Комплексная IoT-платформа. Архитектура IoT-решения на реальном примере Что такое iot платформа

Внедрение платформ IoT заставит изменить подходы к созданию и использованию АСУ и управлению предприятиями в целом.

IoT или системы телеметрии?

В России и мире наиболее распространено определение интернета вещей (Internet of Things, IoT) с точки зрения технологий: он рассматривается как система объединенных компьютерных сетей и подключенных физических объектов (вещей) со встроенными датчиками и программным обеспечением для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека. Если подключение датчиков телеметрии осуществляется с использованием сетей сотовой связи, то такие системы еще называют системами межмашинных коммуникаций (M2M).

Однако такое определение не позволяет разделить существующие уже многие десятилетия распределенные системы телеметрии/телеуправления и возникающие в настоящее время экосистемы интернета вещей (см. таблицу), а главное - показать, какими изменениями в экономике и бизнесе эти технологические сдвиги вызваны.

Поэтому имеет смысл сформулировать определение интернета вещей с точки зрения бизнеса как технологической основы для перехода к экономике совместного использования (shared eco-nomy) средств про-изводства и предметов конечного потребления. Такая организация производства и потребления товаров и услуг возникает в ходе так называемой четвертой индустриальной революции, которая состоит в появлении возможности формировать полностью автоматические (цифровые) цепочки создания добавленной стоимости, выходящие за границы одного предприятия, с перспективой объединения в глобальную промышленную сеть вещей и услуг.

Экономика совместного использования базируется на принципе объединения различных устройств (станков и промышленного оборудования, транспортных средств, инженерных систем) в программно управляемые пулы и предоставления пользователю не самих устройств, а результатов их работы, по сути их функций. IoT тесно связан с концепцией программно определяемых вещей (soft-ware-defined things, smart things), которая постулирует, что функционал умного устройства (вещи), в отличие от обычной вещи с элементами компьютерного управления, в большей степени определяется программно, причем независимо от его аппаратной реализации. Устройство (объект IoT) одновременно существует в двух взаимосвязанных ипостасях: как физический объект и как его точная и актуальная математическая (программная) модель, т.е. как киберфизическая система.

Объединение устройств в виртуальные пулы и предоставление пользователю их функций позволяет многократно повысить эффективность таких устройств по сравнению с традиционной моделью информационно изолированного использования. Это дает возможность реализовать принципиально новые бизнес-модели, например, контракт жизненного цикла на промышленное оборудование, контрактное производство как сервис, транспорт как сервис, безопасность как сервис и др.

Для воплощения подобного подхода в жизнь нужно, чтобы информация о фактическом состоянии каждого из объединяемых в пул устройств была доступна автоматизированной системе управления, а процессы получения данных о состоянии объекта и исполнении команд управления протекали с допустимым для системы управления уровнем неопределенности.

Облако управления - платформа IoT

Технологической основой для таких изменений служат платформы IoT. Они являются ключевым звеном всей экосистемы интернета вещей, играя роль посредника: устройства и компоненты решения могут передавать данные в широком диапазоне форматов, используя различные протоколы связи (рис. 1). А механизм абстракции дает возможность использовать полученные данные в другом месте цепочки создания ценности (аналитика, бизнес-логика, интеграция с корпоративными системами, разработка приложений).

Платформа IoT представляет собой совокупность взаимодействующих между собой облачных сервисов (облако управления), которая обеспечивает непосредственное, без участия человека и промежуточных АСУ управление подключаемыми объектами. Это облако управления обладает всем необходимым функционалом (программными алгоритмами обработки данных и управления) как низовых систем управления, так и систем управления уровня предприятия. То есть IoT-платформа одновременно выполняет функции универсального средства интеграции и реализует сколь угодно сложные и разнообразные алгоритмы управления.

Механизм открытых прикладных интерфейсов программирования (API) позволяет подключать к облаку управления любые устройства и любые АСУ, не внося в них изменений, а также обрабатывать поставляемые в облако управления данные с использованием готовых шаблонов, а при их отсутствии - с использованием встроенных средств разработки программных приложений. Накопление в платформах IoT исторических данных, поступающих от широкой номенклатуры устройств и АСУ, и применение технологий машинного обучения дают возможность автоматизировать процессы совершенствования алгоритмов, исполняемых облаком управления, что в принципе невозможно в информационно изолированных АСУ.

