Рисунок 10.2. Арсенал технологий IoT

Имея в распоряжении такую базовую модель, отрасль IoT уделяет внимание трем различным векторам стандартизации:

1. Развитие существующих горизонтальных стандартов. Как и в случае со многими прошлыми технологическими переходами, практичные стандарты мира ИТ сегодня трансформируются с учетом требований ОТ и IoT. Десятки специализированных групп в IEEE, IETF и других комитетах по стандартизации сейчас разрабатывают требования к IoT, включая требования к чувствительным ко времени сетевым технологиям (TSN) для автомобилей или промышленных систем контроля и безопасности; требования к высокоскоростной мобильной коммуникации между разнообразными объектами, такими как автомобили, поезда и другие транспортные средства; а также требования к низкоскоростным сетям широкого радиуса действия для обслуживания не требующих широкой полосы пропускания датчиков малой мощности.

2. Переход от специализированных, закрытых и полустандартных технологий к открытым стандартам. Как мы уже обсуждали, крупные игроки в промышленности, транспортировке и других вертикально интегрированных отраслях исторически внедряли закрытые технологии или разрабатывали стандарты для собственных протоколов и технологий. Это часто приводило к появлению противоречащих друг другу стандартов, тем самым препятствуя совместимости и внедрению новых решений. Сегодня отрасль IoT работает в сотрудничестве с крупными отраслевыми комитетами по стандартизации, включая ODVA, чтобы избежать этой проблемы и перейти на открытые стандарты, обеспечив совместимость со старыми протоколами.

3. Создание консорциумов для обсуждения основных проблем. Крупные игроки объединяют усилия в рамках новых консорциумов, среди которых Консорциум промышленного интернета (IIC), Open Connectivity Foundation (OCF), OpenFog Consortium (OFC) и OPC Foundation (где OPC – это открытые коммуникации).

Весь арсенал технологий IoT можно разделить на несколько уровней, от стоящих в самом низу иерархии физических устройств до данных, приложений и процессов. Как я уже упоминал, аналитика данных и вертикальные приложения служат главными двигателями IoT. Недавно я увидел повышение интереса к возможностям обработки данных на лету либо в реальном или почти реальном времени (вспомните предиктивную аналитику и сценарии быстрого успеха), который подпитывает интерес к туманным вычислениям. Серьезная проблема с этими данными заключается в том, что потоки данных устаревают, из-за чего их ценность быстро снижается. В связи с этим и возникает необходимость внедрения аналитики в реальном времени на основе периферийных вычислений. Подумайте о том, что данные можно использовать для обнаружения и пресечения мошеннических операций в момент их осуществления. Это не та задача, которую вам захочется отложить на несколько часов, дней, недель или месяцев. Кроме растущего интереса к туманной аналитике, есть и другие хорошие новости – отрасль быстро перенимает модель инноваций с открытым кодом для хранения данных и управления ими, что также должно ускорить их обработку.