IoT Çözüm Mimarisi: Bileşenlere Genel Bir Bakış &Amp; Tasarım İpuçları

İşletmeler, Nesnelerin İnterneti çoğunluğuna atlamaya ve IoT danışmanlık firmalarına yönelmeye devam ediyor. Facts & Factors tarafından yapılan son araştırmalara göre, küresel IoT pazarının 2028 yılına kadar 1.842 milyar dolara ulaşması ve %24,5'lik bir CAGR ile büyümesi bekleniyor. Yine de IoT'yi kullanıma sunmak kolay değil. Beecham Research, tüm IoT projelerinin %75'inin belirlenen beklentileri karşılamadığını veya başarısız olduğunu bildiriyor.

Bunun yaygın bir nedeni, planlama eksikliği ve bundan kaynaklanan teknik zorluklardır. Başarısızlık riskini önlemeye yardımcı olan şey, önceden bir IoT mimarisi için bir plan hazırlamaktır. Bu blog yazısında, bir IoT mimarisinin temel bileşenlerine ışık tuttuk ve ITRex'in portföyünden bir proje örneği kullanarak bir IoT mimarisi tasarlamanın pratikte nasıl görünebileceğini gösterdik.

En temel bilgilerden başlayarak hemen konuya girelim.

IoT mimarisi nedir?

Bir IoT mimarisi, akıllı bir siber-dijital sistem oluşturmak için birlikte etkileşime giren donanım ve yazılım bileşenlerinin bir karışımıdır. Birbirleriyle birlikte çalışan bu bileşenler, üzerine inşa edilecek bir IoT çözümünün temelini oluşturur. Ayrıntılara dalmadan önce, işleri yoluna koyalım: Bir IoT mimarisi tasarlamak için herkese uyan tek bir yaklaşım yoktur. Yine de, temel düzen, çözüm ne olursa olsun büyük ölçüde aynı kalır.

Standart IoT mimarisi: kaputun altında ne var?

Yaygın veri odaklı IoT uygulamaları, dört katmanı kapsayan standart bir IoT mimarisine dayanır:

• Cihaz katmanı
• Ağ katmanı
• Servis ve uygulama destek katmanı
• Uygulama katmanı

Ancak son zamanlarda, giderek daha fazla sayıda bağlantılı sistem odağı kenar işlemeye kaydırmaya başladı ve bu da geleneksel dört katmanlı mimariye ek bir katmanın eklenmesine yol açtı. Uçta gerçekleştirilen etkinliklerin paylaşımı belirli bir uygulamaya bağlıdır, ancak genellikle bağlantının etkinleştirilmesinin yanı sıra gelen verilerin filtrelenmesi, toplanması, güvenliğinin sağlanması ve işlenmesini kapsar.

Cihaz katmanı

Cihaz katmanı, kameralar ve/veya sensörler ve isteğe bağlı olarak aktüatörlerle zenginleştirilmiş her türlü akıllı, bağlı cihaz veya elektronik olmayan nesneyi içerir. Sensörler, dış dünyadan verileri alır ve bir bilgisayar tarafından işlenebilmesi için elektrik sinyallerine dönüştürür. IoT sensörleri boyut ve amaç bakımından farklılık gösterir. Sıcaklıktan harekete, neme ve daha fazlasına kadar her türlü bilgiyi kaydedebilirler. Aktüatörler, sırayla, bağlı cihazların işlem merkezinden gönderilen komutlara göre hareket etmesini sağlar. Bir aktüatör bir komut aldığında, bir cihazın belirli bir şekilde davranmasını sağlar. Örneğin akıllı bir aydınlatma sistemi, yakınlarda bir hareket algılandığında ışıkları açabilir.

