Что мне даст интернет вещей. Что такое IoT, или интернет вещей. Как это работает

Разбираемся, что такое интернет вещей, с чего начать его изучение, какие конструкторы для этого подходят и какие соревнования проводятся уже сегодня.

Что такое интернет вещей (Internet of Things, IoT)

Уже никого не удивишь тем, что любой предмет, будь то бытовая техника или одежда, могут быть подключены к интернету. Умный холодильник, чайник, конструкторы для обучения детей… Пока одни подключают к всемирной паутине кофеварку, часы и прочие вещи, другие недоумевают, зачем усложнять простые в использовании предметы и технику. Чем же на самом деле является интернет вещей?

Концепция интернета вещей

Интернет вещей (англ. Internet of Things, IoT) - концепция вычислительной сети физических объектов («вещей»), оснащенных встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой, рассматривающая организацию таких сетей как явление, способное перестроить экономические и общественные процессы, исключающее из части действий и операций необходимость участия человека (Википедия) .

Идея интернета вещей состоит совсем не в том, чтобы подключить к интернету все вокруг. Задача — автоматизировать процессы и научить подключенные к сети предметы обмениваться информацией. Как? Через различные датчики, встроенные или подключенные к объектам. Зачем? Чтобы объекты сами «принимали решения» и действовали без участия человека.

В начале 2015 года председатель совета директоров Google Эрик Шмидт :

Я очень упрощенно отвечу, что интернет исчезнет. Будет так много IP-адресов, так много устройств, сенсоров, носимых гаджетов, вещей, которые связываются с вами, но вы это даже не почувствуете. Они всегда будут вас сопровождать. Представьте, что вы заходите в комнату, а комната динамична и вы можете взаимодействовать с тем, что происходит в этой комнате. Возникает очень персонализированный, очень интерактивный и очень, очень интересный мир.

Почти классический, уже сегодня работающий пример реализации интернета вещей — Яндекс.Пробки. Множество автомобилей, оснащенных Яндекс.Навигатором, отправляют свои координаты, скорость и направление в систему. Информация обрабатывается и на карте видно не только дороги, но и их загруженность в «реальном времени». Благодаря этому навигаторы могут прокладывать маршрут, учитывая не только расстояния, но и пробки.

Если вы все еще не знаете, зачем подключать к интернету чайник, попробуйте пофантазировать. Когда-то большинство владельцев телефонов считало, что он нужен только для звонков. Сегодня многие люди, лишившиеся на день подключенного к интернету смартфона, испытывают шок.

Никто не знает наверняка, какими функциями станет обладать чайник завтрашнего дня. Может, он будет работать совместно с умным браслетом на руке, собирая данные о количестве выпитой воды, ее характеристиках, ритме сердца и других показателях. Все это будет отправляться виртуальному кардиологу, а вы получите рекомендации и предупреждения.

История IoT

Еще до появления самого интернета, в 1926 году Никола Тесла в интервью журналу Collier’s сказал, что в будущем радио будет преобразовано в «большой мозг», все вещи станут частью единого целого, а инструменты, благодаря которым это станет возможным, будут легко помещаться в кармане.

В 1990 г. один из создателей протокола TCP/IP Джон Ромки подключил к сети тостер, т.е. фактически создал первую в мире интернет-вещь.

В 1999 году термин Internet of Things был предложен Кевином Эштоном , на тот момент ассистентом бренд-менеджера Procter&Gamble. В этом же году они с Девидом Броком и Санджаем Сармой основали Центр автоматической идентификации (Auto-ID Center), занимающийся радиочастотной идентификацией (RFID) и сенсорными технологиями, благодаря которым концепция интернета вещей получила широкое распространение.

В 2008-2009 годах компания Cisco сообщила, что количество устройств, подключенных к интернету, превысило количество людей на планете.

Начиная с 2010 годов, интернет вещей устойчиво развивается благодаря повсеместному распространению беспроводных сетей и облачных технологий, удешевлению процессоров и датчиков, развитию энергоэффективных технологий передачи данных. Технология интернета вещей, как и робототехника, признана прорывной, т.е. меняющей нашу жизнь и экономические процессы. Мир продолжает меняться прямо на наших глазах.

