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 nốiInternet hoặc là Mạng lưới thiết bị kết nối Internet là một liên mạng, trong đócác thiết bị, phương tiện vận t

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

MAI LÊ QUÝ ĐÔN

NGHIÊN CỨU CÁC NỀN TẢNG PHÂN TÍCH

DỮ LIỆU TRONG MÔI TRƯỜNG ẢO CHO

HỆ SINH THÁI INTERNET OF THINGS

Chuyên nghành: Kỹ thuật viễn thông

Mã số: 8520208

Người hướng dẫn: TS HUỲNH CÔNG TÚ

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 họctập 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 hoànthành luận văn này Xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến trường Đại họcQuy Nhơn đã tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho tác giả trong suốt quá trìnhhọc 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 vàcác bạn đồng nghiệp đã hỗ trợ cho tác giả rất nhiều trong suốt quá trình họctập, 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

phân tích dữ liệu trong môi trường ảo cho hệ sinh thái Internet of Things” làcông trình nghiên cứu của cá nhân tác giả và chưa từng được công bố trongbất 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

MỞ ĐẦU

1.1 Lý do chọn đề tài

Mạng lưới vạn vật kết nối Internet hoặc là Mạng lưới thiết bị kết nốiInternet viết tắt là IoT (tiếng Anh: Internet of Things) là một kịch bản của thếgiới, khi mà mỗi đồ vật, con người được cung cấp một định danh của riêngmình, và tất cả có khả năng truyền tải, trao đổi thông tin, dữ liệu qua mộtmạng 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 khôngdây, 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 thựchiện một công việc nào đó

Cisco, nhà cung cấp giải pháp và thiết bị mạng hàng đầu hiện nay dựbáo: Đến năm 2020, sẽ có khoảng 50 tỷ đồ vật kết nối vào Internet, thậm chícon số này còn gia tăng nhiều hơn nữa IoT sẽ là mạng khổng lồ kết nối tất cảmọi thứ, bao gồm cả con người và sẽ tồn tại các mối quan hệ giữa người vàngười, người và thiết bị, thiết bị và thiết bị Một mạng lưới IoT có thể chứađến 50 đến 100 nghìn tỉ đối tượng được kết nối và mạng lưới này có thể theodõi sự di chuyển của từng đối tượng Một con người sống trong thành thị cóthể 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 dụngnhiều thiết bị IoT hơn so với tỉ lệ bình quân hằng năm 17%, tương đương 1.3nghìn tỉ dollar vào năm 2019 [6] Một nghiên cứu khác thực hiện bởiCapgemini “Mở khóa giá trị kinh tế của việc vận hành IoT” chỉ ra rằng cácdoanh nghiệp tiếp nhận IoT đều tăng trưởng ấn tượng trong hoạt động kinhdoanh [6], [7] Những nghiên cứu trên đều là bằng chứng cho sự biến đổi đầynăng lượng của IoT

Phân tích dữ liệu là quá trình phân tích các bộ dữ liệu để trích xuấtnhững hiểu biết có ý nghĩa từ chúng với sự trợ giúp của các phần mềm và hệthống 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 Khôngcòn nghi ngờ gì nữa, phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong sựthành 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 biệtđáng kể về kiểu dữ liệu và định dạng Do vậy việc nghiên cứu các nền tảngphân tích dữ liệu phù hợp cho IoT là rất cấp thiết hiện nay Vì vậy trong luậnvăn này tác giả chọn chủ đề “Nghiên cứu các nền tảng phân tích dữ liệu trongmôi 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 cũngđược coi như là dữ liệu lớn bởi vì kích thước thường xuyên tăng trưởng theothời 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 hệthống cỡ vừa và nhỏ, Hadoop trở nên cồng kềnh, đắt đỏ, không thực tế đểthực 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 vàtruy 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 xuhướng, phân tích hành vi người dùng, nghiệp vụ thông minh (BusinessIntelligence), phân tích dữ liệu lớn (Bigdata) trong tương lai Có nhiều giảipháp 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 vàphân tích dữ liệu log hệ thống ngày nay phải kể đến như: Khả năng tìm kiếmmạnh mẽ, xây dựng được màn hình giám sát thời gian thực, báo cáo, cảnh bảongưỡng, 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 Graylogđang phát triển rất mạnh mẽ Graylog là giải pháp được phát triển trên mụctiêu đơn thuần là lưu trữ, quản lý, cảnh báo và tìm kiếm dữ liệu log Mọi côngviệc từ tổng hợp dữ liệu, cảnh báo đều có thể được thực hiện dễ dàng trêngiao diện UI (User interface) trực quan nhưng khá đóng đối với người sửdụng Graylog cung cấp các bộ trích xuất (Extractors) để trích xuất và tổnghợp các loại dữ liệu log nhất định, khi có yêu cầu cần phải trích xuất dữ liệulog 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 tríchxuất 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 xâydựng báo cáo, biểu đồ, trừu tượng hóa dữ liệu trong Graylog chỉ thực hiệnđược ở mức cơ bản, chưa đủ linh hoạt để có thể sử dụng trong các bài toánphân 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 mởđược sử dụng để thu thập, quản lý, phân tích dữ liệu log tập trung, tuy nhiênđịnh hướng và mục tiêu của bộ giải pháp ELK vượt xa công việc quản lý dữliệu 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 dữliệu ETL, thu thập dữ liệu log [3]