Ağ katmanı

Ağ katmanı, cihaz katmanını ve IoT mimarisinin sonraki katmanlarını birbirine bağlayan farklı iletişim teknolojilerini kapsar. Söz konusu IoT çözümüne bağlı olarak, cihaz bağlantısı doğrudan veya ağ geçitleri aracılığıyla etkinleştirilebilir. İkincisi genellikle doğrudan bağlanamayan eski cihazlar için veya bir protokol uyuşmazlığı olduğunda geçerlidir. Modern IoT çözümleri aşağıdaki iletişim teknolojilerine dayanır:

LPWAN'lar veya Düşük Güçlü Geniş Alan Ağları, büyük ölçekli IoT çözümlerini desteklemek için özel olarak oluşturulmuştur. LPWAN, enerji açısından verimli, uzun ömürlü ve ucuz olurken geniş kapsamlı iletişim fırsatları sunar. Dezavantajı, LPWAN'ların yalnızca küçük hacimli verileri oldukça düşük bir hızda iletmeleridir, bu nedenle akıllı binalar veya endüstriyel IoT gibi zamana duyarlı olmayan ve yüksek bant genişliği gerektirmeyen kullanım durumları için daha uygundurlar.

Zigbee , akıllı evler gibi yakınlarda eşit olarak dağıtılmış düğümlere sahip orta menzilli IoT uygulamaları için en uygun olan kısa menzilli bir kablosuz iletişim standardıdır. LPWAN ile karşılaştırıldığında, Zigbee daha yüksek veri hızları sağlar ancak daha az enerji verimlidir.

Hücresel ağlar (3G/4G/5G) güvenilir geniş bant iletişimi sunar, bu nedenle bağlantılı arabalar, trafik yönlendirme, filo yönetimi veya gelişmiş sürücü yardımı gibi kullanım durumlarını desteklemek için çok uygundurlar. Yine de hücresel ağlar, pille çalışan sensör ağlarıyla iyi eşleşmez ve kullanımlarını sınırlayan yüksek işletim maliyetlerine neden olur.

Bluetooth , kısa mesafeli iletişim sağlar ve spor veya sağlık için giyilebilir cihazlar, Internet of Body cihazları ve akıllı ev aletleri gibi küçük ölçekli tüketici IoT cihazları için kullanılır.

Wi-Fi , yüksek verimli veri aktarımı sağlar. Yine de kapsama alanı, ölçeklenebilirlik ve enerji tüketimi sorunları nedeniyle Wi-Fi, geniş kapsamlı IoT ağları veya pille çalışan IoT cihazları için genellikle uygun bir seçim değildir. Bunun yerine, akıllı ev aletleri, güvenlik kameraları veya dijital tabelalar gibi bir elektrik prizine bağlanan akıllı cihazlar için daha uygundur.

RFID , küçük hacimli verileri bir RFID etiketinden yakındaki bir okuyucuya iletmek için radyo dalgalarını kullanır. Bu iletişim teknolojisi, lojistik ve perakendede yaygın olarak kullanılmaktadır.

Kenar bilgi işlem katmanı

Bir uç işleme katmanı, ağ geçidinden, yerel sunuculardan veya ağa dağılmış diğer uç düğümlerden oluşur. Uç cihazları tanıtmanın arkasındaki fikir, verileri kaynağına yakın bir yerde depolamak ve işlemek, oluşturulan kayıtların yalnızca bir kısmını buluta göndermek veya verileri gerçek zamanlı olarak aktarmak yerine önceden belirlenmiş aralıklarla buluta toplu olarak yüklemektir. Verileri işlemenin yanı sıra, kenar katmanı gelen bilgileri filtreleyebilir, toplayabilir ve şifreleyebilir.

Verileri yerel olarak işlemek, aksi takdirde oluşturulan tüm kayıtları buluta iletmek için gerekebilecek zamandan ve kaynaklardan tasarruf edilmesine yardımcı olur. Bunu yapmak, böylece daha iyi gecikme ve daha yüksek performans ile sonuçlanır. Uç katmanı eklemek, verilerin gerçek zamanlı olarak analiz edilmesini gerektiren ve örneğin tıbbi IoT sistemleri, CCTV sistemleri veya akıllı arabalar gibi yerleşik ölçeklenebilirlik ve gelişmiş güvenlik gerektiren IoT kullanım durumları için uygun bir seçenektir.

