/ We know how

Wpływ chmury na rozwój IoT


W tym artykule dowiesz się:

  • Jak przekształcić platformę chmurową w platformą IoT
  • Jakie korzyści dla firmy może przynieść integracja chmury z IoT
  • Jak zadbać o bezpieczeństwo infrastruktury IoT
  • Czy integracja chmury z IoT opłaci się w przyszłości

Jasne chmury rysują się nad platformami chmurowymi, a ich rozwój wpływa też na rozwój Internetu Rzeczy. Do czego może doprowadzić synergia między tymi technologiami i jakie będą ich połączenia?

 

 

Chmura jako platforma dla IoT

 

Niektóre firmy decydują się na chmury prywatne, inne wybierają mobile cloud computing, jeszcze inne korzystają z rozwiązań typu Iaas (infrastruktura jako usługa). Nie da się też ukryć, że rośnie popularność urządzeń Internetu Rzeczy (znanego też pod skrótem IoT, Internet of Things) – w 2021 roku tego typu rozwiązania stosowało 29% europejskich firm. Nie jest niczym dziwnym, że chmury coraz częściej wykorzystuje się jako platformy dla IoT.

Połączenie tych technologii wymaga zastosowania wielu rozwiązań. Poza wyborem platformy chmurowej – często wybiera się dostosowane do IoT rozwiązania jak AWS IoT Core czy Google Cloud IoT Core, a także technologie bezserwerowe takie jak AWS Lambda – ważny jest też dobór odpowiedniego protokołu komunikacyjnego. Nieustająco popularny jest HTTPS, ale często stosuje się też MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), który umożliwia przesyłanie danych w czasie rzeczywistym przy minimalnym zużyciu zasobów.

Inne elementy, które należy wziąć pod uwagę w przekształcaniu chmury w platformę IoT to:

  • Odpowiedni poziom przetwarzania danych zapewniają platformy, takie jak AWS Kinesis czy Azure Stream Analytics. W tym kontekście ważne są też bazy danych w chmurze – przykłady to AWS DynamoDB czy Azure Cosmos DB.
  • Bezpieczeństwo zapewnia się m.in. certyfikatami TLS/SSL, mechanizmami autoryzacji, takimi jak tokeny JWT (JSON Web Token) czy usługi IAM (Identity and Access Management) do zarządzania tożsamością.
  • Pośród najczęściej stosowanych metod monitorowania i zarządzania urządzeniami warto wyróżnić przeznaczone do tego celu API.

 

 

Możliwości i wyzwania integracji chmury i IoT

 

Łącząc Internet Rzeczy i cloud computing trzeba wiedzieć, jak efektywnie zarządzać zasobami w chmurze, bowiem zależy od tego nie tylko skuteczność urządzeń – zarządzanie zasobami wpływa też na szereg korzyści z integracji chmur i IoT.

Najważniejszą z nich jest elastyczność obliczeniowa – zasoby w chmurze można skalować i dostosowywać do rzeczywistego zużycia danych przez urządzenia IoT. Z kolei dostępność danych w jednym miejscu ułatwia nie tylko zarządzanie nimi, ale również daje większą kontrolę nad urządzeniami i pozwala skuteczniej analizować dane.

Myśląc o powyższych korzyściach, nie wolno zapominać o wyzwaniach, a tych może być wiele. Integracja chmury i IoT tworzy nowe wrażliwe punkty, które hakerzy mogą wykorzystać do włamań czy kradzieży danych. W tym kontekście warto też rozważyć problemy ze zgodnością, ponieważ stosowanie wielu różnych protokołów i standardów komunikacyjnych może utrudniać ich integrację z platformą chmurową.

Nie wolno też zapominać, że integracja chmury i IoT jest wyzwaniem infrastrukturalnym, zwłaszcza w kontekście dostępności i wydajności. W przypadku braku połączenia internetowego lub problemów z infrastrukturą sieciową niektóre funkcje mogą być niedostępne lub działać wolniej. Może być też kosztowna, zarówno pod względem infrastruktury, jak i usług chmurowych oraz opłat związanych z przetwarzaniem i przechowywaniem danych.

 

 

Skalowanie i bezpieczeństwo infrastruktury IoT

 

Decydując się na integrację chmury z Internetem Rzeczy, trzeba zadbać o odpowiednie skalowanie i bezpieczeństwo infrastruktury IoT. W pierwszym wypadku dobrze jest postawić na architekturę mikrousługową, czyli rozbicie aplikacji IoT na mniejsze, niezależne komponenty (mikrousługi) – ułatwia to skalowanie poszczególnych części systemu niezależnie od siebie i pomaga w optymalizacji kosztów. Także wykorzystanie konteneryzacji, w postaci Dockera czy Kubernetesa, pozwala szybko skalować aplikacje w dowolnym środowisku.