Соревнования по IoT

Интернет вещей входит в список профессий (компетенций) Национального чемпионата рабочих профессий WorldSkills и аналогичные соревнования для школьников JuniorSkills . В 2016 году чемпионат JuniorSkills в компетенции «Интернет вещей» проводится в рамках VIII Всероссийского робототехнического фестиваля «Робофест-2016». Соревнования будут проходить в двух категориях JuniorSkills: тематика «Умный город» (Smart City) для участников старше 10 лет и «Умное сельское хозяйство» (Smart Agriculture) для детей старше 14 лет.

В 2016 году интернет вещей также выделен в отдельную творческую категорию Всероссийской робототехнической олимпиады . Тема этого года — здравоохранение.

Наборы для изучения интернета вещей

Решили идти в ногу со временем, освоить технологию интернета вещей и стать техническим волшебником? Готовы изменять окружающий мир, ломая все, что попадется на пути подключая окружающие вещи к интернету и наделяя их «разумом»? Разбираемся, какие комплектующие или конструкторы подходят для изучения Internet of Things.

Умные устройства из мира IoT должны собирать данные из окружающей среды, передавать информацию через в интернет (или локальную связь) другим девайсам, а также получать информацию от них. Чтобы устройства обладали «интеллектом», полученные данные должны анализироваться программой, которая делает выводы и принимает решения. Объекты из мира интернета вещей во многом похожи на роботов и для их создания нужны контроллеры, датчики, при необходимости и исполнительные механизмы.

Важной составляющей является обработка данных. Можно сказать, что подключенные к сетям обработки данных объекты приобретают «интеллект». Существуют различные аппаратные и программные платформы для разработки приложений интернета вещей.

Из программных решений популярной является ThingWorx .

Распространенная в робототехнике Arduino — то, что надо для создания учебных проектов в области IoT. Для подключения к сети применяется плата расширения Ethernet Shield. Все необходимые платы и датчики можно приобрести отдельно. Существуют и специализированные готовые наборы на основе Arduino. Их преимуществом является не только продуманный состав, но и примеры программных кодов.

Базовый учебный комплект IoT Smart Agriculture

В некоторых случаях соревнования регламентируют используемое оборудование. Так, на чемпионат JuniorSkills этого сезона допущен комплект WorldSkills Smart Agriculture , созданный для изучения интернета вещей по теме Smart Agriculture (Умное сельское хозяйство).

Состав учебного комплекта:

• плата Arduino Uno R3;
• плата Ethernet W5100 Shield;
• модуль датчика температуры и влажности DHT11;
• кабель Ethernet;
• цифровой термометр DS18B20;
• модуль датчика света;
• модуль датчика влажности почвы / сыпучих веществ (Moisture Sensor);
• IO Sensor Shield;
• соединительные провода;
• колодки;
• адаптер сетевой (5V, 1A, 5W);
• коробка.

Такие наборы удобно использовать для быстрого протипирования устройств, что актуально для организации процесса обучения.

Для сборки учебных моделей интернета вещей удобно использовать платы расширения (шилды), имеющие на борту ряд часто используемых датчиков. — универсальная плата, на которой установлены:

• цифровой датчик температуры и влажности DHT11,
• аналоговый датчик температуры LM35,
• аналоговый датчик освещенности,
• приемник ИК сигналов с пульта,
• динамик для генерации простейших звуковых сигналов,
• две кнопки и потенциометр,
• три светодиода.

Моделью сельского хозяйства может быть любое комнатное растение. Забываете поливать? Представьте, что цветок сам может сообщить о том, что о нем пора позаботиться. Для этого нужно разместить датчики температуры и влажности в почву и мониторить их показатели, а также контролировать освещенность вокруг.

Базовый учебный комплект IoT Smart Agriculture. Модель с комнатным растением

Видео-урок, демонстрирующий простоту сборки набора:

Чтобы такая модель стала интернетом вещей, нужно создать аналитический облачный интернет-сервис, самостоятельно принимающий решение о включении системы полива на основе собранных данных.

В состав расширенного комплекта оборудования Juniorskills Smart Agriculture входит погружная помпа. Кто знает, чему еще вам захочется ее научить кроме полива комнатных цветов? Возможно вы решите, что ваша smart-помпа должна «общаться» не только с горшками комнатных растений, но и с чайником, который сообщает о том, что уровень воды слишком мал, а смартфон хозяина «гвардии умной техники» требует срочно вскипятить воды.

