สถาปัตยกรรมโซลูชัน IoT: ภาพรวมของส่วนประกอบ &Amp; เคล็ดลับการออกแบบ

ธุรกิจต่างๆ ยังคงก้าวกระโดดบนเครือข่าย Internet of Things และหันไปหาบริษัทที่ปรึกษา IoT จากการวิจัยล่าสุดโดยข้อเท็จจริงและปัจจัย ตลาด IoT ทั่วโลกคาดว่าจะสูงถึง 1,842 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2571 ซึ่งเติบโตที่ CAGR 24,5% การเปิดตัว IoT นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย Beecham Research รายงานว่า 75% ของโครงการ IoT ทั้งหมดไม่เป็นไปตามความคาดหวังหรือล้มเหลว

สาเหตุทั่วไปคือการขาดการวางแผนและความท้าทายทางเทคนิคที่เกิดขึ้น สิ่งที่ช่วยหลีกเลี่ยงความเสี่ยงของความล้มเหลวคือการวางพิมพ์เขียวสำหรับสถาปัตยกรรม IoT ไว้ล่วงหน้า ในบล็อกโพสต์นี้ เราให้ความกระจ่างเกี่ยวกับองค์ประกอบที่สำคัญของสถาปัตยกรรม IoT และแสดงให้เห็นว่าการออกแบบสถาปัตยกรรม IoT อาจดูเหมือนในทางปฏิบัติโดยใช้ตัวอย่างโครงการจากพอร์ตโฟลิโอของ ITRex

มาเริ่มกันเลยดีกว่า เริ่มจากพื้นฐานที่สุด

สถาปัตยกรรม IoT คืออะไร?

สถาปัตยกรรม IoT เป็นการผสมผสานระหว่างส่วนประกอบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างระบบไซเบอร์ดิจิทัลที่ชาญฉลาด การทำงานร่วมกัน องค์ประกอบเหล่านี้ประกอบขึ้นเป็นฐานสำหรับโซลูชัน IoT ที่จะสร้างขึ้น ก่อนที่เราจะลงลึกในรายละเอียด มาทำความเข้าใจกันก่อน: ไม่มีแนวทางเดียวที่เหมาะกับทุกประการในการออกแบบสถาปัตยกรรม IoT ถึงกระนั้น เลย์เอาต์พื้นฐานยังคงเหมือนเดิมเป็นส่วนใหญ่ไม่ว่าจะแก้ปัญหาด้วยวิธีใดก็ตาม

สถาปัตยกรรม IoT มาตรฐาน: มีอะไรอยู่ภายใต้ประทุน?

แอปพลิเคชัน IoT ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทั่วไปใช้สถาปัตยกรรม IoT มาตรฐานที่ครอบคลุมสี่ชั้น:

• เลเยอร์อุปกรณ์
• เลเยอร์เครือข่าย
• เลเยอร์สนับสนุนบริการและแอปพลิเคชัน
• แอปพลิเคชันชั้น

อย่างไรก็ตาม เมื่อเร็วๆ นี้ ระบบที่เชื่อมต่อกันมากขึ้นเรื่อยๆ ได้เริ่มเปลี่ยนโฟกัสไปที่การประมวลผลขอบ ซึ่งทำให้มีการเพิ่มเลเยอร์เพิ่มเติมในสถาปัตยกรรมสี่ระดับแบบดั้งเดิม ส่วนแบ่งของกิจกรรมที่ดำเนินการที่ Edge ขึ้นอยู่กับการใช้งานเฉพาะ แต่โดยทั่วไปจะครอบคลุมการเปิดใช้งานการเชื่อมต่อ รวมถึงการกรอง การรวม การรักษาความปลอดภัย และการประมวลผลข้อมูลที่เข้ามา

