(LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu các nền tảng phân tích dữ liệu trong môi trường ảo cho hệ sinh thái internet of things

Giới thiệu Internet Vạn Vật IoT, hay cụ thể hơn là Mạng lưới vạn vật kết nối Internet hoặc là Mạng lưới thiết bị kết nối Internet là một liên mạng, trong đó các thiết bị, phương tiện vậ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN

MAI LÊ QUÝ ĐÔN

NGHIÊN CỨU CÁC NỀN TẢNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG MÔI TRƯỜNG ẢO CHO HỆ SINH THÁI

INTERNET OF THINGS

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

BÌNH ĐỊNH - NĂM 2019

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN

MAI LÊ QUÝ ĐÔN

NGHIÊN CỨU CÁC NỀN TẢNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG MÔI TRƯỜNG ẢO CHO HỆ SINH THÁI

LỜI CẢM ƠN

Để có thể hoàn thành đề tài luận văn thạc sĩ một cách hoàn chỉnh, bên cạnh sự cố gắng của bản thân còn có sự hướng dẫn nhiệt tình của quý Thầy, cũng như sự động viên ủng hộ của gia đình và bạn bè trong suốt thời gian học tập nghiên cứu và thực hiện luận văn thạc sĩ

Tác giả xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến thầy TS Huỳnh Công

Tú, người đã hết lòng giúp đỡ và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tác giả hoàn thành luận văn này Xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến trường Đại học Quy Nhơn đã tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho tác giả trong suốt quá trình học tập nghiên cứu và cho đến khi thực hiện đề tài luận văn

Cuối cùng tác giả xin chân thành cảm ơn đến gia đình, các anh chị và các bạn đồng nghiệp đã hỗ trợ cho tác giả rất nhiều trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và thực hiện đề tài luận văn thạc sĩ một cách hoàn chỉnh

Bình Định, ngày 16 tháng 7 năm 2019

Học viên thực hiện

Mai Lê Quý Đôn

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan mọi kết quả của đề tài: “ Nghiên cứu các nền tảng phân tích dữ liệu trong môi trường ảo cho hệ sinh thái Internet of Things” là công trình nghiên cứu của cá nhân tác giả và chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nghiên cứu nào khác cho tới thời điểm này

Bình Định, ngày 16 tháng 7 năm 2019

Tác giả luận văn

Mai Lê Quý Đôn

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ INTERNET OF THINGS (IoT) 9

1.1 Giới thiệu 9

1.2 Viễn cảnh của Internet of things 11

1.3 IoT và những công nghệ Internet tương lai liên quan 17

1.3.1 Điện toán đám mây 17

1.3.2 IoT và công nghệ ngữ nghĩa (Semantic) 18

1.3.3 Tự chủ 19

1.3.4 Cảnh báo và nhận thức tình huống 22

1.4 Tiêu chuẩn và giao thức IoT 23

1.4.1 Zigbee 23

1.4.2 Bluetooth 25

1.4.3 Wifi và Low - Power Wifi (LP - Wifi) 27

1.4.4 Low-Power diện rộng (LPWA) 28

1.4.5 3GPP Cellular: MTC 29

1.5 Nghiên cứu mới nhất 30

Kết luận chương 33

CHƯƠNG 2: CÁC NỀN TẢNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 34

2.1 Docker 34

2.1.1 Giới thiệu 34

2.1.2 Thành phần của Docker 36

2.1.2.1 Dockerfile 36

2.1.2.2 Docker client and server 37

2.1.2.3 Docker images 38

2.1.2.4 Docker hub 38

2.1.2.5 Docker container 39

2.1.2.6 Hai công cụ của Docker 40

2.1.3 Ưu và nhược điểm của Docker container 40

2.1.4 Docker và các công nghệ khác 42

2.1.4.1 Virtual machine vs Docker 42

2.1.4.2 Docker vs VM cloud 45

2.2 ELK stack 46

2.2.1 Logstash 47

2.2.1.1 Giới thiệu 47

2.2.1.2 Các tính năng chung của Logstash 48

2.2.1.3 Các khái niệm chính của Logstash 48

2.2.1.4 Ưu, nhược điểm Logstash 50

2.2.2 Elasticsearch 50

2.2.2.1 Giới thiệu 50

2.2.2.2 Tính năng của Elasticsearch 51

2.2.2.3 Các khái niệm trong Elasticsearch 52

2.2.2.4 Ưu, nhược điểm của Elasticsearch 53

2.2.3 Kibana 54

2.2.3.1 Giới thiệu 54

2.2.3.2 Các tính năng của Kibana 54

2.2.3.3 Ưu, nhược điểm của Kibana 56

Kết luận chương 56

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM 58

3.1 Kiến trúc mô hình 58

3.2 Thiết lập mô hình 59

3.2.1 Cài đặt Docker 59

3.2.2 Cài đặt Elasticsearch, Logstash, Kibana 60

3.3 Chạy mô hình 63

3.4 Kết quả 65

Kết luận chương 67

KẾT LUẬN 68

TÀI LIỆU THAM KHẢO 69

PHỤ LỤC A 71

PHỤ LỤC B 74

CLI Command line interface

CPU Central Processing Unit

CRM Customer Relationship Management

CTI Cyper threat intelligence

ELK Elasticsearch, Logstash, Kibana

EPC Electronic product code

IPFIX Internet Protocol Flow Information Export

IoP Internet of Persons

IoS Internet of Services

ISTAG Information Society Technologies Advisory Group JVM Java Virtual Machine

LACP Link Aggregation Control Protocol

LP-Wifi Low-Power Wifi

LPWAN Low-power wide-area network

MIT Massachusetts Institute of Technology

MTC Machine-type communications

NFC Near Field Communications

NFV Network Functions Virtualization

PHY Physical layer of the OSI model

RFID Radio Frequency Identification

SDN Software Defined Networking

SDOs Standards Developing Organizations

SDP Service Delivery Platforms

SIG Special Interest Group

SLA Service-level agreement/Software license agreement SOA Service oriented Approach

SOCMINT Social media intelligence

SPA Single Page Application

3GPP Third Generation Partnership Project

TCP Transmission Control Protocol

TGah IEEE802.11ah Task Group

TSCH Timeslotted Channel Hopping

UMTS Universal Mobile Telecommunication System

URL Uniform Resource Locator

WSNs Wireless Sensor Networks

WS&AN Wireless Sensor and Actuator Networks

XML Extensible Markup Language

DANH MỤC HÌNH VẼ, BẢNG

Bảng 1.1: Bảng so sánh các tính năng của 3 giải pháp quản lý dữ liệu log

thông dụng trên thị trường 3

Bảng A.1: docker-compose.yml 71

Bảng A.2: logstash.conf 72

Bảng A.3: Nguồn ảnh trên Docker 72

Bảng A.4: logstash.yml 73

Bảng A.5: kibana.yml 73

Hình 1.1: Xu hướng phát triển công nghệ 13

Hình 1.2: Quan hệ kinh doanh và IoT 15

Hình 1.3: Nguyên tắc làm việc của RFID 16

Hình 1.4: Kiến trúc mạng cho nền tảng IOT sử dụng SDN và NFV Technologies 32

Hình 2.1: Dockerfile 36

Hình 2.2: Kiến trúc Docker 37

Hình 2.3: Kiến trúc máy ảo 42

Hình 2.4: Kiến trúc Docker container 43

Hình 2.5: Thời gian khởi động trung bình của Docker và KVM 45

Hình 2.6: Hiệu suất tính của CPU 46

Hình 2.7: Mô hình ELK stack 47

Hình 2.8: Giao diện chính của Kibana 47

Hình 3.1: Kiến trúc đơn giản của mô hình 58

Hình 3.2: nội dung file start.sh 62

Hình 3.3: Kiến trúc thư mục của mô hình 63

Hình 3.4: Các container đang hoạt động 64

Hình 3.5: Thông tin container elasitcsearch 65

Hình 3.6: Kibana sau khi truy cập 65

Hình 3.7: Giao diện chính của Kibana 66 Hình 3.8: Lĩnh vực tags và lĩnh vực host 67

