O documento discute a arquitetura de Internet das Coisas com Google Cloud, incluindo: 1) O Cloud IoT Core para conectar e gerenciar dispositivos de forma segura. 2) Opções para processamento e armazenamento de dados como Cloud Functions, BigQuery e Cloud Storage. 3) Ferramentas de análise como Cloud DataLab e Google Data Studio para obter insights dos dados. 4) Exemplos de projetos reais implementados com a plataforma.

1. ARQUITETURA DE
INTERNET DAS COISAS
COM GOOGLE CLOUD
Alvaro Viebrantz
aviebrantz.com.br
@alvaroviebrantz
1

2. Alvaro Viebrantz
Google Developer Expert em Internet das Coisas
Cuiabá - MT
2
aviebrantz.com.br
@alvaroviebrantz

3. A Web é gigante hoje
3
Computação Ubiqua

4. 4

5. 5
Por que está na moda hoje ?
Sensores, internet e processamento mais baratos

6. 6
Por que está na moda hoje ?
Sensores, internet e processamento mais baratos

7. 7
Por que está na moda hoje ?
Sensores, internet e processamento mais baratos

8. Conceito de IoT
Não é só acender lâmpadas
O que você pode fazer ?
O conceito de IoT não é só acender lâmpadas
8

9. Refere-se a objetos identificados de forma
única e suas representações virtuais em
uma estrutura similar a internet.
Kevin Ashton em 2009
9
Conceito de IoT

10. IDIdentificável
I/O
Sensores e
Atuadores
Comu
nicação
10
Conceito de IoT

11. Status na
web
11
Demo
Cadeira inteligente

12. IDIdentificável
I/O
Sensores e
Atuadores
Comunic
ação
URL
cadeira.aviebrantz.com.br
MQTT WiFi
Sensor Proximidade
12
Cadeira inteligente

13. cadeira.aviebrantz.com.br
https://github.com/alvarowolfx/iot-chair-sensor
13
Demo
Cadeira inteligente

14. 14
Integração é o ponto chave
Cadeira inteligente

15. 15
IoT é serviço
O importante não é o hardware, mas o que você entrega

16. 16
Apenas o começo
IoT é muito mais que apenas o hardware

17. 17
Pilares em IoT
Da coleta de dados até a geração de informação
Coisas
Nuvem
Dados Informações
e serviços

18. 18
• Recebimento de fluxo de dados
• Processamento desses dados
• Armazenamento massivo de dados
• Análise de dados
• Machine Learning
• Treinamento e predição
Arquitetura em nuvem para IoT
Quais os componentes necessários ?
Escalável
Rede
Global
Seguro

19. 19
Arquitetura em nuvem para IoT
Quais os componentes necessários ?

20. 20
Cloud IoT Core
Serviço gerenciado global para conectar e gerenciar de forma
segura dispositivos
Protocol Bridge
• Endpoints em MQTT e HTTP
• Comunicação Bidirecional
• Escalabilidade automática
• Balanceamento de carga
automático
• Conectado ao Cloud Pub/Sub
• Filas de mensageria
Gerenciamento de dispositivos
• Configure dispositivos individualmente
• Controle de acesso
• Cadastro de certificados de acesso
• APIs para manipulação dos dispositivos
e provisionamento
• Possibilita automação

21. 21
Cloud IoT Core - Gerenciamento
Provisionar dispositivos e controle individual

22. 22
Cloud IoT Core - Gerenciamento
Provisionar dispositivos e controle individual
• Criar registro e configurar os dispositivos individualmente

23. 23
Cloud IoT Core - Gerenciamento
Controle individual dos dispositivos

24. 24
Cloud IoT Core - Gerenciamento
Controle individual dos dispositivos

25. 25
Cloud IoT Core - Gerenciamento
Provisionar dispositivos e controle individual
• APIs para manipulação dos dispositivos e provisionamento
• CRUD dos dispositivos
• Possibilita automação

26. 26
Cloud IoT Core - Comunicação
Via protocolos conhecidos - MQTT e HTTP
• Diferenças entre MQTT e HTTP
• MQTT permite fazer subscrição das mensagens recebidas
• HTTP tem que ficar buscando de forma explicita
• MQTT é mais leve e trafega menos dados na rede, porém fica conectado o tempo todo
• Comunicação Bidirecional
• Existem algumas restrições nisso
• Dados só podem ser enviados pelo dispositivo como telemetry ou state messages
• Dados são recebidos apenas como configuration messages

27. • JSON Web Token (JWT) gerado a partir dos certificados cadastrados
• Chaves privada no dispositivo e publica cadastrada no Google Cloud
• JWT é um formato bem conhecido de autorização
• Padrão de industria - RFC 7519
• Algoritmos suportados para criptografia
• ES256 - ECDSA e SHA-256
• RS256 - RSA e SHA-256
• Devem expirar em 1 hora e tem tolerância de 10 min com o Time Server do Google
27
Cloud IoT Core - Comunicação
Autenticação/Autorização usando JWT

