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Arquitetura de
projetos IoT
By:Fernando Veiga
Palestrante
Who am I ?
Nome: Fernando Veiga
● IoT Solution Architect at 013IS
● IoT Instructor at Samsung Ocean
● Leader Things Hacker Team
● Founder AI Brasil
● Founder Node Red Brasil
SUMÁRIO
• Introdução: Conceito e Evolução
• Tecnologias: Devices, Comunicação e Dados
• Soluções: Smarts Solutions
• Desafios
• Conclusões
Introdução
INTRODUÇÃO
• Evolução dos Sistemas Embarcados
o 95% das CPU são para sistemas embarcados (IDC)
• Evolução da Internet
o 98 milhões de usuários no Brasil
o 3,2 bilhões no mundo
• Evolução da Computação Ubíqua e Pervasiva
o Computadores em todos os lugares
o Computadores imersos nos ambientes
o Conforto, Segurança e Agilidade na interação com mundo
O QUE É IOT?
• IoT = Conceito de qualquer coisa na Internet
• Um mundo todo conectado
• Ampliação das informações que podem ser obtidas
• Ampliação das ações que podemos tomar
Benefícios
• Maior interatividade com o ambientes
• Agilidade em tarefas
• Qualidade de vida
• Monitoramento de situações em tempo real
• Capacidade de ação preventiva
• Rápida tomada de decisão
Investimentos
ECONOMICS (Equity News, 2016)
A Ideia
Problemática
Problemática
• Quais dados eu preciso captar ?
• Quais sensores devo utilizar ?
• Onde terei maior necessidade de processamento ?
• Qual device será mais funcional ?
• Qual banco de dados devo usar ?
• Qual rede de comunicação devo utilizar ?
• Quais as redundâncias devo ter ?
Arquitetura
Arquitetura comum para IoT(Taivalsaari et al, 2015)
Tecnologias
INTERFACING THE WORLD
INTERFACING THE WORLD
DEVICES
• Primeiro Processamento.
• Portas de I/O
Gateway
Comunicação
COMUNICAÇÃO
• Internet
COMUNICAÇÃO
• TX/RX de dados
Exemplo: ZigBee
• Tecnologia com infra Multi-hop
o Rede auto-organizável
o Baixo consumo de energia
o Baixo alcance
o Baixa taxa de dados: ~ 250 kbps
o Muito usado em redes de sensores sem fio
• Pequenos sensores, operados por baterias
Exemplo: SIGFOX
• Tecnologia de rede dedicada para IoT
o Sistema celular em banda ultra-estreita (UNB) na
faixa ISM
o Low-power: 1/1000 do consumo de sistemas de
telefonia
o Cobertura: Até 1000 km entre antenas
o Poucos dados: 12 bytes por mensagens,
transmitidas 140 vezes por dia
• Foco:
o Simplicidade: Sem configuração, requisição de
conexão ou sinalização
o Autonomia: Baixo consumo de energia, permite
anos de operação com uma carga de bateria
o Poucos dados: Não se adequa a multimídia, e
sim pequenas mensagens.
COMUNICAÇÃO
• Disponibilizando dados
• MQTT: Protocolo
Publish/Subscribe
o Message Queue Telemetry
Transport
o Padrão ISO
o Organiza comunicação em
tópicos
• ex. /ocean/aluno1/lum
o TX: Publish
o RX: Subscribe
Cloud
Cloud
Big Data
COMPARTILHANDO
Node-red
• Ambiente de
desenvolvimento
baseado em blocos
com acesso WEB.
• Low-code
• Foco na lógica
• Baseado em
Javascript
• Permite instalação de
novos módulos
VISUALIZANDO: DASHBOARD
Prototipação x Produtização
• Prototipação
o Objetiva validação
o Desenvolvimento rápido
o Artesanal
o Alterações flexíveis
o Demonstração
• Produtização
o Objetiva produção
o Projeto cuidadoso
o Aspectos econômicos e de
escala
o Processo industrial
o Acabamento
o Comercialização
SOLUÇÕES
SOLUÇÕES
Exemplo: Samsung SmartThings
• Home Monitoring Kit
o Possui Hub que conecta com
cameras, sensores, trancas,
lâmpadas etc.
o Sensores de presença, vazamento,
abertura de postas/janelas
o Tomada adaptadora para
controle de eletrônicos
o Extensível a outros dispositivos de
outros fabricantes
o Comunicação baseada em
ZigBee
Exemplo: Assistentes Digitais
• Google Home: Comandos de voz
o Responde perguntas
o Controla áudio/players
o Atende chamadas
o Controla smarthome (Chromecast, Nest and Philips Hue)
Exemplo: Assistentes Digitais
• Amazon Echo: Comandos de voz
o Responde perguntas
o Controla áudio/players
o Controla smarthome (WeMo,
Philips Hue, Sony, Samsung
SmartThings, Nest etc.)