- Kibana: Phần mềm mã nguồn mở được sử dụng để trừu tượng hóa dữliệu, 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 theochiều ngang nếu hệ thống tăng trưởng lớn, tích hợp được sâu rộng với các loạicông 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 liệumạnh mẽ với Kibana phù hợp với các bài toán phân tích dữ liệu lớn, phân tíchhành 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, baogồm 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 mềmchạy 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 trênmột máy chủ vật lý, mỗi một máy ảo cũng được cấp phát tài nguyên phầncứng như máy thật gồm có RAM, CPU, Card mạng, ổ cứng, các tài nguyênkhác và hệ điều hành riêng Khi chạy ứng dụng, người sử dụng không nhậnbiết được ứng dụng đó chạy trên lớp phần cứng ảo, người sử dụng chỉ chú ýtới khái niệm logic về tài nguyên máy tính hơn là khái niệm vật lí về tàinguyên 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, cáctài nguyên này sẽ được phân chia thành các channel và gắn với một máy chủhoặc 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 kếthợp cả 2 loại Việc làm này mang lại các ích lợi như việc tăng tốc khả năngtruy 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 thờigian hơn thay vì phải định vị xem máy chủ nào hoạt động trên ổ cứng nào đểtruy xuất [2] Một công nghệ ảo hoá lưu trữ khá nổi bật là SAN (StoreageArea Network – lưu trữ qua mạng) SAN là một mạng được thiết kế cho việcthêm các thiết bị lưu trữ cho máy chủ một cách dễ dàng như: Disk ArayControllers, 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 phốilại ứng dụng phù hợp với nhu cầu user Môt ứng dụng được ảo hóa sẽ khôngđược cài đặt lên máy tính một cách thông thường, mặc dù ở góc độ người sửdụng, ứng dụng vẫn hoạt động một cách bình thường Việc quản lý việc cậpnhật 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 Hiệnnay đã có khá nhiều chương trình ảo hóa ứng dụng như VirtualBox, Vagrant,Docker, Citrix XenApp, Microsoft Application Virtualization, VmwareThinApp… [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 mềmnày vào bất cứ máy tính con nào Trong ảo hóa ứng dụng thì công nghệ ảohóa 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 donguồn mở phát hành theo giấy phép Apache Khác biệt lớn của Docker và cáccông 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 mộtmáy 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 vìkhác với Virtual Machine ở chỗ thay vì tách biệt giữa hai môi trường guest vàhost, 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 cáinhìn tổng quan và đầy đủ, đánh giá được các tiến bộ của công nghệ trong lĩnhvực xử lý dữ liệu lớn

+ Xây dựng các mô hình thực nghiệm sử dụng Docker nhằm phân tích, sosánh, 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 nốiInternet hoặc là Mạng lưới thiết bị kết nối Internet là một liên mạng, trong đócác thiết bị, phương tiện vận tải (được gọi là "thiết bị kết nối" và "thiết bịthông minh"), phòng ốc và các trang thiết bị khác được nhúng với các bộ phậnđiện tử, phần mềm, cảm biến, cơ cấu chấp hành cùng với khả năng kết nốimạng 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 lẫnảo) được kết nối với nhau nhờ vào công nghệ thông tin và truyền thông hiệnhữu được tích hợp, và với mục đích ấy một "vật" là "một thứ trong thế giớithực (vật thực) hoặc thế giới thông tin (vật ảo), mà vật đó có thể được nhậndạng và được tích hợp vào một mạng lưới truyền thông" Hệ thống IoT chophép vật được cảm nhận hoặc được điều khiển từ xa thông qua hạ tầng mạnghiện hữu, tạo cơ hội cho thế giới thực được tích hợp trực tiếp hơn vào hệthống điện toán, hệ quả là hiệu năng, độ tin cậy và lợi ích kinh tế được tăngcường bên cạnh việc giảm thiểu sự can dự của con người Khi IoT được gia tốcảm biến và cơ cấu chấp hành, công nghệ này trở thành một dạng thức của hệthống ảo-thực với tính tổng quát cao hơn, bao gồm luôn cả những công nghệnhư điện lưới thông minh, nhà máy điện ảo, nhà thông minh, vận tải thôngminh và thành phố thông minh Mỗi vật được nhận dạng riêng biệt trong hệthống điện toán nhúng và có khả năng phối hợp với nhau trong cùng hạ tầngInternet hiện hữu Các chuyên gia dự báo rằng Internet Vạn Vật sẽ ôm trọnchừng 30 tỉ vật trước năm 2020

