¿Qué diferencia a un dispositivo automatizado, como un interruptor de luz activado por movimiento, de un dispositivo conectado a IoT que hace lo mismo? En una palabra: los datos. Con un dispositivo conectado a IoT, cuando un sensor detecta movimiento y un actuador enciende una luz, esas acciones se capturan como datos y se envían a la nube o a un centro de datos para su registro y análisis. Y donde hay datos, tiene que haber un
IoT arquitectura que indica a los datos dónde ir, qué formato utilizar, cómo llegar y qué acciones tomar en función de estos datos.
En esta entrada del blog ofreceremos una rápida visión general de la arquitectura de IoT y veremos cómo guía el flujo de datos hacia y desde los dispositivos y centros de datos.
Flujo de datos: desde el borde hasta el servidor/nube
IoT La arquitectura del sistema suele describirse como un proceso de cuatro etapas en el que los datos fluyen desde los sensores conectados a las "cosas" a través de una red y, finalmente, a un centro de datos corporativo o a la nube para su procesamiento, análisis y almacenamiento.
En la Internet de las Cosas, una "cosa" puede ser una máquina, un edificio o incluso una persona. Los procesos de la arquitectura IoT también envían datos en la otra dirección en forma de instrucciones o comandos que indican a un actuador u otro dispositivo conectado físicamente que realice alguna acción para controlar un proceso físico. Un actuador puede hacer algo tan sencillo como encender una luz o tan importante como detener una cadena de montaje si se detecta un fallo inminente.
Repasemos esta arquitectura IoT etapa por etapa.
FASE 1: Sensores y Actuadores
El proceso comienza con los sensores y actuadores, los dispositivos conectados que supervisan (en el caso de los sensores) o controlan (en el caso de los actuadores) alguna "cosa" o proceso físico. Los sensores captan datos sobre el estado de un proceso o una condición ambiental, como la temperatura, la humedad, la composición química, los niveles de fluido en un depósito, el flujo de fluido en una tubería o la velocidad de una línea de montaje, entre otros.
En algunos casos, un sensor puede detectar una condición o evento que requiere una respuesta casi inmediata para que un actuador pueda realizar acciones de corrección en tiempo real, por ejemplo, ajustar el caudal de un fluido, o los movimientos de un robot industrial. En estas situaciones, se requiere una latencia muy baja entre el sensor y el actuador de análisis/disparo. Para evitar el retraso de un viaje de ida y vuelta de los datos al servidor, el análisis de los datos para determinar el fallo y el envío del control a la "cosa", este procesamiento crítico se realiza muy cerca del proceso que se supervisa o controla. Este procesamiento "en el borde" puede ser realizado por un dispositivo de sistema en módulo (SOM), como un Módulo Digi ConnectCore y/o un Router celular Digi con Python.
FASE 2: Pasarelas de Internet y sistemas de adquisición de datos
Un sistema de adquisición de datos (DAS) recoge los datos brutos de los sensores y los convierte de formato analógico a digital. A continuación, el DAS agrega y formatea los datos antes de enviarlos a través de una pasarela de Internet mediante WAN inalámbrica (como Wi-Fi o celular) o WAN cableada para la siguiente fase de procesamiento.
En este punto, el volumen de datos es máximo. Las cantidades pueden ser enormes, especialmente, por ejemplo, en una fábrica donde cientos de sensores pueden estar recogiendo datos simultáneamente. Por eso, los datos también se filtran y se comprimen hasta alcanzar un tamaño óptimo para su transmisión.
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FASE 3: Preprocesamiento: Análisis en la frontera
Una vez que los datos de IoT han sido digitalizados y agregados, necesitarán ser procesados para reducir aún más el volumen de datos antes de que vayan al centro de datos o a la nube. El dispositivo de borde puede realizar algunos análisis como parte del preprocesamiento. El aprendizaje automático puede ser muy útil en esta fase para proporcionar información al sistema y mejorar el proceso de forma continua, sin esperar a que las instrucciones lleguen desde el centro de datos corporativo o la nube. El procesamiento de este tipo suele tener lugar en un dispositivo situado cerca de donde residen los sensores, como en un armario de cableado in situ.
FASE 4: Análisis en profundidad en la nube o en el centro de datos
En la fase 4 del proceso, pueden utilizarse potentes sistemas informáticos para analizar, gestionar y almacenar los datos de forma segura. Esto suele tener lugar en el centro de datos corporativo o en la nube, donde se pueden combinar los datos de múltiples sitios/sensores de campo para proporcionar una imagen más amplia del sistema global IoT y ofrecer información procesable tanto a los responsables de TI como a los de la empresa. Una empresa puede tener operaciones en diferentes zonas geográficas y los datos de IoT pueden analizarse para identificar tendencias y patrones clave, o para detectar anomalías.
A este nivel, se pueden utilizar aplicaciones específicas del sector y/o de la empresa para realizar análisis en profundidad y aplicar reglas de negocio para determinar si es necesario tomar medidas. Los datos entrantes pueden indicar cambios deseables en la configuración de los dispositivos u otras formas de optimizar el proceso, formando un bucle que facilita la mejora constante. La fase 4 también incluye el almacenamiento en un almacén de datos, tanto para el registro como para el análisis posterior.
Un proceso necesita una plataforma
Además de la arquitectura de cuatro etapas IoT , también es importante tener en cuenta la plataforma IoT , que proporciona conectividad entre las etapas. La estructura de la plataforma define los detalles del tráfico de datos. Determina qué datos van a parar a cada lugar y cuánto procesamiento se realiza en cada etapa. Una plataforma IoT puede personalizarse en mayor o menor medida, en función de lo especializado que deba ser el sistema.
Por ejemplo, IoT para el alumbrado público puede ser muy similar de una ciudad a otra, en cualquier parte del mundo, mientras que los sensores y actuadores de una impresora 3D para fabricar dispositivos médicos pueden ser únicos.
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Con una plataforma sólida y una arquitectura bien diseñada, IoT puede mejorar la seguridad, la eficacia y la productividad en prácticamente todos los sectores. La plataforma IoT adecuada puede proporcionarle las herramientas que necesita para alcanzar el éxito.
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