Elemen dasar arsitektur IoT
Dalam berkembangnya IOT, kita perlu komponen dasar yang mempengaruhi perkembangan tersebut antara lain : Things, Gateways, Cloud Gateway, Streaming data Processor, Data Lake, Big Data Warehouse, Data analytics, Machine learning and the models ML generates, User applications berikut adalah penjelasannya :
Things adalah merupakan objek yang dilengkapi dengan sensor yang mengumpulkan data yang akan ditransfer melalui jaringan dan aktuator yang memungkinkan sesuatu untuk bertindak (misalnya, untuk menghidupkan atau mematikan lampu, membuka atau menutup pintu, menambah atau mengurangi kecepatan putaran mesin dan banyak lagi). Konsep ini termasuk lemari es, lampu jalan, bangunan, kendaraan, mesin produksi, peralatan rehabilitasi, dan segala sesuatu yang dapat dibayangkan. Sensor dalam semua kasus tidak melekat secara fisik pada benda-benda: sensor mungkin perlu memantau, misalnya, apa yang terjadi di lingkungan terdekat dengan suatu benda.
Gateways adalah sarana yang menyediakan konektivitas antara hal-hal dan bagian cloud dari solusi IoT, memungkinkan preprocessing dan pemfilteran data sebelum memindahkannya ke cloud (untuk mengurangi volume data untuk pemrosesan dan penyimpanan terperinci) dan mentransmisikan perintah kontrol dari cloud ke berbagai hal. Hal-hal kemudian menjalankan perintah menggunakan aktuatornya.
Cloud gateway memfasilitasi kompresi data dan transmisi data yang aman antara gateway bidang dan server cloud IoT. Ini juga memastikan kompatibilitas dengan berbagai protokol dan berkomunikasi dengan gateway lapangan menggunakan protokol yang berbeda tergantung pada protokol apa yang didukung oleh gateway.
Streaming data processor berfungsi untuk memastikan transisi input data yang efektif ke danau data dan aplikasi kontrol. Tidak ada data yang sesekali dapat hilang atau rusak.
Data lake merupakan sebuah wadah yang digunakan untuk menyimpan data yang dihasilkan oleh perangkat yang terhubung dalam format alami. Data besar datang dalam “kumpulan” atau “aliran”. Ketika data diperlukan untuk wawasan yang bermakna, data itu diekstraksi dari danau data dan dimuat ke gudang data besar.
Big data warehouse merupakan data yang difilter dan diproses yang diperlukan untuk wawasan yang berarti diekstraksi dari danau data ke gudang data besar. Gudang data besar hanya berisi data yang dibersihkan, terstruktur, dan cocok (dibandingkan dengan danau data yang berisi semua jenis data yang dihasilkan oleh sensor). Juga, gudang data menyimpan informasi konteks tentang hal-hal dan sensor (misalnya, di mana sensor dipasang) dan aplikasi kontrol perintah mengirim ke hal-hal.
Data analytics. dapat menggunakan data dari gudang data besar untuk menemukan tren dan mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Ketika dianalisis (dan dalam banyak kasus – divisualisasikan dalam skema, diagram, infografis) data besar menunjukkan, misalnya, kinerja perangkat, membantu mengidentifikasi inefisiensi dan mencari cara untuk meningkatkan sistem IoT (membuatnya lebih dapat diandalkan, lebih banyak pelanggan- berorientasi). Selain itu, korelasi dan pola yang ditemukan secara manual dapat berkontribusi lebih lanjut untuk membuat algoritma untuk aplikasi kontrol.
Machine learning and the models ML generates dengan pembelajaran mesin, ada peluang untuk membuat model yang lebih tepat dan lebih efisien untuk aplikasi kontrol. Model diperbarui secara berkala (misalnya, seminggu sekali atau sebulan sekali) berdasarkan data historis yang terakumulasi di gudang data besar. Ketika penerapan dan efisiensi model baru diuji dan disetujui oleh analis data, model baru digunakan oleh aplikasi kontrol.
User applications adalah komponen perangkat lunak dari sistem IoT yang memungkinkan koneksi pengguna ke sistem IoT dan memberikan opsi untuk memantau dan mengontrol hal-hal cerdas mereka (sementara mereka terhubung ke jaringan hal-hal serupa, misalnya, rumah atau mobil dan dikendalikan oleh sistem pusat). Dengan aplikasi seluler atau web, pengguna dapat memantau keadaan barang-barang mereka, mengirim perintah untuk mengontrol aplikasi, mengatur opsi perilaku otomatis (pemberitahuan dan tindakan otomatis ketika data tertentu berasal dari sensor).
Source: https://www.scnsoft.com/blog/iot-architecture-in-a-nutshell-and-how-it-works