Internet đã trở thành một trong những công nghệ quan trọng nhất vớimột tác động to lớn về môi trường xã hội và kinh doanh Nó hoàn toàn thayđổi sự hiểu biết về việc thu thập nguồn thông tin, cách thức trao đổi dữ liệuhoặc 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 nốidựa trên internet, đang trở nên nhỏ hơn, “thông minh hơn” và nhận thức rõhơn 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 mạnglưới của vạn vật kết nối Công nghệ vạn vật kết nối (IoT) liên kết các đốitượng của thế giới thực với thế giới ảo, vì thế cho phép vạn vật có thể giaotiếp, kết nối mọi lúc, mọi nơi Nó tạo ra một thế giới nơi các vật thể và sinhvật, cũng như dữ liệu thực và môi trường ảo, tất cả các tương tác với nhautrong cùng một không gian và thời gian [16] Ý tưởng về việc kết nối mọi thứtrên mạng không phải là mới Các cuộc thảo luận liên quan đến IoT đã diễn ratrong 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 giớithiệu bởi Trung tâm Auto-ID của đại học MIT, mà sau này phát triển thành tổchức có tên là EPCglobal Theo một quan điểm, IoT phải dựa trên công nghệRFID, 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, vậtmang thẻ RFID có thể tương tác với nhau và hợp tác với các đối tượng kháchoặc phát hiện sự thay đổi trong môi trường xung quanh Tầm nhìn cho mộttương 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 đượccoi 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 ngườitrên toàn thế giới [9] Để tiếp tục tăng trưởng hơn nữa dịch vụ phải trở nên cósẵn và phổ biến hơn Quản lý dịch vụ thông qua IT có thể là một yếu tố quantrọng trong việc đạt được mục tiêu này Tương lai cho các dịch vụ thế hệ tiếptheo được cung cấp thông qua Internet được gọi là IoS Nó sẽ vượt qua môhình client-server cung cấp dịch vụ để hỗ trợ đa cơ chế của nguồn cung cấpdịch vụ toàn cầu, nơi mà các bên thứ ba có khả năng tổng hợp dịch vụ, đóngvai trò trung gian cho việc cung cấp dịch vụ và cung cấp các kênh truyền hìnhmới sáng tạo cho người tiêu dùng Điều này phản ánh các nhu cầu tương laicủa cộng đồng dịch vụ doanh nghiệp chủ đạo và xu hướng toàn cầu hóa củacác 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 củacác ngành công nghiệp dịch vụ Mặc dù có rất nhiều dự đoán lạc quan đối vớiviệc triển khai IoT và IoS, các vấn đề về kỹ thuật, xã hội, pháp lý và đạo đứcđang được coi là thách thức cho việc thực hiện Vấn đề tiêu chuẩn hóa côngnghệ chưa được áp dụng đồng bộ cho tất cả các lĩnh vực ứng dụng IoT Hơnnữa, những lo ngại về tính riêng tư và bảo mật dữ liệu đang đặt ra nhiều tháchthức 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 côngnghệ truyền dữ liệu gắn kết với các thực thể vật lý - từ các thiết bị đường bộđến máy tạo nhịp tim - cho phép những vật thể này được theo dõi, phối hợphoặc được kiểm soát thông qua một mạng dữ liệu hay Internet Có ba bướctrong các ứng dụng của IoT đó là: thu thập dữ liệu từ vật thể (ví dụ, đơn giảnnhư 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 hànhđộng ngay lập tức hoặc tập hợp dữ liệu theo thời gian để thiết kế các cải tiếnquy trình) Internet vạn vật cũng có thể dùng để tạo ra các giá trị theo nhiềuphương thức khác nhau Ngoài việc cải thiện năng suất trong các hoạt độnghiện thời, IoT có thể cho phép tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và chiến lược mớichẳng hạn như các bộ cảm biến từ xa có thể tạo ra các mô hình giá chi tiêu tùykhả năng giống như Zipcar.

Phạm vi công nghệ IoT trải rộng từ các thẻ nhận dạng đơn giản đếncảm biến và thiết bị truyền động phức tạp Các thẻ nhận dạng bằng tần số vôtuyến (RFID) có thể được gắn với hầu hết các vật thể Các thiết bị đa cảmbiến và thiết bị truyền động tinh vi để truyền các dữ liệu có liên quan đến vịtrí, hiệu suất, môi trường và các trạng thái hiện đang ngày càng phổ biến Vớicác công nghệ mới hiện đại như các hệ thống vi cơ điện tử (MEMS), có thểđặt 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 giốngvới 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 hiệnnay, các công ty không chỉ có thể theo dõi luồng sản phẩm hoặc kiểm tra cáctài sản hữu hình, mà còn có thể quản lý hiệu suất làm việc của từng thiết bịmáy móc và hệ thống, ví dụ như là theo dõi và quản lý một dây chuyền lắprắp toàn bộ các bộ phận của robot hoặc máy móc nào đó Các thiết bị cảmbiến cũng có thể được nhúng trong cơ sở hạ tầng cơ sở, ví dụ như, bộ cảmbiến từ tính đặt trên đường có thể đếm chính xác số lượng các loại phươngtiện xe chạy qua, có thể hiệu chỉnh theo thời gian thực thời gian tín hiệu giaothông Quan trọng không kém các cảm biến và các thiết bị truyền động này làcác 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 ýnghĩa.

Bộ mặt của Internet liên tục thay đổi, các dịch vụ và ứng dụng mới xuấthiện và trên toàn cầu với tốc độ ngày càng tăng [12] Viễn cảnh của InternetTương lai dựa trên các giao thức liên lạc tiêu chuẩn xem xét đến việc sáp nhậpcác mạng máy tính, Internet vạn vật (IoT), Internet Con người (IoP), InternetNăng lượng (IoE), Internet Truyền thông (IoM) và Internet Dịch vụ (IoS) vàomột nền tảng công nghệ thông tin toàn cầu chung của các mạng thông suốt vàcác "vật thể/đối tượng thông minh" được kết nối (hình 1.1)

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

Internet Năng lượng (IoE) được định nghĩa là một cơ sở hạ tầng mạngđộng 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 nănglượng thực hiện việc trao đổi thông tin cần thiết cùng với việc truyền nănglượng

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

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

Internet Con người (IoP) kết nối cộng đồng những người sử dụng ngàymột 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 kiệncho cuộc sống hàng ngày của người dân, cộng đồng, các tổ chức, cho phépđồng thời tạo ra mọi loại hình kinh doanh và xóa bỏ rào cản giữa người tạo rathông tin và người sử dụng thông tin (khái niệm người sản xuất và sử dụngthông tin - prosumer)

Internet vạn vật (IoT) cùng với những phát triển Internet mới nổi khácnhư 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 nềntảng 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 kếtnối 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 lựcchính cho IoT phát triển hơn nữa (hình 1.2).

