Qu'est-ce qui différencie un dispositif automatisé, comme un interrupteur à mouvement, d'un appareil connecté à IoT qui fait la même chose ? En un mot : les données. Avec un appareil connecté à IoT, lorsqu'un capteur détecte un mouvement et qu'un actionneur allume une lumière, ces actions sont capturées sous forme de données et envoyées vers le cloud ou un centre de données pour être enregistrées et analysées. Et là où il y a des données, il doit y avoir un système de gestion des données.
IoT architecture qui indique aux données où aller, quel format utiliser, comment s'y rendre et quelles actions entreprendre en fonction de ces données.
Dans ce billet de blog, nous vous proposons une présentation rapide de l'architecture IoT et examinons comment elle guide le flux de données vers et depuis les appareils et les concentrateurs de données.
Flux de données : de la périphérie au serveur/cloud
IoT L'architecture des systèmes est souvent décrite comme un processus en quatre étapes dans lequel les données circulent à partir de capteurs fixés sur des "objets", à travers un réseau et finalement vers un centre de données d'entreprise ou le nuage pour le traitement, l'analyse et le stockage.
Dans l'internet des objets, une "chose" peut être une machine, un bâtiment ou même une personne. Les processus de l'architecture IoT envoient également des données dans l'autre sens sous la forme d'instructions ou de commandes qui indiquent à un actionneur ou à un autre dispositif physiquement connecté de prendre certaines mesures pour contrôler un processus physique. Un actionneur peut effectuer une action aussi simple que l'allumage d'une lumière ou aussi importante que l'arrêt d'une chaîne de montage si une défaillance imminente est détectée.
Passons en revue cette architecture IoT , étape par étape.
ÉTAPE 1 : Capteurs et actionneurs
Le processus commence avec les capteurs et les actionneurs, les dispositifs connectés qui surveillent (dans le cas des capteurs) ou contrôlent (dans le cas des actionneurs) une "chose" ou un processus physique. Les capteurs capturent des données relatives à l'état d'un processus ou à une condition environnementale, comme la température, l'humidité, la composition chimique, le niveau d'un liquide dans un réservoir, le débit d'un tuyau, la vitesse d'une chaîne de montage, etc.
Dans certains cas, un capteur peut détecter une condition ou un événement qui nécessite une réponse quasi immédiate afin qu'un actionneur puisse effectuer des actions correctives en temps réel, par exemple, en ajustant le débit d'un fluide ou les mouvements d'un robot industriel. Dans ces situations, une très faible latence entre le capteur et l'analyse/actionneur déclenché est nécessaire. Pour éviter le délai d'un aller-retour des données vers le serveur, l'analyse des données pour déterminer la défaillance et l'envoi de la commande à la "chose", ce traitement critique est effectué à proximité immédiate du processus à surveiller ou à contrôler. Ce traitement "en périphérie" peut être effectué par un système sur module (SOM), tel qu'un système de gestion de l'information. Digi ConnectCore® module et/ou un Digi Cellular Router avec Python.
ÉTAPE 2 : Passerelles Internet et systèmes d'acquisition de données
Un système d'acquisition de données (DAS) collecte les données brutes des capteurs et les convertit du format analogique au format numérique. Le DAS agrège et formate ensuite les données avant de les envoyer par une passerelle Internet via des réseaux WAN sans fil (tels que Wi-Fi ou Cellulaire) ou des réseaux WAN câblés pour la prochaine étape de traitement.
À ce stade, le volume de données est à son maximum. Les quantités peuvent être énormes, surtout, par exemple, dans une usine où des centaines de capteurs peuvent recueillir des données simultanément. C'est pourquoi les données sont également filtrées et compressées afin d'obtenir une taille optimale pour la transmission.
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PHASE 3 : Pré-traitement : L'analyse en amont
Une fois que les données du site IoT ont été numérisées et agrégées, elles devront être traitées pour réduire encore leur volume avant d'être envoyées au centre de données ou au nuage. Le dispositif périphérique peut effectuer certaines analyses dans le cadre du prétraitement. L'apprentissage automatique peut être très utile à ce stade pour fournir un retour d'information au système et améliorer le processus de manière continue, sans attendre que les instructions reviennent du centre de données ou du cloud de l'entreprise. Le traitement de ce type s'effectue généralement sur un appareil situé à proximité du lieu où se trouvent les capteurs, par exemple dans une armoire électrique sur site.
ÉTAPE 4 : Analyse approfondie dans le nuage ou le centre de données
À l'étape 4 du processus, de puissants systèmes informatiques peuvent être mis à contribution pour analyser, gérer et stocker les données en toute sécurité. Cela se passe généralement dans le centre de données de l'entreprise ou dans le nuage, où les données de plusieurs sites/capteurs peuvent être combinées pour fournir une image plus large du système global IoT et fournir des informations exploitables aux responsables informatiques et commerciaux. Une entreprise peut avoir des activités dans différentes zones géographiques et les données de IoT peuvent être analysées pour identifier des tendances et des modèles clés, ou pour repérer des anomalies.
À ce niveau, des applications spécifiques au secteur et/ou à l'entreprise peuvent être utilisées pour effectuer une analyse approfondie et appliquer des règles commerciales afin de déterminer si des mesures doivent être prises. Les données entrantes peuvent indiquer des modifications souhaitables des paramètres des appareils ou d'autres moyens d'optimiser le processus, formant ainsi une boucle qui facilite l'amélioration constante. L'étape 4 comprend également le stockage dans un entrepôt de données, à la fois pour l'archivage et pour une analyse ultérieure.
Un processus a besoin d'une plateforme
Outre l'architecture à quatre étages de IoT , il est également important de considérer la plate-forme IoT , qui assure la connectivité entre les étages. La structure de la plate-forme définit les détails pratiques du trafic de données. Elle détermine quelles données vont où et quelle quantité de traitement est effectuée à chaque étape. Une plate-forme IoT peut être plus ou moins personnalisée, en fonction du degré de spécialisation du système.
Par exemple, IoT pour les lampadaires peut être très similaire d'une ville à l'autre, partout dans le monde, alors que les capteurs et les actionneurs d'une imprimante 3D pour la fabrication de dispositifs médicaux peuvent être uniques.
En savoir plus sur la gestion du site IoT
Avec une plate-forme solide et une architecture bien conçue, IoT peut améliorer la sécurité, l'efficacité et la productivité dans pratiquement tous les secteurs. La bonne plateforme IoT peut vous fournir les outils dont vous avez besoin pour réussir.
Pour en savoir plus sur les considérations relatives aux plates-formes IoT et sur la façon dont vous pouvez créer votre propre architecture IoT , regardez notre vidéo, Top 5 IoT Platform Requirements.
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