SOLUÇÕES: Cidades Inteligentes
Estudo de Caso: Ecube em Seoul
• Problemas
o Poucas lixeiras
o Lixo espalhado quando cheias
o Baixa taxa de coleta
• Solução:
o Instalação de lixeiras inteligentes
o Monitoramento do volume em tempo real
o Relatórios a cada 1hora para coleta
eficiente
o Otimização de rotas de coleta
• Resultados:
o Redução de 66% no transbordamento
o Redução de 85% no custo de coleta
o Áreas mais limpas
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• Tecnologia
o Sensor de ultrassom monitora o nível do lixo
o Comunicação 3G com servidor
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• O que fazer com tantos dados??
o Milhares de sensores gerando
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o Em todos os lugares: Pessoas,
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Cidades!
o Compartilhados!
• Ex. FiwareLab
o BIG DATA!
o Necessidade de Ferramentas
Computacionais: Data Analytics
e Cognição (IA).
Segurança
• Como proteger milhares de
dispositivos?
o Milhares de dispositivos conectados
o Ameaças físicas, de rede e serviço
o Soluções tradicionais: Criptografia,
autenticação etc.
o Algumas aplicações críticas: e-health,
smart homes, e-Government etc.
o Mas como gerenciar muitos dispositivos?
• Planejamento e ferramentas
multinível
• IA para análise de comportamento.
Ex. Artificial intelligence and
machine learning offer new
possibilities for improving IoT security
(Mary Shacklett, ZDNet-2017)
Atividade: Ideias de IoT para minha cidade
• Problema?
• Solução?
• Tecnologias?
• Resultados Esperados?
• Sugestões:
o Trânsito/Transporte público
o Poluição
o Rios
o Portos/Transporte de cargas
o Qualidade de Vida
o Meio Ambiente
o etc
Conclusões
• IoT é uma tendência tecnológica e econômica.
• Oportunidades para makers!
• Oportunidades para Startups!
• Amplia necessidade de expertises como:
o Hardware
o Software
o Rede
o Data!
Comunidades
Referências
● Hype Cyce, Gartner Inc., 2015
● IoT Timeline, Kelton Global, Acessado em 2017.
● How the Internet of Things Will Drive the Next Economic Revolution, Equity News, 2016.
● Samsung Artik IoT Platforms, www.artik.io, acessado em 2017.
● 5 Amazing Things come true thanks to the IoT: eHealth Edition, Telefonica Blog, Acesso
em 2017.
● Smart cities - background paper. UK Government Department for Business, Innovation
and Skills, 2013.
● Industry 4.0 - https://en.wikipedia.org/wiki/Industry_4.0, acessado em 2017.
● http://www.zdnet.com/article/artificial-intelligence-and-machine-learning-offer-new-
possibilities-for-improving-iot-security/
fernando@013is.com.br
pfveiga7@gmail.com
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Arquitetura de projetos IoT

  • 2. Palestrante Who am I ? Nome: Fernando Veiga ● IoT Solution Architect at 013IS ● IoT Instructor at Samsung Ocean ● Leader Things Hacker Team ● Founder AI Brasil ● Founder Node Red Brasil
  • 3. SUMÁRIO • Introdução: Conceito e Evolução • Tecnologias: Devices, Comunicação e Dados • Soluções: Smarts Solutions • Desafios • Conclusões
  • 5. INTRODUÇÃO • Evolução dos Sistemas Embarcados o 95% das CPU são para sistemas embarcados (IDC) • Evolução da Internet o 98 milhões de usuários no Brasil o 3,2 bilhões no mundo • Evolução da Computação Ubíqua e Pervasiva o Computadores em todos os lugares o Computadores imersos nos ambientes o Conforto, Segurança e Agilidade na interação com mundo
  • 6. O QUE É IOT? • IoT = Conceito de qualquer coisa na Internet • Um mundo todo conectado • Ampliação das informações que podem ser obtidas • Ampliação das ações que podemos tomar
  • 7. Benefícios • Maior interatividade com o ambientes • Agilidade em tarefas • Qualidade de vida • Monitoramento de situações em tempo real • Capacidade de ação preventiva • Rápida tomada de decisão
  • 12. Problemática • Quais dados eu preciso captar ? • Quais sensores devo utilizar ? • Onde terei maior necessidade de processamento ? • Qual device será mais funcional ? • Qual banco de dados devo usar ? • Qual rede de comunicação devo utilizar ? • Quais as redundâncias devo ter ?
  • 14. Arquitetura comum para IoT(Taivalsaari et al, 2015)
  • 23. Exemplo: ZigBee • Tecnologia com infra Multi-hop o Rede auto-organizável o Baixo consumo de energia o Baixo alcance o Baixa taxa de dados: ~ 250 kbps o Muito usado em redes de sensores sem fio • Pequenos sensores, operados por baterias
  • 24. Exemplo: SIGFOX • Tecnologia de rede dedicada para IoT o Sistema celular em banda ultra-estreita (UNB) na faixa ISM o Low-power: 1/1000 do consumo de sistemas de telefonia o Cobertura: Até 1000 km entre antenas o Poucos dados: 12 bytes por mensagens, transmitidas 140 vezes por dia • Foco: o Simplicidade: Sem configuração, requisição de conexão ou sinalização o Autonomia: Baixo consumo de energia, permite anos de operação com uma carga de bateria o Poucos dados: Não se adequa a multimídia, e sim pequenas mensagens.
