Internet of Things (IoT) Architecture: Layers Explained

El Internet de las cosas (IoT) agregará entre 5,5 y 12,6 billones de dólares de valor a la economía global para 2030. Dado que los dispositivos de IoT incluyen de todo, desde bombillas inteligentes en los hogares hasta sensores críticos en las centrales eléctricas, esta cifra no es sorprendente. Sin embargo, el desafío es garantizar que una gama tan amplia de dispositivos funcionen juntos en armonía. Aquí es donde entra en juego la arquitectura de Internet de las cosas (IoT), incluidas sus capas, sistemas y dispositivos.

La arquitectura IoT es la estructura que permite que los dispositivos conectados a Internet se comuniquen con otros dispositivos. La mayoría de los modelos de arquitectura de IoT incluyen de 3 a 7 conjuntos de componentes funcionales, o “capas”, como capas de percepción (por ejemplo, sensores), transporte (por ejemplo, Wi-Fi) y aplicaciones (por ejemplo, software).

Centro Infra proporciona información sobre los elementos que forman la arquitectura de IoT, por qué es importante la arquitectura de IoT, así como algunos de los desafíos y perspectivas futuras en el campo de la arquitectura de IoT.

¿Qué es la arquitectura IoT?

La arquitectura de IoT se refiere a las muchas formas en que se estructuran los dispositivos de IoT para satisfacer las necesidades de los usuarios. Según la complejidad, los elementos del sistema IoT se agrupan en entre 3 y 7 capas, cada una con su propia función. En particular, la arquitectura de IoT carece de protocolos estandarizados, lo que plantea problemas de compatibilidad, seguridad y otros.

Según McKinsey, habrá más de 43 mil millones de dispositivos IoT en todo el mundo para 2023. Estos miles de millones de dispositivos ya están cambiando nuestro mundo – desde permitir a los médicos monitorear a los pacientes de forma remota hasta ayudar a las compañías petroleras a prevenir derrames – y lo harán cambiar nuestras vidas aún más en los próximos años. La base de todo este crecimiento es la arquitectura de IoT.

A continuación se muestra una ilustración de algunas de las diferentes capas de la arquitectura de IoT:

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¿Cuáles son las capas de la arquitectura de IoT?

La arquitectura de IoT puede comprender hasta siete capas, que se conocen como capas de percepción, transporte, borde, procesamiento, aplicación, negocio y seguridad.

1) Capa de percepción

La capa de percepción de la arquitectura de un sistema de IoT, también conocida como capa de dispositivo, consta de múltiples elementos: sensores, cámaras, actuadores y dispositivos similares que recopilan datos y realizan tareas.

Por ejemplo, un sensor IoT utilizado en una línea de ensamblaje de automóviles puede realizar una verificación de control de calidad en un robot cercano. Cada vez que el robot monta una caja de fusibles, el sensor IoT comprueba si el robot ha colocado el fusible en la posición correcta detectando la codificación de colores de los diferentes fusibles.

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2) Capa de transporte

La capa de transporte de una arquitectura de sistema de IoT transmite datos desde múltiples dispositivos (por ejemplo, sensores, cámaras, actuadores en el sitio) a un centro de datos local o en la nube.

Como primer paso, las puertas de enlace de IoT deben convertir la entrada entrante de formato analógico a digital. A continuación, la puerta de enlace puede emplear cualquiera de una variedad de protocolos de transferencia de datos (DTP) para transmitir los datos a un centro de datos local o en la nube.

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Los factores importantes que determinan la elección del protocolo de transferencia de datos (DTP) son:

• Cantidad y tipo de datos a enviar
• Velocidad deseada e intervalo de transmisión.
• Fiabilidad de la conexión de red.
• Consumo de energía durante la transmisión de datos.
• Seguridad de datos y redes.
• Comunicación entre dispositivos de borde

Las diferentes DTP utilizadas en las redes IoT se caracterizan por distintas ventajas y desventajas con respecto a los factores anteriores. A continuación se muestran algunos de los protocolos de IoT más diversos y utilizados:

MQTT (Transporte de telemetría de cola de mensajes)

MQTT es un protocolo ligero con esquemas de interacción de publicación/suscripción, diseñado originalmente por IBM. Se ha convertido en el protocolo más utilizado en el dominio de IoT debido a su naturaleza de código abierto y su idoneidad para dispositivos ubicados en áreas remotas con mala conectividad a Internet.

Modbus

Diseñado originalmente para su uso con los controladores lógicos programables (PLC) de Modicon (ahora Schneider Electric), el protocolo de comunicaciones de datos Modbus es un método preferido para conectar una computadora supervisora ​​a unidades terminales remotas (RTU) en sistemas IoT, siguiendo el modelo de control de supervisión y adquisición de datos (SCADA).

