Este documento apresenta um estudo de caso sobre frameworks IoT e analisa algumas opções para apoiar um protótipo de solução IoT. Ele discute os desafios de uma solução IoT típica, como um framework pode ajudar e faz uma breve análise de frameworks como Kaa, ThingWorx, Watson IoT e NodeRed. A conclusão é que a solução adotada utiliza NodeRed e Informix no gateway para análises no edge, enviando apenas resultados normalizados para visualização na nuvem.

1. Um Estudo de Caso
Frameworks IoT

2. • Protótipo de uma Solução IoT e seus Desafios
• Um Framewok pode nos Auxiliar?
• Análise de alguns “Frameworks” para IoT
• Conclusão / Solução Adotada
Agenda
Frameworks IoT um Estudo de Caso

3. Uma Típica Solução de IoT

4. A Arquitetura da Solução IoT Protótipo
Collaboration
Business systems Integration
Application & Service
Report, Control & Analytics
Abstraction
Data aggr. & normalization
Data accumulation
Storage
Edge Computing
Data analisys & transformation
Connectivity
Communication & processing
Physical Devices &
Controllers
REST/JSON
WiFi
RbPi-Z, Esp8266

5. Novas Demandas para a Solução IoT
• Manutenção Preditiva de Motores Elétricos a Indução
• 5 – 30 HP
• Falhas em Motores Elétricos a Indução
• 49% - Falhas no estator ou rotor
Análise de Assinatura de Corrente (FFT)
• 41% - Falhas no eixo ou mancal
Análise de Vibração (FFT)
41%
37%
12%
10%
Mancal
Estator
Rotor
Outros

6. Solução Teórica
FFT
MCSA
Vibration Analisys
Mínimo de 4800 amostras do sinal de corrente (60 ciclos para FFT com resolução de 1Hz)
FFT

7. • Solução para construir aplicativos IoT de forma amigável / ágil
• Modelagem e armazenamento escalável dos dados dos sensores
• Analytics básico (normatização / filtros) e avaçado
• Ambiente de desenvolvimento para o “edge”
O Que é um IoT Framework ?
Ele pode Ajudar?
 Conectar (de forma segura) e gerenciar endpoints
 IDE minimalista e eficiente (linux 32 bits)
 Analytics integrado com a Cloud / Limpeza dos Dados
 Histórico no Edge
 Bibliotecas “abertas”

8. Frameworks IoT ?

9. Breve Análise dos Frameworks IoT
Disclaimer:
As escolhas a respeito dos Frameworks analisados na sequência
da apresentação seguem APENAS um critério de
CONVENIÊNCIA técnica para o desenvolvimento deste
protótipo em específico.

10. O “Lanscape” dos Frameworks IoT
Fonte: ICT-30-2015: Internet of Things
and
Platforms for Connected Smart Objects
Fonte: Forrester Wave™: IoT Software Platforms, Q4 ’16

11. Kaa
Collab Business system Integration Integração com sistemas de negócio
Application
Visualization Dashboards
Development Environment IDE
Service
Service Orchestration Meshup de streams
Advanced analytics Análise avançada / complexa
Abstraction
Event & Action Mgmt. Regras sensores x eventos OK
Basic Analytics Normaliz. e análise básica OK
Storage Storage & Database Armazenamento em cloud e base de dados OK
Processing
Device Management Gerência de dispositivos OK
Edge Analytics IDE+SDK para o edge ?
Network
Networking Hardware / software de rede
Edge Gateway Hardware Hw e firmware
Physical Layer
OS OS “minimalista”
Modules and Drivers Expansões e drivers OK
MPU / MCU Microcontroladores

12. Kaa
• Modelagem e armazenamento escalável
dos dados dos sensores
• Plataforma IoT “Middleware” Open Source
• Oferecido como uma “Sandbox” VM (IaaS):
“Deploy Anywhere”
• Business model: Open Source /
Subscription

13. Kaa
Vantagens:
• Total controle, independência e escalabilidade
• SDKs para o Edge: Java, C, C++, Objective C
• Conexão “backend” com sistemas Big Data
• Avro UI Forms: JSON data modeling/exchange
• Integração com Arbela Dashboards
• Integração com múltiplas plataformas
Desafios:
• Componentes “self service”
• Depende de “bastante” codificação
• Python, Node ?

