Comparando 11 Plataformas de desarrollo de la IOT

Comparando 11 Plataformas de desarrollo de la IOT (Internet de las Cosas)

En este artículo se presenta un estudio general de la corriente IOT, paisaje plataforma de software, basado en un análisis detallado que se realizó a los vendedores de la Internet de las Cosas. En primer lugar, creamos una lista de las características clave que son importantes para cualquier plataforma de software de la IOT. A continuación, se comparó el grado en que esas características clave se han implementado en las plataformas actuales de software de la IOT. Por último de la lista se establecieron las características deseadas de una plataforma de software IOT basadas en nuestras observaciones.
La Internet de los objetos (IO) ha sufrido una transformación rápida ya que el término fue acuñado por primera vez en 1999 por Kevin Ashton. Dado que la variedad – y el número – de dispositivos conectados a Internet ha aumentado exponencialmente en los últimos años, la IO se ha convertido en una tecnología dominante con un potencial significativo para el avance de la forma de vida de las sociedades modernas.
En cuanto a los aspectos tecnológicos y de ingeniería de la IO, actualmente existe una clara separación entre las plataformas de hardware y software, ya que la mayoría de los vendedores se centraron en el hardware. Algunos vendedores en la industria actualmente ofrecen las plataformas de software de la IO: por ejemplo, de las 100 mejores startups de la IO clasificados según Mattermark (basado en la financiación total recibida), sólo alrededor de 13 nuevas empresas proporcionan plataformas de software de la IO.
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El objetivo de este artículo es hacer un estudio general de la corriente IO paisaje plataforma de software basada en un análisis detallado que se realizó a los vendedores de la IO. La preselección de los proveedores de la IO para este artículo se basa exclusivamente en el criterio de si los vendedores proporcionan soluciones de software que permiten el procesamiento de la información de la IO / dispositivos sensores. Tenga en cuenta que, aunque tratamos de hacerla lo más completa posible, el artículo no puede reflejar algunas de las últimas mejoras introducidas en las plataformas de software mencionados a la IO.
Sobre la base de varios estudios recientes, hemos seleccionado las siguientes características como cruciales para una plataforma de software IO: gestión de dispositivos, integración, seguridad, protocolos de recogida de datos, tipos de análisis, y el apoyo para visualizaciones como ejemplo cuenta para la comparación. En la siguiente parte de este artículo damos una breve introducción a estas características.
La gestión de dispositivos es una de las características más importantes que se esperan de cualquier plataforma de software de la IO. La plataforma de la IO debe mantener una lista de dispositivos conectados a la misma y realizar un seguimiento de su estado de funcionamiento; debe ser capaz de manejar la configuración, actualizaciones de firmware (o cualquier otro software) y proporcionar los informes de errores a nivel de dispositivo y tratamiento de errores. Al final del día, los usuarios de los dispositivos deben ser capaces de obtener estadísticas individuales de nivel de dispositivo.
Apoyo a la integración es otra característica importante que se espera de una plataforma de software de la IO. La API deberá facilitar el acceso a las operaciones importantes y los datos que necesita ser expuesta desde la plataforma de la IO. Es común el uso de APIs REST para lograr este objetivo.
Las medidas de seguridad de la información requerida para operar una plataforma de software de la IO son mucho mayores que las aplicaciones y servicios de software en general. Millones de dispositivos conectados a una plataforma en la IO significa que tenemos que anticipar un número proporcional de vulnerabilidades. En general, tendría que ser cifrado con un mecanismo de cifrado fuerte para evitar posibles escuchas en la conexión de red entre los dispositivos de la IO y la plataforma de software IO.
Sin embargo, la mayor parte del bajo costo y dispositivos de baja potencia que participan en plataformas de software modernos de la IO no puede apoyar tales medidas de control de acceso avanzado. Por lo tanto la plataforma de software de la IO en sí necesita para implementar medidas alternativas para manejar este tipo de problemas a nivel de dispositivo. Por ejemplo, la separación de tráfico de la IO en redes privadas, una fuerte seguridad de la información en el nivel de aplicación en la nube, que requieren actualizaciones de contraseñas regulares y de apoyo de firmware actualizable a través de la autenticación, y así sucesivamente pueden ser seguidos para mejorar el nivel de seguridad presente en una plataforma de software de la IO.
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Otro aspecto importante que necesita atención son los tipos de protocolos utilizados para la comunicación de datos entre los componentes de una plataforma de software IO. Estos pueden necesitar ser reducidos a millones o incluso miles de millones de dispositivos (nodos) para una plataforma de la IO. Los protocolos de comunicación de peso ligero deben ser utilizados para permitir el uso de la energía baja, así como la funcionalidad de ancho de banda de la red.
Tenga en cuenta que, si bien (en este artículo) utilizamos protocolos como un término general, los protocolos utilizados para la recogida de datos se pueden clasificar en varias categorías – tales como la aplicación, contención de carga, mensajería y protocolos heredados.
Los datos recogidos por los sensores conectados a una plataforma de la IO deben ser analizados de una manera inteligente con el fin de obtener una perspectiva interesante.
Hay cuatro tipos principales de analítica que pueden realizarse en la IO de datos: en tiempo real, por lotes, predictivo, y análisis interactivos. El análisis en tiempo real de la conducta en línea (on-the-fly), el análisis de los datos de streaming, operaciones de ejemplo, como las formaciones de ventanas basado, filtrado, transformación y así sucesivamente.
El análisis de las operaciones por lotes se ejecuta en un conjunto acumulado de los datos. Por lo tanto, las operaciones por lotes se ejecutan a intervalos de tiempo regulares y pueden durar varias horas o días. El análisis predictivo se centra en hacer predicciones basadas en diversas técnicas de aprendizaje estadístico y de la máquina. Las analíticas interactivas ejecutan análisis exploratorios múltiples tanto en los datos de streaming y de lote. La última es analítica en tiempo real, que pesa más sobre cualquier plataforma de software de la IO.
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Una cuidadosa investigación en la corriente IO paisaje plataforma de software revela que cada una de las características antes mencionadas se han aplicado en diferentes grados. Hemos hecho una lista de las plataformas pertinentes a continuación, con una comparación de características se resumen:
Está claro que a partir de los inicios de la IO mencionados anteriormente, que las capacidades de gestión de dispositivos no muchos han actuado de pleno derecho. Este es un vacío importante, que debe ser abordado por los proveedores de plataformas de software de la IO.
Por otra parte, hay relativamente poco apoyo para el análisis de los datos generados de la IO en términos de cálculo y visualización. La mayoría de ellos soportan análisis en tiempo real – una característica que debe tener en cualquier marco de la IO. Sin embargo, sólo unas pocas plataformas de software de la IO proporcionan apoyo a los otros tres tipos de análisis. En cuanto a las interfaces visuales, la mayoría de ellas se centran en los patrones simples de un portal web. Estos cuadros de mando permiten la gestión de los ecosistemas de la IO, pero muy pocos proporcionan las capacidades de análisis de datos visuales.
Algunas características más comúnmente observadas a través de diferentes plataformas de software incluyen la integración de la IO REST API, como soporte para el protocolo MQTT como medio de recopilación de datos y cifrado de enlace mediante SSL. Esto indica que la mayoría de las plataformas de software de IO están diseñadas sin mucha consideración a los aspectos del rendimiento del sistema de una implementación de la IO ‘crítico en el funcionamiento del mundo real.