AMQP (Protocolo avanzado de cola de mensajes)

Encabezado por JPMorgan Chase, uno de los bancos más grandes de EE. UU., el protocolo AMQP se desarrolló principalmente para su uso en la transmisión de datos dentro del sector de servicios financieros. Uno de los puntos fuertes de AMQP es su marco de seguridad incorporado que utiliza componentes como seguridad de la capa de transporte (TLS) y capa de seguridad y autenticación simple (SASL).

PROFINET (Red de campo de proceso)

Desarrollado y respaldado por PROFIBUS & PROFINET International (PI), una comunidad de automatización con sede en Alemania, el protocolo PROFINET compatible con Ethernet ha sido ampliamente adoptado en sistemas de automatización industrial que requieren comunicación entre múltiples dispositivos de borde, maquinaria y sistemas de software.

BUS CAN (Red de área del controlador)

Diseñado originalmente por la empresa alemana de ingeniería y tecnología Bosch, el bus CAN fue diseñado para su uso en la industria automotriz, donde permitía que diferentes dispositivos y sensores dentro de un vehículo se comunicaran directamente, evitando el requisito de una computadora intermediaria.

Posteriormente, el bus CAN se ha adaptado para una amplia variedad de usos de comunicación de dispositivos bidireccionales, incluidos buques marítimos, equipos de construcción, sistemas de control de iluminación, controles de ascensores y escaleras mecánicas, entre otros.

EtherCAT (Ethernet para tecnología de automatización de control)

El protocolo basado en Ethernet EtherCAT fue desarrollado inicialmente por la empresa alemana de automatización industrial Beckhoff, para sistemas que requieren actualización de datos en tiempo real. Con el respaldo del EtherCAT Technology Group (ETG), un colectivo industrial con casi 7000 organizaciones miembros, EtherCAT es uno de los protocolos de puerta de enlace de IoT más utilizados.

Otros protocolos de transferencia de datos (DTP)

Existen varios otros protocolos de transferencia de datos (DTP), como el Protocolo de aplicación restringida (CoAP) y el Servicio de distribución de datos (DDS), que también se utilizan ampliamente en aplicaciones de IoT industriales y no industriales, incluida la iluminación doméstica, la seguridad y los dispositivos sanitarios inteligentes.

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3) Capa de borde

A medida que las redes de IoT crecen en escala, la latencia se convierte en uno de los principales desafíos de rendimiento, ya que numerosos dispositivos que se conectan a un concentrador terminan congestionando la red. Al permitir el procesamiento y análisis de datos lo más cerca posible de la fuente, la computación de borde aborda estos problemas, que se maneja a través de la capa de borde de una arquitectura de sistema de IoT.

Una característica que todos los dispositivos de borde de IoT tienen en común es que son capaces de transmitir lo que detectan, en forma de paquetes de datos, a nodos que luego procesan los datos. Algunos dispositivos de borde “inteligentes” están además programados para detener el proceso objetivo (o iniciar alguna medida de control de daños) al detectar una anomalía grave.

Los dispositivos de borde de IoT generalmente están diseñados para funcionar sin problemas con otros dispositivos de diferentes fabricantes, lo cual es importante para la proliferación, a escala, de dispositivos de borde en un sistema de IoT.

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Preprocesamiento de datos

El preprocesamiento de datos es una de las características de más rápido crecimiento de los sistemas de IoT y tiene el potencial de detectar y resolver problemas rápidamente, al tiempo que reduce el costo de transmitir grandes volúmenes de datos.

Por otro lado, los procesadores sofisticados aumentan los costos de instalación y mantenimiento de la capa de red, y la arquitectura de preprocesamiento conlleva el riesgo adicional de filtrar datos valiosos de los dispositivos IoT antes de que puedan procesarse más.

Pros y contras: preprocesamiento de datos en puertas de enlace de IoT

A continuación se muestra un resumen de los pros y los contras de habilitar el preprocesamiento de datos a nivel de red:

4) Capa de procesamiento

Un componente fundamental de la arquitectura de un sistema de IoT es su capa de procesamiento, también llamada capa de middleware, que normalmente aprovecha muchas computadoras conectadas simultáneamente, en forma de computación en la nube, para ofrecer un rendimiento superior de computación, almacenamiento, redes y seguridad.

En particular, la capa de procesamiento dentro de la arquitectura de un sistema de IoT es responsable de analizar los datos de entrada para generar nuevos conocimientos, predicciones útiles y advertencias oportunas.