Таким образом, переход к IoT не требует внесения серь-езных изменений в подключаемые устройства и, как следствие, значительных капитальных затрат на их модернизацию или полную замену. Однако необ-ходимо будет кардинально изменить подходы к использованию подключаемых устройств, трансформировать методы и средства сбора, хранения и обработки данных о состоянии устройств и роль человека в процессах сбора данных и управлении устройствами. Внедрение платформ IoT заставит изменить подходы к созданию и использованию АСУ и общие взгляды на управление предприятиями и организациями.

Согласно классификации аналитиков Berg Insight и First Analysis, большую часть IoT-платформ можно отнести к одной или сразу к нескольким категориям:

• платформы управления коммуникациями (Connectivity Management Platforms, CMP);
• платформы управления сетями/данными/абонентами (Network/Data/Subscriber Management, NM/DM/SM);
• платформы управления устройствами (Device Management Platforms, DMP);
• платформы для обеспечения работы приложений (Application Enablement Platforms, AEP);
• платформы для разработки приложений (App-lica-tion Development Platforms, ADP).

Ключевыми международными производителями IoT-платформ являются компании PTC, SAP, Microsoft и Telit.

Есть ли IoT-платформы в России?

Возможно, такое утверждение звучит излишне резко, но автор считает, что в России нет интернета вещей и, соответственно, облачных IoT-платформ. А что есть? Есть распределенные системы телеметрии с крайне ограниченной функциональностью проприетарного ПО и неприемлемо высоким соотношением «стоимость/экономические результаты применения». Как следствие, масштаб использования даже этих примитивных систем телеметрии, измеряемый количеством подключенных к ним устройств, в России крайне невелик - около 20,5 млн штук (рис. 2), что во много раз меньше, чем количество имеющих выход в интернет пользовательских устройств, а должно быть наоборот.

Общие черты всех российских рынков распределенных систем телеметрии:

• Проприетарность и изолированность создаваемых аппаратно-зависимых решений в сочетании с малой тиражностью, что отражается на их качестве и стоимости.
• Крайне ограниченный функционал - только мониторинг, причем с минимальным уровнем автоматизации обработки телеметрических данных.
• Большое количество мелких игроков, не способных развивать свои продукты/решения.
• С недавних пор - неготовность заказчиков оплачивать неэффективность этих решений.

На развитие отраслевых рынков (сфер применения) распределенных систем телеметрии влияют разные факторы, но всюду прослеживается одна общая тенденция. Это тенденция перехода от проприетарных изолированных систем мониторинга, осуществляемого со значительным участием персонала (фактически традиционных диспетчерских систем), к открытым экосистемам сервисов, ориентированных на телеметрию с аналитикой реального времени и телеуправление с взаимной оптимизацией работы различных систем и ресурсов.

Развитие отраслевых рынков систем телеметрии в России в этом направлении, очевидно, приведет к формированию открытых экосистем разработчиков. В такие экосистемы будут входить как разработчики сенсоров и исполнительных устройств IoT/M2M, способных взаимодействовать с различными системами/приложениями, так и разработчики приложений, которые создаются в формате облачных сервисов и способны через механизм открытых API взаимодействовать с сенсорами и исполнительными устройствами вне зависимости от того, кто является их владельцем.

Зачем переходить в интернет вещей?

Создание и развитие интернета вещей в России - объективная необходимость, поскольку только с его помощью можно решить чрезвычайно остро стоящую задачу одновременного повышения качества и снижения издержек по всей цепочке формирования добавленной стоимости. Традиционные АСУТП и распределенные системы телеметрии, как уже отмечалось, дают крайне ограниченный экономический эффект.

Что мешает? Мешает главным образом то, что переход к IoT - это трансформация принципов управления предприятием, к которой никто в России не готов. Не готовы даже ИТ-отделы, сторона, казалось бы, больше всех заинтересованная в увеличении значимости ИТ внутри организаций, которое обеспечит внедрение IoT.

Для обоснования этой моральной неготовности приводится множество аргументов против. У них есть одна общая черта - они не имеют ничего общего с реальностью.

Вот несколько типичных таких возражений, по сути - предубеждений против облаков:

1. Передача технологических данных в облако? Чтобы наше промышленное оборудование сломали хакеры? У нас и так все замечательно, а вы тянете нас в какую-то авантюру!

