O que é usado para fornecer informações de local aos dispositivos inteligentes?

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Visão geral

A Internet das Coisas (IoT) se refere ao processo de conectar objetos físicos do dia a dia à Internet, incluindo objetos domésticos comuns, como lâmpadas, dispositivos médicos e acessórios, dispositivos smart e até mesmo cidades inteligentes.

Os dispositivos IoT colocados nesses objetos físicos se enquadram principalmente em 1 de 2 categorias: eles são um switch (que envia um comando para alguma coisa) ou um sensor (que coleta dados e os envia para outro lugar).

Como a IoT funciona?

A IoT se refere a qualquer sistema de dispositivos físicos que recebem e transferem dados por redes sem fio com pouca intervenção humana. Isso é possível com a integração de dispositivos de computação simples com todos os tipos de objetos.

Por exemplo, um termostato inteligente (geralmente, inteligente significa que faz uso de IoT) pode receber dados da localização do seu carro inteligente durante sua volta do trabalho. Esses dispositivos conectados podem ajustar a temperatura da sua casa antes mesmo de você chegar. Isso tudo é possível sem sua intervenção e produz um resultado mais desejável do que se você tivesse que ajustar manualmente o termostato.

Um sistema de IoT típico, como uma casa inteligente descrita acima, funciona ao enviar, receber e analisar dados continuamente em um ciclo de feedback. Dependendo do tipo de tecnologia de IoT, a análise pode ser conduzida por humanos ou por inteligência artificial e machine learning (IA/ML) praticamente em tempo real ou em um período maior.

Imagine o exemplo da casa inteligente. Para prever o melhor horário para ajustar o termostato antes de você chegar em casa, seu sistema de IoT provavelmente se conectará à API do Google Maps para obter dados em tempo real sobre os padrões de trânsito na sua região. Ele também pode usar dados de longo prazo coletados por seu carro conectado sobre seus hábitos de deslocamento. Além disso, os dados de IoT coletados de cada cliente com o termostato inteligente podem ser analisados pelas empresas de serviços públicos em iniciativas de otimização de larga escala.

IoT empresarial

A IoT costuma chamar a atenção dos consumidores que têm uma experiência com tecnologia (como smartwatches) afetada pela preocupação natural com privacidade e segurança dos dados proveniente da conectividade constante. O ponto de vista do consumidor é o predominante em todos os projetos empresarias de IoT, principalmente quando o usuário final é o público em geral.

Com as soluções de IoT empresariais, as empresas podem melhorar os modelos de negócios existentes e criar novas conexões com clientes e parceiros. Mas isso também traz alguns desafios. O volume de dados produzidos por um sistema de dispositivos inteligentes pode ser avassalador (é o que geralmente chamamos de big data). Integrar o big data aos sistemas existentes e configurar a análise desses dados para que eles sejam aproveitados pode ser uma tarefa muito complicada.

A segurança da IoT é um outro fator importante a considerar ao criar tais sistemas. Ainda assim, para muitas empresas, investir na IoT vale a pena e há casos de uso bem-sucedidos de IoT empresarial em quase todos os setores.

Imagine o ciclo de vida da maquinaria pesada que é usada em uma obra. As pessoas podem abusar do uso dos equipamentos de formas diferentes com o passar do tempo e as avarias são esperadas ao longo do trabalho. É possível adicionar sensores especializados às partes do maquinário mais propensas a degradação ou uso excessivo. Esses sensores podem ser usados para prever a necessidade de manutenção, melhorar a utilização pelos profissionais (exemplo de coleta e análise de dados em tempo real) e enviar dados aos engenheiros responsáveis pelo design do maquinário para a otimização dos novos modelos (exemplo de análise de dados a longo prazo). A IoT industrial (IIoT) inclui esses tipos de caso de uso nas áreas de manufatura, energia e outras práticas industriais.