Viễn cảnh chính xác về Internet vạn vật sẽ là gì và kiến trúc cuối cùngcủa nó sẽ như thế nào, đến nay vẫn chưa có một đáp án thống nhất Mạng củacác các mạng trong tương lai có thể được triển khai dưới dạng các hạ tầngcông/tư và được mở rộng và cải tiến tự động qua các điểm biên được tạo rabởi "vạn vật" kết nối với nhau Thực tế, trong các giao tiếp IoT có thể diễn rakhông 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 tầngmạng hỗ trợ, vạn vật sẽ có thể tự quản lý sự di chuyển của chúng, thực hiệncác 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 trúckhi 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 lườngtrước 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 vàmột 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 sửdụng các công nghệ hỗ trợ như cảm biến không dây và mạng thiết bị truyềnđộng, thiết bị IoT, các cụm thiết bị rộng khắp và RFID (hình 1.3) Các hệthống 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 mớixuất hiện, các phương pháp nền tảng dịch vụ, các công nghệ tạo khả năngmới, 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, giaotiếp, quản lý và ứng dụng Các loại này có thể thay đổi tùy thuộc vào cách tiếpcận của các tổ chức khác nhau phụ thuộc công nghệ sử dụng Tuy nhiên, việctriển khai dịch vụ quy mô lớn cần phải được tiêu chuẩn hóa trong một bộ tiêuchuẩn Các IoT liên quan đến nhiều nhà sản xuất, trải rộng trong nhiều ngànhcông nghiệp và rất khác nhau trong các tình huống ứng dụng và yêu cầu ngườidùng Việc đưa ra các tiêu chuẩn cho IoT còn gặp nhiều khó khăn, do vậychưa có một tiêu chuẩn thống nhất cho mạng IoT Hiện nay các công ty lớnđang 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 nhưcông 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 đượcxác định là một trong những khối cấu trúc chính của Internet tương lai Côngnghệ 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 vụNền tảng" và "Dịch vụ Hạ tầng và Mạng" Các xu hướng đó đã giúp giảm chiphí sở hữu và quản lý các tài nguyên ảo hóa liên quan, hạ thấp ngưỡng thamgia 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 cótrong lĩnh vực dịch vụ IoT

Là một phần của sự hội tụ này, các ứng dụng IoT (như các dịch vụ dựatrên 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 năngcủa 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 viphục 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 vụIoT trong tương lai và được chia sẻ và sử dụng lại trong các ngữ cảnh khácnhau, 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 thúcđẩy 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 dữliệu 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 côngnghệ ngữ nghĩa đối với việc khám phá các thiết bị, cũng như hướng tới việcđạt được khả năng tương tác ngữ nghĩa

Trong những năm vừa qua, các công nghệ web ngữ nghĩa cũng đãchứng minh được khả năng liên kết các dữ liệu liên quan của chúng (kháiniệm 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 Liênkết 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 tạokhả năng chia sẻ và sử dụng lại các đối tượng ảo như là một dịch vụ thôngqua đám mây Việc làm giàu ngữ nghĩa của các mô tả đối tượng ảo sẽ sử dụngcho IoT thấy chú thích ngữ nghĩa nào của các trang web đã được kích hoạttrong 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 mộtcách độc lập để cải thiện hiệu suất hay hiệu quả của các ứng dụng IoT mà họđịnh sử dụng.

1.3.3 Tự chủ

Những tiến bộ ngoạn mục trong công nghệ đã tạo ra các hệ thống máytính và liên lạc ngày càng phức tạp và quy mô lớn Tính toán tự động, lấy cảmhứng từ các hệ thống sinh học, đã được đề xuất như một thách thức lớn chophép các hệ thống tự quản lý sự phức tạp này, sử dụng các mục tiêu và chínhsách cấp cao do con người định ra Mục tiêu là cung cấp một số tính chất tự-xcho 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 thốngmáy tính và liên lạc hiện tại Tự chủ là một tính chất bắt buộc đối với các hệthống IoT Tuy nhiên, vẫn còn thiếu nghiên cứu về việc làm thế nào để thíchứng và điều chỉnh các nghiên cứu hiện tại về tính toán tự động với các đặctính 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, tựthích nghi là một thuộc tính thiết yếu cho phép các nút giao tiếp, cũng như cácdịch vụ sử dụng chúng, phản ứng một cách kịp thời với bối cảnh liên tục thayđổi phù hợp với, ví dụ như các chính sách kinh doanh hoặc các mục tiêu thựchiện được xác định bởi con người Các hệ thống IoT cần có khả năng tự lýgiải và đưa ra các quyết định tự thích nghi Các kênh truyền nhận thức ở cáclớp 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 trọngcho IoT tự thích nghi.

Tự tổ chức

Trong các hệ thống IoT - đặc biệt là các mạng cảm biến và dẫn độngkhông dây (WS&AN) - các nút kết nối và rời khỏi mạng một cách tự phát làrất phổ biến Do đó, mạng cần có khả năng tự tổ chức lại để chống lại cấu trúctopo 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 tâmnhư ví dụ các cách tiếp cận theo cụm Khi nghiên cứu về tự tổ chức, một điềucũng rất quan trọng là xem xét mức tiêu thụ năng lượng của các nút và đưa racác 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 thiếtcho 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 bịnhư cảm biến và thiết bị truyền động Do vậy, cấu trúc của hệ thống rất phứctạp và khó xử lý thủ công Một hệ thống IoT cần cung cấp các thiết bị tạo cấuhình từ xa để các ứng dụng tự quản lý tự động định cấu hình các thông số cầnthiết 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 phầnmềm, 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 tấncông nguy hiểm Và bởi IoT có liên quan chặt chẽ với thế giới vật chất, các vụtấn công sẽ có thể nhằm mục đích kiểm soát các môi trường vật lý hoặc thuthập 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 vàchất 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 phépcác 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 độngữ nghĩa Các ngôn ngữ hiện tại cần được điều chỉnh lại để tìm ra sự cânbằng giữa tính biểu cảm, sự phù hợp và kích thước của mô tả Tự mô tả là mộttính 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 thiếtyếu cho việc triển khai IoT thành công Các thiết bị / dịch vụ IoT cần đượcphát 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 (cùngvới 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 banđầu