Я надеюсь, что после прочтения статьи вы не сломаете всю технику дома в вашем сердце поселится дух новаторства и перемен, которые несет с собой интернет вещей, и вам захочется стать частью технического волшебства.

«Интернет вещей», Internet of things (IoT) - это модное сегодня словосочетание является одним из наиболее цитируемых терминов в ИТ-публикациях. Аналитики говорят о быстрорастущем рынке IoT, о влиянии на него социальных, облачных и, конечно, мобильных технологий, при этом не совсем очевидно, что к этому IoT-рынку относится. С толкованием самого термина тоже не всё однозначно. От вендора к вендору, от автора к автору определения различаются весьма существенно. Причем в зависимости от толкования само явление представляется либо грядущей перспективой, либо свершившимся фактом. Автор данной статьи предпринял попытку сделать сравнительный анализ публикаций на данную тему, разобраться, что же относится к понятию «рынок IoT» и почему в последнее время ему уделяется повышенное внимание.

IoT-концепция и технология

Прежде чем говорить о рынке, необходимо выяснить, что такое IoT, и понять, существует ли определение данного термина. Впрочем, проблема не в отсутствии определений, а напротив, в их избытке. Просмотрев несколько десятков статей и отчетов на тему Internet of things, автор убедился в наличии серьезных расхождений в трактовке этого термина. Действительно, приведем определения из наиболее уважаемых источников. Аналитическая компания Gartner трактует понятие «Интернет вещей» (Internet of Things) как сеть физических объектов, содержащих встроенную технологию, которая позволяет этим объектам измерять параметры собственного состояния или состояния окружающей среды, использовать и передавать эту информацию. Заметим, что в этом определении, кстати, наиболее часто цитируемом, слово «Интернет» вообще отсутствует. То есть, говоря о сети «Интернет вещей», не утверждается, что она является частью Интернета. Более того, согласно выражению одного из специалистов по технологии IoT Мэта Трака (Matt Turck), управляющего директора компании FirstMark Capital, «по иронии, несмотря на название “Интернет вещей”, сами вещи часто связаны с помощью M2M-протоколов, а не самого Интернета». Впрочем, наличие или отсутствие подключения к Интернету - не единственное расхождение в определениях. Согласно толкованию специалистов из компании Cisco Business Solutions Group (CBSG), IoT - это состояние Интернета начиная с момента времени, когда количество «вещей или объектов», подключенных к Всемирной сети, превышает население планеты. CBSG подкрепляет свои выводы расчетами. По данным компании, взрывной рост смартфонов и планшетных компьютеров довел число устройств, подключенных к Интернету, до 12,5 млрд в 2010 году, в то время как число людей, живущих на Земле, увеличилось до 6,8 млрд; таким образом, количество подключенных устройств составило 1,84 единиц на человека. Исходя из этой несложной арифметики, Cisco Business Solutions Group фактически определило саму точку наступления эры «Интернета вещей» (рис. 1). Где-то между 2003-м и 2010-м годом количество подключенных устройств превысило население планеты, что и ознаменовало переход в состояние «Интернет вещей». При этом авторы исследования считают, что количество подключенных устройств на одного человека из числа интернет-пользователей в 2010 году составило 6,25 штук.

Рис. 1. Рост числа подключенных устройств на одного человека
(источник: Cisco Business Solutions Group)

Если Cisco упоминает в связи с термином IoT о взрывном росте смартфонов, подключенных к Сети, то IDC, например, четко говорит, что устройства в концепции IoT должны быть автономно подключены к Интернету и передавать сигналы без участия человека. А потому смартфон, управляемый пользователями, к IoT-устройствам отнесен быть не может.

Согласно IDC, «Интернет вещей» (IoT) - это проводная или беспроводная сеть, соединяющая устройства, которые имеют автономное обеспечение, управляются интеллектуальными системами, снабженными высокоуровневой операционной системой, автономно подключены к Интернету, могут исполнять собственные или облачные приложения и анализировать собираемые данные. Кроме того, они обладают способностью захватывать, анализировать и передавать (принимать данные) от других систем.

