Taxonomía de los componentes de IoT
En este documento presentamos una taxonomía que ayudará a definir los componentes del Internet de las cosas (IoT) clasificados desde una perspectiva de alto nivel en tres categorías que permiten una UbiComp sin fisuras.
Los tres componentes del IoT son:
- Hardware: compuesto por sensores, actuadores y hardware de comunicación integrado.
- Middleware: herramientas de almacenamiento y computación bajo demanda para el análisis de datos; y
- Presentación: herramientas de visualización e interpretación novedosas y fáciles de entender a las que se puede acceder en diferentes plataformas y que pueden ser diseñadas para diferentes aplicaciones.
En este artículo, hablaremos de algunas tecnologías habilitadoras de estas categorías que conforman los tres componentes mencionados anteriormente.
1. Identificación por radiofrecuencia (RFID)
La tecnología RFID es un avance en el paradigma de las comunicaciones integradas que permite el diseño de microchips para la comunicación inalámbrica de datos. Ayudan a la identificación automática de cualquier cosa a la que se adhieran, actuando como un código de barras electrónico. Las etiquetas RFID pasivas no se alimentan de baterías y utilizan la energía de la señal de interrogación del lector para comunicar la identificación al lector RFID. Esto ha dado lugar a muchas aplicaciones, sobre todo en el comercio minorista y la gestión de la cadena de suministro. También se pueden encontrar aplicaciones en el transporte (sustitución de billetes, pegatinas de registro) y en aplicaciones de control de acceso. Las etiquetas pasivas se utilizan actualmente en muchas tarjetas bancarias y etiquetas de peaje, lo que constituye una de las primeras implantaciones a nivel mundial. Los lectores RFID activos tienen su propia batería y pueden establecer la comunicación. De las diversas aplicaciones, la principal de las etiquetas RFID activas es la de los contenedores portuarios para el control de la carga.
2. Redes de sensores inalámbricos (WSN)
Los recientes avances tecnológicos en los circuitos integrados de baja potencia y en las comunicaciones inalámbricas han permitido disponer de dispositivos en miniatura eficientes, de bajo coste y bajo consumo, para su uso en aplicaciones de teledetección. La combinación de estos factores ha mejorado la viabilidad del uso de una red de sensores formada por muchos sensores inteligentes, lo que permite la recogida, el procesamiento, el análisis y la difusión de información valiosa recogida en diversos entornos. La RFID activa es casi igual que los nodos de WSN de gama baja, con una capacidad de procesamiento y almacenamiento limitada. Los retos científicos que hay que superar para aprovechar el enorme potencial de las WSN son importantes y de carácter multidisciplinar. Los datos de los sensores se comparten entre nodos sensores y se envían a un sistema distribuido o centralizado para su análisis.
Los componentes que conforman la red de vigilancia WSN incluyen:
- Hardware de WSN
Normalmente, un nodo (hardware central de WSN) contiene interfaces de sensores, unidades de procesamiento, unidades transceptoras y fuente de alimentación. Casi siempre constan de múltiples convertidores A/D para interconectar los sensores y los nodos de sensores más modernos tienen la capacidad de comunicarse utilizando una banda de frecuencia, lo que los hace más versátiles.
- Pila de comunicación de WSN
Se espera que los nodos se desplieguen de forma adhoc para la mayoría de las aplicaciones. El diseño de una topología, un enrutamiento y una capa MAC adecuados es fundamental para la escalabilidad y la longevidad de la red desplegada. Los nodos de una WSN necesitan comunicarse entre sí para transmitir datos en uno o varios saltos a una estación base. Los abandonos de nodos, con la consiguiente degradación de la vida útil de la red, son frecuentes. La pila de comunicación en el nodo receptor debe ser capaz de interactuar con el mundo exterior a través de Internet para actuar como puerta de entrada a la subred de WSN y a Internet.
- Middleware de WSN
Es un mecanismo que combina la ciber infraestructura con una Arquitectura Orientada a los Servicios (SOA) y las redes de sensores para proporcionar acceso a recursos de sensores heterogéneos de forma independiente del despliegue. Se basa en la idea de aislar los recursos que pueden ser utilizados por múltiples aplicaciones. Se necesita un middleware independiente de la plataforma para desarrollar aplicaciones de sensores, como una arquitectura web de sensores abierta (OSWA). La OSWA se basa en un conjunto uniforme de operaciones y representaciones de datos estándar definidas en el Sensor Web Enablement Method (SWE) por el Open Geospatial Consortium (OGC).
- Agregación segura de datos
Se necesita un método de agregación de datos eficiente y seguro para prolongar la vida útil de la red, así como para garantizar la fiabilidad de los datos recogidos de los sensores. Como los fallos de los nodos son una característica común de las WSN, la topología de la red debe tener la capacidad de curarse a sí misma. Garantizar la seguridad es fundamental, ya que el sistema está vinculado automáticamente a los actuadores y proteger los sistemas de los intrusos se convierte en algo muy importante.
