI / UX untuk Klien Seluler
7. Bangun umpan balik data periferal

Saya harap artikel ini bermanfaat, setidaknya untuk pengantar proyek IoT yang pertama. Di masa depan, saya akan mencoba memberikan implementasi spesifik dari solusi IoT.