- 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 đốitượng đề cập Chúng cũng sẽ phải đối phó với tính chất không đáng tin cậycủa chúng và có thể tìm ra các lựa chọn thay thế tương ứng phù hợp trongtrường hợp thất bại, không liên lạc… Các môi trường dịch vụ nâng cao dựkiến sẽ yêu cầu các tính năng tự kết nối (giữa các dịch vụ và các đối tượng vàngược lại) sẽ tránh cho người sử dụng các dịch vụ tương lai của IoT khôngphải 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, …) nênđược ưu tiên sử dụng là nguồn cung cấp chính thay vì phải thay pin thườngxuyên 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: điệnthoại 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 điểmcủa miền ứng dụng rộng hơn (nghĩa là siêu dữ liệu) Khả năng trích xuất nộidung trở nên quan trọng và phức tạp hơn, đặc biệt khi chúng ta xem xét sốlượng dữ liệu được tạo ra Sự phức tạp có thể được giảm đi thông qua việctích hợp các tính năng tự quản lý và học tập tự động (tức là khai thác cácnguyên tắc nhận thức) Việc áp dụng các nguyên tắc nhận thức trong việc khaithác "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 vớinhững thay đổi trong môi trường tình huống, với ít hoặc không có sự hướngdẫn trực tiếp của người sử dụng và do đó tạo điều kiện hỗ trợ cho việc tạo radịch 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 nốicác 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 trởthành một phần trong việc triển khai IoT Tất cả các tiêu chuẩn này đều là cáctiêu chuẩn kỹ thuật và có những sự chồng chéo nhất định trong chức năngchức năng của chúng Điều đó có nghĩa là bất kì thiết bị cụ thể nào cũng cóthể hoạt động với một hoặc một vài hoặc không thiết bị nào khác Vì vậy khảnăng 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 vôtuyến kỹ thuật số mang năng lượng thấp, chủ yếu được triển khai cho các khuvực mạng dành riêng cho cá nhân PAN – Personal Area Network Zigbeeđược 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 củaZigBee bao gồm tầng vật lý và địa chỉ MAC, ngoài ra, ZigBee còn thiết lậptrên các tầng khác nhằm mục đích, các thiết bị cùng hãng có thể nhận diện ranhau và tự tạo kết nối một cách dễ dàng Nhờ vào kiểu thiết kế truyền thôngđặc thù theo hình Zigzag tương tự như tổ ong mà ZigBee có khả năng chophép nhiều nhóm thiết bị truyền thông tin với nhau trong cùng một khoảngthời gian Phạm vi cho phép truyền thông trong mạng ZigBee hiện nay từ 75mét đến khoảng vài trăm mét, ưu điểm hơn so với Bluetooth hay Wibree.

Cũng tương tự như những chuẩn không dây khác, nhưng Zigbee cónhững đặc thù riêng chỉ ứng dụng ở một số mảng nhất định ZigBee chủ yếuđược sử dụng để tạo ra các mạng có yêu cầu về tốc độ truyền dữ liệu thấpnhưng 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 nghệkhông 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 nhauứng với 3 khu vực khác nhau, như sau:

- Khu vực châu Âu và Nhật Bản, ZigBee hoạt động ở dải tầng 868MHz, 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 kênhtín hiệu được đánh dấu từ 1-10 và tốc độ cao hơn khu vực dải tầng 868 MHz 40kb/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 250kb/s

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

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

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

- Zigbee End Device (ZED): đây là loại thiết bị đầu cuối giao tiếp đượcvới 2 thiết bị ZC và ZR khi ở gần nó nhất ZED mang nhiệm vụ đọc được cácthông tin của từng thành phần vật lý, thông thường ZED chỉ hoạt động khi nhậnđược 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 băngtần từ 2.4 đến 2.485 GHz Dù tần số này tương tự với Wi-Fi, Bluetooth đượcthiết kế để hoạt động trong phạm vi ngắn và tiêu tốn ít điện năng hơn Đếnnăm 1998, tổ chức Bluetooth Special Interest Group (SIG) được thành lập vớimục 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 dụngcông 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 nàynày ổn định hơn và cho tốc độ chia sẻ nhanh hơn, có thêm tính năng tiết kiệmnăng 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 trợBluetooth 3.0 nhưng không có +HS sẽ không đạt được tốc độ trên Tuy đượccải tiến liên tục về mặt tốc độ nhưng Bluetooth chỉ hỗ trợ kết nối giữa cácthiết 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 bản4.0 là sự kết hợp của “classis Bluetooth” (Bluetooth 2.1 và 3.0), “ Bluetoothhigh speed” (Bluetooth 3.0+ HS) và “ Bluetooth low energy (Bluetooth smartready/ Bluetooth smart) Chuẩn này có khả năng tăng cường tối đa tốc độ kếtnối 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 12/2016với tốc độ nhanh hơn gấp 2 lần và khoảng cách xa hơn gấp 4 lần so với chuẩn4.0 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 củaBluetooth Mesh, một giao thức kết nối mới, cho phép nhiều thiết bị Bluetoothkết nối ngang hàng với nhau, tạo thành một mạng lưới rộng chứ không chỉgiới 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 chocác 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 dướidạng phiên bản đầu tiên và được thiết kế không có IoT Mặc dù ngày nay đãphổ 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 sửdụng M2M-IoT

