Internet das Coisas

Anotações importantes relativa a disciplina "Big Data, MBA em Análise de Dados com BI e Big Data" (EAD Unicsul) - Publicado em junho/2020.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

  1. Material didático da disciplina;
  2. Análise da informação para tomada de decisão, desafios e soluções. Curitiba, PR: Intersaberes
  3. A Practical Approach to Cloud IaaS with IBM SoftLayer - http://www.redbooks.ibm.com/
  4. Building Big Data and Analytics Solutions in the Cloud - http://www.redbooks.ibm.com/
  5. Building Real-time Mobile Solutions with MQTT and IBM MessageSight - http://www.redbooks.ibm.com/


Aplicações em IoT

Aplicações para IoT, de forma geral, necessitarão de transmissão de dados para grande quantidade de nós, produzindo grande volume de dados. Como um exemplo simples podemos pensar em um hipermercado, e no processo de controle da cadeia de suprimentos, onde necessitamos de poucos dados relacionados ao objeto (id do objeto, localização e tempo para ser vendido), totalizando 18 bytes por objeto. Porém, se este hipermercado possuir 700.000 produtos, serão gerados 12,6 MB, por varredura. Caso a varredura seja feita por segundo, teremos 756 MB/hora ou 18,1 TB/dia, o que é um volume significativo para a infraestrutura de rede local.

Estas informações muitas vezes deverão ainda ser processadas ou guardadas para posterior processamento. Observe que serão necessários novos mecanismos eficientes e políticas inerentes à própria infraestrutura de rede para o gerenciamento, armazenamento e processamento desses dados.

O modelo de redes para tráfego de dados e informação deverá se caracterizar como tráfego de dados fim a fim, porém, possuirá vários atores, tais como nós de origem de dados, coletores de dados e pontos intermediários de processamento. Os fluxos de dados poderão ser alterados nos nós finais ou intermediários ao longo do caminho. Trata-se notadamente de comunicação máquina a máquina e torna-se importante haver uma camada intermediária ou de middleware. Caso o dado de um único sensor de temperatura, com baixo poder computacional, seja importante em uma aplicação para dispositivos móveis e esta esteja instalada em dez mil dispositivos, se a frequência de leitura desse dado se der a cada segundo, o sensor específico não conseguirá atender às requisições, de modo que será necessária uma camada de middleware que possa dar escala à aplicação e responder a todas as requisições.

Como exemplos de middleware específico para IoT temos plataformas como UbiDots, disponível em https://ubidots.com/, IBM Bluemix para IoT em https://www.ibm.com/br-pt/cloud/internet-of-things, Amazon AWS para IoT em https://aws.amazon.com/pt/iot-core/ etc.

IoT
Plataformas IoT Ubidots, AWS IoT Core e IBM Bluemix

Alguns exemplos de aplicações IoT são apresentados na tabela a seguir, porém é difícil imaginar nas variadas possibilidades aplicações possíveis e factíveis.

IoT
Sistemas Cyber-Físicos (Cyber-Physical Systems - CPSS)
O termo “cyber”, diminutivo de “cybernetic”, se refere a alguma coisa ou algum lugar com grande concentração de tecnologias avançadas, em especial computadores, internet etc.
Sistemas cyber-físicos se refere a uma combinação de software e partes mecânicas ou eletrônicas. O controle, o monitoramento e a transferência ou troca de dados são geralmente executados via internet em tempo real (Robôs, IoT, máquinas conectadas em rede etc.), onde elementos de computação comunicam-se com sensores que monitorando parâmetros diversos, e atuadores que modificam o ambiente virtual e físico em que estão inseridos.

Contexto físico: atuadores agem e modificam o ambiente em que os usuários vivem.

Contexto virtual: coleta de dados de atividades virtuais dos usuários, como seu envolvimento em redes sociais, blogs ou sites de e-commerce para predição de ações ou necessidades.

Aplicações CPSs são verificadas em diversificados segmentos, e em grande parte dos casos podem ser diretamente associados com aplicações IoT, como exemplificado a seguir:

  1. Indústrias (automatização e controle de processos);
  2. Saúde (monitoramento remoto e em tempo real de pacientes);
  3. Energia renovável (maior confiabilidade e melhor eficiência);
  4. Prédios inteligentes (redução de consumo, monitoramento de saúde estrutural – SHM);
  5. Transporte (prevenção de acidentes e redução de congestionamentos);
  6. Agricultura (coleta de informações de clima, terreno e outros dados, monitoramento de recursos como irrigação, umidade, saúde das plantas);
  7. Redes de computadores (monitoramento de redes sociais e websites de e-commerce para predição de interesses e prover recomendações);
  8. Cidades inteligentes (CPSs em ampla escala permitindo o uso eficiente de recursos como energia, água etc.).