Architecture de la solution IoT : aperçu des composants et amp ; Conseils de conception

Les entreprises continuent de sauter dans le train en marche de l'Internet des objets et se tournent vers les sociétés de conseil en IoT. Selon une étude récente de Facts & Factors, le marché mondial de l'IoT devrait atteindre 1 842 milliards de dollars d'ici 2028, avec une croissance à un TCAC de 24,5 %. Le déploiement de l'IoT n'est cependant pas facile. Beecham Research rapporte que 75 % de tous les projets IoT ne répondent pas aux attentes définies ou échouent.

Une raison courante en est le manque de planification et les défis techniques qui en découlent. Ce qui aide à éviter le risque d'échec, c'est de définir à l'avance un plan pour une architecture IoT. Dans cet article de blog, nous mettons en lumière les composants essentiels d'une architecture IoT et montrons à quoi peut ressembler la conception d'une architecture IoT dans la pratique en utilisant un exemple de projet du portefeuille d'ITRex.

Plongeons-nous directement, en commençant par les bases.

Qu'est-ce qu'une architecture IdO ?

Une architecture IoT est un mélange de composants matériels et logiciels qui interagissent ensemble pour constituer un système cybernumérique intelligent. Interopérant les uns avec les autres, ces composants constituent la base d'une solution IoT sur laquelle s'appuyer. Avant de plonger dans les détails, mettons les choses au clair : il n'existe pas d'approche unique pour la conception d'une architecture IoT. Pourtant, la disposition de base reste en grande partie la même, quelle que soit la solution.

Architecture IoT standard : qu'y a-t-il sous le capot ?

Les applications IoT courantes basées sur les données reposent sur une architecture IoT standard couvrant quatre couches :

• Couche de périphérique
• Couche réseau
• Couche de support de service et d'application
• Couche d'application

Récemment, cependant, de plus en plus de systèmes connectés ont commencé à se concentrer sur le traitement de périphérie, ce qui a conduit à l'ajout d'une couche supplémentaire à une architecture traditionnelle à quatre niveaux. La part des activités effectuées à la périphérie dépend d'une mise en œuvre particulière, mais elle couvre généralement l'activation de la connectivité, ainsi que le filtrage, l'agrégation, la sécurisation et le traitement des données entrantes.

Couche de périphérique

La couche d'appareils comprend toutes sortes d'appareils connectés intelligents ou d'objets non électroniques qui sont enrichis de caméras et/ou de capteurs et, éventuellement, d'actionneurs. Des capteurs captent les données du monde extérieur et les convertissent en signaux électriques afin qu'ils puissent être traités par un ordinateur. Les capteurs IoT varient en taille et en objectif. Ils sont capables d'enregistrer tous les types d'informations - de la température au mouvement en passant par l'humidité, et plus encore. Les actionneurs, à leur tour, font agir les appareils connectés sur les commandes envoyées par le centre de traitement. Une fois qu'un actionneur reçoit une commande, il fait en sorte qu'un appareil se comporte d'une certaine manière. Un système d'éclairage intelligent, par exemple, pourrait allumer les lumières une fois qu'un mouvement est détecté à proximité.

Couche réseau

La couche réseau englobe différentes technologies de communication qui connectent la couche appareil et les couches suivantes de l'architecture IoT. Selon la solution IoT en question, la connectivité des appareils peut être activée directement ou via des passerelles. Ce dernier s'applique souvent aux appareils hérités qui ne peuvent pas être connectés directement ou en cas d'incompatibilité de protocole. Les solutions IoT modernes s'appuient sur les technologies de communication suivantes :

Les LPWAN , ou Low Power Wide Area Networks, ont été spécialement conçus pour prendre en charge les solutions IoT à grande échelle. Le LPWAN offre des possibilités de communication de grande envergure tout en étant économe en énergie, durable et bon marché. L'inconvénient est que les LPWAN ne transmettent que de petits volumes de données à un débit assez faible, ils sont donc mieux adaptés aux cas d'utilisation qui ne sont pas sensibles au facteur temps et ne nécessitent pas de bande passante élevée, comme les bâtiments intelligents ou l'IoT industriel.

Zigbee est une norme de communication sans fil à courte portée qui convient le mieux aux applications IoT à moyenne portée avec des nœuds uniformément répartis à proximité, par exemple les maisons intelligentes. Comparé au LPWAN, Zigbee fournit des débits de données plus élevés mais il est moins économe en énergie.

Les réseaux cellulaires (3G/4G/5G) offrent une communication haut débit fiable, ils sont donc bien adaptés pour prendre en charge des cas d'utilisation tels que les voitures connectées, le routage du trafic, la gestion de flotte ou l'assistance avancée à la conduite. Pourtant, les réseaux cellulaires ne se marient pas bien avec les réseaux de capteurs fonctionnant sur batterie et entraînent des coûts opérationnels élevés, ce qui limite leur utilisation.