MỞ ĐẦU

1.1 Lý do chọn đề tài

Mạng lưới vạn vật kết nối Internet hoặc là Mạng lưới thiết bị kết nối Internet viết tắt là IoT (tiếng Anh: Internet of Things) là một kịch bản của thế giới, khi mà mỗi đồ vật, con người được cung cấp một định danh của riêng mình, và tất cả có khả năng truyền tải, trao đổi thông tin, dữ liệu qua một mạng duy nhất mà không cần đến sự tương tác trực tiếp giữa người với người, hay người với máy tính IoT đã phát triển từ sự hội tụ của công nghệ không dây, công nghệ vi cơ điện tử và Internet Nói đơn giản là một tập hợp các thiết

bị có khả năng kết nối với nhau, với Internet và với thế giới bên ngoài để thực hiện một công việc nào đó

Cisco, nhà cung cấp giải pháp và thiết bị mạng hàng đầu hiện nay dự báo: Đến năm 2020, sẽ có khoảng 50 tỷ đồ vật kết nối vào Internet, thậm chí con số này còn gia tăng nhiều hơn nữa IoT sẽ là mạng khổng lồ kết nối tất cả mọi thứ, bao gồm cả con người và sẽ tồn tại các mối quan hệ giữa người và người, người và thiết bị, thiết bị và thiết bị Một mạng lưới IoT có thể chứa đến 50 đến 100 nghìn tỉ đối tượng được kết nối và mạng lưới này có thể theo dõi sự di chuyển của từng đối tượng Một con người sống trong thành thị có thể bị bao bọc xung quanh bởi 1000 đến 5000 đối tượng có khả năng theo dõi [6]

Theo nghiên cứu được tiến hành bởi IDC ước tính thế giới sẽ sử dụng nhiều thiết bị IoT hơn so với tỉ lệ bình quân hằng năm 17%, tương đương 1.3 nghìn tỉ dollar vào năm 2019 [6] Một nghiên cứu khác thực hiện bởi Capgemini “Mở khóa giá trị kinh tế của việc vận hành IoT” chỉ ra rằng các doanh nghiệp tiếp nhận IoT đều tăng trưởng ấn tượng trong hoạt động kinh doanh [6], [7] Những nghiên cứu trên đều là bằng chứng cho sự biến đổi đầy năng lượng của IoT

Phân tích dữ liệu là quá trình phân tích các bộ dữ liệu để trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ chúng với sự trợ giúp của các phần mềm và hệ thống chuyên dụng Những hiểu biết này ở dạng mẫu, thống kê và xu hướng

có thể được sử dụng bởi các doanh nghiệp để ra quyết định hiệu quả Không còn nghi ngờ gì nữa, phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công và tăng trưởng của các ứng dụng IoT Ứng dụng IoT làm việc với

dữ liệu có cấu trúc, không cấu trúc hoặc bán cấu trúc Có một số khác biệt đáng kể về kiểu dữ liệu và định dạng Do vậy việc nghiên cứu các nền tảng phân tích dữ liệu phù hợp cho IoT là rất cấp thiết hiện nay Vì vậy trong luận văn này tác giả chọn chủ đề “Nghiên cứu các nền tảng phân tích dữ liệu trong môi trường ảo cho hệ sinh thái Internet of Things” làm đề tài nghiên cứu

1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu đề tài

dữ liệu tương tự hiện nay đang được đẩy mạnh nghiên cứu [1] Log cũng được coi như là dữ liệu lớn bởi vì kích thước thường xuyên tăng trưởng theo thời gian Việc quản lý log cũng là một ứng dụng xử lý dữ liệu lớn mà chúng

ta thường hay biết đến với nền tảng Hadoop [1] Tuy nhiên, Hadoop chủ yếu

hỗ trợ các hệ thống có quy mô rất lớn như Google, Yahoo, Đối với hệ thống cỡ vừa và nhỏ, Hadoop trở nên cồng kềnh, đắt đỏ, không thực tế để thực hiện Hơn nữa, nó cũng không đủ nhanh cho việc dữ lý dữ liệu online

Hiện nay nhiều giải pháp công nghệ không những lưu trữ, tìm kiếm và truy vết dữ liệu log, mà còn tận dụng dữ liệu log mang tính lịch sử để kết hợp

với các nguồn dữ liệu nghiệp vụ khác sử dụng trong các bài toán phân tích xu hướng, phân tích hành vi người dùng, nghiệp vụ thông minh (Business Intelligence), phân tích dữ liệu lớn (Bigdata) trong tương lai Có nhiều giải pháp công nghệ khác nhau bao gồm cả các giải pháp phần mềm thương mại

và phần mềm mã nguồn mở, điển hình trong số đó phải kể đến như Splunk, Graylog và ELK [3], [4] Các tính năng nổi trội của các giải pháp giám sát và phân tích dữ liệu log hệ thống ngày nay phải kể đến như: Khả năng tìm kiếm mạnh mẽ, xây dựng được màn hình giám sát thời gian thực, báo cáo, cảnh bảo ngưỡng, phân tích dữ liệu lịch sử, truy tìm vết

Bảng 1.1 Bảng so sánh các tính năng của 3 giải pháp quản lý dữ liệu log thông dụng trên thị trường

Trong các giải pháp kể trên, 2 giải pháp mã nguồn mở ELK và Graylog đang phát triển rất mạnh mẽ Graylog là giải pháp được phát triển trên mục tiêu đơn thuần là lưu trữ, quản lý, cảnh báo và tìm kiếm dữ liệu log Mọi công việc từ tổng hợp dữ liệu, cảnh báo đều có thể được thực hiện dễ dàng trên giao diện UI (User interface) trực quan nhưng khá đóng đối với người sử dụng Graylog cung cấp các bộ trích xuất (Extractors) để trích xuất và tổng hợp các loại dữ liệu log nhất định, khi có yêu cầu cần phải trích xuất dữ liệu log phức tạp và mang tính đặc thù cao thì Graylog bắt đầu thể hiện điểm yếu

so với Logstash trong bộ giải pháp ELK – Logstash cung cấp kỹ thuật trích xuất và tổng hợp dữ liệu log dựa trên công nghệ ETL (Extract, transform, load) mang tính mở, tường minh và tùy biến hơn rất nhiều Về khả năng xây dựng báo cáo, biểu đồ, trừu tượng hóa dữ liệu trong Graylog chỉ thực hiện được ở mức cơ bản, chưa đủ linh hoạt để có thể sử dụng trong các bài toán phân tích dữ liệu, việc này ELK lại làm rất tốt với thành phần Kibana

ELK cũng giống Graylog là một bộ giải pháp công nghệ mã nguồn mở được sử dụng để thu thập, quản lý, phân tích dữ liệu log tập trung, tuy nhiên định hướng và mục tiêu của bộ giải pháp ELK vượt xa công việc quản lý dữ liệu log đơn thuần ELK gồm 3 thành phần:

- ElasticSearch: Một hệ truy hồi thông tin mạnh mẽ, được sử dụng để lưu trữ và đánh chỉ mục cho dữ liệu log [3]

- Logstash: Phần mềm mã nguồn mở thực hiện tiến trình đồng bộ dữ liệu ETL, thu thập dữ liệu log [3]

- Kibana: Phần mềm mã nguồn mở được sử dụng để trừu tượng hóa dữ liệu, xây dựng biểu đồ, màn hình giám sát và phân tích dữ liệu [3]

Nền tảng công nghệ ELK cung cấp giải pháp công nghệ cho bài toán quản lý và phân tích dữ liệu log hội tụ một số ưu điểm như:

- Mã nguồn mở nên chi phí rẻ, cộng đồng phát triển lớn mạnh

- Hỗ trợ nhiều nền tảng hệ điều hành và loại dữ liệu log khác nhau

- Nền tảng tìm kiếm ElasticSearch rất mạnh mẽ, dễ dàng mở rộng theo chiều ngang nếu hệ thống tăng trưởng lớn, tích hợp được sâu rộng với các loại công cụ, ngôn ngữ phân tích dữ liệu lớn như R, Python, Machine learning

- Khả năng xây dựng báo cáo, phân tích và trừu tượng hóa dữ liệu mạnh mẽ với Kibana phù hợp với các bài toán phân tích dữ liệu lớn, phân tích hành vi người dùng, nghiệp vụ thông minh

- Khả năng trích xuất và tổng hợp dữ liệu log mang tính tùy biến cao, phù hợp sử dụng đối với những trường hợp dữ liệu log phức tạp