Очевидно, что если аналитики оперируют понятием «объем рынка IoT», то опираться на столь расплывчатое определение, как «некое новое состояние Интернета», невозможно. При этом об IoT, как о неком переходе Интернета в новое качество, говорят не только специалисты из CBSG. Обратим внимание на рис. 2, взятый из отчета Internet of Things (IoT) & Machine-To-Machine Communication Market By Technologies & Platforms (marketsandmarkets.com). Он также харакетризует IoT как этап в развитии Интернета, «когда не только люди, но и вещи начинают взаимодействовать между собой, инициировать транзакции, оказывать влияние друг на друга».

Рис. 2. Этапы развития Web 1.0, Web 2.0, Web 3.0
(источник: Internet of Things (IoT) & Machine-To-Machine (M2M) Communication Market
By Technologies & Platforms (marketsandmarkets.com))

В этом плане показательна еще одна схема: иллюстрация из статьи корейского автора Sunsig Kim, опубликованная в 2012 году на сайте i-bada.blogspot.ru/. Здесь состояние IoT представляется как точка перехода - это следующая ступень, по сравнению с технологией M2M (рис. 3). Напротив, в публикациях ряда авторов, включая IDC, можно прочитать, что M2M - это технология, которая, будучи предшественницей технологии IoT, в настоящее время является ее составной частью.

Рис. 3. Переход от технологий M2M к технологиям IoT (источник: Sunsig Kim 8th August 2012 i-bada.blogspot.ru/)

Если описанные нами определения говорят об имеющем место явлении, то, например, в формулировке Кайвана Карими (Kaivan Karimi), исполнительного директора по глобальной стратегии и развитию бизнеса Freescale Semiconductor, IoT - это скорее перспектива: миллиарды умных подключенных «вещей», формирующих своего рода универсальную глобальную нейронную сеть, которая будет включать все аспекты нашей жизни. IoT состоит из умных машин, взаимодействующих и общающихся с другими машинами, объектами, окружающей средой и инфраструктурой. В такой системе будут генерироваться огромные объемы данных, обработка которых может использоваться для управления и контроля за вещами, чтобы сделать нашу жизнь удобнее и безопаснее, а также снизить наше воздействие на окружающую среду.

Почему же так много определений, и все они разные?

Во­первых, технологии развиваются так быстро, что постоянно появляется новое наполнение термина, которое не всегда стыкуется с предыдущими толкованиями. Это красноречиво иллюстрирует рис. 4, где эволюция IoT отождествляется с несколькими стадиями и, по сути, с разными технологиями.

Рис. 4. Эволюция технологии «Интернет вещей»

Во­вторых, очень часто новую технологию определяют как совокупность факторов, отличающую ее от предшествующей, а потом эту предшествующую технологию включают в новое понятие. Движимые маркетинговыми устремлениями вендоры хотят старые технологии называть новыми именами. Аналитики тоже, следуя моде и стремясь продемонстрировать значимость описываемого рынка, используют один так называемый зонтичный термин, совмещая в нем несколько понятий.

Аналогичная ситуация наблюдается и в отношении других новых терминов. Возьмем, к примеру, термин SaaS, возникший для обозначения следующей ступени развития технологии ASP. Сегодня в ряде публикаций ASP-проекты стали включать в рынок SaaS, что, строго говоря, некорректно.

Примерно то же происходит и с термином IoT: с одной стороны, это следующая ступень развития M2M-технологий, с другой стороны, во многих источниках говорится, что рынок M2M-решений является подмножеством IoT, а в некоторых источниках используют аббревиатуру IoT/M2M.