เลเยอร์อุปกรณ์

เลเยอร์อุปกรณ์ประกอบด้วยอุปกรณ์อัจฉริยะที่เชื่อมต่อหรือวัตถุที่ไม่ใช่อิเล็กทรอนิกส์ทุกประเภท ซึ่งได้รับการปรับปรุงด้วยกล้องและ/หรือเซ็นเซอร์ และแอคทูเอเตอร์ (ตัวเลือก) เซ็นเซอร์รับข้อมูลจากโลกภายนอกและแปลงเป็นสัญญาณไฟฟ้าเพื่อให้คอมพิวเตอร์ประมวลผลได้ เซ็นเซอร์ IoT มีขนาดและวัตถุประสงค์แตกต่างกันไป พวกเขาสามารถบันทึกข้อมูลทุกประเภท ตั้งแต่อุณหภูมิ การเคลื่อนไหว ไปจนถึงความชื้น และอื่นๆ ในทางกลับกัน แอคทูเอเตอร์ทำให้อุปกรณ์ที่เชื่อมต่อดำเนินการตามคำสั่งที่ส่งจากศูนย์ประมวลผล เมื่อตัวกระตุ้นได้รับคำสั่ง จะทำให้อุปกรณ์ทำงานในลักษณะที่กำหนดไว้ ตัวอย่างเช่น ระบบไฟอัจฉริยะสามารถเปิดไฟได้เมื่อตรวจพบการเคลื่อนไหวในบริเวณใกล้เคียง

เลเยอร์เครือข่าย

เลเยอร์เครือข่ายครอบคลุมเทคโนโลยีการสื่อสารต่างๆ ที่เชื่อมต่อเลเยอร์อุปกรณ์และเลเยอร์ต่อมาของสถาปัตยกรรม IoT ขึ้นอยู่กับโซลูชัน IoT ที่เป็นปัญหา การเชื่อมต่ออุปกรณ์อาจเปิดใช้งานโดยตรงหรือผ่านเกตเวย์ ส่วนหลังมักใช้กับอุปกรณ์รุ่นเก่าที่ไม่สามารถเชื่อมต่อโดยตรงหรือเมื่อมีโปรโตคอลไม่ตรงกัน โซลูชัน IoT สมัยใหม่อาศัยเทคโนโลยีการสื่อสารต่อไปนี้:

LPWANs หรือ Low Power Wide Area Networks สร้างขึ้นเพื่อรองรับโซลูชัน IoT ขนาดใหญ่โดยเฉพาะ LPWAN ให้โอกาสสำหรับการสื่อสารในวงกว้างในขณะที่ประหยัดพลังงาน ใช้งานได้ยาวนาน และราคาถูก ข้อเสียคือ LPWAN ส่งข้อมูลปริมาณเล็กน้อยในอัตราที่ค่อนข้างต่ำ ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับกรณีการใช้งานที่ไม่คำนึงถึงเวลาและไม่ต้องการแบนด์วิดท์สูง เช่น อาคารอัจฉริยะหรือ IoT ทางอุตสาหกรรม

Zigbee เป็นมาตรฐานการสื่อสารไร้สายระยะสั้นที่เหมาะที่สุดสำหรับแอปพลิเคชัน IoT ระดับกลาง โดยมีโหนดกระจายตัวทั่วถึงในบริเวณใกล้เคียง เช่น บ้านอัจฉริยะ เมื่อเทียบกับ LPWAN Zigbee ให้อัตราข้อมูลที่สูงกว่า แต่ประหยัดพลังงานน้อยกว่า

เครือข่ายเซลลูลาร์ (3G/4G/5G) นำเสนอการสื่อสารบรอดแบนด์ที่เชื่อถือได้ ดังนั้นจึงเหมาะสมอย่างยิ่งที่จะรองรับกรณีการใช้งานต่างๆ เช่น รถที่เชื่อมต่อ การกำหนดเส้นทางการจราจร การจัดการกลุ่มยานพาหนะ หรือความช่วยเหลือขั้นสูงสำหรับคนขับ ถึงกระนั้น เครือข่ายเซลลูลาร์ก็ไม่สามารถจับคู่กับเครือข่ายเซ็นเซอร์ที่ทำงานด้วยแบตเตอรี่ได้ดี และมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินการสูง ซึ่งจำกัดการใช้งาน