- Giải pháp có tính mở và hỗ trợ tùy biến tốt

Trong tài liệu [13] đã mô tả thực hiện một hệ thống chứa Elasticsearch, Logstash, Kibana để xử lý dữ liệu IoT Mặc dù những công cụ được thiết kế

để xử lý số lượng lớn các dữ liệu đăng nhập, chúng còn có thể được áp dụng

để lưu trữ, tìm kiếm và hiển thị các loại thông tin khác - bao gồm dữ liệu IoT

1.2.2 Công nghệ ảo hóa

Công nghệ ảo hóa là một công nghệ thực hiện ảo hóa trên máy tính, bao gồm các kỹ thuật và quy trình thực hiện ảo hóa Các kỹ thuật và quy trình này

để tạo ra một tầng trung gian giữa hệ thống phần cứng máy tính và phần mềm chạy trên nó Ý tưởng ban đầu của công nghệ ảo hóa là từ một máy vật lý đơn

lẻ có thể tạo thành nhiều máy ảo độc lập Nó cho phép tạo nhiều máy ảo trên một máy chủ vật lý, mỗi một máy ảo cũng được cấp phát tài nguyên phần cứng như máy thật gồm có RAM, CPU, Card mạng, ổ cứng, các tài nguyên khác và hệ điều hành riêng Khi chạy ứng dụng, người sử dụng không nhận biết được ứng dụng đó chạy trên lớp phần cứng ảo, người sử dụng chỉ chú ý tới khái niệm logic về tài nguyên máy tính hơn là khái niệm vật lí về tài nguyên máy tính [5]

Ảo hóa hệ thống mạng là một tiến trình hợp nhất tài nguyên, thiết bị

mạng cả phần cứng lẫn phần mềm thành một hệ thống mạng ảo Sau đó, các tài nguyên này sẽ được phân chia thành các channel và gắn với một máy chủ hoặc một thiết bị nào đó [2]

Ảo hóa hệ thống lưu trữ về cơ bản là sự mô phỏng, giả lập việc lưu trữ

từ các thiết bị lưu trữ vật lý Các thiết bị này có thể là băng từ, ổ cứng hay kết hợp cả 2 loại Việc làm này mang lại các ích lợi như việc tăng tốc khả năng truy xuất dữ liệu, do việc phân chia các tác vụ đọc, viết trong mạng lưu trữ Ngoài ra, việc môt phỏng các thiết bị lưu trữ vật lý cho phép tiết kiệm thời gian hơn thay vì phải định vị xem máy chủ nào hoạt động trên ổ cứng nào để truy xuất [2] Một công nghệ ảo hoá lưu trữ khá nổi bật là SAN (Storeage Area Network – lưu trữ qua mạng) SAN là một mạng được thiết kế cho việc thêm các thiết bị lưu trữ cho máy chủ một cách dễ dàng như: Disk Aray Controllers, hay Tape Libraries

Ảo hóa ứng dụng là một dạng công nghệ ảo hóa khác cho phép chúng

ta tách rời mối liên kết giữa ứng dụng và hệ điều hành và cho phép phân phối lại ứng dụng phù hợp với nhu cầu user Môt ứng dụng được ảo hóa sẽ không được cài đặt lên máy tính một cách thông thường, mặc dù ở góc độ người sử dụng, ứng dụng vẫn hoạt động một cách bình thường Việc quản lý việc cập nhật phần mềm trở nên dễ dàng hơn, giải quyết sự đụng độ giữa các ứng dụng

và việc thử nghiệm sự tương thích của chúng cũng trở nên dễ dàng hơn Hiện nay đã có khá nhiều chương trình ảo hóa ứng dụng như VirtualBox, Vagrant, Docker, Citrix XenApp, Microsoft Application Virtualization, Vmware ThinApp… [2]

Ảo hóa ứng dụng là giải pháp tiến đến công nghệ "điện tóan đám mây" cho phép ta sử dụng phần mềm của công ty mà không cần phải cài phần mềm này vào bất cứ máy tính con nào Trong ảo hóa ứng dụng thì công nghệ ảo hóa Docker đang được đánh giá là tương lai của công nghệ ảo hoá (future of

virtualization) [2] Công nghệ này là sản phẩn của một dự án phần mềm tự do nguồn mở phát hành theo giấy phép Apache Khác biệt lớn của Docker và các công nghệ ảo hóa khác đó là tiết kiệm đáng kể resource sử dụng Với docker

có thể chạy 20 container (tương tự như một hệ điều hành nhỏ) trên cùng một máy host (host machine), mà nếu sử dụng công nghệ ảo hóa khác như Vagrant

sẽ cần một máy chủ với cấu hình rất lớn Docker làm được điều này là bởi vì khác với Virtual Machine ở chỗ thay vì tách biệt giữa hai môi trường guest và host, thì các container của Docker chia sẻ các resource với host machine

1.3 Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu

Nghiên cứu phát triển nền tảng phân tích dữ liệu lớn trong môi trường

ảo dựa trên Docker cho các phần tử kết nối mạng của hệ sinh thái IoT

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Các nền tảng quản lý và phân tích dữ liệu lớn trong môi trường ảo cho hệ sinh thái IoT gồm:

1.5 Phương pháp nghiên cứu

+ Nghiên cứu tổng quan tài liệu về các vấn đề liên quan đến công nghệ ELK, công nghệ ảo hóa ứng dụng Docker, IoT, Big data và ứng dụng, từ đó có cái nhìn tổng quan và đầy đủ, đánh giá được các tiến bộ của công nghệ trong lĩnh vực xử lý dữ liệu lớn

+ Xây dựng các mô hình thực nghiệm sử dụng Docker nhằm phân tích, so sánh, đánh giá các thông số dữ liệu kết nối mạng Mô hình sử dụng hai thiết bị

mạng IoT làm nguồn dữ liệu: Openvswitch dưới dạng nguồn nội bộ (được cài đặt trên cùng một máy ảo) và kết nối TCP như nguồn bên ngoài

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ INTERNET OF THINGS

1.1 Giới thiệu

Internet Vạn Vật (IoT), hay cụ thể hơn là Mạng lưới vạn vật kết nối Internet hoặc là Mạng lưới thiết bị kết nối Internet là một liên mạng, trong đó các thiết bị, phương tiện vận tải (được gọi là "thiết bị kết nối" và "thiết bị thông minh"), phòng ốc và các trang thiết bị khác được nhúng với các bộ phận điện tử, phần mềm, cảm biến, cơ cấu chấp hành cùng với khả năng kết nối mạng máy tính giúp cho các thiết bị này có thể thu thập và truyền tải dữ liệu Năm 2013, tổ chức Global Standards Initiative on Internet of Things (IoT-GSI) đinh nghĩa IoT là "hạ tầng cơ sở toàn cầu phục vụ cho xã hội thông tin, hỗ trợ các dịch vụ (điện toán) chuyên sâu thông qua các vật thể (cả thực lẫn ảo) được kết nối với nhau nhờ vào công nghệ thông tin và truyền thông hiện hữu được tích hợp, và với mục đích ấy một "vật" là "một thứ trong thế giới thực (vật thực) hoặc thế giới thông tin (vật ảo), mà vật đó có thể được nhận dạng và được tích hợp vào một mạng lưới truyền thông" Hệ thống IoT cho phép vật được cảm nhận hoặc được điều khiển từ xa thông qua hạ tầng mạng hiện hữu, tạo cơ hội cho thế giới thực được tích hợp trực tiếp hơn vào

hệ thống điện toán, hệ quả là hiệu năng, độ tin cậy và lợi ích kinh tế được tăng cường bên cạnh việc giảm thiểu sự can dự của con người Khi IoT được gia tố cảm biến và cơ cấu chấp hành, công nghệ này trở thành một dạng thức của hệ thống ảo-thực với tính tổng quát cao hơn, bao gồm luôn cả những công nghệ như điện lưới thông minh, nhà máy điện ảo, nhà thông minh, vận tải thông minh và thành phố thông minh Mỗi vật được nhận dạng riêng biệt trong hệ thống điện toán nhúng và có khả năng phối hợp với nhau trong cùng hạ tầng Internet hiện hữu Các chuyên gia dự báo rằng Internet Vạn Vật sẽ ôm trọn chừng 30 tỉ vật trước năm 2020