Еще одна причина неоднозначности термина заключается в том, что на базе IoT решаются разные классы задач. В частности, Кайван Карими говорит о наличии, как минимум, двух классов задач, которые объединяет термин IoT. Первая задача - это удаленный мониторинг и управление набором взаимосвязанных сетевых устройств, каждое из которых может взаимодействовать с объектами инфраструктуры и физической среды. Например, датчик температуры и влажности контролирует сеть приборов, которые управляют системой климата умного здания (окон, жалюзи, кондиционеров и пр.). Более экзотический пример - датчик на руке владельца умного дома подает сигнал о психофизическом состоянии хозяина всем умным устройствам, находящимся в сети; каждое из них реагирует определенным образом, в результате чего меняется освещенность, фоновая музыка, кондиционирование. Здесь основная функция не аналитическая, а именно управляющая. Вторая задача - это использование данных, получаемых с конечных узлов (смарт­устройств с возможностью подключения и зондирования) для интеллектуального анализа с целью выявления тенденций и взаимосвязей, которые могут генерировать полезную информацию для обеспечения дополнительной выгоды в бизнесе. Например, отслеживание поведения посетителей в магазине с помощью бирок на товарах: сколько времени и возле каких товаров останавливаются посетители, какие товары берут в руки и т.п. На основании данной информации можно изменить расположение товаров в зале и увеличить объем продаж. Еще один пример - из сферы автострахования. Размещение в автомобилях устройств, снабженных акселерометром, позволит страховой компании собирать данные о степени аккуратности вождения клиента. Фиксироваться могут не только столкновения, но и, например, резкий наезд на предмет или бордюр. Чем аккуратнее водит клиент, тем дешевле страховка, а лихач платит больше. В последних примерах не стоит задача управления - здесь выполняется сбор данных и их обработка методами современной аналитики. Статистическая информация обо всех клиентах позволит компании правильно прогнозировать свои риски.

В работе «What the Internet of Things (IoT) Needs to Become a Reality» (“Что требуется IoT, чтобы стать реальностью») Кайван Карими пытается представить обобщенную схему IoT-решения (рис. 5). Согласно данной схеме, это стек, в который входит шесть слоев: устройства зондирования и/или смарт­устройства, узлы подключения, слой встроенных узлов обработки, слой удаленной облачной обработки данных; шестой слой может выполнять две функции. Первая, обозначенная как «приложение/действие» означает, что решение используется для того, чтобы осуществлять удаленное управление устройством либо автоматически управлять процессом на основе зондирующих устройств. Второй вариант - «аналитика/большие данные» подразумевает, что задача нацелена на использование данных, получаемых с зондирующих устройств для анализа и выявления тенденций и взаимосвязей, которые могут генерировать полезную бизнес-информацию.

Рис. 5. Типовая архитектура IoT-решения (источник: Freescale Semiconductor)

Сходную типовую архитектуру IoT-решения дает компания Microsoft (рис. 6).

Рис. 6. Типовая архитектура IoT-приложений (источник: Microsoft)

В своих работах Кайван Карими представляет не только изображение типовой архитектуры, но также графическую интерпретацию всей экосистемы IoT (рис. 7).

Рис. 7. Экосистема «Интернета вещей»

Рис. 8. IoT как «Сеть сетей» (источник: CBSG)

Рынок IoT и его участники

Что же такое IoT-рынок? Как его подсчитать? Кого причислить к его участникам? Если подсчитать все проекты, которые подпадают под схему, представленную на рис. 5, то рынок окажется весьма небольшим. Если же подсчитать оборот компаний, занятых созданием элементов, которые потенциально могут быть реализованы в данной схеме, то получится совсем другая цифра. Исходя из публикаций видно, что аналитики выбирают второй подход: они представляют рынок как совокупность бизнеса всех игроков, которые создают подключаемые смарт­устройства и сенсоры, готовят платформы для построения IoT-решений, разрабатывают технологии соединения «Интернета вещей» в сеть и предоставляют вспомогательные сервисы. То есть аналитики рассматривают не столько рынок IoT-решений (в узком понимании), сколько бизнес всех участников экосистемы провайдеров сервисов и технологий вокруг построения IoT-решений.

Похоже, именно по этому пути идут компании, которые оперируют термином «рынок IoT». В частности, компания IDC выделяет целых пять сегментов IoT-рынка и соответствующих игроков.

К первому («Устройства /Интеллектуальные системы») относятся производители смарт­устройств и сенсоров, обладающих возможностью подключения к проводным/беспроводным сетям, способным захватывать и передавать данные, исполнять собственные или облачные приложения, взаимодействовать с интеллектуальной системой в автоматическом режиме.

Второй сегмент носит название «Средства обеспечения подключения и поддержки IoT-сервиса». Это потенциальный бизнес для телеком­провайдеров, которые могут предоставлять сервис обеспечения связи на базе разных технологий, включая проводную, сотовую связь (2G, 3G, 4G), Wi-Fi и дополнительные сервисы, например управление билингом.

