Интернет вещей интернет эффективная работа.

Концепции интернет вещей уже много лет   муссирует современные инновационные технологии .
Начиная с 1999 года когда впервые появился этот термин ему дают различные определения , суть которых в общем сводится к тому , что мы имеем некоторое количество подключенных к интернету устройств , которые могут тем или иным образом влиять на состояние друг друга а так же на состояние окружающей среды при этом делая все без участия человека в данном процессе.
С каждым годом , с каждым десятилетием количество данных устройств возрастает , аналитическое агентство Gartner прогнозирует , что к 2020 году мы будем иметь 25 млрд подключенных вещей по всему миру . Другое аналитическое агентство IDC прогнозирует , что к 2020 мировой рынок ИТ решений будет составлять 7,2 трлн $ .
Жизненный цикл IoT – решения –
1. Операционная часть.
А. Подключение устройств и мониторинг телеметрии.
В. Мониторинг и отслеживание состояния и расположения устройств.
С. Настройка правил и регламента для повышения эффективности контроля.

Первая часть подключение устройств , берется некое количество устройств , некое количество датчиков и устанавливаем их на устройства или на площадку. Часть этих датчиков может снимать данные с окружающей среды , часть датчиков может снимать данные по самому состоянию устройств но так или иначе они будут отправлять эти данные на некоторое центральное устройство , которое то же может быть какой то платой либо микрокомпьютером который будет являться «брокером» для того что бы собирать эти данные и отправлять один большой пакет этих данных на центральный сервер.

Дальше происходит настраивание мониторинга и отслеживания распознавания и расположения этих устройств в том случае если они меняют расположение в пространстве. Например мы используем некоторое количество датчиков для мониторинга того что происходит с колонной грузовиков , допустим о температуре внутренней и внешней , о том с какой скоростью они движутся , где они расположены и прочее, прочее.

Последней фазой данной операционной будет являться настойка правил и регламента для повышения эффективности контроля , а это значит , что в этой части происходит настройка некоторых правил и уведомлений относительно того что если данные выглядят как аномальные мы должны это фиксировать и отправлять либо уведомление либо фиксировать это в каких то отчетах которые мы отправляем на центральный сервер.

2. Анализ.
А. Анализ и визуализация данных телеметрии.
В. Определение закономерностей и предиктивная аналитика.
С. Применение полученных инсайтов.

Следующей частью жизненного цикла ИТ решения является анализ полученной информации данных . Мы подключили наши устройства , мы настроили их таким образом чтобы они отправляли данные на центральный сервер . Теперь настал черед анализа их визуализации с помощь каких либо средств. Визуализация этих данных и полезных инсайтов извлеченных из них полезно для того что бы например выводить их на портал управления для инженеров или аналитиков которые затем могут определить закономерности и даже разработать математическую модель для машинного обучения .
Например они могут заметить что в течении какого то определенного промежутка времени в течении месяца например один из датчиков отправлял аномальные значения и принять решения о том что бы провести внеплановую проверку устройства на котором установлен это датчик или провести какие то определенные замеры для того что бы предупредить поломку , неисправность или какие то другие ситуации которые нежелательны в нашем проекте. Таким образом мы можем менять полученные инсайты на практике и помимо того что можем предупреждать какие то неисправности или обнаруживать их раньше чем они могут случиться так же мы можем на основе этих данных выносить , принимать какие то решения которые будут влиять не на какие то отдельные устройства а на наш бизнес в целом. И это как раз и является основой третьей части жизненного цикла ИТ решения в рамках которого происходит трансформация процессов бизнеса. Внутри этой части происходит соединение данных полученных от устройств с продвинутыми алгоритмами и другими данными , собранными аналитиками или данными которые не относятся непосредственно к устройствам , например это бизнес данные или какой то другой природы данные для дальнейшего анализа и определения и расширения новых сценариев в которых наш проект может участвовать. ЭТО автоматически нам открывать новые возможности для нашего бизнеса и новую функциональность , которая полезна нашим пользователям.

Видение многих компаний заключается в том – Интернет вещей начинается с ВАШИХ ВЕЩЕЙ  инновационных технологий современного общества !

Это значит , интернет вещей не должен заключаться в том , что бы заменять , создавать какую то новую инфраструктуру , он заключается в том что бы использовать существующие инфраструктуры использовать то что есть , плюс добавить дополнительные устройства к существующим.
В результате получит больше от тех данных , которые легко можно собрать.

В рамках данного видения на интернет вещей смотрят обычно в двух перспективах клиентской и облачной.