Internet đã trở thành một trong những công nghệ quan trọng nhất với một tác động to lớn về môi trường xã hội và kinh doanh Nó hoàn toàn thay đổi sự hiểu biết về việc thu thập nguồn thông tin, cách thức trao đổi dữ liệu hoặc những cách thức giao tiếp Internet đã có bước phát triển nhanh chóng, trở nên linh hoạt hơn, sẵn có mọi lúc, mọi nơi Các thiết bị có hỗ trợ kết nối dựa trên internet, đang trở nên nhỏ hơn, “thông minh hơn” và nhận thức rõ hơn về môi trường xung quanh Internet đã thay đổi rất nhiều kể từ năm 1990, khi World Wide Web lần đầu tiên được giới thiệu Những năm gần đây người

ta tuyên bố rằng công nghệ này đã đạt được một bước tiến mới dựa vào mạng lưới của vạn vật kết nối Công nghệ vạn vật kết nối (IoT) liên kết các đối tượng của thế giới thực với thế giới ảo, vì thế cho phép vạn vật có thể giao tiếp, kết nối mọi lúc, mọi nơi Nó tạo ra một thế giới nơi các vật thể và sinh vật, cũng như dữ liệu thực và môi trường ảo, tất cả các tương tác với nhau trong cùng một không gian và thời gian [16] Ý tưởng về việc kết nối mọi thứ trên mạng không phải là mới Các cuộc thảo luận liên quan đến IoT đã diễn ra trong hơn một thập kỷ và có thể được bắt nguồn từ ý tưởng của Mark Weiser

về máy tính có ở khắp nơi [15] Thuật ngữ “Internet Of Things” đã được giới thiệu bởi Trung tâm Auto-ID của đại học MIT, mà sau này phát triển thành tổ chức có tên là EPCglobal Theo một quan điểm, IoT phải dựa trên công nghệ RFID, hiện được sử dụng để theo dõi các vật thể, con người, hoặc động vật RFID cho phép gắn thẻ đối tượng khác nhau với mã sản phẩm điện tử (EPC) đóng vai trò là ID duy nhất Sử dụng phương án giải quyết vấn đề độc đáo, vật mang thẻ RFID có thể tương tác với nhau và hợp tác với các đối tượng khác hoặc phát hiện sự thay đổi trong môi trường xung quanh Tầm nhìn cho một tương lai internet không giới hạn bởi IoT Internet of Services, 3D Internet, Internet of Content, chỉ là một vài tên của các công nghệ mới nổi, nên được coi là một phần liên kết của Internet trong tương lai [19] IoS được

coi là một trong những phần quan trọng nhất của Internet trong tương lai Trong thập kỷ qua, lĩnh vực dịch vụ đã trở thành ngành kinh doanh lớn nhất

và phát triển nhanh nhất trên thế giới và được sử dụng bởi hầu hết mọi người trên toàn thế giới [9] Để tiếp tục tăng trưởng hơn nữa dịch vụ phải trở nên có sẵn và phổ biến hơn Quản lý dịch vụ thông qua IT có thể là một yếu tố quan trọng trong việc đạt được mục tiêu này Tương lai cho các dịch vụ thế hệ tiếp theo được cung cấp thông qua Internet được gọi là IoS Nó sẽ vượt qua mô hình client-server cung cấp dịch vụ để hỗ trợ đa cơ chế của nguồn cung cấp dịch vụ toàn cầu, nơi mà các bên thứ ba có khả năng tổng hợp dịch vụ, đóng vai trò trung gian cho việc cung cấp dịch vụ và cung cấp các kênh truyền hình mới sáng tạo cho người tiêu dùng Điều này phản ánh các nhu cầu tương lai của cộng đồng dịch vụ doanh nghiệp chủ đạo và xu hướng toàn cầu hóa của các dịch vụ doanh nghiệp [10] IoS và IoT được kết nối chặt chẽ với nhau và

có thể mở rộng các lĩnh vực ứng dụng công nghệ để thúc đẩy sự phát triển của các ngành công nghiệp dịch vụ Mặc dù có rất nhiều dự đoán lạc quan đối với việc triển khai IoT và IoS, các vấn đề về kỹ thuật, xã hội, pháp lý và đạo đức đang được coi là thách thức cho việc thực hiện Vấn đề tiêu chuẩn hóa công nghệ chưa được áp dụng đồng bộ cho tất cả các lĩnh vực ứng dụng IoT Hơn nữa, những lo ngại về tính riêng tư và bảo mật dữ liệu đang đặt ra nhiều thách thức cho các nhà quản lý

1.2 Viễn cảnh của Internet of Things

Internet vạn vật sử dụng các thiết bị cảm biến, bộ truyền động và công nghệ truyền dữ liệu gắn kết với các thực thể vật lý - từ các thiết bị đường bộ đến máy tạo nhịp tim - cho phép những vật thể này được theo dõi, phối hợp hoặc được kiểm soát thông qua một mạng dữ liệu hay Internet Có ba bước trong các ứng dụng của IoT đó là: thu thập dữ liệu từ vật thể (ví dụ, đơn giản như dữ liệu vị trí hay các thông tin phức tạp hơn), tập hợp thông tin đó thông

qua một mạng dữ liệu, và hành động dựa trên các thông tin đó (thực hiện hành động ngay lập tức hoặc tập hợp dữ liệu theo thời gian để thiết kế các cải tiến quy trình) Internet vạn vật cũng có thể dùng để tạo ra các giá trị theo nhiều phương thức khác nhau Ngoài việc cải thiện năng suất trong các hoạt động hiện thời, IoT có thể cho phép tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và chiến lược mới chẳng hạn như các bộ cảm biến từ xa có thể tạo ra các mô hình giá chi tiêu tùy khả năng giống như Zipcar

Phạm vi công nghệ IoT trải rộng từ các thẻ nhận dạng đơn giản đến cảm biến và thiết bị truyền động phức tạp Các thẻ nhận dạng bằng tần số vô tuyến (RFID) có thể được gắn với hầu hết các vật thể Các thiết bị đa cảm biến và thiết bị truyền động tinh vi để truyền các dữ liệu có liên quan đến vị trí, hiệu suất, môi trường và các trạng thái hiện đang ngày càng phổ biến Với các công nghệ mới hiện đại như các hệ thống vi cơ điện tử (MEMS), có thể đặt nhiều thiết bị cảm biến tinh vi trong hầu như mọi vật thể (thậm chí trong

cơ thể con người) Và do chúng được sản xuất ra bằng quy trình chế tạo giống với chất bán dẫn nên giá thành MEMS hiện đang giảm nhanh chóng

Với các công nghệ IoT ngày càng tinh vi đang trở nên phổ biến hiện nay, các công ty không chỉ có thể theo dõi luồng sản phẩm hoặc kiểm tra các tài sản hữu hình, mà còn có thể quản lý hiệu suất làm việc của từng thiết bị máy móc và hệ thống, ví dụ như là theo dõi và quản lý một dây chuyền lắp rắp toàn bộ các bộ phận của robot hoặc máy móc nào đó Các thiết bị cảm biến cũng có thể được nhúng trong cơ sở hạ tầng cơ sở, ví dụ như, bộ cảm biến từ tính đặt trên đường có thể đếm chính xác số lượng các loại phương tiện xe chạy qua, có thể hiệu chỉnh theo thời gian thực thời gian tín hiệu giao thông Quan trọng không kém các cảm biến và các thiết bị truyền động này là các kết nối thông tin liên lạc dữ liệu để truyền dữ liệu này và các chương trình

mã hóa, bao gồm các phân tích dữ liệu lớn, làm cho dữ liệu trở nên có ý nghĩa

Bộ mặt của Internet liên tục thay đổi, các dịch vụ và ứng dụng mới xuất hiện và trên toàn cầu với tốc độ ngày càng tăng [12] Viễn cảnh của Internet Tương lai dựa trên các giao thức liên lạc tiêu chuẩn xem xét đến việc sáp nhập các mạng máy tính, Internet vạn vật (IoT), Internet Con người (IoP), Internet Năng lượng (IoE), Internet Truyền thông (IoM) và Internet Dịch

vụ (IoS) vào một nền tảng công nghệ thông tin toàn cầu chung của các mạng thông suốt và các "vật thể/đối tượng thông minh" được kết nối (hình 1.1)