В третьем сегменте под названием «Платформы» IDC выделяет платформы обеспечения работы устройств, сетей и приложений.

Платформы обеспечения работы устройств представляют ПО, ответственное за обеспечение потока данных на конечные устройства и с них, включая функции активации, управления и диагностики.

Платформы обеспечения сетевого взаимодействия предоставляют клиентам программное обеспечение для подключения IoT/M2M-устройств с целью осуществления сбора и анализа информации. Платформа дает возможность управлять подпиской, контролировать тарифные планы и управлять ими. Этот слой предоставляет клиентам соглашение об уровне обслуживания, нацелен на улучшение качества и обеспечение безопасности решений.

Платформы обеспечения работы приложений представляют собой горизонтально ориентированные решения по интеграции корпоративных приложений и конкретных IoT-приложений.

Четвертый сегмент, «Аналитика» - представляет решения, которые позволяют увеличить эффективность бизнеса на основе принятия более эффективных решений на базе собранных с помощью IoT-технологии данных, в том числе с применением технологии Big Datа. К данному сектору также относятся появляющиеся аналитические решения, которые позволят обеспечивать интеграцию данных, полученных на базе мониторинга IoT и социальных сетей.

И наконец, пятый сегмент - приложения для поддержки вертикальных решений, которые реализуют специфические для различных индустрий функции.

Автор карты «Экосистема “Интернета вещей”» Мэт Трак (Matt Turck), управляющий директор FirstMark Capital, представляет не только сегментацию рынка, но и приводит конкретные имена наиболее значимых игроков в каждом из сегментов (рис. 9). Эта работа переводит разговор об участниках рынка IoT в более практическую плоскость.

Рис. 9. «Экосистема “Интернета вещей”» (источник: Matt Turck, Sutian Dong & First Mark Capital)

Мэт Трак также дает ответ на вопрос, почему рынок IoT привлекает внимание именно в последние годы. Он отмечает, что рост интереса к рынку и само его развитие происходит благодаря слиянию нескольких ключевых факторов. Во­первых, стало проще и дешевле производить смарт­устройства, появляются компании-дистрибьюторы и компании, заинтересованные в финансировании подобного рода проектов. Во­вторых, на протяжении последних нескольких лет резко продвинулись в своем развитии технологии беспроводной связи. Сегодня каждый пользователь имеет мобильный телефон или планшет, который может использоваться как универсальный пульт дистанционного управления для интернет-вещей. Повсеместное подключение становится реальностью (Wi-Fi, Bluetooth, 4G). В-третьих, «Интернет вещей» в состоянии применять всю инфраструктуру, которая возникла в смежных областях. Облачные вычисления позволяют создавать упрощенные и дешевые конечные устройства, поскольку интеллектуальную составляющую можно перенести с конечных устройств в облако. Инструменты Big Data, в том числе программы с открытым исходным кодом, такие как Hadoop, позволяют анализировать огромные массивы данных, захватываемые IoT-устройствами.

В экосистеме (см. рис. 9) автор выделяет практически те же элементы рынка, что и компания IDC, при этом они по-другому разбиты на сегменты. Мэт Трак выделяет три крупные части: горизонтальные платформы, вертикальные приложения и «строительные блоки». Автор экосистемы подчеркивает, что, несмотря на активный бизнес в области создания вертикальных решений, амбициозные игроки рынка нацелены на то, чтобы стать горизонтальной платформой, на базе которой будут строиться все вертикальные решения из области Internet of Things. Так, несколько игроков из сектора домашней автоматизации (SmartThings, Ninja Blocks и т.д.) выступают разработчиками горизонтальных программных платформ. Крупные корпорации, например GE и IBM, активно ведут разработку своих платформ. Телеком-компании, такие как AT&T и Verizon, также имеют хорошие перспективы и принимают участие в этой гонке. Открытым остается вопрос, насколько легко горизонтальная платформа, построенная под один класс вертикальных решений, может быть приспособлена под вертикальные решения другого класса. Пока неочевидно также, какие платформы - закрытые или открытые, имеют перспективы занять лидирующие позиции в этой области.