Nhiều tối ưu hóa phần cứng đã được thực hiện bởi chuẩn IEEE802.11dẫn đến các giải pháp cực kỳ hiệu quả về năng lượng Wifi vẫn phải chịu sự diđộng kém và hỗ trợ chuyển vùng mặc dù mức tiêu thụ năng lượng giảm Nókhông cung cấp bất kỳ QoS được bảo đảm nào và nó bị ảnh hưởng bởi nhiễucao, 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 sónglớn và hạn chế về năng lượng), nhóm tác vụ IEEE802.11ah (TGah) (Wificông 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 ứngdụng của mạng Wifi

Ngoài ra, tiêu chuẩn dự thảo của IEEE 802.11ah, đã được xuất bản vàotháng 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 truycập (AP) của IEEE802.11 tạo điều kiện cho hàng trăm hoặc thậm chí hàngngàn thiết bị IoT định kỳ truyền các gói ngắn Các nghiên cứu hiệu suất đầutiên 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 mởrộng.

1.4.4 Low Power diện rộng (LPWA)

LPWAN là các công nghệ không dây với các đặc điểm như phủ sónglớn, 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 hơnmạng không dây tầm ngắn [16] LPWAN cung cấp khả năng kết nối cho cácthiết 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) làmột phần trong Internet vạn vật Chính vì thế, LPWAN sẽ mang tới một lựachọn mới cho truyền tải dữ liệu IoT, được phát triển nhằm đáp ứng mục đíchtiêu 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 2013cho 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 đượclựa chọn cho Internet of Things vào năm 2015, khi 3GPP (3rd GenerationPartnership Project) quyết định tiêu chuẩn hóa một số công nghệ không dâyđược sử dụng cho các ứng dụng IoT

Những công nghệ mạng LPWAN được tạo ra để truyền dữ liệu từ xa từcác thiết bị đồng hồ đo, các cảm biến và các thiết bị khác trên một khoảngcách dài Sự xuất hiện của LPWAN phần lớn do yêu cầu cần thiết của cácthiết bị M2M Dựa theo thực tế, mạng LPWAN được sử dụng để truyền tảimột lượng nhỏ dữ liệu trên một khoảng cách xa (thường chỉ tới 1MB mỗitháng) 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 giảmthiểu

Các băng tần miễn cấp phép thường dùng trong mạng LPWAN như:868/915 MHz, 433 MHz, 169 MHz Ở Châu Á, băng tần 433 MHz được đềnghị sử dụng [11] Một số điểm mạnh của LPWAN được ghi nhận, gồm:

- Khoảng cách truyền tải xa hơn so với các công nghệ không dây khác

- Tiêu thụ điện năng thấp ở các thiết bị đầu cuối, do gói tin nhỏ được truyền đi với lượng tiêu thụ năng lượng thấp

- Khả năng mở rộng mạng cao trong khu vực rộng lớn.Một lượng íttrạm thu phát cần thiết để phủ sóng một vùng nhất định, như trong điều kiệnđịa hình bằng phẳng và mật độ tòa nhà thấp thì một trạm thu phát sóng có thểphủ sóng diện tích tới 100 km2 và tiếp nhận hàng nghìn thiết bị

- Công suất tín hiệu vô tuyến cao trong khu vực đô thị khi sử dụng tần

1.4.5 3GPP Cellular: MTC

Trong bối cảnh di động, giải pháp kết nối IoT được gọi là máy đến máy(M2M) và trong cơ chế tiêu chuẩn hóa 3GPP nó được gọi là máy truyền thông(MTC)

Vì một số lý do, chẳng hạn như sự mạnh mẽ chống lại các điểm lỗi đơn

lẻ hoặc dễ triển khai, MTC hấp dẫn khi so sánh với các giải pháp có dây.Thách thức chính đối với các giải pháp không dây liên quan đến chi phí radio,mức tiêu thụ điện năng mà còn là sự đa dạng của các dịch vụ M2M

So với các công nghệ kết nối IoT khác, MTC di động có thể cung cấp

hỗ trợ chất lượng dịch vụ (QoS), hỗ trợ di động và chuyển vùng, cũng nhưthanh toán, bảo mật và bảo hiểm toàn cầu Hơn nữa, MTC có khả năng kết nốicác cảm biến / thiết bị với các hệ thống doanh nghiệp cốt lõi, tất cả đều ở thờigian thực, có thể mở rộng và bảo mật.