Internet Năng lượng (IoE) được định nghĩa là một cơ sở hạ tầng mạng động kết nối mạng năng lượng với Internet cho phép các đơn vị năng lượng (được tạo ra, lưu trữ và chuyển tiếp tại địa phương) được cấp phát khi nào và

ở đâu cần thiết Do vậy, các thông tin/số liệu liên quan sẽ theo các luồng năng lượng thực hiện việc trao đổi thông tin cần thiết cùng với việc truyền năng lượng

Hình 1.1: Xu hướng phát triển công nghệ [7]

Internet Dịch vụ (IoS) là một thành phần dựa trên phần mềm sẽ được phân phối qua các mạng và Internet khác nhau Các nghiên cứu về SOA (kiến trúc hướng dịch vụ), Web/doanh nghiệp 3.0/X.0, khả năng tương tác doanh nghiệp, Web dịch vụ, các dịch vụ lưới và Web ngữ nghĩa sẽ giải quyết các vấn đề quan trọng của bài toán IoS, đồng thời cải thiện sự hợp tác giữa các nhà cung cấp và người sử dụng dịch vụ

Internet Truyền thông (IoM) sẽ giải quyết những thách thức trong khả năng mở rộng mã hoá video và xử lý video 3D, tự động thích ứng với các điều kiện mạng sẽ làm tăng các ứng dụng mới như các trò chơi điện tử di động nhiều người tham gia, rạp chiếu phim kỹ thuật số và các thế giới ảo đặt các loại nhu cầu lưu lượng mới trên các kiến trúc mạng di động

Internet Con người (IoP) kết nối cộng đồng những người sử dụng ngày một tăng trong khi vẫn liên tục tăng cường khả năng thao tác của họ, duy trì

sự kiểm soát của họ đối với các hoạt động trực tuyến của họ và duy trì sự tự

do trao đổi các ý tưởng IoP cũng cung cấp các phương tiện để tạo điều kiện cho cuộc sống hàng ngày của người dân, cộng đồng, các tổ chức, cho phép đồng thời tạo ra mọi loại hình kinh doanh và xóa bỏ rào cản giữa người tạo ra thông tin và người sử dụng thông tin (khái niệm người sản xuất và sử dụng thông tin - prosumer)

Internet vạn vật (IoT) cùng với những phát triển Internet mới nổi khác như Internet Năng lượng, Truyền thông, Con người, Dịch vụ, Kinh doanh/ Doanh nghiệp là xương sống của nền kinh tế kỹ thuật số, xã hội số và nền tảng cho nền kinh tế tri thức trong tương lai và xã hội đổi mới sáng tạo Những phát triển của IoT cho thấy rằng chúng ta sẽ có 16 tỷ thiết bị được kết nối vào năm 2020, trung bình sẽ có tới 6 thiết bị cho mỗi người trên Trái đất

và nhiều hơn cho mỗi người trong các xã hội số Các thiết bị như điện thoại

thông minh và liên lạc máy với máy hoặc đồ vật với đồ vật sẽ là các động lực chính cho IoT phát triển hơn nữa (hình 1.2)

Viễn cảnh chính xác về Internet vạn vật sẽ là gì và kiến trúc cuối cùng của nó sẽ như thế nào, đến nay vẫn chưa có một đáp án thống nhất Mạng của các các mạng trong tương lai có thể được triển khai dưới dạng các hạ tầng công/tư và được mở rộng và cải tiến tự động qua các điểm biên được tạo ra bởi "vạn vật" kết nối với nhau Thực tế, trong các giao tiếp IoT có thể diễn ra không chỉ giữa những sự vật mà còn giữa con người và môi trường của họ

Theo viễn cảnh này với sử dụng trí thông minh trong cơ sở hạ tầng mạng hỗ trợ, vạn vật sẽ có thể tự quản lý sự di chuyển của chúng, thực hiện các quy trình tự động hoàn toàn và do đó tối ưu hóa hoạt động hậu cần; Chúng phải có khả năng khai thác năng lượng cần thiết; Chúng sẽ tự cấu trúc khi tiếp xúc với môi trường mới, và thể hiện hành vi "thông minh/nhận thức" khi phải đối mặt với những đồ vật khác và giải quyết tình huống không lường trước một cách thông suốt; và, cuối cùng, chúng có thể quản lý việc tháo dỡ

và tái chế của mình, giúp bảo vệ môi trường, khi kết thúc vòng đời của chúng

Hình 1.2: Quan hệ kinh doanh và IoT [7]

Các IoT một phần lấy cảm hứng từ sự thành công của công nghệ RFID Thẻ RFID là một thiết bị thông minh được trang bị một con chip điện tử và một ăng-ten thông minh Nhúng các thông tin thực tế vào các mạng, dịch vụ

và ứng dụng là một trong những mục tiêu của công nghệ IoT bằng cách sử dụng các công nghệ hỗ trợ như cảm biến không dây và mạng thiết bị truyền động, thiết bị IoT, các cụm thiết bị rộng khắp và RFID (hình 1.3) Các hệ thống tự trị này sẽ tự động kết nối mạng với nhau, với môi trường và bản thân

hạ tầng mạng Các nguyên tắc mới cho tính tự lập, phân tích các hành vi mới xuất hiện, các phương pháp nền tảng dịch vụ, các công nghệ tạo khả năng mới, cũng như các ý tưởng dựa trên nền tảng công nghệ Web sẽ tạo thành cơ

sở cho hành vi "nhận thức" mới này [12,14]

Hình 1.3: Nguyên tắc làm việc của RFID [7]

Về mặt kiến trúc, các IoT thể được chia thành các lớp cảm biến, giao tiếp, quản lý và ứng dụng Các loại này có thể thay đổi tùy thuộc vào cách tiếp cận của các tổ chức khác nhau phụ thuộc công nghệ sử dụng Tuy nhiên, việc triển khai dịch vụ quy mô lớn cần phải được tiêu chuẩn hóa trong một bộ tiêu chuẩn Các IoT liên quan đến nhiều nhà sản xuất, trải rộng trong nhiều ngành công nghiệp và rất khác nhau trong các tình huống ứng dụng và yêu cầu người dùng Việc đưa ra các tiêu chuẩn cho IoT còn gặp nhiều khó khăn,

do vậy chưa có một tiêu chuẩn thống nhất cho mạng IoT Hiện nay các công

ty lớn đang bắt đầu ưu tiên phát tiển các tiêu chuẩn cho mạng IoT [20] EU

đang cố gắng tiến tới để áp dụng tiêu chuẩn IoT bao trùm nhiều lĩnh vực như công nghệ, vận hành, và dịch vụ

1.3 IoT và những công nghệ Internet tương lai liên quan

1.3.1 Điện toán đám mây

Trong Kế hoạch nghiên cứu chiến lược, điện toán đám mây đã được xác định là một trong những khối cấu trúc chính của Internet tương lai Công nghệ tạo khả năng mới đã dần dần thúc đẩy ảo hóa ở các cấp độ khác nhau và

đã mở ra các mô hình khác nhau được gọi là " Dịch vụ Ứng dụng", " Dịch vụ Nền tảng" và "Dịch vụ Hạ tầng và Mạng" Các xu hướng đó đã giúp giảm chi phí sở hữu và quản lý các tài nguyên ảo hóa liên quan, hạ thấp ngưỡng tham gia thị trường cho những chủ thể mới và cho phép cung cấp các dịch vụ mới Với việc ảo hóa các đối tượng là bước tiếp theo tự nhiên trong xu hướng này,

sự hội tụ của điện toán đám mây và IoT sẽ mở ra các cơ hội chưa từng có trong lĩnh vực dịch vụ IoT

