Облачные сервисы Интернета вещей:в чем их отличие от DIY

Стремясь заработать на огромном потенциале хранения и аналитики данных на основе Интернета вещей, поставщики общедоступных облаков стремительно ныряют на рынок Интернета вещей, предлагая предприятиям все, от отдельных строительных блоков до полностью управляемых услуг и любую комбинацию между ними.

Технический обзор:
Облачные вычисления

• Облако или крах:ИТ-руководители делают все возможное для облачных вычислений (ИТ-директор).
• Переход на размещенный Exchange:что можно и нельзя (Computerworld)
• AWS, Google Cloud Platform и Azure:сравнение их функций безопасности (CSO)
• От наследия к облаку:3 этапа модернизации предприятия (InfoWorld)
• Облачные сервисы Интернета вещей:в чем их отличие от DIY (Network World).

Количество данных, которые, как ожидается, будут генерироваться устройствами Интернета вещей, ошеломляет. IDC прогнозирует, что к 2025 году во всем мире будет 55,9 миллиарда подключенных устройств, 75% из которых будут подключены к платформе IoT. По оценкам IDC, к 2025 году объем данных, генерируемых устройствами Интернета вещей, составит 79,4 зеттабайт.

Гипермасштабирующие устройства, безусловно, обладают способностью обрабатывать такой объем данных, а также обладают опытом машинного обучения и искусственного интеллекта для выполнения аналитики. Большинство предприятий этого не делают, и даже если они понимают, организации понимают, что данные, созданные машинами, принципиально отличаются от данных, созданных человеком, и с ними следует обращаться по-другому.

Например, бизнес-данные (данные клиентов, данные бизнес-процессов, данные о разработке приложений и программного обеспечения) имеют внутреннюю ценность. Его необходимо классифицировать, защищать и хранить; он также должен быть доступен для поиска и восстановления. Но во многих сценариях Интернета вещей данные, сгенерированные машинами, актуальны только в исключительных случаях, например, при перегреве двигателя или обнаружении злоумышленника при видеонаблюдении. В остальное время эти данные не представляют большой ценности, поэтому, вероятно, нет смысла выделять драгоценные ресурсы центра обработки данных для этого типа использования.

Предпочтительный подход - выполнять как можно большую аналитику как можно ближе к тому месту, где генерируются данные IoT, а это означает край. Интернет вещей на периферии позволяет компаниям получать результаты в реальном времени, избегать проблем с пропускной способностью и сокращать расходы, связанные с передачей всех этих данных туда и обратно в облако.

Такие подрывники, как ClearBlade, FogHorn и Crosser, уже существуют, предлагая платформы Интернета вещей с «нативной периферией», независимые от облака, с низким кодом или без кода, которые привлекательны тем, что обеспечивают гибкость, настройку, низкие затраты и простые инструменты для разработки. и они избегают привязки к облачным поставщикам.

Но конкуренция с поставщиками облачных услуг на этом не заканчивается. Такие компании, как SAP, Salesforce и Nutanix, имеют платформы Интернета вещей. Cisco и Huawei подходят к IoT с точки зрения устройств и сетей. На арене промышленного Интернета вещей компании PTC, Siemens, Rockwell, Schneider Electric и Emerson Electric имеют свои собственные платформы Интернета вещей.

В ответ на это традиционные облачные компании - Microsoft Azure, Amazon AWS и IBM Watson - расширили возможности своей платформы IoT с облака до периферии, и сегодня они могут похвастаться комплексными предложениями IoT.

«Существует более 400 поставщиков IoT-платформ, которые предлагают набор услуг для создания IoT-решения, но только AWS, IBM и Microsoft смогли создать стек технологий IoT с самым широким охватом», - говорит Катерина Дуброва, аналитик компании ABI Research. Этот стек включает в себя подключение устройств, управление устройствами, управление данными и их хранение, обработку и потоковую передачу данных, управление событиями, аналитику, машинное обучение, искусственный интеллект и визуализацию.