В России более 250 тыс. не подключенных к IoT-платформам контроллеров АСУТП «видны» через публичный интернет и никак не защищены - это яркая иллюстрация того, насколько сейчас «все замечательно» с точки зрения безопасности. На самом деле в IoT-платформах есть мощные механизмы защиты подключенных устройств и передаваемых данных. То есть подключение устройств телеметрии и телеуправления к IoT-платформе - это, пожалуй, единственный из существующих сегодня экономически обоснованных способов обеспечить информационную безопасность таких устройств в противовес попыткам возложить функции инфобезопасности на сами устройства.

2. Все решения всегда будет принимать человек, никакой искусственный интеллект его не заменит. Незачем в облаке анализировать данные технологических систем, они «живут» десятые доли секунды. Пускай первичный ввод данных в АСУП ведется вручную. Не надо брать их из АСУТП, это низкоуровневые системы и они совсем для другого. Производственные процессы осуществляются по жестким алгоритмам, и не надо лезть туда с оптимизацией и Big Data!

Более 70% чрезвычайных происшествий техно-генного характера (в частности, катастрофа на Чер-нобыльской АЭС) происходят из-за неправильных управленческих решений, принимаемых в условиях жесткого дефицита информации и времени. При-менение платформ IoT позволяет перейти на «плоские» системы предиктивного управления с единым гибким высокоавтоматизированным контуром «мониторинг - оптимизационное планирование - управление», минимизирующим негативное влияние человеческого фактора.

3. Хорошо, будем анализировать технологические данные с помощью Big Data и искусственного интеллекта. Но данные свои мы никому не отдадим и для их анализа развернем собственную платформу (частное облако).

На деле результаты машинного обучения тем лучше, чем больше объем анализируемых данных, поэтому любая информационно изолированная система, сколько бы не было в нее вложено денег, всегда будет хуже, чем открытая. Кроме того, специалисты по искусственному интеллекту и Big Data сегодня в жесточайшем дефиците, причем не только в России, но и в мире. А платформы IoT предлагают не только развитый инструментарий для создания аналитических приложений, но и готовые специализированные приложения для решения типовых задач.

4. Зачем нам сквозные автоматические процессы обмена данными между нами, нашими поставщиками и нашими потребителями? Мы отлично справляемся, общаясь с поставщиками и потребителями по телефону и электронной почте. Почему мы должны данные с наших производственных систем передавать другим компаниям, да еще в автоматическом режиме?

Оптимизация процессов внешнего взаимодействия дает огромный рост производительности и снижения издержек. Широко известный пример: переход на сквозные автоматические процессы позволил Harley Davidson сократить производственный цикл с 21 дня до 6 часов и сегодня каждые 89 секунд с конвейера сходит мотоцикл, полностью настроенный под своего будущего владельца.

Рынок всех рассудит

В России продолжается беспрецедентное по длительности снижение реальных доходов населения, начавшееся еще в ноябре 2014 г. По данным экспертов Центра экономических и политических реформ, российским семьям приходится тратить бульшую часть своего дохода - в среднем 70-80% - на самое необходимое. Таким образом, любимое отечественное бизнес-развлечение - перекладывание производителем своих постоянно растущих из-за инфляции и общей низкой эффективности бизнеса издержек на потребителя становится крайне затруднительным, во всяком случае в конкурентных отраслях экономики, ввиду отсутствия денег у конечных потребителей. Эти трудности распространяются на взаимоотношения поставщиков и потребителей в B2B-цепочках.

Значит, необходимо оптимизировать издержки по всей B2B2C-цепочке создания добавленной стоимости. Именно эту задачу и решает интернет вещей, реализуя сквозные автоматизированные бизнес-процессы, причем без значительных капитальных затрат.

IoT платформа – программное обеспечение, предназначенное для подключения интернет вещей (датчиков, контроллеров и других устройств) к облаку и удаленного доступа к ним.

Представляет собой промежуточный уровень между аппаратным уровнем (уровнем сенсоров) и прикладным.

С момента появления термина «Интернет вещей» сети, состоящие из большого количества устройств, общающихся между собой, стремительно развиваются. Вследствие этого, IoT (Internet of Things) становится одной из основных технологий в современном обществе. С точки зрения технологических и технических аспектов развития IoT в настоящее время существует четкое разделение между аппаратными и программными платформами для подключения устройств, причем большинство поставщиков предлагают именно программные IoT платформы.