Là một phần của sự hội tụ này, các ứng dụng IoT (như các dịch vụ dựa trên cảm biến) sẽ được cung cấp theo yêu cầu thông qua môi trường đám mây Điều này vượt ra ngoài sự cần thiết ảo hóa các kho dữ liệu cảm biến theo cách có thể mở rộng Nó yêu cầu ảo hóa các đối tượng kết nối Internet và khả năng của chúng được sắp xếp thành các dịch vụ theo yêu cầu (chẳng hạn như Dịch vụ cảm biến - Sensing-as-a-Service) Hơn nữa, việc khái quát hóa phạm vi phục vụ của một đối tượng kết nối Internet vượt ra ngoài "dịch vụ cảm biến", không khó để hình dung các đối tượng ảo sẽ được tích hợp vào các dịch vụ IoT trong tương lai và được chia sẻ và sử dụng lại trong các ngữ cảnh khác nhau, hướng ới mô hình: Dịch vụ Đối tượng" nhằm vào các nguồn tài nguyên ảo hóa khác với chi phí tối thiểu cho sở hữu và duy trì các đối tượng

và thúc đẩy việc tạo ra các dịch vụ IoT mới

Các chủ đề nghiên cứu liên quan do vậy sẽ bao gồm:

- Mô tả các yêu cầu dịch vụ cho một cơ sở hạ tầng điện toán đám mây/IoT;

- Truy cập các mô hình kiểm soát để đảm bảo truy cập phù hợp vào dữ liệu được lưu trữ trong đám mây

1.3.2 IoT và Công nghệ ngữ nghĩa (Semantic)

Kế hoạch nghiên cứu chiến lược đã xác định tầm quan trọng của công nghệ ngữ nghĩa đối với việc khám phá các thiết bị, cũng như hướng tới việc đạt được khả năng tương tác ngữ nghĩa

Trong những năm vừa qua, các công nghệ web ngữ nghĩa cũng đã chứng minh được khả năng liên kết các dữ liệu liên quan của chúng (khái niệm web-dữ liệu), khi các công cụ và kỹ thuật liên quan mới đã xuất hiện Các nghiên cứu trong tương lai về IoT có thể bao gồm khái niệm Dữ liệu Liên kết Mở Điều này có thể xây dựng trên việc tích hợp các bản thể luận (ví dụ, các bản thể cảm biến) vào các cơ sở hạ tầng và các ứng dụng IoT

Các công nghệ ngữ nghĩa cũng sẽ có một vai trò quan trọng trong tạo khả năng chia sẻ và sử dụng lại các đối tượng ảo như là một dịch vụ thông qua đám mây Việc làm giàu ngữ nghĩa của các mô tả đối tượng ảo sẽ sử dụng cho IoT thấy chú thích ngữ nghĩa nào của các trang web đã được kích hoạt trong SemanticWeb Sự lập luận dựa trên ngữ nghĩa liên quan sẽ hỗ trợ người

sử dụng IoT tìm kiếm các đối tượng ảo đã được chứng minh có liên quan một cách độc lập để cải thiện hiệu suất hay hiệu quả của các ứng dụng IoT mà họ định sử dụng

1.3.3 Tự chủ

Những tiến bộ ngoạn mục trong công nghệ đã tạo ra các hệ thống máy tính và liên lạc ngày càng phức tạp và quy mô lớn Tính toán tự động, lấy cảm hứng từ các hệ thống sinh học, đã được đề xuất như một thách thức lớn cho

phép các hệ thống tự quản lý sự phức tạp này, sử dụng các mục tiêu và chính

sách cấp cao do con người định ra Mục tiêu là cung cấp một số tính chất tự-x cho hệ thống, trong đó x có thể là sự thích nghi, tổ chức, tối ưu hóa, cấu hình, bảo vệ, hàn gắn, phát hiện, mô tả, …

Internet Vạn vật sẽ làm tăng quy mô và sự phức tạp của các hệ thống máy tính và liên lạc hiện tại Tự chủ là một tính chất bắt buộc đối với các hệ thống IoT Tuy nhiên, vẫn còn thiếu nghiên cứu về việc làm thế nào để thích ứng và điều chỉnh các nghiên cứu hiện tại về tính toán tự động với các đặc tính cụ thể của IoT, như tính động và phân tán cao, tính chất thời gian thực, các hạn chế nguồn lực và các môi trường bị mất mát

Các tính chất sau đây đặc biệt quan trọng đối với các hệ thống IoT:

Tự thích nghi

Trong bối cảnh rất động của IoT, từ lớp vật lý đến lớp ứng dụng, tự thích nghi là một thuộc tính thiết yếu cho phép các nút giao tiếp, cũng như các dịch vụ sử dụng chúng, phản ứng một cách kịp thời với bối cảnh liên tục thay đổi phù hợp với, ví dụ như các chính sách kinh doanh hoặc các mục tiêu thực hiện được xác định bởi con người Các hệ thống IoT cần có khả năng tự lý giải và đưa ra các quyết định tự thích nghi Các kênh truyền nhận thức ở các lớp vật lý và liên kết, các giao thức mạng tự tổ chức, phát hiện dịch vụ tự

động và các ràng buộc (lặp lại) ở lớp ứng dụng là những yếu tố quan trọng cho IoT tự thích nghi

Tự tổ chức

Trong các hệ thống IoT - đặc biệt là các mạng cảm biến và dẫn động không dây (WS&AN) - các nút kết nối và rời khỏi mạng một cách tự phát là rất phổ biến Do đó, mạng cần có khả năng tự tổ chức lại để chống lại cấu trúc topo phát triển này Các giao thức định tuyến tự tổ chức, hiệu quả năng lượng

có tầm quan trọng đáng kể trong các ứng dụng IoT nhằm cung cấp sự trao đổi

dữ liệu liên tục trong các mạng không đồng nhất cao Do số lượng nút lớn, nên tốt nhất là xem xét các giải pháp mà không có điểm kiểm soát trung tâm như ví dụ các cách tiếp cận theo cụm Khi nghiên cứu về tự tổ chức, một điều cũng rất quan trọng là xem xét mức tiêu thụ năng lượng của các nút và đưa ra các giải pháp tối đa hóa tuổi thọ của hệ thống IoT và hiệu quả liên lạc trong

hệ thống đó

Tự tối ưu hóa

Việc sử dụng tối ưu các nguồn lực hạn chế (như bộ nhớ, băng thông, bộ

vi xử lý, và quan trọng nhất là năng lượng) của các thiết bị IoT là cần thiết cho việc triển khai IoT bền vững và lâu dài Với một số mục tiêu tối ưu hóa cấp cao về hiệu quả hoạt động, tiêu thụ năng lượng hoặc chất lượng dịch vụ, bản thân hệ thống cần thực hiện các hành động cần thiết để đạt được mục tiêu

Tự định cấu hình

Các hệ thống IoT có thể được tạo ra từ hàng ngàn nút và các thiết bị như cảm biến và thiết bị truyền động Do vậy, cấu trúc của hệ thống rất phức tạp và khó xử lý thủ công Một hệ thống IoT cần cung cấp các thiết bị tạo cấu hình từ xa để các ứng dụng tự quản lý tự động định cấu hình các thông số cần thiết dựa trên nhu cầu của các ứng dụng và người dùng Nó bao gồm lập cấu

hình, ví dụ thiết bị và các thông số mạng, cài đặt/ gỡ cài đặt/ nâng cấp phần mềm, hoặc điều chỉnh các thông số hiệu năng

Tự bảo vệ

Do tính không dây và rộng khắp, IoT sẽ dễ bị tổn thương bới vô số tấn công nguy hiểm Và bởi IoT có liên quan chặt chẽ với thế giới vật chất, các vụ tấn công sẽ có thể nhằm mục đích kiểm soát các môi trường vật lý hoặc thu thập dữ liệu cá nhân IoT cần tự điều chỉnh bản thân với các mức độ bảo mật

và an ninh khác nhau, trong khi không ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ và chất lượng dữ liệu

Tự mô tả

Những vật và nguồn lực (cảm biến và thiết bị truyền động) cần có thể

mô tả các đặc điểm và khả năng của chúng một cách biểu cảm để cho phép các đối tượng giao tiếp khác tương tác với chúng Các định dạng và ngôn ngữ

mô tả dịch vụ và ngôn ngữ đầy đủ cần phải được xác định, có thể ở mức độ ngữ nghĩa Các ngôn ngữ hiện tại cần được điều chỉnh lại để tìm ra sự cân bằng giữa tính biểu cảm, sự phù hợp và kích thước của mô tả Tự mô tả là một tính chất cơ bản để thực hiện các tài nguyên và thiết bị bật lên là hoạt động