Un sistema de IoT normalmente maneja enormes volúmenes de datos, generados por numerosos dispositivos de borde, en múltiples sitios en los bordes de la red. El “middleware” de la capa de procesamiento utiliza un enfoque de tres etapas para preparar estos datos para la capa de aplicación:

1. Acumulación de datos: el middleware identifica y asigna correctamente diferentes tipos de datos al almacenamiento adecuado. Los datos no estructurados, como transmisiones de audio y video e imágenes, generalmente requieren más espacio de almacenamiento y están alojados en lagos de datos. Mientras que los datos estructurados, que incluyen lecturas de instrumentos, valores de registro y mediciones (datos de telemetría), ocupan más espacio y se almacenan en almacenes de datos
2. Abstracción de datos: implica agregar datos de múltiples fuentes, así como garantizar que los datos se conviertan a un formato que pueda ser “leído” por el software de la capa de aplicación.
3. Análisis de datos: emplea aprendizaje automático (ML) o algoritmos de aprendizaje profundo, que se especializan en detectar patrones dentro de conjuntos de datos grandes y aparentemente aleatorios.

5) Capa de aplicación

La capa de aplicación de la arquitectura de un sistema de IoT implica decodificar patrones prometedores en los datos de IoT y compilarlos en resúmenes que sean fáciles de entender para los humanos, como gráficos y tablas. Los programas para el control y monitoreo de dispositivos, así como el software de control de procesos, son ejemplos típicos de la capa de aplicación de la arquitectura IoT.

6) Capa empresarial

Los patrones decodificados a nivel de aplicación se pueden utilizar para destilar aún más conocimientos comerciales, proyectar tendencias futuras e impulsar decisiones operativas que mejoren la eficiencia, la seguridad, la rentabilidad, la experiencia del cliente y otros aspectos importantes de la funcionalidad empresarial. De hecho, todo esto se puede lograr en la capa empresarial de una arquitectura de sistema de IoT.

Estudio de caso: Arquitectura del sistema IoT: Capa empresarial

Celli Group, un productor italiano de equipos dispensadores de bebidas y cerveza, decidió utilizar IoT para abordar un problema sistémico: los operadores de bares generalmente no podían evaluar el estado de sus equipos dispensadores ni realizar un seguimiento eficiente del inventario, lo que generaba una calidad inconsistente del producto y oportunidades de ventas perdidas.

Utilizando Microsoft Azure y la plataforma Internet industrial de las cosas (IIoT) de PTC llamada ThingWorx, Celli desarrolló IntelliDraught, un sistema de modernización para convertir dispensadores de barras en sistemas de dispensación “inteligentes”. Específicamente, IntelliDraught permite a los operadores de bares recopilar y enviar datos a un sistema de procesamiento para obtener información valiosa sobre el estado de su equipo dispensador, la calidad de la bebida dispensada y los hábitos de consumo.

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A su vez, Celli ayudó a los operadores de bares a aumentar la satisfacción del cliente en un 27% y las ventas en un 16%. Además, Celli utiliza los datos generados por IntelliDraught para descubrir nuevos conocimientos sobre el consumo de cerveza, los inventarios de los bares y el comportamiento de consumo de alcohol.

7) Capa de seguridad

La seguridad es uno de los requisitos más importantes para la arquitectura de un sistema de IoT. Irónicamente, también resulta ser uno de los desafíos clave que enfrenta la arquitectura de IoT y los propios dispositivos de IoT. En términos generales, la capa de seguridad de IoT comprende tres aspectos principales:

• Seguridad de equipos: involucra los dispositivos de IoT reales y la protección de estos puntos finales contra malware y secuestros.
• Seguridad en la nube: dado que la mayoría de los datos de IoT se procesan en la nube, la seguridad en la nube es crucial para evitar fugas de datos.
• Seguridad de conexión: enfocado a proteger los datos transmitidos a través de redes, principalmente con cifrado. El protocolo de seguridad de la capa de transporte (TLS) se considera el punto de referencia para la seguridad de las conexiones de IoT

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Desafíos de la arquitectura de Internet de las cosas (IoT)

Además de las vulnerabilidades de seguridad, los mayores desafíos en la arquitectura de Internet de las cosas (IoT) son los obstáculos que obstaculizan la compatibilidad cruzada, la conectividad y la movilidad, así como la falta de protocolos y lenguajes de IoT estandarizados.