Với sự ra đời trên tiêu chuẩn NB-IOT (băng tần hẹp IoT) vào lộ trình3GPP trong Tháng 6 năm 2016, mỗi trạm di động gốc sẽ có khả năng kết nốivới 50000 hoặc nhiều thiết bị cùng một tốc độ dữ liệu rất nhỏ tiêu chuẩn mớinày sẽ làm cho cảm biến có thể được kết nối, gửi nhỏ các gói dữ liệu ở trườngthời gian gián đoạn Bất kể lợi thế của mình, một số thách thức nghiêm trọngvẫn còn để làm cho MTC một tiềm ẩn kết nối xương sống cho Internet ofThings

1.5 Nghiên cứu mới nhất

Ngày nay, sự phổ biến của các thiết bị IoT với các công nghệ truyềnthông khác nhau và dự báo về số lượng khổng lồ của nó trong tương lai đãtrùng khớp với một khái niệm mới có tên là: Big Data Khái niệm mới nàytrong định nghĩa là một thuật ngữ cho các tập dữ liệu quá lớn hoặc phức tạpđến mức phần mềm ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không đủ để xử lýchúng Những thách thức bao gồm nắm bắt, lưu trữ, phân tích, trực quan hóa,cập nhật và bảo mật thông tin Thuật ngữ của Big Data thường dùng để chỉcác phương pháp phân tích dữ liệu trích xuất giá trị từ dữ liệu

Theo Cisco [8], vào năm 2018 IoT sẽ tạo ra 400 dữ liệu đáng kinh ngạc(ZB) mỗi năm Hơn nữa, đến năm 2020, tổng lượng dữ liệu được tạo ra (vàkhông nhất thiết phải được lưu trữ) bởi bất kỳ thiết bị nào sẽ đạt 600 ZB mỗinăm

Con số khổng lồ này phát sinh nhu cầu phải có các nền tảng đám mâyđáng tin cậy để xử lý dữ liệu lớn này Nền tảng IoT là một nhóm các thànhphần cho phép:

- Triển khai các ứng dụng giám sát, quản lý và kiểm soát các thiết bị

- Thu thập dữ liệu từ các thiết bị kết nối từ xa

- Kết nối độc lập và an toàn giữa các thiết bị

- Quản lý thiết bị / cảm biến

Để phù hợp với bước nhảy dữ liệu này, lớp mạng phải thông minh hơn,mạnh hơn, hiệu quả hơn, an toàn hơn, đáng tin cậy hơn và có thể mở rộng hơn

để đáp ứng các yêu cầu về đặc tính của tính đa dạng và động lực Phần mềmxác định mạng (SDN) và ảo hóa chức năng mạng (NFV) là hai công nghệ hứahẹn có thể giúp giải quyết những thách thức này và thúc đẩy kiến trúc IoTtrong kỷ nguyên đám mây

SDN là một kiểu kiến trúc mạng mới, năng động, dễ quản lý, chi phíhiệu quả, dễ thích nghi và rất phù hợp với nhu cầu mạng ngày càng tăng hiệnnay Kiến trúc này phân tách phần điều khiển mạng (Control Plane) và chứcnăng vận chuyển dữ liệu (Forwarding Plane hay Data Plane), điều này chophép việc điều khiển mạng trở nên có thể lập trình được dễ dàng và cơ sở hạtầng mạng độc lập với các ứng dụng và dịch vụ mạng Trong các bộ địnhtuyến và chuyển mạch truyền thống, phần điều khiển mạng và vận chuyển dữliệu nằm trong cùng một thiết bị

Ảo hóa chức năng mạng (NFV) là một khái niệm kiến trúc mạng đềxuất sử dụng các công nghệ liên quan đến ảo hóa công nghệ thông tin để ảohóa toàn bộ các chức năng mạng thành các khối có thể được kết nối hoặc kếtnối để tạo ra các dịch vụ truyền thông Một chức năng mạng ảo hóa có thể baogồm một hoặc nhiều máy ảo chạy các ứng dụng và quy trình khác nhau trongcác máy chủ mạng, bộ chuyển mạch, lưu trữ hoặc thậm chí cơ sở hạ tầng điệntoán đám mây, thay vì có các thiết bị phần cứng tùy chỉnh cho từng chức năngmạng

Sự xuất hiện của IoT, SDN và NFV (Hình 1.4) để xây dựng một nềntảng có tiềm năng lớn cho sự đổi mới dịch vụ thông tin trong kỷ nguyên đámmây và dữ liệu lớn Việc tách rời phần điều khiển khỏi phần vận chuyển dữliệu trong kiến trúc SDN cung cấp cho người dùng IoT một chế độ hệ thốngtập trung và kiểm soát IoT Mặt khác, việc thiết kế kiến trúc IoT dựa trênSDN hiệu quả với triển khai NFV là một thách thức kỹ thuật lớn.

Trong nghiên cứu này một nền tảng phân tích dữ liệu cho các thiết bịmạng IoT sẽ được xem xét Nói cách khác, một nền tảng phân tích có khảnăng tương tác với bất kỳ thiết bị mạng IoT nào với các công nghệ khác nhau:cổng IoT, SDN và NFV để có cái nhìn tổng quan và phân tích về các thiết bịmạng đó

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

Để tạo nền tảng này, một ứng dụng kết hợp bao gồm: Docker,Logstash,Elasticsearch và Kibana trên một máy ảo Chương tiếp theo sẽ trình bày chitiết về cách thức xây dựng ứng dụng này

Kết luận chương

Chương này giới thiệu tổng quát về Internet of Things Các hệ thốngIoT cho phép vạn vật có thể kết nối và tích hợp sâu hơn trong một hệ thống.Các dữ liệu được thu thập và phân tích dựa trên các nền tảng IoT

Các tiêu chuẩn và giao thức kết nối hiện đại được sử dụng trong mạngIoT được xem xét và phân tích bao gồm: Zigbee, Bluetooth, Wifi và Low -Power Wifi (LP – Wifi), Low-Power diện rộng (LPWA), 3GPP Cellular:MTC

Các yếu tố mới và công nghệ tiên tiến của mạng IoT cũng được trìnhbày trong chương này.Các công nghệ mới mang lại những thay đổi lớn trongviệc cung cấp sản phẩm, hàng hóa và dịch vụ, từ đó tạo nên những tác độnglớn đối với sự phát triển của xã hội