Servis ve uygulama destek katmanı

IoT cihazları tarafından toplanan verilerin çoğunluğunun son bulduğu yer burasıdır. Bu nedenle, hizmet ve uygulama destek katmanı, verileri toplamak, işlemek ve depolamak için kullanılır. Burada iki temel süreç gerçekleşir:

• Veri birikimi: IoT sistemleri çok büyük miktarda veri üretir ve bu verilerin tamamının hemen harekete geçirilmesi gerekmez. Bu nedenle, bir IoT mimarisi, üretilen tüm bilgileri depolamak ve veri yönetimi boru hattından yalnızca temizlenmiş ve filtrelenmiş kayıtları göndermek için bir veri gölüne sahip olabilir. Dolayısıyla, bu aşamanın ana amacı, tüm verileri bir araya getirmek, belirli bir bilgi parçasının iş gereksinimleriyle ilgili olup olmadığını anlamak ve geçici bir veritabanında veya bir veri ambarında nasıl saklanması gerektiğine karar vermektir.
• Veri soyutlama: Bu aşamada, IoT cihazlarından gelen bilgiler, ilgili dış kaynaklardan gelen verilerle güçlendirilir. Bunlar ERP'leri, EMR'leri ve diğer kurumsal sistemleri içerebilir. Birleşik biçimlendirmeyle eşleşecek şekilde dönüştürülen veriler, örneğin içgörüler için kolayca erişilebileceği bir veri ambarı gibi merkezileştirilmiş depolamaya geçer.

Uygulama katmanı

Uygulama katmanında, IoT cihazlarından ve dış kaynaklardan toplanan, işlenen ve entegre edilen veriler, analitik algoritmalar aracılığıyla çalıştırılır ve analiz sonuçları kullanıcılara sunulur. Uygulama türleri, bir IoT sisteminin iş gereksinimlerine bağlı olarak değişir. Son kullanıcılara görselleştirilmiş bilgiler sunan veya aktüatörler, iş zekası araçları veya makine öğrenimi ve yapay zekaya dayanan gelişmiş analitik çözümleri aracılığıyla IoT cihazlarını kontrol eden web veya mobil uygulamaları içerebilir.

Pratikte bir IoT mimarisi tasarlamak: ileride ne bekliyor?

Artık bir IoT mimarisinin teorik konseptine ışık tuttuğumuza göre, pratikte tasarlamanın nasıl görünebileceğini görelim. IoT çözümleri oluşturmanın özelliklerini göstermek için ITRex'in portföyünden bir projeye döneceğiz.

Müşterilerimizden biri, insanların evde spor salonundaki kadar etkili bir şekilde antrenman yapmalarına yardımcı olmak için akıllı bir fitness aynası yapma fikriyle bize döndü. Ayna, bir fitness koçunun yerini alacak, antrenman seansları hakkında geri bildirim sağlamak ve gelecekteki antrenmanlar için özel antrenman planları hazırlamak için çalışan bir kişiyi “izleyecek”. ITRex mühendisleri bu zorluğu üstlendi ve çözüm için donanımdan donanım yazılımına ve son kullanıcı mobil uygulamalarına kadar her şeyi kapsayan bir mimari tasarladı.

Tasarladığımız mimari, ağırlıklı olarak uç bilgi işlem üzerine odaklandı. Aynanın sensörlerinden ve kameralarından gelen verilerin çoğu cihazın kendisinde işlenir ve istatistiksel bilgilerin yalnızca bir kısmı buluta aktarılır.

ITRex CTO'su Kirill Stashevski, geleneksel, bulut tabanlı modellere kıyasla uç bilişime öncelik verme seçimini şöyle açıklıyor: “Her iki yaklaşımı da test ettik ve uç bilişim, daha yüksek performans sağlama açısından kazandı. Böylece aynanın kameralarından ve aynaya eşlik eden yapışkan hareket sensörlerinden gelen veriler ve hareket eden ağırlıklar, üretildiği yere yakın bir yerde analiz edilir. Bu, çok zaman kazandırır ve işletme giderlerini azaltmaya yardımcı olur. Başarılı IoT mimarileri tasarlamanın olayı da budur - sizin için en iyi olanı seçerek seçimler yapmanız ve varsayımları test etmeniz gerekir.” Çözüm için üst düzey mimari bu nedenle aşağıdaki gibidir:

Ayna, çalışan insanların kapsamlı video görüntüleri üzerinde önceden eğitilmiş AI ağlarıyla donatılmıştır. Bir kişi çalışırken, aynanın yerleşik kameraları tarafından kaydediliyor ve video görüntüleri, antrenmanı bir referans modelle karşılaştıran AI ağları üzerinden hemen çalıştırılıyor.