14. Kaa ThingWorx
Collab Business system Integration Integração com sistemas de negócio OK
Application
Visualization Dashboards OK
Development Environment IDE
Service
Service Orchestration Meshup de streams OK
Advanced analytics Análise avançada / complexa OK
Abstraction
Event & Action Mgmt. Regras sensores x eventos OK OK
Basic Analytics Normaliz. e análise básica OK OK
Storage Storage & Database Armazenamento em cloud e base de dados OK OK
Processing
Device Management Gerência de dispositivos OK OK
Edge Analytics IDE+SDK para o edge ? ?
Network
Networking Hardware / software de rede
Edge Gateway Hardware Hw e firmware
Physical Layer
OS OS “minimalista”
Modules and Drivers Expansões e drivers OK OK
MPU / MCU Microcontroladores

15. PTC ThingWorx
Plataforma IoT tipo Cloud
• ThingWorkx Composer
• ThingWorkx MeshUP Builder
Modelo de negócio
• Licenciamento e suporte
a software

16. PTC ThingWorx
Vantagens
• Plataforma Cloud “Zero Coding” completa
• “Model-based design”
• Criação de interfaces, dashboards e workspaces
colaborativos sem codificação
• Altamente escalável
• SDKs em Java, C, .NET, Android e IOS (bridges)
Desafios
• Um “casamento”
• Ambiente de desenvolvimento para Edge?

17. Kaa ThingWorx IBM Watson IoT.
Collab Business system Integration Integração com sistemas de negócio OK OK
Application
Visualization Dashboards OK OK
Development Environment IDE OK
Service
Service Orchestration Meshup de streams OK OK
Advanced analytics Análise avançada / complexa OK OK
Abstraction
Event & Action Mgmt. Regras sensores x eventos OK OK OK
Basic Analytics Normaliz. e análise básica OK OK OK
Storage Storage & Database Armazenamento em cloud e base de dados OK OK OK
Processing
Device Management Gerência de dispositivos OK OK OK
Edge Analytics SDK para o edge ? ? OK
Network
Networking Hardware / software de rede
Edge Gateway Hardware Hw e firmware
Physical Layer
OS OS “minimalista”
Modules and Drivers Expansões e drivers OK OK OK
MPU / MCU Microcontroladores

18. IBM Watson IoT Platform
• Plataforma IoT tipo “Cloud Service” completa
• Modelo de Negócio: “Pay as you grow”, baseado em número de devices IoT
• Múltiplas APIs e linguagens para desenvolvimento de aplicação IoT

19. IBM Watson IoT Platform
Vantagens
Alicerçada no BlueMix
• Múltiplas linguagens de programação: Python, Node.js, Java,
Go, PHP, Ruby Sinatra, Ruby on Rails, Scala, etc…
• NodeRed Lightweight IoT app builder
• Múltiplos modelos de computação: Cloud Foundry, Docker and
OpenStack
• Múltiplos DBs: No SQL (Cloudant, MongoLab), SQL (DB2,
ClearDB, Elephant SQL), Key Value Pair (Redis Cloud, IBM
Data Cache), Time-series database, etc…
• “IoT-Visualization” permite visualização e gerenciamento de
dispositivos em “real-time”
• “Full Analytics Stack”: Predictive, cognitive e contextual analytics
Desafios
• Learning Curve

20. NodeRed
• IDE “lightwheight” para desenvolvimento
• Baseada em Node / Javascript
• Fácil utilização
• Abstração para APIs das “coisas”
• Rica biblioteca de drivers
• Solução de conectividade segura embutida
• Extensível através de adição de módulos
• Integração com edge analytics

21. Edge “Inteligente”
Streaming Analytics
In Database Analytics
• Windowed aggregates
• Pattern matching

22. Conclusão / Solução Adotada

23. • ThingWorkx é uma plataforma fantástica que devemos considerar para o futuro em
soluções para a indústria
• Kaa é uma opção interessante para gestão e comunicação segura com os edpoints
para nosso protótipo no futuro ...
• Adotamos a solução para gateways da IBM (NodeRed e Informix)
• Com a capacidade de Analytics no edge fazemos:
Framework x Nosso Protótipo
o FFT no Raspbery Py através de uma função
o Desenvolvemos e modelamos com o NodeRed
o Executamos analytics dos motores no edge enviando apenas o resultado da análise
normalizada para visualização em cloud
o Viabilizamos a comunicação e a retenção dos históricos:
 De 4800 “floats” por análise, para 20 “floats” por análise
Analisando apenas a banda lateral superior:
Falhas no rotor: <-40dB em frequancias 61, 62, 63 e 64 Hz
Falhas no Estator: < -70db em frequências 67, 68, 74, 75, 81, 82, 89, 90, 103, 104, 127, 128, 134, 135, 141, 142, 163, 164Hz

24. A Arquitetura da Solução IoT Protótipo
REST/JSON
RbPi-Z
Application & Service
Report, Control & Analytics
Abstraction
Data aggr. & normalization
Data accumulation
Storage
Connectivity
Communication & processing
Physical Devices &
Controllers
Edge Computing
Data analisys & transformation

25. A Internet das Coisas
ajudando nossos clientes a fazerem
coisas incríveis

26. Luis Filipe Silva
Senior Solutions Architect, Brazil
Dimension Data Americas Phone: +55 (11) 3878 66549
+55 (21) 998589137
Filipe.silva@dimensiondata.com