3. Esquemas de direccionamiento
La capacidad de identificar de forma única los «objetos» es fundamental para el éxito de IoT. Esto no sólo nos permitirá identificar de forma única miles de millones de dispositivos, sino también controlar dispositivos remotos a través de Internet. Las pocas características más críticas para crear una dirección única son la singularidad, la fiabilidad, la persistencia y la escalabilidad.
Todos los elementos que ya están conectados y los que se van a conectar deben ser identificados por su identificación, ubicación y funcionalidades únicas. El actual IPv4 puede soportar hasta cierto punto que un grupo de dispositivos sensores que cohabitan puedan ser identificados geográficamente, pero no individualmente. Los atributos de movilidad de Internet en IPV6 pueden aliviar algunos de los problemas de identificación de los dispositivos; sin embargo, la naturaleza heterogénea de los nodos inalámbricos, los tipos de datos variables, las operaciones concurrentes y la confluencia de datos de los dispositivos agravan aún más el problema.
El funcionamiento persistente de la red para canalizar el tráfico de datos de forma ubicua e incesante es otro aspecto de IoT. Aunque TCP/IP se encarga de este mecanismo enrutando de forma más fiable y eficiente, desde el origen hasta el destino, IoT se enfrenta a un cuello de botella en la interfaz entre la pasarela y los dispositivos sensores inalámbricos. Además, la escalabilidad del direccionamiento de los dispositivos de red existentes debe ser sostenible. La adición de redes y dispositivos no debe obstaculizar el rendimiento de la red, el funcionamiento de los dispositivos, la fiabilidad de los datos a través de la red o el uso eficaz de los dispositivos desde la interfaz de usuario.
Para resolver estos problemas, el sistema de Nombres de Recurso Uniforme o URN (acrónimo inglés de Uniform Resource Name) se considera fundamental para el desarrollo de IoT. El URN crea réplicas de los recursos a los que se puede acceder a través de la URL. Con la recopilación de grandes cantidades de datos espaciales, suele ser muy importante aprovechar los metadatos para transferir la información de una base de datos al usuario a través de Internet. IPv6 también ofrece una muy buena opción para acceder a los recursos de forma única y remota. Otro gran avance en materia de direccionamiento es el desarrollo de un IPv6 ligero que permitirá direccionar los electrodomésticos de forma única.
Las redes de sensores inalámbricos (consideradas como bloques de construcción de IoT), que se ejecutan en una pila diferente a la de Internet, no pueden poseer la pila IPv6 para direccionar de forma única y, por lo tanto, se necesitará una subred con una pasarela que tenga un URN. Teniendo esto en cuenta, necesitamos una capa para direccionar los dispositivos sensores a través de la correspondiente pasarela. A nivel de subred, el URN para los dispositivos sensores podría ser un ID único en lugar de un nombre fácil de entender como el de la web, y una tabla de búsqueda en la pasarela para direccionar este dispositivo. Además, a nivel de nodo cada sensor tendrá un URN (como números) para que los sensores sean direccionados por la pasarela. Toda la red forma ahora una red de conectividad desde los usuarios (nivel alto) hasta los sensores (nivel bajo) que es direccionable (vía URN), accesible (vía URL) y controlable (vía URC).
4. Almacenamiento y análisis de datos
Uno de los resultados más importantes de este campo emergente es la creación de una cantidad de datos sin precedentes. El almacenamiento, la propiedad y la caducidad de los datos se convierten en cuestiones críticas. Internet consume hasta el 5% de la energía total generada hoy en día, y con este tipo de demandas, seguro que aumentará aún más. Por tanto, los centros de datos que funcionan con energía recolectada y están centralizados garantizarán la eficiencia energética y la fiabilidad. Los datos deben almacenarse y utilizarse de forma inteligente para la monitorización y la actuación inteligente. Es importante desarrollar algoritmos de inteligencia artificial que puedan estar centralizados o distribuidos en función de las necesidades. Es necesario desarrollar nuevos algoritmos de fusión para dar sentido a los datos recogidos. Los métodos de aprendizaje automático no lineal y temporal basados en algoritmos evolutivos, algoritmos genéticos, redes neuronales y otras técnicas de inteligencia artificial son necesarios para lograr una toma de decisiones automatizada. Estos sistemas tienen características como la interoperabilidad, la integración y las comunicaciones adaptativas. También tienen una arquitectura modular tanto en términos de diseño de sistemas de hardware como de desarrollo de software y suelen ser muy adecuados para las aplicaciones de IoT. Lo más importante es que se requiere una infraestructura centralizada para apoyar el almacenamiento y el análisis. Desde 2012, las soluciones de almacenamiento basadas en la nube se han hecho cada vez más populares y se espera que las plataformas de análisis y visualización basadas en la nube estén presentes en los próximos años.
Team Leader Grupo Expertos itsm4IoT
Comité de Estándares de itSMF España