28. 28
Cloud IoT Core - Comunicação
Autenticação/Autorização via HTTP
• Para chamadas HTTP deve ser colocado no Header
• Para obter configurações:
https://cloudiotdevice.googleapis.com/v1/projects/{project-id}/locations/{cloud-region}/
registries/{registry-id}/devices/{deviceid}/config?local_version={VERSION}

29. 29
Cloud IoT Core - Comunicação
Autenticação/Autorização via HTTP
• Para enviar dados:
https://cloudiotdevice.googleapis.com/v1/projects/{project-id}/locations/{cloud-region}/
registries/{registry-id}/devices/{deviceid}:publishEvent

30. 30
Cloud IoT Core - Comunicação
Parâmetros de Autenticação/Autorização via MQTT
• Host: mqtt.googleapis.com:8883
• User: vazio (não é verificado)
• Pass: token JWT
• Client ID:
projects/{project-id}/locations/{cloud-region}/registries/{registry-id}/devices/{device-id}
devices/{deviceid}/config
devices/{deviceid}/events
devices/{deviceid}/state
Dispositivo
SUB PUB
PUB

31. 31
Cloud PubSub
Espinha dorsal do Google Cloud - Mensageria gerenciada pelo Google
• Gerenciado pelo Google
• Escalabilidade automática
• Garantia de entrega
• Conectado com muitos produtos
do Google Cloud

32. 32
Processamento desses dados
Opções para o processamento e ingestão dos dados
• Cloud Dataflow
• Ambiente gerenciado para
processamento em Lote e
Stream de dados
• Modelagem de pipeline
• Baseado no projeto Apache
Beam
• SDK em Python e Java

33. 33
Processamento desses dados
Opções para o processamento e ingestão dos dados
• Faça você mesmo
• Workers recebendo dados via PubSub
• Podem rodar em uma maquina virtual na nuvem
• Cloud Compute Engine
• Kubernetes Engine
• Não é tão simples de escalar automaticamente
• Pode ser feito em qualquer linguagem

34. 34
Processamento desses dados
Opções para o processamento e ingestão dos dados
• Cloud Functions ou Firebase Cloud
Functions
• Serveless computing
• Funções auto escaláveis em Javascript
• As funções podem ser executadas
baseadas em eventos
• PubSub é apenas uma delas
• Cobrança por chamada de função

35. 35
Firebase Cloud Functions
Exemplo de função que reage a dados sendo
recebidos via Cloud PubSub
• Suas regras de transformação e
validação podem ser feitas aqui
• Salvar em banco de dados os dados
históricos para analise posterior
• Salvar no Firebase para mantendo o
ultimo estado em a ser visualizado em
tempo real

36. 36
Armazenamento
Opções para o armazenamento massivo de dados
• BigTable
• NoSQL altamente escalável para
tabelas gigante - Bilhões de linhas X
Milhões de Colunas
• Usado em muitos produtos do Google
• Modelo de dados colunar
• Compatível com API do HBase
• Bom para quem está habituado com
o ecossistema Hadoop
• Não é muito barato !!!

37. 37
Armazenamento
Opções para o armazenamento massivo de dados
• Cloud Spanner
• Banco de dados ACID tradicional mas
com features de NoSQL
• Alta disponibilidade e distribuido
globalmente
• Consultas SQL
• Estado da arte em banco de dados
feito pelo Google
• Gerenciado pelo Google e
escalabilidade automática
• Não é muito barato !!!

38. 38
Armazenamento
Opções para o armazenamento massivo de dados
• BigTable
• NoSQL altamente escalável para
tabelas gigante - Bilhões de linhas X
Milhões de Colunas
• Usado em muitos produtos do Google
• Modelo de dados colunar
• Compatível com API do HBase
• Bom para quem está habituado com
o ecossistema Hadoop
• Não é muito barato !!!

39. 39
Armazenamento
Opções para o armazenamento massivo de dados
• BigQuery
• Data warehouse de baixo custo
• Gerenciado pelo Google e
escalabilidade automática
• Interface SQL ANSI de consulta e
suporte a vários softwares de BI no
mercado
• Append Only - Dados imutáveis
• Gratuito até 1TB por mês analisado e
10GB de dados

40. 40
Armazenamento
Armazenamento e sincronização em tempo real
• NoSQL orientado a documento
• Dados em forma de árvore
• Sincronização em tempo real entre os
clientes
• SDK para várias linguagens
• O Firebase possui todo um
ecossistema de produtos voltado a
desenvolvimento de apps

41. 41
Análise de dados
Obter insight dos dados armazenados
• Cloud DataLab
• Baseado no projeto open source
Jupyter Notebook
• Totalmente gerenciado
• Muito usado para DataScience e
Machine Learning em Python
• Analise e visualize os dados
• Gratuito
• Apenas os serviços extras são
cobrados

42. 42
Análise de dados
Obter insight dos dados armazenados
• Google Data Studio
• Ferramenta para visualização de
dados
• Diversas fontes de dados
• SQL, Google Analytics, BigQuery,
Arquivos CSV, etc
• User friendly
• Gratuito