Ejemplos de arquitectura de Internet de las cosas (IoT)

Ejemplos de arquitectura de Internet de las cosas (IoT) ayudan a explicar cómo funcionan estas tecnologías en diferentes contextos:

1) Arquitectura de Internet de las cosas (IoT) en la aviación

En cualquier momento dado, los aeropuertos concurridos tienen cientos de vehículos, incluidos aviones y vehículos terrestres, en movimiento. Estos movimientos a menudo deben realizarse incluso en condiciones climáticas adversas y de baja visibilidad, en áreas que abarcan varios kilómetros cuadrados. En tal contexto, los sistemas de IoT ayudan a los aeropuertos a mejorar las operaciones al reducir las interrupciones, mejorar la eficiencia y mejorar la seguridad.

Usando este ejemplo, la arquitectura del sistema IoT de un aeropuerto incorpora las siguientes capas:

• Capa de percepción: una variedad de sensores y dispositivos, como etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID) y sensores GPS, están conectados tanto a vehículos como a ubicaciones terrestres. Estos dispositivos de capa de percepción de IoT generan datos como la posición del vehículo, el movimiento, la distancia, la velocidad, la frecuencia del tráfico, la dirección del viento, la visibilidad, la humedad y más.
• Capa de transporte: estos datos recién generados se transmiten a uno o más servidores a través de una variedad de tecnologías en la capa de transporte, como 5G, Wi-Fi y EtherCAT.
• Capa de procesamiento y aplicación: el hardware y el software en la capa de procesamiento y aplicación ayudan a convertir cantidades masivas de estos datos sin procesar en datos útiles, procesables y legibles por humanos, como alertar a las tripulaciones y controladores sobre vehículos varados u otros peligros.
• Capa empresarial: todos estos datos procesables se analizan para tomar decisiones comerciales que pueden reducir retrasos, mejorar la seguridad y minimizar las emisiones, a través de mejoras operativas como mejores rutas y gestión del tráfico.

2) Arquitectura de Internet de las cosas (IoT) en la fabricación

A principios de la década de 2010, el fabricante de herramientas eléctricas Stanley Black & Decker empleó una solución de IoT simple pero ingeniosa que hacía un uso extensivo de la capa edge de IoT. Al etiquetar los productos que pasaban por sus instalaciones de fabricación con etiquetas RFID, Stanley Black & Decker identificó dónde se producían los problemas en su fábrica utilizando un rastreador de sistema de ubicación en tiempo real (RTLS), fabricado por AeroScout Industrial, que se conectaba con los enrutadores inalámbricos Cisco existentes en la fábrica.

En general, estas medidas aumentaron la eficiencia del proceso de fabricación de herramientas eléctricas de Stanley Black & Decker del 75% al ​​95%+, al tiempo que redujeron los defectos del producto detectados durante el control de calidad en un 16%.

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Amazon Web Services (AWS) – Arquitectura de Internet de las cosas (IoT)

AWS IoT es la plataforma IoT de Amazon Web Services (AWS) que simplifica la gestión y el desarrollo de soluciones IoT a cualquier escala. Específicamente, AWS IoT utiliza los protocolos de comunicación HTTP, MQTT y MQTT sobre WebSocket Secure (WSS) para conectar de forma segura dispositivos IoT a aplicaciones y servicios que se ejecutan en AWS u otras plataformas en la nube.

AWS IoT ofrece una variedad de opciones para kits de desarrollo de software (SDK) específicos de dispositivos, incluidos JavaScript, Python, iOS, Android, Arduino y Embedded C.

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Otra característica de AWS IoT es el motor de reglas declarativas, que permite transformar el tráfico de IoT y dirigirlo a una ubicación o punto final específico. El análisis en tiempo real también se puede implementar a través de aplicaciones creadas dentro de la Biblioteca de clientes Kinesis (KCL) de Amazon.

Microsoft Azure: arquitectura de Internet de las cosas (IoT)

Azure Internet of Things (IoT) es la [plataforma administrada] de Microsoft (https://learn.microsoft.com/en-us/azure/iot-fundamentals/iot-introduction) de servicios en la nube que conectan, monitorean y controlan miles de millones de dispositivos IoT. En particular, Azure IoT admite protocolos de comunicación comunes como HTTP, MQTT y AMQP y permite la comunicación bidireccional entre dispositivos y aplicaciones.

Windows para IoT de Microsoft aporta potencia, seguridad y capacidad de gestión al Internet de las cosas a través de sus sistemas operativos, como Windows 11 IoT Enterprise, que se dedican exclusivamente a ejecutar dispositivos IoT. Como tal, Microsoft proporciona una solución de extremo a extremo para gestionar cada capa de cualquier arquitectura de sistema de IoT, desde el dispositivo hasta la aplicación.

Con este fin, Azure IoT también es compatible con Apache Storm, un marco informático de procesamiento de flujo distribuido, para análisis en tiempo real. Los kits de desarrollo de software (SDK) para dispositivos compatibles incluyen JavaScript, Java, C, Python y .NET Framework.

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