Например, Amazon предлагает набор услуг, включая операционную систему FreeRTos для программирования микроконтроллеров; Greengrass для локальных вычислений, обмена сообщениями, кэширования данных и логического вывода машинного обучения; IoT Core для подключения; Защита устройств для безопасности; Управление устройствами IoT; и инструменты аналитики, такие как IoT Analytics, Events, SiteWise и Things Graph.

Помимо собственных услуг, стратегия, принятая поставщиками облачных услуг, заключается в создании богатой экосистемы партнерств, торговых площадок, платформ разработки и API-интерфейсов, чтобы они могли предлагать максимальную гибкость и как можно больше возможностей - при условии, что данные, которые требует высокоуровневой обработки в конечном итоге в их облаке, говорит Дилип Саранган, старший директор по исследованиям Frost &Sullivan.

Нил Шах, вице-президент Counterpoint Research, говорит, что основные игроки в облачных технологиях предлагают полностью управляемое, сквозное развертывание Интернета вещей для «получения максимальной выгоды». Но они также прикрывают свои базы, предлагая открытые интерфейсы и сотрудничая с другими игроками в ответ на опасения предприятия по поводу привязки к поставщику.

Такой подход «будь по-своему» имеет смысл, если учесть совершенно разные типы сценариев Интернета вещей и различные типы данных, генерируемых подключенными автомобилями, умными городами, умными домами, производством, такими отраслями, как нефть и газ или здравоохранение, видеонаблюдение и т. Д. и т. д.

Дуброва добавляет, что единственное, чего не хватает поставщикам облачных услуг, - это опыт работы в конкретных сферах. «Наборы инструментов аналитики поставщиков облачных услуг, как правило, очень горизонтальны и ограничены - именно здесь партнерство играет ключевую роль дифференциации». С другой стороны, разработчики программного обеспечения и компании, занимающиеся экосистемой Интернета вещей, могут использовать свой нишевый статус, предлагая свои услуги под эгидой крупного поставщика облачных услуг.

С точки зрения предприятия, по словам Дилипа, есть несколько точек входа. Некоторые компании могут расширить свои ранее существовавшие отношения с IBM, Microsoft или Amazon и перейти на полностью управляемую услугу. Другие будут работать со своими действующими поставщиками программного или аппаратного обеспечения в рамках цикла обновления или инициативы по цифровой трансформации и позволят им разобраться с внутренней логистикой. Некоторые компании могут купить IoT-приложение под ключ у стартапа; некоторые могут передать свой проект Интернета вещей на аутсорсинг третьей стороне, например Accenture или DXC.

А иногда компания может пуститься в путешествие по Интернету вещей за крафтовым пивом, как это было в случае с Джо Фогельбахером, основателем и генеральным директором Sugar Creek Brewing Co. в Шарлотте, Северная Каролина

Бельгийское пивоварение встречается с Интернетом вещей и искусственным интеллектом

Ресторан Sugar Creek расположен недалеко от аэропорта Шарлотт и является популярным местом встречи для деловых путешественников. Однажды к нам зашла группа руководителей IBM и немецкой инженерной компании Bosch, которые посещали объект клиента, и Фогельбахер провел их по пивоварне.

Он объяснил, что его компания теряла 30 000 долларов в месяц из-за утечек и несоответствий в том, как разливались бутылки. У одних было слишком много пены, у других - недостаточно. Некоторые были переполнены, некоторые недостаточно. Разговор превратился в мозговой штурм, в ходе которого представители IBM и Bosch, у которых есть собственная программная платформа IoT, сказали, что, возможно, смогут помочь. Было достигнуто соглашение, в соответствии с которым технические эксперты и производители пива будут работать вместе, чтобы помочь улучшить производственный процесс за счет использования Интернета вещей.

Команда IBM / Bosch потратила время на изучение конкретных проблем производственного процесса, которые необходимо было решить, и выяснение того, какие типы датчиков следует развернуть и где. По словам Фогельбахера, IBM построила отдельную безопасную беспроводную сеть. Затем они установили серию камер, чтобы делать снимки каждой бутылки, сходящей с конвейера. Изображения анализируются в облаке IBM, и информация почти в реальном времени ретранслируется обратно пивоварам Sugar Creek, что позволяет пивоварам настраивать машины для уменьшения утечки.