43. Estação meteorológica - Arquitetura de ponta a ponta com Google Cloud
!43
Post pessoal foi para o blog do Google Cloud
Acesse: bit.ly/gcloud-weather-station

44. Estação meteorológica - Arquitetura de ponta a ponta
!44
ESP8266/ESP32 rodando MongooseOS
• Programação em Javascript
• Hardware
• Backend com Cloud Functions
• MongooseOS tem suporte ao Cloud IoT
Core
Acesse: bit.ly/gcloud-weather-station

45. Estação meteorológica - Arquitetura de ponta a ponta
!45
Relatório com Data Studio e WebApp
Acesse: bit.ly/gcloud-weather-station

46. Monitoramento de ativos via GPS e Rede Celular
!46
Outro post pessoal foi para o blog do Google Cloud sobre Arquitetura IoT
Acesse: bit.ly/gcloud-asset

47. Monitoramento de ativos via GPS e Rede Celular
!47
Outro post pessoal foi para o blog do Google Cloud sobre Arquitetura IoT
• ESP32 + GPS + GSM
• Aqui é mostrado como configurar
remotamente o dispositivo.
• Trocar tempo entre mensagens
• MongooseOS tem suporte à modem GSM de
forma transparente
Acesse: bit.ly/gcloud-asset

48. !48

49. Leverege - Monitoramento inteligente de lixeiras na cidade
!49
www.leverege.com/usecases/waste-management-solution

50. Leverege - Monitoramento inteligente de lixeiras na cidade
!50
www.leverege.com/usecases/waste-management-solution

51. Leverege - Monitoramento inteligente de lixeiras na cidade
!51
www.leverege.com/usecases/waste-management-solution

52. Leverege - Monitoramento de inteligente de lixeiras na cidade
!52
Arquitetura do projeto
https://www.leverege.com/usecases/waste-management-solution

53. Cloud
Natural Language
Cloud
Speech
Cloud
Vision
Cloud Machine Learning APIs
Veja, Ouça e Entenda o mundo
Cloud
Video Intelligence
Cloud
Translation
!53

54. • Funções especificas para Deep
Learning
• +67k ⭐ no Github
• Para pesquisa e produção
• O Google fez até hardware
dedicado para ele
• Licença Apache 2.0
TensorFlow
Biblioteca de machine learning Open source
!54

55. Raspberry PiDatacentersSeu laptop Android iOS
Portável e Escalável
Rode em qualquer lugar
!55

56. 56
Treinamento e predição na Nuvem
Escalando Tensorflow de forma fácil
• Cloud ML Engine
• Treinamento de modelo na nuvem
• Também é possível hospedar e rodar
modelos já treinados
• Gerenciado pelo Google
• Integrado ao Dataflow, BigQuery e
outros para ser fonte de dados de
treinamento

57. Classificação de Pepinos
Tensorflow rodando local no dispositivo embarcado
https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/08/how-a-japanese-
cucumber-farmer-is-using-deep-learning-and-tensorflow
!57

58. 58
AIY Projects - Voice Kit
IA para humanos - Faça seu próprio Google Home
developers.google.com/assistant/sdk/

59. 59
https://www.facebook.com/alvarowolfx/videos/
1372040179529841/
Demo
AIY com Google Assistant SDK

60. É uma extensão da plataforma Android para
IoT e dispositivos embarcados.
!60
Android Things

61. A.I. Candy Dispenser
Máquina de doces inteligente
61

62. A.I. Candy Dispenser
Máquina de doces inteligente
Cloud
Vision
Android Things
Tira uma foto
Classifica foto
Libera doces
ou
!62

63. A.I. Candy Dispenser
Na mídia 🎉
https://blog.hackster.io/hacksters-
handpicked-projects-of-the-week-
e2403bdf387a
http://www.htxt.co.za/2017/06/07/
this-ai-candy-dispenser-swaps-
pictures-for-sweets/
https://www.raspberrypi.org/blog/android-
things-candy-dispenser/
63

64. A.I. Candy Dispenser
Na mídia 🎉
Android Things: The IoT Platform for
Everyone (GDD Europe '17)
64

65. Open Source - Máquina de Doces Inteligente
https://github.com/alvarowolfx/ai-candy-dispenser
https://www.hackster.io/alvarowolfx/
android-things-a-i-candy-dispenser-a47e74 !65

66. 66
Como começar ?
Apesar de ser independente de hardware, já tem alguns parceiros
• MongooseOS e Zerynth
• Suporte a ESP32/ESP8266 e outros
• Microchip
• Via hardware dedicado a autenticação
e autorização (ATECC608A)

67. 67
Raspberry Pi 👑
+ Ecossistema gigante
+ Wifi e Bluetooth embutido
+ Muito material na internet
BeagleBone
Como começar ?
Alguns samples do Google que podem ser testados no seu computador ou em Single Board
Computers
cloud.google.com/iot/docs/samples/

68. 68
Google e Parceiros em IoT

69. OBRIGADO
69
Alvaro Viebrantz
aviebrantz.com.br
@alvaroviebrantz