Вертикальных решений на рис. 9 отмечено достаточно много, они сгруппированы в более мелкие блоки. В рамках обзорной статьи прокомментировать все из них не представляется возможным, поэтому остановимся лишь на некоторых.

Например, в разделе «носимые компьютеры» отмечено новомодное устройство Google Glass, о котором впервые было объявлено в феврале 2012 года. Устройство на базе Android (рис. 10) снабжено прозрачным дисплеем, расположенным над правым глазом, способно записывать видео высокого качества, выполнять функции дополненной реальности, мобильной связи, доступа в Интернет и вести видеодневник.

Рис. 10. Google Glass

В последнее время приобретают популярность носимые устройства для фитнеса, такие как Fitbit, Nike + Fuelband, Jawbone, с помощью которых пользователи могут мониторить степень своей физической активности и подсчитывать потраченные калории (на рис. 9 они вынесены в отдельную категорию).

Типичный представитель данной группы - устройство UP Jawbone (рис. 11), представляет собой спортивный браслет, который может работать с iPhone и Android-платформой. Устройство позволяет отслеживать сон, рацион питания, количество пройденных шагов и сожженные калории. Браслет имеет вибрационный двигатель, который может либо служить будильником, либо напоминать, что пользователь слишком долго находится в сидячем положении. Браслет способен отслеживать фазы сна и будить владельца именно в фазе легкого сна, когда просыпаться гораздо легче.

Рис. 11. UP Jawbone позволяет вести
мониторинг физической нагрузки

Устройство включает социальное приложение, которое помогает добавить дополнительный уровень мотивации к занятиям спортом. Пользователи могут просматривать данные своих друзей, делиться спортивными результатами, соревноваться.

Подобные носимые устройства могут применяться в медицинских целях, например осуществлять удаленный мониторинг за состоянием пациента (кровяное давление, частота сердечных сокращений и т.п.), чтобы уведомить близких или медицинский персонал в случае повышения показателей. IoT-технологии вообще находят широкое применение в медицине - от простейших систем напоминания приема медикаментов до внедряемых в организм зондов с целью мониторинга работы органов для постановки сложного диагноза.

Наиболее активно IoT используется в технологиях умного дома: удаленное управление через Интернет домашними устройствами, удаленный мониторинг и управление системами отопления, освещения, медиаустройствами, электронными системами безопасности, оповещения о вторжениях, противопожарными системами и пр.

Из игроков, отмеченных в разделе домашней автоматизации на рис. 9, интересно отметить компанию Nest Labs, которая разрабатывает и производит программируемые термостаты и датчики дыма с поддержкой Wi-Fi и функциями самообучения. Стартап, образованный в 2010 году двумя выходцами из Apple, уже через пару лет вырос в компанию с числом сотрудников более 130 человек.

Свой первый продукт - термостат (рис. 12) - компания представила в 2011 году. В октябре 2013-го Nest Labs объявила о выпуске устройства контроля дыма и угарного газа. Термостат Nest обеспечивает взаимодействие с устройством не только через тач­скрин­интерфейс, но и дистанционно, поскольку термостат подключен к Интернету. Компания может распространять обновления для исправления ошибок, повышения производительности, а также добавлять дополнительные функции. Для обновления термостат должен быть подключен к Wi-Fi и аккумулятору, поддерживающему напряжение 3,7 В для обеспечения загрузки и установки обновлений.

Рис. 12. Термостат Nest Labs

Широкое применение технология IoT находит в энергетике (смарт­счетчики, системы выявления потерь или краж в электрической сети). В нефтегазовом секторе, например, используется удаленный мониторинг трубопроводов.

Множество решений разрабатывается для более безопасной эксплуатации автомобиля. Технология Connected cars (Подключенные автомобили) позволяет использовать системы экстренного вызова скорой помощи со встроенной SIM-карты. В автостраховании начинает практиковаться расчет страховки, базирующийся на удаленном мониторинге вождения пользователей. В транспорте широко используются системы отслеживания маршрута автомобиля, мониторинг грузоперевозок, контроль отгрузки и складирования. Практикуется автоматизированная система контроля воздушного движения. Муниципальные органы власти могут использовать IoT-решения для запуска, эксплуатации и контроля системы общественного транспорта с целью оптимизации расхода топлива, контроля и управления движением поездов. В ритейле развивается автоматизация логистических задач, удаленный мониторинг и учет товаров, снабженных RFID-метками, инвентаризация в реальном времени, беспроводные платежные решения. В системах общественной безопасности - мониторинг и контроль состояния промышленных объектов, мостов, туннелей и т.п. В промышленном производстве - контроль процесса производства, удаленная диагностика, управление роботизированными комплексами. В сельском хозяйстве - удаленное управление системами ирригации, мониторинг состояния и поведения животных, мониторинг уровня воды водоемах и т.д.