Está claro que existen varios lugares en los que se necesitan mejoras. En esta sección, primero proporcionamos una lista de características de las mejoras. Algunos de estos artículos ya han sido implementados por los proveedores de plataformas de software de la IO; sin embargo hay varias características nuevas que no lo son. A continuación, ofrecemos una lista de tales características nuevas que no han sido abordadas por cualquier proveedor de la plataforma de software IO actualmente.
La mayoría de las plataformas actuales de software de la IO soportan análisis en tiempo real, pero no de datos interactiva y análisis de lotes, lo cual puede ser un tema importante.
Uno puede discutir en este punto diciendo que tales tipos de analíticas están disponibles en otras plataformas de procesamiento de datos bien conocidos, y que es simplemente una cuestión de configurar este tipo de sistemas de software para el análisis de escenarios. Sin embargo, eso es más fácil decirlo que hacerlo; sistemas de procesamiento de datos famosos en tiempo real (Storm, Samza, etc.), por lotes (Hadoop, de chispa, etc.), predictivos (Spark MLLIB, etc.), e interactivos (Drill Apache, etc.) no pueden aplicarse directamente como al uso de la IO.
Las plataformas de software de la IO tienen que ser escalables y deben abarcar instalaciones para caracterizar y evaluar el rendimiento del sistema

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Las medidas deben tomarse para reducir el enorme consumo de ancho de banda posible entre los dispositivos de sensor y el servidor de la IO. El uso de protocolos de comunicación de peso ligero es una solución. El otro enfoque es la analítica de borde, que puede reducir la cantidad de datos en bruto de transmisión al servidor de la IO. Los análisis de borde podrían aplicarse incluso en sistemas integrados de hardware simples, como un Arduino.
Debe tenerse en cuenta que existen múltiples otras preocupaciones éticas, morales y legales asociados con las plataformas de software de IO que no hemos cubierto en este artículo. Aunque es importante, abordar estas cuestiones está fuera del alcance de este artículo.
Un evento de llegada fuera de orden es posible en cualquier aplicación de la IO; un trastorno de tuplas dentro de un flujo de eventos emitido por un sensor de la IO puede ser causado por la latencia de red, la deriva del reloj, y más. Orden-IO menos de procesamiento de eventos puede resultar en una falla del sistema. El manejo del trastorno consiste en un compromiso entre la precisión de los resultados y la latencia del resultado.
Hay cuatro principales técnicas de manipulación del trastorno: técnicas basadas Buffer-, Puntuacion-basa, basado en la especulación, y basados en aproximación. Las soluciones de la IO deben implementar uno o más de éstos con el fin de controlar los eventos fuera de orden.
El contexto se hace sobre todo fuera de la ubicación de un individuo, sus preferencias declaradas, o sus comportamientos pasados. Por ejemplo, en el caso de un teléfono móvil, tenemos acceso a la información de contexto rico debido a varios tipos diferentes de sensores presentes en los teléfonos móviles actuales. Los análisis de la IO deben ser capaces de tomar estos datos contextuales en consideración.
El rápido crecimiento del paradigma de la IO necesita potentes plataformas de software de la IO, que responde a las necesidades que presentan los casos de uso de la IO. En este artículo hemos investigado las características de las plataformas actuales de software del estado de la técnica de la IO. La investigación se centró en aspectos tales como la gestión de dispositivos, la integración, la seguridad, los protocolos para la recopilación de datos, tipos de análisis, soporte para visualizaciones. A partir de este estudio era claro que áreas como la gestión de dispositivos, análisis de datos de la IO, y la escalabilidad del sistema software de la IO y características de rendimiento necesitan una atención especial de la IO comunidad plataforma de software.

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