Платформы IoT обеспечивают бесшовную интеграцию различных аппаратных средств, используя протоколы связи, применяя различные типы топологии (прямое подключение или шлюз) и используя SDK при необходимости и т.д.

Используя интерфейсы интеграции с северной границей, предоставляемые платформой, вы также можете передавать собранные данные IoT в определенные системы анализа и хранения данных, а также передавать данные на подключенные устройства (конфигурация, уведомления) или между ними (элементы управления, события), используя различные виды пользовательских приложений.

Самыми популярными программными IoT платформами являются: Microsoft Azure IoT, Amazon Web Services (AWS) IoT, Google Cloud, ThingWorx IoT, IBM Watson, Artik от Samsung Electronics, Cisco IoT Cloud Connect, Salesforce IoT Cloud и многие другие.

Критериями отличия программных IoT платформ друг от друга являются:

масштабируемость – количество конечных устройств, которые могут подключаться к платформе, включая эффективную балансировку нагрузки серверов;

простота использования – гибкость API интеграции и простота управления исходным кодом;

варианты развертывания – публичное или частное облако;

безопасность – защита данных путем шифрования, контроля доступа пользователей и т.д.

база данных – вариант хранения данных, получаемых с устройств, наличие гибридных облачных баз данных и т.д.

Среди протоколов, используемых платформами IoT, наиболее популярными являются MQTT, CoAP, HTTP/HTTPS, AMQP, XMPP, DDS.

Большинство современных программных плат IoT поддерживают аналитику в реальном времени - агрегирование потоков, фильтрация и др. (например, Storm, Samza), пакетную – операции с накопленным набором данных (например, Hadoop, Spark) и интерактивную аналитику данных - многократный исследовательский анализ как потоковых, так и пакетных данных (Spark MLLIB и т. д). Также существует прогностический метод аналитики, основанный на различных способах статистического и машинного обучения.

IoT платформы используются поставщиками и производителями умных устройств для оснащения своих продуктов функциями дистанционного управления, мониторинга в режиме реального времени, настраивания предупреждений и уведомлений, интеграции со смартфонами и другими устройствами.

Также широкой областью применения IoT платформ является оптимизация работы компаний в промышленном секторе (так называемый IIoT) посредством интеллектуального обслуживания оборудования, сбора данных с датчиков и их анализа в реальном времени. Кроме того IoT платформы используются при создании систем умного города для предоставления различных услуг частным и государственным компаниям, конечным клиентам.

Среди таких услуг можно отметить обеспечение безопасности на улицах города и в зданиях, мониторинг экологической ситуации, интеллектуальный мониторинг сетей и др.

Мы продолжаем рассказывать о компаниях-разработчиках решений (ISV). В этом выпуске технический директор компании «ИНПРОСИСТЕМ» рассказывает об опыте разработки архитектуры охранной IoT-системы СеСМИК .

Многие считают, что понятие «Интернета вещей» неразрывно связано с сетью, которой мы пользуемся каждый день. Можно представить себе картину, где множество устройств, объединенных в единое целое через глобальную сеть, обмениваются данными между собой и серверами и создают цифровую картину мира. В данной статье я расскажу о том, как мы делали систему, объединяющую сотни датчиков.

Понятие «интернет» стоит рассматривать гораздо шире. В данном случае это общая для устройств сеть. Она может содержать 10 устройств, а может и 10 000. Может быть проводная, а может быть беспроводная. Может располагаться в одной комнате, а может охватывать несколько стран. Все зависит от задач, которые ставятся перед системой.

При этом создание даже небольшой сети устройств сопровождается множеством трудностей.

Постановка задачи

Нам была поставлена задача по разработке системы охраны периметра. Периметр - это забор, окружающий некоторый объект. Его длина ничем не ограничена.

Система создавалась с нуля. К моменту начала проектирования существовал прототип датчика, способного собирать колебания периметра, проанализировав которые, можно было четко определить факт преодоления или разрушения забора. Опытным путем мы определили, что датчики нужно ставить примерно через каждые 10 метров.

Кроме датчиков планировались еще управляющие устройства с реле и управляемые устройства с «сухим контактом». Система должна работать в уличных условиях при широком диапазоне температур и погодных явлений.