Bluetooth fournit une communication à courte portée et est utilisé pour les appareils IoT grand public à petite échelle, comme les appareils portables de sport ou de santé, les appareils Internet of Body et les appareils électroménagers intelligents.

Le Wi-Fi permet un transfert de données à haut débit. Pourtant, en raison de problèmes de couverture, d'évolutivité et de consommation d'énergie, le Wi-Fi n'est souvent pas un choix faisable pour les réseaux IoT étendus ou les appareils IoT fonctionnant sur batterie. Au lieu de cela, il est plus adapté aux appareils intelligents qui sont connectés à une prise de courant, comme les gadgets intelligents pour la maison, les caméras de sécurité ou les affichages numériques.

La RFID utilise des ondes radio pour transmettre de petits volumes de données d'une étiquette RFID à un lecteur situé à proximité. Cette technologie de communication est largement utilisée dans la logistique et la vente au détail.

Couche informatique Edge

Une couche de traitement de périphérie se compose de passerelles, de serveurs locaux ou d'autres nœuds de périphérie dispersés sur le réseau. L'idée derrière l'introduction d'appareils périphériques est de stocker et de traiter les données près de leur source, en n'envoyant qu'une partie des enregistrements générés vers le cloud ou en téléchargeant en masse les données vers le cloud à des intervalles prédéfinis au lieu de les transférer en temps réel. Outre le traitement des données, la couche périphérique peut filtrer, agréger et chiffrer les informations entrantes.

Le traitement local des données permet de gagner du temps et des ressources qui seraient autrement nécessaires pour transmettre tous les enregistrements générés vers le cloud. Cela se traduit donc par une meilleure latence et des performances plus élevées. L'ajout d'une couche périphérique est une option viable pour les cas d'utilisation de l'IoT qui nécessitent une analyse des données en temps réel et nécessitent une évolutivité intégrée et une sécurité renforcée, par exemple, les systèmes IoT médicaux, les systèmes de vidéosurveillance ou les voitures intelligentes.

Couche de support de service et d'application

C'est là que la majorité des données collectées par les appareils IoT aboutissent. Ainsi, la couche de support des services et des applications est utilisée pour accumuler, traiter et stocker les données. Ici, deux processus essentiels ont lieu :

• Accumulation de données : les systèmes IoT génèrent d'énormes volumes de données, et toutes ces données n'ont pas besoin d'être mises en action immédiatement. Par conséquent, une architecture IoT peut comporter un lac de données pour stocker toutes les informations générées et n'envoyer que des enregistrements nettoyés et filtrés dans le pipeline de gestion des données. Ainsi, l'objectif principal de cette étape est de rassembler toutes les données, de déterminer si une information particulière est pertinente pour les besoins de l'entreprise et de décider comment elle doit être stockée - dans une base de données temporaire ou un entrepôt de données.
• Abstraction des données : à ce stade, les informations provenant des appareils IoT sont amplifiées par les données provenant de sources externes pertinentes. Il peut s'agir d'ERP, de DME et d'autres systèmes d'entreprise. Transformées pour correspondre à un formatage unifié, les données sont transférées vers un stockage centralisé, par exemple un entrepôt de données, où elles peuvent être facilement consultées pour obtenir des informations.

Couche d'application

Au niveau de la couche d'application, les données accumulées, traitées et intégrées à partir d'appareils IoT et de sources externes sont exécutées via des algorithmes d'analyse, et les résultats de l'analyse sont présentés aux utilisateurs. Les types d'applications varient en fonction des exigences commerciales d'un système IoT. Ils peuvent inclure des applications Web ou mobiles qui présentent des informations visuelles aux utilisateurs finaux ou contrôlent les appareils IoT via des actionneurs, des outils de business intelligence ou des solutions d'analyse avancées reposant sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

Concevoir une architecture IoT en pratique : qu'est-ce qui nous attend ?

Maintenant que nous avons fait la lumière sur le concept théorique d'une architecture IoT, voyons à quoi ressemblera sa conception dans la pratique. Pour illustrer les particularités de la construction de solutions IoT, nous nous tournerons vers un projet du portefeuille d'ITRex.

Un de nos clients s'est tourné vers nous avec l'idée de construire un miroir de fitness intelligent pour aider les gens à s'entraîner à la maison aussi efficacement qu'ils le font dans une salle de sport. Le miroir remplacerait un entraîneur de fitness, "regardant" une personne s'entraîner pour fournir des commentaires sur les séances d'entraînement et préparer des plans d'entraînement sur mesure pour les futurs entraînements. Les ingénieurs d'ITRex ont relevé le défi et conçu une architecture pour la solution, englobant tout, du matériel au micrologiciel en passant par les applications mobiles de l'utilisateur final.

L'architecture que nous avons fini par concevoir était fortement axée sur l'informatique de pointe. La majorité des données des capteurs et des caméras du miroir sont traitées sur l'appareil lui-même, et seule une partie des informations statistiques est transmise au cloud.