  • 25. COMUNICAÇÃO • Disponibilizando dados • MQTT: Protocolo Publish/Subscribe o Message Queue Telemetry Transport o Padrão ISO o Organiza comunicação em tópicos • ex. /ocean/aluno1/lum o TX: Publish o RX: Subscribe
  • 26. Cloud
  • 27. Cloud
  • 30. Node-red • Ambiente de desenvolvimento baseado em blocos com acesso WEB. • Low-code • Foco na lógica • Baseado em Javascript • Permite instalação de novos módulos
  • 32. Prototipação x Produtização • Prototipação o Objetiva validação o Desenvolvimento rápido o Artesanal o Alterações flexíveis o Demonstração • Produtização o Objetiva produção o Projeto cuidadoso o Aspectos econômicos e de escala o Processo industrial o Acabamento o Comercialização
  • 35. Exemplo: Samsung SmartThings • Home Monitoring Kit o Possui Hub que conecta com cameras, sensores, trancas, lâmpadas etc. o Sensores de presença, vazamento, abertura de postas/janelas o Tomada adaptadora para controle de eletrônicos o Extensível a outros dispositivos de outros fabricantes o Comunicação baseada em ZigBee
  • 36. Exemplo: Assistentes Digitais • Google Home: Comandos de voz o Responde perguntas o Controla áudio/players o Atende chamadas o Controla smarthome (Chromecast, Nest and Philips Hue)
  • 37. Exemplo: Assistentes Digitais • Amazon Echo: Comandos de voz o Responde perguntas o Controla áudio/players o Controla smarthome (WeMo, Philips Hue, Sony, Samsung SmartThings, Nest etc.)
  • 39. Estudo de Caso: Ecube em Seoul • Problemas o Poucas lixeiras o Lixo espalhado quando cheias o Baixa taxa de coleta • Solução: o Instalação de lixeiras inteligentes o Monitoramento do volume em tempo real o Relatórios a cada 1hora para coleta eficiente o Otimização de rotas de coleta • Resultados: o Redução de 66% no transbordamento o Redução de 85% no custo de coleta o Áreas mais limpas
  • 40. Estudo de Caso: Ecube em Seoul • Tecnologia o Sensor de ultrassom monitora o nível do lixo o Comunicação 3G com servidor o Alimentado por painel solar o Servidor faz análise preditiva para otimizar coleta
  • 43. ANALYTICS & COGNITION • O que fazer com tantos dados?? o Milhares de sensores gerando dados! o Em todos os lugares: Pessoas, Domésticos, Empresas, Indústrias, Cidades! o Compartilhados! • Ex. FiwareLab o BIG DATA! o Necessidade de Ferramentas Computacionais: Data Analytics e Cognição (IA).
  • 44. Segurança • Como proteger milhares de dispositivos? o Milhares de dispositivos conectados o Ameaças físicas, de rede e serviço o Soluções tradicionais: Criptografia, autenticação etc. o Algumas aplicações críticas: e-health, smart homes, e-Government etc. o Mas como gerenciar muitos dispositivos? • Planejamento e ferramentas multinível • IA para análise de comportamento. Ex. Artificial intelligence and machine learning offer new possibilities for improving IoT security (Mary Shacklett, ZDNet-2017)
  • 45. Atividade: Ideias de IoT para minha cidade • Problema? • Solução? • Tecnologias? • Resultados Esperados? • Sugestões: o Trânsito/Transporte público o Poluição o Rios o Portos/Transporte de cargas o Qualidade de Vida o Meio Ambiente o etc
  • 46. Conclusões • IoT é uma tendência tecnológica e econômica. • Oportunidades para makers! • Oportunidades para Startups! • Amplia necessidade de expertises como: o Hardware o Software o Rede o Data!
  • 48. Referências ● Hype Cyce, Gartner Inc., 2015 ● IoT Timeline, Kelton Global, Acessado em 2017. ● How the Internet of Things Will Drive the Next Economic Revolution, Equity News, 2016. ● Samsung Artik IoT Platforms, www.artik.io, acessado em 2017. ● 5 Amazing Things come true thanks to the IoT: eHealth Edition, Telefonica Blog, Acesso em 2017. ● Smart cities - background paper. UK Government Department for Business, Innovation and Skills, 2013. ● Industry 4.0 - https://en.wikipedia.org/wiki/Industry_4.0, acessado em 2017. ● http://www.zdnet.com/article/artificial-intelligence-and-machine-learning-offer-new- possibilities-for-improving-iot-security/