Итак, имеется:

• 3 типа устройств;
• Минимум 100 устройств на километр;
• Количество километров не ограничено;
• Система должна иметь уличное исполнение.

Сразу можно выделить главные вопросы по архитектуре:

• Организация передачи данных и питания;
• Распределение потоков информации: где и как анализировать данные;
• Безопасность решения: какие протоколы использовать;
• Как управлять таким количеством устройств.

Общая схема решения

Изучив различные варианты, мы пришли к выводу, что ни один из протоколов нам не подходит. Некоторые слишком сложны для нашей задачи, некоторые требуют отчислений за использование, а некоторые не поддерживают то, что хотелось бы реализовать.

А реализовать хотелось систему по принципу PlugAndPlay :

• Подключение и отключение устройств без отключения питания;
• Автоматическая определение изменения конфигурации системы;
• Система должна начать работать сразу после сборки

В итоге нам удалось сделать то, что было задумано, написав свой простой, но достаточно мощный протокол. Так как речь идет о маленькой пропускной способности шины и небольшой вычислительной мощности микроконтроллеров, то тип протокола был выбран байтовый. Из-за оптимизации пропускной способности протокол получился достаточно сильно связанным с CAN, но нам удалось сделать его теоретически переносимым на другие стандарты.

Протокол позволяет:

• обнаруживать “на лету” подключенные устройства;
• обнаруживать отключение устройств;
• работать в режиме запрос-ответ;
• передавать асинхронные события;
• передавать потоковые данные с устройства.

Наладив обмен между устройствами и шлюзом, осталось разобраться с сервером.

Шлюз имеет выход Ethernet . Это наиболее универсальная технология передачи данных. Сеть может быть организована как угодно: оптическими каналами, беспроводными каналами, обычной витой парой - при этом мы всегда сможем подключиться к этой сети, используя оптические конвертеры и точки доступа. Это позволяет заказчику проектировать инфраструктуру сети любой сложности и протяженности.

Передача данных была организована с помощью Сокетов Беркли на базе TCP/IP. Такое решение позволяет серверу гарантированно получать информацию от любого датчика и не зависеть от программных платформ. Протокол поверх TCP/IP мы разработали так же свой. Он тоже байтовый, для оптимизации работы на стороне микроконтроллера. У байтовых протоколов есть большой минус: сложность с последующей модификацией. Однако текстовый протокол для микроконтроллерного устройства слишком избыточен.

Самым сложным с точки зрения разработки ПО оказался сервер. Мы реализовали асинхронную многопоточную модель взаимодействия, что позволило получить “живую” систему, мгновенно реагирующую на любые изменения. Подключение нового устройства, потеря связи со шлюзом, тревога от датчика, открытие крышки на устройства - любое событие в системе мгновенно регистрируется, даже если они происходят одновременно.

В итоге мы получили гибкую модульную систему, управляемую через единый центр - сервер. Он так же имеет свой протокол, позволяющий подключаться к нему и получать события в системе. Это позволяет использовать нашу систему как составную часть большого комплекса и масштабировать ее практически до бесконечности.

Вопросы безопасности

С безопасностью системы оказалось все достаточно просто. Дело в том, что все сети, которые находятся на охраняемых объектах, сами по себе являются охраняемыми объектами. Таким образом все сети, с которыми работает система, становятся “доверенными”.

Кроме того, “цена” взлома информационной системы охраны гораздо выше, чем другие способы преодоления. Иными словами, опытный нарушитель найдет более простой способ преодолеть заграждение, а менее опытный просто не сможет взломать систему.

Поэтому никакими особыми способами защиты информации мы не пользовались, ограничившись только базовыми принципами.

Что дальше?

Несмотря на то, что система уже сформировалась, мы продолжаем активно ее развивать и искать новые способы применения.

Одним из направлений развития системы является машинное обучение. Используя эти алгоритмы, можно отфильтровывать регулярные помехи, такие как шум от грузовиков поездов и самолетов. В экспериментах для этого направления нам очень сильно помогает Azure Machine Learning. Он содержит множество готовых решений для машинного обучения, что позволяет достаточно быстро получить результаты.
Анализ колебаний ограждения далеко не единственный способ использования технологий, заложенных в нашу систему. Контроль вибраций высотных зданий, трубопроводов и газопроводов, хрупких грузов, вибродиагностика турбин и подвижных частей различных конструкций - далеко не полный список возможностей.

