Основы проектирования приложений интернета вещей. Конспект курса лекций. Алексей Корнилов

Чтение книги онлайн.

      Метриками (количественными показателями эффективности внедрения тех или иных решений) могут стать сокращение времени выхода продукта или сервиса на рынок, повышение производительности, увеличение доли рынка, снижение или устранение отдельных видов затрат или более высокая рентабельность в целом и т. д.

      Платформа интернета вещей

      IoT-платформы – ключевой инструмент разработки приложений и сервисов, которые и создают мир интернета вещей, соединяющий физические объекты и виртуальную сеть.

      Сегодня на рынке представлено уже более трехсот различных платформ, и их число продолжает расти. Инновационные стартапы, производители оборудования и сетевого оборудования, корпоративного программного обеспечения и компаний по управлению мобильностью – все они конкурируют, чтобы стать лучшей платформой IoT на рынке.

      Однако «не всё, что сейчас называют IoT-платформой, ею является»11.

      IoT Analytics12 полагает, что полноценной IoT-платформой следует считать такую платформу, которая позволяет разрабатывать соответствующие приложения/решения (IoT Application Enablement Platform), и выделяет восемь компонентов полноценной IoT-платформы:

      • Связь и нормализация (Connectivity & normalization): объединяет различные протоколы и различные форматы данных в один «программный» интерфейс, гарантируя точную передачу данных и взаимодействие со всеми устройствами.

      • Управление устройствами (Device management): обеспечивает правильную работу подключенных умных устройств, бесперебойную работу патчей и обновлений для программного обеспечения и приложений, работающих на устройстве или пограничных шлюзах.

      Ведущие платформы интернета вещей (Источник: Control Engineering Россия #1 (61), 2016)

      • База данных (Database): масштабируемое хранилище данных устройства обеспечивает требования к гибридным облачным базам данных на новом уровне с точки зрения объема данных, разнообразия, скорости и правдивости.

      • Обработка и управление действиями (Processing & action management): данные влияют на события в реальности с помощью триггеров событийных событий на основе правил, что позволяет выполнять умные действия на основе конкретных данных датчиков.

      • Аналитика (Analytics): выполняет комплексный анализ от базовой кластеризации данных и глубокого машинного обучения до прогнозирующей аналитики, извлекающей наибольшую ценность из потока данных IoT.

      • Визуализация (Visualization): позволяет людям видеть закономерности и наблюдать тенденции из панелей визуализации, где данные наглядно изображаются через линейные, штабелированные или круговые диаграммы, 2D- или даже 3D-модели.

СКАЧАТЬ