Uma das primeiras implementações da IoT no setor de logística e transporte incluiu a identificação de containers de carga utilizando dispositivos de identificação por radiofrequência (RFID). Tais identificadores armazenam dados captáveis por ondas de rádio. Assim, as empresas de logística podem rastrear a movimentação dos containers em determinados pontos de controle com tecnologia RFID (como armazéns ou estaleiros). Os avanços na IoT resultaram em dispositivos de rastreamento alimentados por bateria que transmitem dados continuamente para aplicações de IoT sem a necessidade de haver leitores locais. Isso significa que as empresas podem analisar os dados em tempo real de uma remessa durante toda a cadeia de suprimento.

A IoT revolucionou o agronegócio de várias maneiras, inclusive com o uso de sensores de umidade. Com a instalação desses sensores nos campos, os produtores rurais agora recebem dados mais precisos para programar os períodos de irrigação. Também é possível conectar esses sensores de umidade às aplicações de IoT que controlam os próprios equipamentos de irrigação, acionando esse processo automaticamente com base nos dados dos sensores.

Blogs sobre Internet das Coisas

IoT e edge computing

A edge computing aumenta o poder de computação na edge da rede com tecnologia de IoT para reduzir a latência da comunicação entre dispositivos e redes de TI centrais.

A capacidade que esses dispositivos têm de aproveitar esse poder computacional é algo cada vez mais valorizado como uma forma de analisar os dados em tempo real com rapidez. O que marca o surgimento da IoT é o simples envio ou recebimento de dados. Mas o futuro está no envio, recebimento e análise de dados junto com aplicações de IoT.

Em um modelo de cloud computing, os serviços e os recursos de computação muitas vezes são centralizados em grandes datacenters. Esses datacentes são acessados por dispositivos com IoT na edge da rede. É um modelo que reduz alguns custos e compartilha recursos com mais eficiência. No entanto, para que um sistema de IoT seja eficaz, é necessário ter mais poder computacional perto de onde estão os dispositivos físicos.

A edge computing distribui os recursos computacionais justamente para a edge e mantém todos os outros recursos centralizados na nuvem. Essa distribuição específica do poder computacional oferece insights acionáveis com rapidez usando dados temporários. Coordenar uma frota de veículos sem motorista transportando contêineres com dispositivos de rastreamento inteligente é um exemplo grandioso, mas há muitas outras implementações práticas. Isso inclui a análise de dados na hora do atendimento para aprimorar os resultados do setor de saúde.

Pense no uso de RFIDs no setor de transportes: a comunicação entre o RFID e o leitor é sempre unidirecional. O RFID não recebe atualizações, assim como a rede central de TI não transfere dados para o RFID. E por não ser um sistema de monitoramento contínuo, o rastreamento logístico está limitado às verificações nos pontos de controle. Mas e se for possível coordenar o dispositivo de IoT com sensores de IoT instalados nos veículos? Dessa forma, a rede central de TI poderia gerenciar todos os dados.

No entanto, esse cenário conectado requer que cada dispositivo de IoT físico tenha bastante poder computacional, principalmente se a empresa de logística usar veículos mais complexos, como carros autônomos. Em vez de simplesmente enviar e receber dados, sempre aguardando as instruções de um datacenter centralizado por Wi-Fi, os dispositivos de IoT precisariam processar dados e tomar decisões por conta própria. Essa implementação de capacidade computacional mais próxima às edges externas de uma rede, em vez de um datacenter centralizado, é conhecida como edge computing, ou computação de borda.

Como último exemplo, pense em uma obra. Talvez a construtora esteja usando uma máquina com Bluetooth no local da construção. Essa máquina envia dados utilizando os smartphones dos trabalhadores para que a construtora rastreie seu uso e localização. Se 10 funcionários estiverem trabalhando perto do dispositivo o dia inteiro, os smartphones deles notificarão constantemente o servidor central para indicar a localização da máquina. Essa atividade redundante do servidor pode sobrecarregar o sistema de TI. No entanto, uma aplicação de IoT mobile pode usar o smartphone como um pequeno servidor de baixa potência e reduzir o número de notificações desnecessárias ao servidor central.