Количество датчиков в таких системах будет только возрастать и тут практически не минуем переход к облачным системам на объектах, для которых не запрещено использование интернета.

Очень перспективными нам кажутся новые технологии IoT от Microsoft. Единая платформа Windows теоретически способна сэкономить много времени, так как можно написать общий для разных аппаратных платформ код.

А для обработки данных использовать Azure IoT Suite. По заявлениям разработчиков, он содержит в себе инструменты, позволяющие не только объединять и управлять множеством IoT устройств, но и обрабатывать большие объемы данных с них. Это мы и собираемся проверить в ближайшем будущем.

Заключение

Когда мы начинали разработку системы, понятие “Интернета вещей” еще не набрало такой популярности. Опыта было немного, со многими вещами мы столкнулись в первый раз. Сейчас, когда об этой концепции много пишут и рассказывают, стало ясно, что выбран правильный путь.

Работа была сложной и долгой. Создание первой коммерческой версии системы заняло примерно 3 года. Первый ушел на разработку инженерных образцов отдельных устройств. Еще год был потрачен на разработку системы в целом. Третий год шла доводка и отладка.

За это время мы получили огромный опыт в решении разнообразных инженерных задач. Причем подбор корпусов, кабельной продукции, организация производства и логистики отняли не меньше сил, чем разработка самой системы.

Сейчас система смонтирована и работает на многих объектах в России и зарубежом. Самый крупный из них состоит из нескольких периметров общей протяженностью более 15 км. В проектировании находятся и более масштабные объекты.

Более подробную информацию можно получить на

Относится к 1999 году, когда ребята из Массачусетского технологического института делали доклад для компании Procter&Gamble. Они описывали идеальный склад, в котором каждый товар идентифицируется по беспроводной метке, а все узлы этой сложной системы связаны между собой и позволяют полностью исключить участие человека.

Английская аббревиатура IoT сейчас звучит повсеместно, и часто этот «ярлычок» приклеивается к вещам, не имеющим к нему прямого отношения.

Как отличить объекты из области Интернета вещей?

1. Любое такое устройство должно обладать возможностью сбора данных о том, что происходит вокруг, и идентифицировать предметы.

2. «Умное» устройство обязательно должно быть подключено к интернету или, как минимум, к локальной инфраструктуре связи, чтобы передавать информацию и получать ее от других девайсов.

3. У «умного» устройства должен присутствовать интеллект, который позволит на основе полученных данных самостоятельно или с помощью пользователя сделать какие-то выводы и принять решения.

4. Объект должен уметь реализовывать принятые решения, например, включать противопожарную систему, если срабатывают датчики дыма.

Развитие технологий уже сейчас позволяет использовать различные IoT-устройства в повседневной жизни. Разработки в этой области существуют и в России. Представляем вашему вниманию 7 российских проектов из области интернета вещей.

Команда: Александр Гранкин (управление, маркетинг и стратегия), Алексей Сидоренко (разработка продукта), Андрей Прокопьев (технологии и производство).

Проект, стартовавший в мае 2013 года, позволяет объединять различные устройства, работающие в формате Интернета вещей. Платформа дает пользователям возможность быстро разворачивать собственные сервисы и создавать новые на базе предоставляемых API.

GO+ стал одним из самых обсуждаемых IoT-проектов в этом году. Главная его особенность – управление абсолютно любыми устройствами, имеющими выход в интернет.

Основная задача проекта GO+ – развязать людям руки при выборе устройств и помочь расширить их функционал. К примеру, если соединить популярные сервисы по отслеживанию автомобилей и мотоциклов с современным датчиком «crash sensor», сообщающим о ДТП, сервис автоматически вызовет скорую помощь и передаст координаты места аварии. Таким образом появится возможность спасти большее количество людей: в момент аварии у многих просто нет физической возможности вызвать себе помощь, а на счету каждая секунда. Это пример взаимодействия между различными устройствами, которое можно настроить с GO+.

Кроме того, платформа может служить хорошим инструментом для бизнеса: компании получат возможность создавать собственные клиентские сервисы для управления устройствами.

Разработчики платформы определили три сегмента своей целевой аудитории: это М2М сервис-провайдеры, производители устройств и частные потребители.