Bu nedenle AI motoru, bir kişinin egzersiz rutininin sağlıklı olup olmadığı konusunda gerçek zamanlı öneriler üretir ve ağırlık, teknik veya yoğunluk açısından gerekli iyileştirmeleri önerir. Bir stajyer aynayı kullandıkça, yerel olarak dağıtılan AI ağlarını kişiselleştirmek için video görüntüleri çekilir, böylece önerilerin kalitesi zamanla iyileşir.

Kirill'e göre kişiselleştirme, uç odaklı bir mimariyi seçmemizin bir başka nedeni. Ağları yerel olarak, aynanın kullanıldığı bağlamda kaydedilen videolara dayalı olarak eğitmek, genel içeriğe dayanan buluttaki algoritmaları eğitmekten çok daha iyi sonuçlar verir. Uç merkezli bir mimariyi seçmenin bir başka nedeni de, verilerin üretildiği yere yakın olarak işlenmesi, görüntüleri analiz için ağ üzerinden aktarma ihtiyacını ortadan kaldırdığı için gizliliktir.

Uç odaklı olmasına rağmen, çözüm mimarisi bulut bölümünü de içeriyor. Ancak asıl amacı, aynaların kullanımı ve performansı hakkında istatistiksel veriler toplamaktır. Çözümün bir başka bileşeni de, son kullanıcıların performanslarını kaydetmeleri, arkadaşlarıyla paylaşmaları ve birlikte antrenman yapmaları için bir sosyal mobil uygulamadır.

Bir özet veya bir IoT mimarisi için önceden bir plan tasarlamanın neden çok önemli olduğu

IoT'yi benimseme konusunda fikriniz varsa, gelecekteki çözüm için önceden düşünülmüş bir mimari tasarlamanız çok önemlidir. Kötü tasarlanmış sistemler ölçeklenebilir değildir ve karmaşıklığın üstesinden gelemezken, iyi tasarlanmış bir IoT mimarisi gelecek için plan yapmanıza ve şunları garanti etmenize olanak tanır:

• Sürdürülebilirlik. İyi tasarlanmış IoT sistemlerinin bakımı daha kolay ve daha ucuzdur. Tüm bileşenler, süreçler ve entegrasyonlarla ilgili büyük resim net olduğundan, daha küçük görevlere atlamak daha kolaydır. Proje kaynak kullanımı söz konusu olduğunda, iyi tasarlanmış sistemler de yeni yeteneklerin kazandırılmasını kolaylaştırır ve bilgi aktarımı için gereken süreyi azaltır.
• Ölçeklenebilirlik. Planlanan ilk mimariyle, yeni işlevsellik getirerek veya daha fazla uç düğüm ekleyerek IoT sistemini hem dikey hem de yatay olarak ölçeklendirmek daha kolay hale gelir.
• Maliyet etkinliği. IoT sisteminizi baştan sona tasarlamaya zaman ayırmak, daha iyi teknoloji seçimleri yapmanıza yardımcı olur ve böylece IoT çözümlerinin geliştirme ve işletim maliyetlerini düşürür.
• Yüksek performans. Net bir mimari vizyona sahip olmak, daha iyi veri akışları oluşturmanın yanı sıra gelen verileri uygun araçlarla işlemeye yardımcı olur ve bu da daha yüksek sistem performansı elde edilmesine yardımcı olur.
• birlikte çalışabilirlik Bir IoT mimarisi, her zaman birbiriyle iyi eşleşmeyen farklı iletişim protokollerini kullanan birden fazla cihazı kapsayabilir. İyi düşünülmüş bir IoT mimarisi, farklı cihazların ve bileşenlerin birlikte sorunsuz çalışmasını sağlamaya yardımcı olur.
• Güvenlik. İlk çabayı sistem tasarımına yatırarak güvenlik boşluklarından kaçınabilir ve gerekli IoT güvenlik mekanizmalarını planlayabilirsiniz.

Cevaplanmamış sorularınız varsa veya çok az riskle veya hiç risk almadan IoT kervanına atlamak istiyorsanız, ITRex IoT geliştirme ekibiyle iletişime geçin. Gelecekteki çözümünüzü güçlendirmek için güvenilir ve ölçeklenebilir bir mimari tasarlamanıza yardımcı olacaklar.

İlk olarak 10 Mayıs 2022'de https ://itrexgroup.com'da yayınlandı.