Со временем команда добавила дополнительные датчики и расходомеры Bosch, которые собирают информацию о ключевых параметрах процесса ферментации, таких как температура, pH, плотность, давление и карбонизация. По словам Фогельбахера, вместо того, чтобы рабочие ходили с буферами обмена и собирали информацию, система IoT автоматически собирает несколько точек данных в секунду. «Это дает нам возможность принимать более обоснованные решения и устранять неполадки», - говорит он.

Данные датчика IoT передаются на шлюз в частной сети Wi-Fi 5 (802.11ac), которая использует встроенный графический процессор, чтобы сделать вывод из изображения и записать уровень заполнения из бутылки. Данные синхронизируются и отправляются по общедоступной сети в облако IBM с использованием протокола MQTT. После анализа данных результаты представляются пивоварам Sugar Creek на 60-дюймовом экране на колесах, чтобы его можно было перемещать по предприятию.

Фогельбахер говорит, что система IoT сэкономила его компании не менее 10 000 долларов в месяц на утечках, но, что еще более важно, она позволила компании улучшить качество пива. «Качество - наша основная ценность», - говорит Фогельбахер. Система IoT позволяет Sugar Creek определять аспекты качества пива - вкус, аромат, внешний вид, ощущение во рту - и связывать эти качества с конкретными производственными параметрами.

И Фогельбахер не останавливается на достигнутом. Сейчас он работает с IBM и командой Watson, чтобы взять необработанные данные из онлайн-обзоров и преобразовать эту информацию обратно в производственные параметры, чтобы произвести то, что он называет «полностью созданным искусственным интеллектом пивом».

AWS против Azure против IBM

По словам Шаха из Counterpoint Research, Microsoft Azure IoT предлагает наиболее полную платформу. «Исходя из сильного корпоративного облачного бизнеса, Microsoft Azure IoT является единственной сквозной платформой, которая успешно создала свои граничные возможности Интернета вещей и предлагает большую совместимость с другими участниками цепочки создания стоимости».

AWS предлагает надежный облачный IoT и поддержку приложений и наращивает свои периферийные возможности с помощью Greengrass. Но AWS отстает от Microsoft и поставщиков периферийных устройств, когда дело доходит до предложения расширенного и масштабируемого механизма анализа пограничных данных, согласно Counterpoint.

Сильной стороной IBM является ее платформа машинного обучения и искусственного интеллекта Watson. Кроме того, приобретение RedHat усиливает предложения IBM в области программного обеспечения, безопасности и виртуализации. Однако, по словам Шах, IBM пытается наверстать упущенное, когда речь идет о ее партнерском составе и возможностях периферийной аналитики.

Согласно анализу Дубровой, AWS и Azure опережают конкурентов, потому что они продолжают строить новые центры обработки данных по всему миру, эффективно приближая преимущества клиентов. У них также есть лучшие готовые модели машинного обучения и простые в использовании инструменты аналитики, которые являются ключевыми. Вспомните пример Sugar Creek, где модели машинного обучения нужно было обучить распознавать, когда пивная бутылка имеет нужное количество пены и является заполненной.

Хорошая новость для предприятий заключается в том, что есть варианты. По словам Дубровой, компании могут создавать блоки для развертывания IoT, не затрагивая ресурсы ИТ-инфраструктуры. Или они могут выбрать маршрут управляемых служб. «Опыт и аналитические услуги партнеров по облачным технологиям доступны по подписке непосредственно на торговых площадках AWS, Azure и IBM почти как« покупка в один клик », - добавляет она.

Шах говорит, что рынок Интернета вещей все еще молод, и у него достаточно места, чтобы дать каждой платформе Интернета вещей потенциал для роста и успеха, поскольку миллионы предприятий начинают свои цифровые преобразования. «Скорее всего, мы увидим модель кооперации, поскольку многие из этих высокопроизводительных платформ конкурируют, а также дополняют друг друга, помогая создавать эффективное и действенное решение IoT», - говорит он.