2. X-turion («Икстурион» )

Главные члены команды: Сергей Колюбин (основатель и CEO), Илья Григорьев (директор по развитию).

Это технологический стартап, который разрабатывает мобильного робота с развитой системой навигации для мониторинга квартир, загородных домов и служебных помещений. Проект появился в середине 2012 года и является портфельной компанией венчурного фонда iDealMachine . В 2013 году проект получил статус резидента, а в 2014 году – грант Фонда Сколково как победитель первого Russian Robotics Challenge.

Сейчас на рынке представлено множество решений для «умного дома», которые позволяют следить за безопасностью помещения с помощью специальных беспроводных датчиков (движения, задымленности и т.п.). Но эти датчики должны быть установлены в каждую комнату для полноценного покрытия квартиры, и зачастую для работы с устройствами разных вендоров требуется устанавливать отдельное ПО. При этом нет возможности проверить, что на самом деле случилось, потому что датчики работают по протоколам, которые не позволяют передавать видео. А если и есть универсальные устройства, то они, как правило, стоят дорого: один такой девайс для одной комнаты обойдется минимум в $200.

Команда не просто делает робота, а интегрирует его систему управления с системой «умного дома». На роботе стоят датчики температуры, влажности и дыма, есть даже датчик протечек воды. Этот набор может меняться по желанию клиента. Робот самостоятельно объезжает помещение и составляет его план-карту. Карта информативная: на ней показываются значения температуры, уровня влажности, шума и загрязненности.

У робота есть несколько режимов функционирования, и он адаптируется к предпочтениям своих хозяев. Робот может использоваться независимо, или являться интеллектуальным хабом для других устройств «умного дома» – датчиков, розеток, клапанов, ламп, жалюзи. При этом через мобильное приложение можно будет управлять всей системой.

Девайс уже может взаимодействовать с устройствами, которые поддерживают беспроводной стандарт z-Wave (наиболее популярный сейчас). В планах – расширение до стандартов BLE и ZigBee, а также работа с девайсами, имеющими прямой выход в интернет – как это делают термостаты Nest или светильники Philips Hue .

Особое внимание в проекте уделяется дизайну и сценариям «общения» с человеком, – голосовому управлению, распознаванию лиц и жестов.

X-turion

3. Virt 2 real

Команда: Евгений Помазов (сооснователь и генеральный директор), Александр Шарин (сооснователь, технический директор), Сергей Серов (сооснователь, R&D).

Virt2real– это платформа для создания интернет-вещей с удаленным управлением и видеонаблюдением через Wi-Fi, 3G/4G или кабельный интернет.

Отличительные особенности платы – не только крохотные размеры, но и простота подключения любых внешних устройств и удобная работа с видео. Полноценная операционная система дает широкие возможности для создания устройств с искусственным интеллектом.

Как это работает? Например, если взять простую радиоуправляемую машинку и установить на нее плату с видеокамерой, можно получить готовое устройство, управляемое с КПК или ноутбука через интернет, а потом подключиться с работы и посмотреть, как дела дома.

Или вариант для любителей острых ощущений. Можно поставить такую камеру на коптер, добавить Yota – и получится управляемый через интернет вертолет. Нужна видео-няня для наблюдения за ребенком? Просто убираем устройство в удобный корпус – и готово.

4. Black Swift

Black Swift – один из свежих проектов, который удешевляет существующие Wi-Fi-технологии. Это миниатюрный модуль размером с монету, который встраивается в компьютер. Black Swift обладает мощным процессором, интерфейсами Wi-Fi и USB, а также поддержкой ОС OpenWRT.

Работа Black Swift направлена на взаимодействие с бытовой техникой и создание «умного дома». Девайс прост в использовании, он не требует специальной платы, нужно только подключить к нему источник питания +5 В.

5. Jalousier

Jalousier – новое решение для поддержания комфортного уровня освещения и температуры в доме. Устройство автоматически регулирует положение жалюзи в зависимости от освещенности внутри помещения и вне его, а также от времени суток, погоды и представления владельца об уровне комфорта. Jalousier сокращает время, уходящее на ручную регулировку, а также убирает необходимость искусственного освещения и отопления или охлаждения дома.

