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Die 4 Stufen der IoT-Architektur

Was unterscheidet ein automatisiertes Gerät wie einen bewegungsgesteuerten Lichtschalter von einem IoT-verbundenen Gerät, das dasselbe tut? Mit einem Wort: Daten. Wenn bei einem IoT-verbundenen Gerät ein Sensor eine Bewegung erkennt und ein Aktor ein Licht einschaltet, werden diese Aktionen als Daten erfasst und zur Aufzeichnung und Analyse an die Cloud oder ein Datenzentrum gesendet. Und wo es Daten gibt, muss es auch eine IoT-Architektur die den Daten sagt, wohin sie gehen sollen, welches Format sie verwenden sollen, wie sie dorthin gelangen und welche Aktionen auf der Grundlage dieser Daten durchgeführt werden sollen.  

In diesem Blog-Beitrag geben wir einen kurzen Überblick über die IoT-Architektur und betrachten, wie sie den Datenfluss zu und von Geräten und Daten-Hubs steuert.
  

Datenfluss: Vom Edge zum Server/Cloud


Die IoT-Systemarchitektur wird oft als vierstufiger Prozess beschrieben, bei dem die Daten von den an den "Dingen" angebrachten Sensoren durch ein Netzwerk und schließlich zur Verarbeitung, Analyse und Speicherung in ein Unternehmensrechenzentrum oder die Cloud fließen.

Im Internet der Dinge kann ein "Ding" eine Maschine, ein Gebäude oder sogar eine Person sein. Prozesse in der IoT-Architektur senden auch Daten in die andere Richtung in Form von Anweisungen oder Befehlen, die einem Aktor oder einem anderen physisch angeschlossenen Gerät sagen, dass es eine Aktion zur Steuerung eines physischen Prozesses ausführen soll. Ein Aktor kann etwas so Einfaches tun wie das Einschalten einer Lampe oder etwas so Folgewirksames wie das Herunterfahren einer Montagelinie, wenn ein drohender Fehler erkannt wird.
 
Lassen Sie uns diese IoT-Architektur Schritt für Schritt durchgehen.
 

STUFE 1: Sensoren und Aktuatoren

Der Prozess beginnt mit Sensoren und Aktoren, den angeschlossenen Geräten, die ein "Ding" oder einen physikalischen Prozess überwachen (im Falle von Sensoren) oder steuern (im Falle von Aktoren). Sensoren erfassen Daten über den Status eines Prozesses oder einer Umgebungsbedingung, wie z. B. Temperatur, Luftfeuchtigkeit, chemische Zusammensetzung, Flüssigkeitsstände in einem Tank, Flüssigkeitsdurchfluss in einem Rohr oder die Geschwindigkeit eines Fließbandes sowie vieles mehr.
 
In manchen Fällen kann ein Sensor einen Zustand oder ein Ereignis erkennen, das eine nahezu sofortige Reaktion erfordert, damit ein Aktor Abhilfemaßnahmen in Echtzeit durchführen kann, z. B. die Anpassung der Durchflussrate einer Flüssigkeit oder der Bewegungen eines Industrieroboters. In diesen Situationen ist eine sehr geringe Latenzzeit zwischen dem Sensor und dem analysierenden/auslösenden Aktor erforderlich. Um die Verzögerung eines Roundtrips der Daten zum Server, die Analyse der Daten zur Fehlerbestimmung und das Senden der Steuerung an das "Ding" zu vermeiden, wird diese kritische Verarbeitung in unmittelbarer Nähe des zu überwachenden oder zu steuernden Prozesses durchgeführt. Diese "Edge"-Verarbeitung kann von einem System-on-Module-Gerät (SOM) durchgeführt werden, wie z. B. einem Digi ConnectCore®-Modul und/oder ein Digi Mobilfunk Router mit Python.
 