Tự phát hiện

Cùng với việc tự mô tả, tính năng tự phat hiện đóng một vai trò thiết yếu cho việc triển khai IoT thành công Các thiết bị / dịch vụ IoT cần được phát hiện và sử dụng một cách tự động theo cách thông suốt và minh bạch Chỉ các giao thức phát hiện dịch vụ và thiết bị mạnh mẽ và ấn tượng (cùng với các giao thức mô tả) sẽ cho phép một hệ thống IoT hoàn toàn năng động (cấu trúc khôn ngoan)

Tự khớp nối

Để khai thác hoàn toàn tiềm năng IoT, các đối tượng ảo sẽ phải:

- Có thể sử dụng lại được ngoài ngữ cảnh chúng được phát triển ban đầu

- Có thể tin tưởng vào dịch vụ mà chúng cung cấp

Một mặt, các dịch vụ IoT sẽ có thể khai thác tính sẵn có của các đối tượng đề cập Chúng cũng sẽ phải đối phó với tính chất không đáng tin cậy của chúng và có thể tìm ra các lựa chọn thay thế tương ứng phù hợp trong trường hợp thất bại, không liên lạc… Các môi trường dịch vụ nâng cao dự kiến sẽ yêu cầu các tính năng tự kết nối (giữa các dịch vụ và các đối tượng và ngược lại) sẽ tránh cho người sử dụng các dịch vụ tương lai của IoT không phải cấu hình lại các đối tượng

Tự cung cấp năng lượng

Và cuối cùng, tự cung cấp năng lượng là một tính năng rất quan trọng (và rất đặc trưng IoT) để nhận ra và triển khai các giải pháp IoT bền vững Các kỹ thuật khai thác năng lượng (năng lượng mặt trời, nhiệt, rung, …) nên được ưu tiên sử dụng là nguồn cung cấp chính thay vì phải thay pin thường xuyên và có ảnh hưởng xấu đến môi trường

1.3.4 Cảnh báo và nhận thức tình huống

Việc tích hợp các thiết bị cảm biến, tính toán và liên lạc (ví dụ: điện thoại thông minh, GPS) vào Internet đang trở nên phổ biến Điều này làm

tăng khả năng trích xuất "nội dung" tạo ra từ dữ liệu và hiểu nó từ quan điểm của miền ứng dụng rộng hơn (nghĩa là siêu dữ liệu) Khả năng trích xuất nội dung trở nên quan trọng và phức tạp hơn, đặc biệt khi chúng ta xem xét số lượng dữ liệu được tạo ra Sự phức tạp có thể được giảm đi thông qua việc tích hợp các tính năng tự quản lý và học tập tự động (tức là khai thác các nguyên tắc nhận thức) Việc áp dụng các nguyên tắc nhận thức trong việc khai thác "nội dung" từ dữ liệu cũng có thể là nền tảng để tạo ra nhận thức chung

về tình hình hiện tại Điều này cung cấp cho hệ thống khả năng đáp ứng với những thay đổi trong môi trường tình huống, với ít hoặc không có sự hướng dẫn trực tiếp của người sử dụng và do đó tạo điều kiện hỗ trợ cho việc tạo ra dịch vụ tùy biến và đáng tin

1.4 Tiêu chuẩn và giao thức IoT

Hiện nay có hàng loạt các công nghệ có thể được sử dụng để kết nối các thiết bị IoT Ở cấp độ mạng đã có Bluetooth, Bluetooth LE, ZigBee, RFID, Wi-Fi, Z-Wave, 6LowPAN, NFC, Sigfox, Neul, LoRaWAN, Alljoyn, IoTivity, Weave, Homekit, MQTT, CoAP, JSON-LD và nhiều thứ khác trở thành một phần trong việc triển khai IoT Tất cả các tiêu chuẩn này đều là các tiêu chuẩn kỹ thuật và có những sự chồng chéo nhất định trong chức năng chức năng của chúng Điều đó có nghĩa là bất kì thiết bị cụ thể nào cũng có thể hoạt động với một hoặc một vài hoặc không thiết bị nào khác Vì vậy khả năng tương tác là một vấn đề lớn cần quan tâm khi chuẩn hóa các kết nối IoT Trong phần này một vài tiêu chuẩn và giao thức IoT sẽ được trình bày

1.4.1 Zigbee

Zigbee là một tiêu chuẩn mở toàn cầu có thiết kế dựa trên tín hiệu vô tuyến kỹ thuật số mang năng lượng thấp, chủ yếu được triển khai cho các khu vực mạng dành riêng cho cá nhân PAN – Personal Area Network Zigbee được phát triển vào năm 1998 bởi ZigBee Alliance

ZigBee hoạt động dựa trên các thông số kỹ thuật chuẩn IEEE 802.15.4 ZigBee sử dụng tín hiệu radio có tần số tương đối ngắn, cấu trúc cơ bản của ZigBee bao gồm tầng vật lý và địa chỉ MAC, ngoài ra, ZigBee còn thiết lập trên các tầng khác nhằm mục đích, các thiết bị cùng hãng có thể nhận diện ra nhau và tự tạo kết nối một cách dễ dàng Nhờ vào kiểu thiết kế truyền thông đặc thù theo hình Zigzag tương tự như tổ ong mà ZigBee có khả năng cho phép nhiều nhóm thiết bị truyền thông tin với nhau trong cùng một khoảng thời gian Phạm vi cho phép truyền thông trong mạng ZigBee hiện nay từ 75 mét đến khoảng vài trăm mét, ưu điểm hơn so với Bluetooth hay Wibree

Cũng tương tự như những chuẩn không dây khác, nhưng Zigbee có những đặc thù riêng chỉ ứng dụng ở một số mảng nhất định ZigBee chủ yếu được sử dụng để tạo ra các mạng có yêu cầu về tốc độ truyền dữ liệu thấp nhưng vẫn đảm đảo về hiệu quả năng lượng và kết nối mạng bảo mật, an toàn Các ứng dụng thực tế như smart home - nhà thông minh, hệ thống sưởi

Tầng số vô tuyến có nhiều dải tầng khác nhau, mỗi chuẩn công nghệ không dây với những đặc thù riêng biệt hoạt động ở những dải tầng khác nhau

và được qui định rõ ràng ZigBee qui định hoạt động tại 3 dải tầng khác nhau ứng với 3 khu vực khác nhau, như sau:

- Khu vực châu Âu và Nhật Bản, ZigBee hoạt động ở dải tầng 868 MHz, với một kênh số 0 và tốc độ truyền tải tương đối thấp chỉ ở khoảng 20 kb/s

- Khu vực Bắc Mỹ, ZigBee hoạt động ở dải tầng 915 MHz, với 10 kênh tín hiệu được đánh dấu từ 1-10 và tốc độ cao hơn khu vực dải tầng 868 MHz

40 kb/s

- Các nước còn lại, ZigBee hoạt động ở dải tầng 2.4 GHz, dải tầng này

có đến 16 kênh tín hiệu được đánh dấu từ 11-26 và tốc độ truyền tải rất cao

250 kb/s

Một mạng ZigBee cơ bản bao gồm 3 thành phần chính:

- Zigbee Coordinator (ZC): Thiết bị gốc và duy nhất có thể giao tiếp được với các mạng khác, đảm nhận nhiệm vụ quyết định đến kết cấu trong mạng, đưa ra các qui định về đánh địa chỉ và lưu trữ bảng địa chỉ Mỗi mạng ZigBee chỉ có duy nhất 1 thiết bị ZC làm chủ chốt

- Zigbee Router (ZR): có nhiệm vụ định tuyến trung gian trên đường truyền dữ liệu, có khả năng tự phát hiện và tạo biểu đồ, theo dõi và điều khiển hoạt động của các nút

- Zigbee End Device (ZED): đây là loại thiết bị đầu cuối giao tiếp được với 2 thiết bị ZC và ZR khi ở gần nó nhất ZED mang nhiệm vụ đọc được các thông tin của từng thành phần vật lý, thông thường ZED chỉ hoạt động khi nhận được thông điệp, còn lại rơi vào trạng thái nghỉ