Dobrym rozwiązaniem w skalowaniu będzie też rozlokowanie infrastruktury w różnych regionach geograficznych – dzięki temu możliwa jest obsługa użytkowników z różnych części świata, a także zapewnia to pewną odporność na awarie w przypadku problemów w jednym regionie.

W przypadku bezpieczeństwa infrastruktur IoT przede wszystkim należy dbać o mechanizmy autoryzacji i uwierzytelniania – tokeny JWT czy certyfikaty cyfrowe będą w tym kontekście dobrym rozwiązaniem. Równie ważne jest szyfrowanie danych za z pomocą protokołów takich jak SSL/TLS.

Bezpieczeństwo infrastruktury IoT buduje się też dzięki wirtualizacji i izolacji zasobów, takich jak kontenery czy wirtualne sieci, a także ciągłemu monitorowaniu systemu w celu wykrywania podejrzanych działań i zdarzeń. Nic jednak nie zastąpi szkoleń, wiedzy i świadomości użytkowników systemu – to ludzie często są najsłabszym ogniwem, więc należy dbać, żeby byli jak najbardziej świadomi zagrożeń i sposobów reagowania na nie.

 

 

Analiza danych i sztuczna inteligencja w chmurze

 

Wydajność chmury obliczeniowej zapewniają m.in. rozbudowane możliwości analizy danych za pomocą narzędzi wbudowanych w tej platformy, ale trzeba wspomnieć o jeszcze jednej przewadze chmur nad własną infrastrukturą do IoT – mowa o sztucznej inteligencji. Możliwości analityczne chmur nie byłyby możliwe, gdyby nie big data, czyli przetwarzanie dużej ilości danych, co jest możliwe dzięki narzędziom, takim jak Amazon S3, Google Cloud Storage czy Azure Blob Storage.

Także same narzędzia do analizy danych mogą robić wrażenie – Amazon Redshift, Google BigQuery czy Azure Synapse Analytics umożliwiają przetwarzanie i analizę danych w czasie rzeczywistym, a w połączeniu z narzędziami wizualizacji danych, takimi jak Power BI czy Tableau, pozwalają tworzyć interaktywne grafy, wykresy i diagramy ułatwiające zrozumienie trendów i prezentację wyników analizy.

Powyższe aplikacje często łączy się ze sztuczną inteligencją, zarówno w zakresie uczenia maszynowego (do czego służą Amazon SageMaker czy Azure Machine Learning), jak i przetwarzania języka naturalnego (możliwego za pomocą Amazon Comprehend czy Google Cloud Natural Language) oraz rozpoznawania obrazów (w tym pomóc mogą Amazon Rekognition czy Azure Computer Vision). Z pomocą tych narzędzi można personalizować możliwości urządzeń Internetu Rzeczy, a także maksymalnie wykorzystywać je w codziennych działaniach.

 

 

Przyszłość chmury i IoT

 

Jaka jest przyszłość chmury i Internetu Rzeczy? Pytanie to zadaje sobie wielu analityków i choć różnią się oni w ocenach, istnieje kilka pewników – jednym z nich jest wzrost znaczenia danych. Im więcej będzie urządzeń IoT, tym więcej danych będą one generować, więc żeby je wszystkie przetworzyć, firmy mogą być w pewnym momencie zmuszone do korzystania z cloud computingu, ponieważ własna infrastruktura może nie być wystarczająca. Przytłaczająca ilość danych może mieć też znaczenie w prognozowaniu – jest wielce prawdopodobne, że dzięki temu modele i predykcje będą dokładniejsze.

Przyszłością integracji chmur i IoT są też mikroserwisy i konteneryzacje – dzięki nim połączenie tych rozwiązań będzie łatwiejsze. Znaczenie będzie mieć też integracja z edge computing, czyli przetwarzaniem brzegowym. Wykorzystanie obliczeń na „brzegach” sieci umożliwi przetwarzanie danych blisko miejsca ich generacji, co pozwoli szybciej reagować na zmiany oraz ograniczy obciążenie sieci i chmury.

Nie da się też wykluczyć, że postępująca integracja chmur i Internetu Rzeczy sprawi, ze obie technologie odnajdą nowe zastosowania. Nie da się też wykluczyć (a biorąc pod uwagę szybki rozwój branży AI, można nawet być pewnym), że integracja sztucznej inteligencji z Internetem Rzeczy pozwoli na rozwój zaawansowanych systemów autonomicznych i inteligentnych urządzeń, które będą zdolne do samodzielnego podejmowania decyzji i reagowania na zmiany w otoczeniu.

Porozmawiajmy!

    Wypełnij formularz,
    a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!