Kirill Stashevski, CTO chez ITRex, explique le choix de donner la priorité à l'informatique de périphérie par rapport aux modèles traditionnels basés sur le cloud : "Nous avons testé les deux approches - et l'informatique de périphérie a gagné en termes de performances supérieures. Ainsi, les données des caméras du miroir et des capteurs de mouvement adhésifs qui accompagnent le miroir et vont sur les poids sont analysées près de l'endroit où elles sont générées. Cela permet de gagner beaucoup de temps et de réduire les dépenses opérationnelles. Et c'est le problème avec la conception d'architectures IoT réussies : vous devez faire des choix et tester des hypothèses, en choisissant ce qui vous convient le mieux. » L'architecture de haut niveau de la solution se présente donc comme suit :

Le miroir est équipé de réseaux d'IA qui sont pré-formés sur de nombreuses séquences vidéo de personnes qui s'entraînent. Au fur et à mesure qu'une personne s'entraîne, elle est enregistrée par les caméras intégrées du miroir et la séquence vidéo est immédiatement diffusée via les réseaux d'IA qui comparent l'entraînement à un modèle de référence.

Le moteur d'intelligence artificielle génère ainsi des recommandations en temps réel indiquant si la routine d'entraînement d'une personne est saine et suggère les améliorations nécessaires, que ce soit en termes de poids, de technique ou d'intensité. Lorsqu'un stagiaire utilise le miroir, des séquences vidéo sont utilisées pour personnaliser les réseaux d'IA déployés localement, de sorte que la qualité des suggestions s'améliore avec le temps.

Selon Kirill, la personnalisation est une autre raison pour laquelle nous avons opté pour une architecture orientée edge. La formation des réseaux localement basée sur des vidéos enregistrées dans le contexte dans lequel le miroir est réellement utilisé donne de bien meilleurs résultats que la formation des algorithmes dans le cloud en s'appuyant sur un contenu générique. Une autre raison de choisir une architecture centrée sur la périphérie est la confidentialité, car le traitement des données à proximité de l'endroit où elles sont générées évite d'avoir à transférer des images sur le réseau pour analyse.

Bien qu'elle soit orientée edge, l'architecture de la solution comporte également la partie cloud. Cependant, son objectif principal est de collecter des données statistiques sur l'utilisation et les performances des miroirs. Un autre composant de la solution est une application mobile sociale permettant aux utilisateurs finaux d'enregistrer leurs performances, de les partager avec des amis et de s'entraîner ensemble.

Un récapitulatif, ou pourquoi il est crucial de concevoir en amont un blueprint pour une architecture IoT

Si vous avez l'intention d'adopter l'IoT, il est essentiel que vous conceviez très tôt une architecture réfléchie pour la future solution. Les systèmes mal architecturés ne sont pas évolutifs et ne peuvent pas gérer la complexité, tandis qu'une architecture IoT bien conçue vous permettrait de planifier l'avenir et de garantir :

• Maintenabilité. Les systèmes IoT bien architecturés sont plus faciles et moins chers à entretenir. Étant donné que la vue d'ensemble avec tous les composants, processus et intégrations est claire, il est plus simple de passer à des tâches plus petites. En ce qui concerne la recherche de projets, des systèmes bien architecturés facilitent également l'arrivée de nouveaux talents et réduisent le temps nécessaire au transfert des connaissances.
• Évolutivité. Avec l'architecture initiale planifiée, il devient plus simple de faire évoluer le système IoT à la fois verticalement et horizontalement, en apportant de nouvelles fonctionnalités ou en ajoutant plus de nœuds finaux.
• Rapport coût-efficacité. Consacrer du temps à la conception approfondie de votre système IoT permet de faire de meilleurs choix technologiques, réduisant ainsi les coûts de développement et d'exploitation des solutions IoT.
• Haute performance. Avoir une vision architecturale claire permet de créer de meilleurs flux de données, ainsi que de traiter les données entrantes avec des outils appropriés, ce qui permet d'obtenir des performances système plus élevées.
• Interopérabilité. Une architecture IoT peut s'étendre sur plusieurs appareils utilisant différents protocoles de communication qui ne s'associent pas toujours bien. Une architecture IoT bien pensée permet de s'assurer que les différents appareils et composants fonctionnent bien ensemble.
• Sécurité. En investissant des efforts initiaux dans la conception du système, vous pouvez éviter les failles de sécurité et planifier les mécanismes de sécurité IoT nécessaires.

Si vous avez des questions sans réponse ou si vous souhaitez sauter dans le train IoT avec peu ou pas de risque, contactez l'équipe de développement ITRex IoT. Ils vous aideront à concevoir une architecture fiable et évolutive pour alimenter votre future solution.

Publié à l'origine sur https://itrexgroup.com le 10 mai 2022.