1.4.2 Bluetooth

Bluetooth được tạo ra bởi Tiến sĩ Jaap Haartsen tại Ericsson vào năm

1994, đặt theo tên vị vua nổi tiếng đã thống nhất Đan Mạch và Na Uy vào thế

kỷ X Bluetooth ra đời để thay thế cáp viễn thông RS-232 (một chuẩn kết nối

cũ được tạo ra vào năm 1960) bằng cách sử dụng sóng vô tuyến UHF băng tần từ 2.4 đến 2.485 GHz Dù tần số này tương tự với Wi-Fi, Bluetooth được thiết kế để hoạt động trong phạm vi ngắn và tiêu tốn ít điện năng hơn Đến năm 1998, tổ chức Bluetooth Special Interest Group (SIG) được thành lập với mục đích đại diện chuẩn hóa và quảng bá phiên bản mới của Bluetooth Bluetooth tiếp tục trở nên quan trọng hơn khi SIG phát triển các ứng dụng công nghiệp: Bluetooth Low-Energy (BLE) và Bluetooth mesh

Các chuẩn kết nối Bluetooth hiện nay gồm có:

- Chuẩn 1.0: Tốc độ xấp xỉ 1Mbps nhưng gặp nhiều vấn đề về tính tương thích

- Bluetooth 1.1: Phiên bản nâng cấp và sửa lỗi của 1.0, không có sự

thay đổi về tốc độ đường truyền

- Bluetooth 1.2: Được nâng cấp về thời gian dò tìm và truyền tải dữ liệu

so với chuẩn 1.1

- Bluetooth 2.0 + ERD: Được công bố vào tháng 7/2007 chuẩn mới này này ổn định hơn và cho tốc độ chia sẻ nhanh hơn, có thêm tính năng tiết kiệm năng lượng khi dùng

- Bluetooth 2.1 + ERD: Bên cạnh những ưu điểm của bản 2.0, Bluetooth 2.1 còn có thêm cơ chế kết nối phạm vi nhỏ

- Bluetooth 3.0 + HS (High Speed): Được giới thiệu vào 21/4/2009, chuẩn kết nối này có tốc độ lý thuyết lên đến 24Mbps Những thiết bị hỗ trợ Bluetooth 3.0 nhưng không có +HS sẽ không đạt được tốc độ trên Tuy được cải tiến liên tục về mặt tốc độ nhưng Bluetooth chỉ hỗ trợ kết nối giữa các thiết bị và truyền tải các file có dung lượng thấp như ảnh, video nhẹ…

- Chuẩn Bluetooth 4.0: Được cập nhật vào ngày 30/6/2010, phiên bản 4.0 là sự kết hợp của “classis Bluetooth” (Bluetooth 2.1 và 3.0), “ Bluetooth high speed” (Bluetooth 3.0+ HS) và “ Bluetooth low energy (Bluetooth smart ready/ Bluetooth smart) Chuẩn này có khả năng tăng cường tối đa tốc độ kết nối và truyền tải trong thời gian cực nhanh Là chuẩn Bluetooth hiện đại nhất

và nhanh nhất hiện nay

- Chuẩn Bluetooth 5.0: chính thức được giới thiệu vào tháng 12/2016 với tốc độ nhanh hơn gấp 2 lần và khoảng cách xa hơn gấp 4 lần so với chuẩn 4.0 Tuy nhiên, có rất ít các thiết bị được tích hợp phiên bản này Và tới nay

nó cũng chưa phổ biến

Khoảng giữa tháng 07/2017, Hiệp hội Bluetooth đã đưa ra cấu hình của Bluetooth Mesh, một giao thức kết nối mới, cho phép nhiều thiết bị Bluetooth kết nối ngang hàng với nhau, tạo thành một mạng lưới rộng chứ không chỉ giới hạn giữa 2 máy như trước đây, tín hiệu sẽ đi từ máy này tới máy khác

cho đến khi chạm được mục tiêu Cách kết nối mới sẽ vô cùng hữu ích cho các thiết bị ngôi nhà thông minh

1.4.3 Wifi và Low-Power Wifi (LP-Wifi)

Wifi hoặc chuẩn IEEE802.11 được phát hành phiên bản năm 1997 dưới dạng phiên bản đầu tiên và được thiết kế không có IoT Mặc dù ngày nay đã phổ biến rộng rãi, do mức tiêu thụ năng lượng cao so với các tiêu chuẩn khác (ZigBee, Bluetooth), Wifi đã không được áp dụng vào các trường hợp sử dụng M2M-IoT

Nhiều tối ưu hóa phần cứng đã được thực hiện bởi chuẩn IEEE802.11 dẫn đến các giải pháp cực kỳ hiệu quả về năng lượng Wifi vẫn phải chịu sự

di động kém và hỗ trợ chuyển vùng mặc dù mức tiêu thụ năng lượng giảm

Nó không cung cấp bất kỳ QoS được bảo đảm nào và nó bị ảnh hưởng bởi nhiễu cao, do chia sẻ băng tần 2,4 GHz, cùng với ZigBee, Bluetooth và nhiều thiết bị khác

Để đáp ứng các yêu cầu về IoT (số lượng lớn thiết bị, phạm vi phủ sóng lớn và hạn chế về năng lượng), nhóm tác vụ IEEE802.11ah (TGah) (Wifi công suất thấp) được thành lập vào năm 2010 bởi Ủy ban tiêu chuẩn LAN / MAN của IEEE 802 (LMSC ) Trách nhiệm của nó là mở rộng khu vực ứng dụng của mạng Wifi

Ngoài ra, tiêu chuẩn dự thảo của IEEE 802.11ah, đã được xuất bản vào tháng 7 năm 2014, đã giới thiệu một phương pháp phân cấp mới để khắc phục

số lượng trạm hạn chế có thể được liên kết đồng thời với cùng một điểm truy cập (AP) của IEEE802.11 tạo điều kiện cho hàng trăm hoặc thậm chí hàng ngàn thiết bị IoT định kỳ truyền các gói ngắn Các nghiên cứu hiệu suất đầu tiên cho thấy, IEEE802.11ah sẽ hỗ trợ một tập hợp lớn các kịch bản M2M, như giám sát nông nghiệp, đo sáng thông minh, tự động hóa công nghiệp Nó

sẽ có thể cung cấp chất lượng dịch vụ (QoS) cao hơn mức được cung cấp hiện

tại trong các mạng di động và cho phép các giải pháp hiệu quả và có thể mở rộng

1.4.4 Low Power diện rộng (LPWA)

LPWAN là các công nghệ không dây với các đặc điểm như phủ sóng lớn, băng thông thấp, kích thước gói tin nhỏ và thời gian sử dụng pin lâu dài Mạng LPWAN có chi phí thấp hơn mạng di động và có phạm vi rộng hơn mạng không dây tầm ngắn [16] LPWAN cung cấp khả năng kết nối cho các thiết bị và ứng dụng có tính di động thấp và mức độ truyền dữ liệu thấp - Ví

dụ như các cảm biến, đồng hồ thông minh (đồng hồ nước, đồng hộ điện) là một phần trong Internet vạn vật Chính vì thế, LPWAN sẽ mang tới một lựa chọn mới cho truyền tải dữ liệu IoT, được phát triển nhằm đáp ứng mục đích tiêu thụ năng lượng thấp, kéo dài thời gian hoạt động của thiết bị đầu cuối, khả năng truyền tải với khoảng cách xa tới hàng chục Km

Thuật ngữ “Diện rộng năng lượng thấp” đã được đưa ra vào năm 2013 cho một loại công nghệ không dây được thiết kế để liên lạc giữa máy với máy (Machine-Machine - M2M) và được xác nhận là công nghệ không dây được lựa chọn cho Internet of Things vào năm 2015, khi 3GPP (3rd Generation Partnership Project) quyết định tiêu chuẩn hóa một số công nghệ không dây được sử dụng cho các ứng dụng IoT

Những công nghệ mạng LPWAN được tạo ra để truyền dữ liệu từ xa từ các thiết bị đồng hồ đo, các cảm biến và các thiết bị khác trên một khoảng cách dài Sự xuất hiện của LPWAN phần lớn do yêu cầu cần thiết của các thiết bị M2M Dựa theo thực tế, mạng LPWAN được sử dụng để truyền tải một lượng nhỏ dữ liệu trên một khoảng cách xa (thường chỉ tới 1MB mỗi tháng) từ các thiết bị có khả năng hoạt động nhiều năm từ một pin AA Do đó, chi phí bảo dưỡng các các thiết bị như vậy trong mạng LPWAN được giảm thiểu