CHƯƠNG 2: CÁC NỀN TẢNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Phân tích dữ liệu là quá trình phân tích các bộ dữ liệu để trích xuấtnhững dữ liệu có ý nghĩa từ chúng với sự trợ giúp của các phần mềm và hệthống chuyên dụng Những dữ liệu này ở dạng mẫu, thống kê và xu hướng cóthể được sử dụng bởi các doanh nghiệp để ra quyết định hiệu quả Phân tích

dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công và tăng trưởng củacác ứng dụng IoT Ứng dụng IoT làm việc với dữ liệu có cấu trúc, không cấutrúc hoặc bán cấu trúc Có một số khác biệt đáng kể về kiểu dữ liệu và địnhdạng Trong chương này các nền tảng phân tích dữ liệu phù hợp cho IoT sẽđược trình bày

2.1 Docker

2.1.1 Giới thiệu

Docker là một nền tảng mở dành cho các lập trình viên, quản trị hệthống dùng để xây dựng, vận chuyển và chạy các ứng dụng phân tán Ban đầuviết bằng Python, hiện tại đã chuyển sang Go-lang Các ứng dụng được xâydựng trong Docker được đóng gói với tất cả các hỗ trợ phụ thuộc thành mộtdạng tiêu chuẩn gọi là một container Những container tiếp tục chạy một cáchbiệt lập trên lõi của hệ điều hành

Ngay cả vậy, những công nghệ của các container đã tồn tại khoảng hơn

10 năm, nhưng với Docker, nói chung là hi vọng mới bây giờ là một sự nổibật trong số những đổi mới tốt nhất, vì nó đi kèm với khả năng mới mà các côngnghệ trước không có

Ban đầu, nó mang lại cho các thiết bị để tạo ra và kiểm soát container.Bên cạnh đó, các nhà phát triển có thể đóng gói các ứng dụng một cách dễdàng vào các Docker container Những ứng dụng ảo hóa này có thể dễ dànglàm việc ở bất cứ đâu mà không cần bất kỳ sự thay đổi Hơn nữa, Docker có

thể truyền đạt những ứng dụng ảo hóa khác nhau trên cùng một thiết bị Đểquản lý mọi thứ, Docker có thể dễ dàng phối hợp với các công cụ của các nhàphát triển khác, giúp dễ dàng triển khai và quản lý Docker container CácDocker container có thể dễ dàng được triển khai vào môi trường trên nền tảngđám mây.

Nhiệm vụ Docker là cung cấp:

Một mô hình thực tế nhẹ nhàng và dễ sử dụng

Docker có tốc độ xử lý nhanh Người dùng có thể Docker hóa ứng dụngcủa họ trong vài phút Docker dựa trên một mô hình copy-on-write để làmthay đổi ứng dụng của người sử dụng cũng cực kỳ nhanh chóng: chỉ những gìngười dùng muốn thay đổi được thay đổi Sau đó họ có thể tạo container chạycác ứng dụng của họ Hầu hết Docker containers mất ít hơn một giây để khởiđộng Loại bỏ chi phí hoạt động của hypervisior cũng có nghĩa là cáccontainer có hiệu suất cao và người dùng có thể đóng gói thêm chúng vàomáy chủ của mình và sử dụng tốt nhất các tài nguyên của mình

Một sự phân chia hợp lý của các nhiệm vụ

Với Docker, nhà phát triển quan tâm đến các ứng dụng của họ chạy bêntrong các container và việc quản lý các container hoạt động Docker đượcthiết kế để tăng cường tính nhất quán bằng cách đảm bảo môi trường mà nhàphát triển của người dùng viết ngôn ngữ lập trình phù hợp với môi trường màứng dụng của người dùng được triển khai Điều này làm giảm nguy cơ xảy ramột vấn đề bất ngờ trong lúc phát triển ứng dụng

Nhanh chóng, hiệu quả phát triển vòng đời

Docker nhằm giảm thời gian chu kỳ giữa mã được viết và mã đangđược kiểm tra, triển khai, và sử dụng Nó nhằm mục đích làm cho các ứngdụng của người dùng linh hoạt, dễ dàng xây dựng và dễ dàng cộng tác

Khuyến khích kiến trúc hướng dịch vụ

Docker cũng khuyến khích các kiến trúc hướng dịch vụ và dịch vụ siêunhỏ Docker khuyến nghị rằng mỗi container chỉ chạy một ứng dụng hoặc quytrình Điều này thúc đẩy một mô hình ứng dụng phân tán trong đó một ứngdụng hoặc dịch vụ được đại diện bởi một loạt các container được kết nối vớinhau Điều này giúp dễ dàng phân phối, chia tỷ lệ, gỡ lỗi và xem xét các ứngdụng của mình.

2.1.2 Thành phần của Docker

2.1.2.1 Dockerfile

Dockerfiles cho phép người dùng chỉ định một hình ảnh cơ sở và mộtchuỗi các lệnh sẽ được thực hiện để xây dựng hình ảnh, cùng với các tùy chọnkhác như các cổng được hiển thị cụ thể cho hình ảnh Hình ảnh sau đó được

xây dựng tự động với lệnh docker build bằng cách đọc hướng dẫn từ

Dockerfile

Dockerfiles bắt đầu với việc xác định một hình ảnh theo lệnh FROM

làm quá trình xây dựng bắt đầu Tiếp theo là các phương thức, lệnh và đối số

(hoặc điều kiện) khác, đổi lại, cung cấp một hình ảnh mới sẽ được sử dụng đểtạo các container Docker

Hình 2.1: Docker lifecycle