STUFE 2: Internet-Gateways und Datenerfassungssysteme

Ein Datenerfassungssystem (DAS) sammelt Rohdaten von den Sensoren und konvertiert sie vom analogen ins digitale Format. Das DAS aggregiert und formatiert dann die Daten, bevor es sie über ein Internet-Gateway über drahtlose WANs (wie Wi-Fi oder Mobilfunk) oder kabelgebundene WANs für die nächste Verarbeitungsstufe sendet. 
 
An diesem Punkt ist das Datenvolumen am größten. Die Mengen können riesig sein, besonders z. B. in einer Fabrikumgebung, in der Hunderte von Sensoren gleichzeitig Daten erfassen können. Aus diesem Grund werden die Daten auch gefiltert und auf eine optimale Größe für die Übertragung komprimiert.
 

STUFE 3: Vorverarbeitung: Analytik am Rande

Sobald die IoT-Daten digitalisiert und aggregiert wurden, müssen sie verarbeitet werden, um das Datenvolumen weiter zu reduzieren, bevor sie an das Rechenzentrum oder die Cloud weitergeleitet werden. Das Edge-Gerät kann als Teil der Vorverarbeitung einige Analysen durchführen. Maschinelles Lernen kann in dieser Phase sehr hilfreich sein, um dem System Feedback zu geben und den Prozess laufend zu verbessern, ohne auf Anweisungen aus dem Unternehmensrechenzentrum oder der Cloud zu warten. Die Verarbeitung dieser Art findet in der Regel auf einem Gerät statt, das sich in der Nähe der Sensoren befindet, z. B. in einem Schaltschrank vor Ort.
 

STUFE 4: Eingehende Analyse in der Cloud oder im Rechenzentrum

In Stufe 4 des Prozesses können leistungsstarke IT-Systeme zum Einsatz kommen, um die Daten zu analysieren, zu verwalten und sicher zu speichern. Dies geschieht in der Regel im Rechenzentrum des Unternehmens oder in der Cloud, wo Daten von mehreren Feldstandorten/Sensoren kombiniert werden können, um ein umfassenderes Bild des gesamten IoT-Systems zu erhalten und sowohl IT- als auch Geschäftsmanagern verwertbare Erkenntnisse zu liefern. Ein Unternehmen kann an verschiedenen Standorten tätig sein und IoT-Daten können analysiert werden, um wichtige Trends und Muster zu identifizieren oder Anomalien zu erkennen.
 
Auf dieser Ebene können branchenspezifische und/oder unternehmensspezifische Anwendungen verwendet werden, um tiefgreifende Analysen durchzuführen und Geschäftsregeln anzuwenden, um festzustellen, ob Maßnahmen ergriffen werden müssen. Die eingehenden Daten können auf wünschenswerte Änderungen der Geräteeinstellungen oder andere Möglichkeiten zur Optimierung des Prozesses hinweisen und bilden so eine Schleife, die eine ständige Verbesserung ermöglicht. Stufe 4 umfasst auch die Speicherung in einem Data Warehouse, sowohl für die Aufzeichnung als auch für weitere Analysen.
 

Ein Prozess braucht eine Plattform


Zusätzlich zur vierstufigen IoT-Architektur ist es wichtig, die IoT-Plattform zu berücksichtigen, die die Konnektivität zwischen den Stufen sicherstellt. Die Struktur der Plattform definiert die grundlegenden Besonderheiten des Datenverkehrs. Sie bestimmt, welche Daten wohin gehen und wie viel Verarbeitung auf jeder Stufe durchgeführt wird. Eine IoT-Plattform kann mehr oder weniger stark angepasst werden, je nachdem, wie spezialisiert das System sein muss.

Ein Beispiel: Das IoT für Straßenlaternen könnte von einer Stadt zur anderen, überall auf der Welt, sehr ähnlich sein, während die Sensoren und Aktoren eines 3-D-Druckers zur Herstellung medizinischer Geräte einzigartig sein könnten.
 

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Mit einer soliden Plattform und einer gut durchdachten Architektur kann das IoT die Sicherheit, Effizienz und Produktivität in praktisch jeder Branche verbessern. Die richtige IoT-Plattform kann die Werkzeuge bereitstellen, die Sie für den Erfolg benötigen.

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