Bluetooth ให้การสื่อสารระยะสั้นและใช้สำหรับอุปกรณ์ IoT ของผู้บริโภคขนาดเล็ก เช่น อุปกรณ์กีฬาหรืออุปกรณ์ดูแลสุขภาพ อุปกรณ์ Internet of Body และเครื่องใช้ในบ้านอัจฉริยะ

Wi-Fi ช่วยให้ถ่ายโอนข้อมูลปริมาณมาก อย่างไรก็ตาม เนื่องจากปัญหาความครอบคลุม ความสามารถในการปรับขนาด และการใช้พลังงาน Wi-Fi มักไม่ใช่ตัวเลือกที่เป็นไปได้สำหรับเครือข่าย IoT ที่กว้างขวางหรืออุปกรณ์ IoT ที่ทำงานด้วยแบตเตอรี่ แต่เหมาะสำหรับอุปกรณ์อัจฉริยะที่เชื่อมต่อกับปลั๊กไฟ เช่น แกดเจ็ตในบ้านอัจฉริยะ กล้องรักษาความปลอดภัย หรือป้ายดิจิตอล

RFID ใช้คลื่นวิทยุในการส่งข้อมูลจำนวนเล็กน้อยจากแท็ก RFID ไปยังเครื่องอ่านที่อยู่ใกล้เคียง เทคโนโลยีการสื่อสารนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านโลจิสติกส์และการค้าปลีก

เลเยอร์การคำนวณขอบ

เลเยอร์การประมวลผลขอบประกอบด้วยเกตเวย์ เซิร์ฟเวอร์ภายใน หรือโหนดขอบอื่นๆ ที่กระจัดกระจายไปทั่วเครือข่าย แนวคิดเบื้องหลังการแนะนำอุปกรณ์ Edge คือการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มา โดยส่งเพียงส่วนหนึ่งของบันทึกที่สร้างขึ้นไปยังคลาวด์ หรืออัปโหลดข้อมูลจำนวนมากไปยังคลาวด์ตามช่วงเวลาที่กำหนดไว้ แทนที่จะถ่ายโอนแบบเรียลไทม์ นอกเหนือจากการประมวลผลข้อมูลแล้ว เลเยอร์ขอบยังสามารถกรอง รวม และเข้ารหัสข้อมูลที่เข้ามาได้

การประมวลผลข้อมูลในเครื่องช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรที่อาจจำเป็นในการส่งบันทึกที่สร้างขึ้นทั้งหมดไปยังคลาวด์ การทำเช่นนี้ส่งผลให้มีเวลาแฝงที่ดีขึ้นและประสิทธิภาพที่สูงขึ้น การเพิ่มเลเยอร์ขอบเป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้สำหรับกรณีการใช้งาน IoT ที่ต้องการข้อมูลเพื่อวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และต้องการความสามารถในการปรับขนาดในตัวและการรักษาความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น เช่น ระบบ IoT ทางการแพทย์ ระบบกล้องวงจรปิด หรือรถยนต์อัจฉริยะ

เลเยอร์สนับสนุนบริการและแอปพลิเคชัน

นี่คือจุดสิ้นสุดของข้อมูลส่วนใหญ่ที่รวบรวมโดยอุปกรณ์ IoT ดังนั้น ชั้นสนับสนุนบริการและแอปพลิเคชันจึงถูกใช้เพื่อรวบรวม ประมวลผล และจัดเก็บข้อมูล มีสองกระบวนการที่สำคัญเกิดขึ้น:

• การสะสมข้อมูล: ระบบ IoT สร้างข้อมูลปริมาณมหาศาล และไม่จำเป็นต้องนำข้อมูลทั้งหมดนี้ไปปฏิบัติทันที ดังนั้น สถาปัตยกรรม IoT อาจมี Data Lake เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่สร้างขึ้นทั้งหมด และส่งเฉพาะบันทึกที่ล้างและกรองแล้วเท่านั้นไปยังไปป์ไลน์การจัดการข้อมูล ดังนั้น เป้าหมายหลักของขั้นตอนนี้คือการนำข้อมูลทั้งหมดมารวมกัน ค้นหาว่าข้อมูลส่วนใดส่วนหนึ่งเกี่ยวข้องกับข้อกำหนดทางธุรกิจหรือไม่ และตัดสินใจว่าควรจัดเก็บอย่างไร - ในฐานข้อมูลชั่วคราวหรือคลังข้อมูล
• การแยกข้อมูล: ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT จะถูกขยายโดยข้อมูลจากแหล่งภายนอกที่เกี่ยวข้อง สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึง ERP, EMR และระบบองค์กรอื่นๆ เมื่อถูกแปลงให้ตรงกับการจัดรูปแบบที่เป็นหนึ่งเดียว ข้อมูลจะส่งต่อไปยังพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ เช่น คลังข้อมูล ซึ่งสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้อย่างสะดวก

แอปพลิเคชันชั้น

ที่ชั้นแอปพลิเคชัน ข้อมูลที่รวบรวม ประมวลผล และผสานรวมจากอุปกรณ์ IoT และแหล่งที่มาภายนอกจะดำเนินการผ่านอัลกอริธึมการวิเคราะห์ และผลลัพธ์ของการวิเคราะห์จะถูกนำเสนอต่อผู้ใช้ ประเภทของแอปพลิเคชันจะแตกต่างกันไปตามข้อกำหนดทางธุรกิจของระบบ IoT พวกเขาอาจรวมถึงเว็บหรือแอปพลิเคชันมือถือที่นำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่เป็นภาพแก่ผู้ใช้ปลายทางหรือควบคุมอุปกรณ์ IoT ผ่านแอคทูเอเตอร์ เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ หรือโซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูงที่อาศัยการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

การออกแบบสถาปัตยกรรม IoT ในทางปฏิบัติ: อะไรจะรออยู่ข้างหน้า?

ตอนนี้เราได้ให้ความกระจ่างเกี่ยวกับแนวคิดเชิงทฤษฎีของสถาปัตยกรรม IoT แล้ว มาดูกันว่าสิ่งที่คิดค้นขึ้นมาในทางปฏิบัติจะเป็นอย่างไร เพื่อแสดงให้เห็นลักษณะเฉพาะของการสร้างโซลูชัน IoT เราจะหันไปใช้โครงการจากพอร์ตโฟลิโอของ ITRex

ลูกค้ารายหนึ่งของเราหันมาหาเราด้วยแนวคิดในการสร้างกระจกออกกำลังกายอัจฉริยะเพื่อช่วยให้ผู้คนออกกำลังกายที่บ้านได้อย่างมีประสิทธิภาพเช่นเดียวกับที่ทำในโรงยิม กระจกจะเข้ามาแทนที่โค้ชฟิตเนส "ดู" คนออกกำลังกายเพื่อให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับการฝึกอบรมและเตรียมแผนการฝึกอบรมที่เหมาะสำหรับการออกกำลังกายในอนาคต วิศวกรของ ITRex รับความท้าทายและออกแบบสถาปัตยกรรมสำหรับโซลูชัน โดยครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ เฟิร์มแวร์ ไปจนถึงแอปมือถือสำหรับผู้ใช้ปลายทาง

สถาปัตยกรรมที่เราลงเอยด้วยการออกแบบเน้นหนักไปที่การประมวลผลแบบขอบ ข้อมูลส่วนใหญ่จากเซ็นเซอร์และกล้องของมิเรอร์ได้รับการประมวลผลบนอุปกรณ์ และข้อมูลทางสถิติเพียงบางส่วนเท่านั้นที่จะถูกส่งต่อไปยังคลาวด์