Jalousier настраивается и контролируется через бесплатное приложение для iPhone и Android. Есть опции управления жестами, удаленный доступ и, например, управление группами жалюзи. Благодаря встроенным технологиям Wi-Fi и ZigBee, Jalousier легко интегрируется в уже существующую интеллектуальную систему управления домом.

Кампания проекта на Indiegogo.com уже набирает поклонников, готовых вложиться не только средствами, но и идеями для дальнейшей разработки.

6. Command Spot

Команда: СEO проекта – Федор Анциферов. CTO – Виктор Колобов.

Command Spot – сервис для активных пользователей интернета, который позволяет управлять подключенными устройствами из любой точки планеты.

В 2011-2012 годах один из основателей проекта, Федор Анциферов, работал директором по развитию компании в сфере производства и эксплуатации вендинговых автоматов, контролируемых через интернет. В таких автоматах можно удаленно поменять цены, отслеживать товарные остатки и выручку, а можно загрузить на них новые рекламные сообщения и, наконец, включить или выключить весь автомат.

Еще во время вывода на рынок новой линейки вендинговых автоматов будущие сооснователи начали обсуждать идею построения платформы по удаленному управлению подключенными устройствами для дома и офиса.

Сервис уже запущен в направлении B2C и умеет работать с «умной розеткой». В перспективе с Command Spot можно будет использовать различные управляющие контроллеры, в том числе для «умного города»: основатели рассматривают варианты работы с освещением, электронными устройствами на парковке, сигнализациями. Чтобы воспользоваться услугами системы, необходимо зарегистрироваться на сайте , выбрать устройство и приобрести его в интернет-магазине. После этого остается подключить девайс и настроить панель управления.

7. Ivideon

Владимир Еремеев – основатель и управляющий партнер. Андрей Юдников – основатель и управляющий партнер.

Ivideon – облачный сервис для видеонаблюдения через интернет. Проект позволяет подключить камеру и удаленно наблюдать за картинкой с компьютера, ноутбука, планшета или телефона. Компания располагает сетью дата-центров по всему миру, а всего платформой пользуется более миллиона человек. Программное обеспечение Ivideon поддерживается на iOS, Android, Windows, Mac Os и Linux. Кроме того, живое видео можно вставить на сайт, в блог или сохранить в архиве в самом облаке, а данные передаются в зашифрованном виде.

Не просто найти ресурсы, которые дают возможность познакомиться с возможностями IOT платформ в «живом» демо доступе. Большинство компаний предоставляют этот сервис по специальным запросами или дают возможность познакомиться с системами в демо роликах. В этом посте приводятся ссылки на сайты компаний, которые дают эту возможность. Кроме возможности посмотреть работу платформ, они обладают особенностями, которые выделяют их в большом потоке рождающихся IOT сервисов.

eZhing

Платформа позволяет:

• создавать свои собственные интерактивные планы-схемы помещений (квартир, домов, теплицы или даже крупных цехов заводов и фабрик)
• наносить на схемы расположение объектов из сферы IOT (датчики, сигнализаторы, ...)
• привязывать созданные планы-схемы к местоположениям на географической карте

С помощью платформы можно обеспечить гео-мониторинг объектов в режиме реального времени.

Thingsboard

Thingsboard это платформа c открытым исходным кодом. Она имеет хорошую документацию и примеры вариантов использования.

Платформа позволяет:

• быстро разрабатывать, сопровождать и масштабировать IoT проекты
• интегрироваться с другими сервисами обработки IoT данных (AWS IoT, Apache Spark, SigFox, IBM Watson IoT)
• ретранслировать данные устройств в другие системы
• подключать устройства через стандартные протоколы IoT - MQTT, CoAP и HTTP
• cоздавать панели мониторинга для визуализации данных

Платформа имеет много других полезных и оригинальных возможностей.

LEVEREGE

Платформа предназначена для быстрого построения прототипов IoT систем и эффективной доработки решений до удовлетворения потребностей заказчиков.

Платформа позволяет:

• создавать имитаторы IoT объектов
• работать с различными протоколами IoT
• создавать и гибко настраивать интерфейсы приложений
• настраивать бизнес логику работы приложений

С помощью платформы можно быстро предоставлять конечным пользователям возможность познакомится с вариантами решений и получить от них обратную связь

Обзоры платформ IOT будут продолжены. Эту работу я веду с целью совершенствования сервиса VIALATM , но думаю, что результаты поисков могут быть полезны и интересными не только мне.