Kirill Stashevski, CTO ของ ITRex อธิบายถึงทางเลือกในการจัดลำดับความสำคัญของ Edge Computing เหนือรุ่น Cloud-Based แบบดั้งเดิม: "เราได้ทดสอบทั้งสองวิธีแล้ว และ Edge Computing ชนะในแง่ของประสิทธิภาพที่สูงขึ้น ดังนั้น ข้อมูลจากกล้องของกระจกและเซ็นเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหวด้วยกาวที่มากับกระจกและชั่งน้ำหนักจึงได้รับการวิเคราะห์ใกล้กับตำแหน่งที่สร้างขึ้น ซึ่งช่วยประหยัดเวลาได้มากและช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน และนั่นก็เป็นเรื่องของการออกแบบสถาปัตยกรรม IoT ที่ประสบความสำเร็จ คุณต้องตัดสินใจเลือกและทดสอบสมมติฐาน โดยเลือกสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับคุณ” สถาปัตยกรรมระดับสูงสำหรับโซลูชันมีลักษณะดังนี้:

กระจกนี้ติดตั้งเครือข่าย AI ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับฟุตเทจวิดีโอที่ครอบคลุมของผู้คนที่ออกกำลังกาย ในขณะที่คนออกกำลังกาย พวกเขากำลังถูกบันทึกโดยกล้องในตัวของกระจก และวิดีโอจะถูกเรียกใช้ทันทีผ่านเครือข่าย AI ที่เปรียบเทียบการออกกำลังกายกับแบบจำลองอ้างอิง

ดังนั้นกลไก AI จะสร้างคำแนะนำแบบเรียลไทม์ว่ากิจวัตรการออกกำลังกายของบุคคลนั้นดีต่อสุขภาพหรือไม่ และแนะนำการปรับปรุงที่จำเป็น ไม่ว่าจะเป็นเรื่องน้ำหนัก เทคนิค หรือความเข้มข้น ในขณะที่ผู้เข้ารับการฝึกอบรมใช้กระจกเงา ภาพวิดีโอจะถูกวาดบนเพื่อปรับแต่งเครือข่าย AI ที่ปรับใช้ในพื้นที่ เพื่อให้คุณภาพของคำแนะนำดีขึ้นตามเวลา

จากข้อมูลของ Kirill การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเป็นอีกเหตุผลหนึ่งที่เราเลือกใช้สถาปัตยกรรมที่เน้นขอบ การฝึกอบรมเครือข่ายในพื้นที่โดยอิงจากวิดีโอที่บันทึกในบริบทที่มิเรอร์ถูกใช้จริงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการฝึกอัลกอริทึมในระบบคลาวด์โดยอาศัยเนื้อหาทั่วไป อีกเหตุผลหนึ่งในการเลือกสถาปัตยกรรมที่เน้นขอบคือความเป็นส่วนตัวเนื่องจากการประมวลผลข้อมูลใกล้กับตำแหน่งที่สร้างขึ้น ทำให้ไม่จำเป็นต้องถ่ายโอนฟุตเทจผ่านเครือข่ายเพื่อการวิเคราะห์

แม้จะเน้นไปที่ขอบ แต่สถาปัตยกรรมสำหรับโซลูชันก็มีส่วนของคลาวด์ด้วยเช่นกัน อย่างไรก็ตาม จุดประสงค์หลักคือการรวบรวมข้อมูลทางสถิติเกี่ยวกับการใช้งานและประสิทธิภาพของมิเรอร์ องค์ประกอบอื่นของโซลูชันคือแอปโซเชียลบนอุปกรณ์เคลื่อนที่สำหรับผู้ใช้ปลายทางเพื่อบันทึกประสิทธิภาพ แชร์กับเพื่อน และฝึกฝนร่วมกัน

สรุปหรือเหตุใดจึงต้องออกแบบพิมพ์เขียวสำหรับสถาปัตยกรรม IoT ล่วงหน้า

หากคุณมีความคิดที่จะนำ IoT มาใช้ เป็นสิ่งสำคัญที่คุณจะต้องสร้างสถาปัตยกรรมที่คิดออกมาล่วงหน้าสำหรับโซลูชันในอนาคตตั้งแต่เนิ่นๆ ระบบที่มีสถาปัตยกรรมไม่ดีนั้นไม่สามารถปรับขนาดได้และไม่สามารถจัดการกับความซับซ้อนได้ ในขณะที่สถาปัตยกรรม IoT ที่ออกแบบมาอย่างดีจะช่วยให้คุณวางแผนสำหรับอนาคตและรับประกัน:

• การบำรุงรักษา ระบบ IoT ที่มีการออกแบบอย่างดีนั้นง่ายต่อการบำรุงรักษาและราคาถูก เนื่องจากภาพที่ใหญ่ขึ้นซึ่งมีส่วนประกอบ กระบวนการ และการผสานรวมทั้งหมดมีความชัดเจน การข้ามไปยังงานที่มีขนาดเล็กลงจึงง่ายกว่า เมื่อพูดถึงการจัดหาโครงการ ระบบที่มีสถาปัตยกรรมที่ดีจะช่วยอำนวยความสะดวกในการจัดหาผู้มีความสามารถใหม่ๆ และลดเวลาที่ใช้ในการถ่ายทอดความรู้
• ความสามารถในการปรับขนาด ด้วยสถาปัตยกรรมเริ่มต้นที่วางแผนไว้ การปรับขนาดระบบ IoT ทั้งในแนวตั้งและแนวนอนจึงกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น โดยนำเสนอฟังก์ชันการทำงานใหม่หรือเพิ่มโหนดปลายทางเพิ่มเติม
• ประหยัดต้นทุน การอุทิศเวลาให้กับการออกแบบระบบ IoT ของคุณอย่างละเอียดจะช่วยในการตัดสินใจเลือกเทคโนโลยีที่ดีขึ้น ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการพัฒนาและการดำเนินงานของโซลูชัน IoT
• ประสิทธิภาพสูง. การมีวิสัยทัศน์ทางสถาปัตยกรรมที่ชัดเจนจะช่วยสร้างกระแสข้อมูลที่ดีขึ้น เช่นเดียวกับการประมวลผลข้อมูลขาเข้าด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม ซึ่งช่วยให้บรรลุประสิทธิภาพของระบบที่สูงขึ้น
• การทำงานร่วมกัน สถาปัตยกรรม IoT สามารถขยายอุปกรณ์หลายเครื่องโดยใช้โปรโตคอลการสื่อสารที่แตกต่างกันซึ่งไม่สามารถจับคู่กันได้ดีเสมอไป สถาปัตยกรรม IoT ที่ออกแบบมาอย่างดีช่วยให้มั่นใจได้ว่าอุปกรณ์และส่วนประกอบต่างๆ จะทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น
• ความปลอดภัย. ด้วยการลงทุนเริ่มต้นในการออกแบบระบบ คุณสามารถหลีกเลี่ยงช่องโหว่ด้านความปลอดภัยและวางแผนกลไกการรักษาความปลอดภัย IoT ที่จำเป็นได้

หากคุณมีคำถามที่ยังไม่ได้คำตอบหรือต้องการก้าวเข้าสู่กลุ่มผลิตภัณฑ์ IoT โดยมีความเสี่ยงเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย โปรดติดต่อทีมพัฒนา ITRex IoT พวกเขาจะช่วยคุณออกแบบสถาปัตยกรรมที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้เพื่อขับเคลื่อนโซลูชันในอนาคตของคุณ

เผยแพร่ครั้งแรกที่ https://itrexgroup.com เมื่อวันที่ 10 พฤษภาคม 2022