Итак, что же такое «Интернет вещей» - реальность или перспектива? С учетом проведенного анализа можно утверждать, что это перспектива, которая постепенно становится реальностью.

«Интернет вещей» является частью концепции, что Интернет стал уже не просто глобальной сетью для людей, позволяющей общаться друг с другом посредством компьютеров, но также Интернет теперь является платформой для устройств, позволяющей им общаться в электронном виде с окружающим миром.
В результате это мир, который живет в виде информации и потоков данных от одного устройства к другому, является общим и может повторно использовать каналы для различных целей.
Использование потенциала «Интернета вещей» для экономического и социального блага в ближайшие десятилетия будет одной из основных задач, включая проблемы и возможности, вытекающие из этого явления.

Комбинирование технологий, в том числе дешевых датчиков, маломощных процессоров, постоянного масштабирования облачных сервисов, а также повсеместное внедрение беспроводного подключения позволили начать эту революцию.

Все чаще компании используют эти технологии для внедрения аналитики деятельности и поиска новых возможностей своих продуктов, что позволяет предметам быта становиться умнее, учиться на своем опыте и качественнее взаимодействовать с окружающей их средой.

Некоторые из этих устройств осуществляют коммуникации вида машина-машина. Например, датчики на проезжей части оповещают автомобили о потенциальных опасностях, смарт-сетки посылают динамические данные о ценах на электроэнергию бытовой технике с целью оптимизации энергопотребления.

Другие устройства используют коммуникацию вида машина-человек, что осуществляется непосредственно через сам продукт или косвенно через веб-браузер на ПК или мобильном устройстве. Например, системы управленческого саппорта (содействие принятию правильных управленческих решений) на фермах могут объединить данные о почвенных условиях из экологических датчиков с историческими данными и прогнозами о ценах и погодных условиях, что позволяет выработать рекомендаций для фермеров о том, как сажать и удобрять конкретные земельные участки.
Эти трансформации несмотря на свою значимость будут во многом незаметными для обывателя, потому что изменения в физической среде будут невидимым или очень неприметными. «Умный» дом или «умный» мост выглядят так же как и обычный – весь интеллект встроен в инфраструктуру. Потребительские товары, со встроенным интеллектом (например, сушилки для одежды или термостаты) внешне не будут значительно отличаться от тех, что есть сегодня.

Тем не менее, несмотря на отсутствие серьезных внешних изменений, влияние «Интернета вещей» будет весьма глубоким и создаст новые возможности для решения многих насущных социальных проблем сегодняшнего дня.

Возможности IoT представляются новыми продуктами и услугами, которые помогут защитить окружающую среду, сохранить энергию, повысить производительность сельского хозяйства, сделать перевозки быстрее и безопаснее, повысить уровень общественной безопасности, а также сделать медицинское обслуживание лучше и доступнее. Кроме того, некоторые предметы путем предоставления своевременной информации смогут просто помогать своим занятым владельцам в быту: например, «умный» холодильник может напомнить своему владельцу, что пора купить молоко, когда оно почти закончилось.
Большие изменения состоят из множества мелких и влекут за собой новые, также и «Интернет вещей» может принести миллионы дополнительных изменений в ближайшие годы. Эта статья демонстрирует разнообразие устройств, входящих в состав «Интернета вещей» уже сегодня. В потенциале эти устройства могут быть применимы для решения различных практических задач, больших и маленьких, а также в открытых новыми технологиями стратегических принципах, которые помогут правительственным лидерам максимизировать выгоду.

Окружающая среда

С постоянно растущей численностью людей на планете (сейчас уже более 7 миллиардов) рациональное использование природных ресурсов Земли становится все более сложной задачей, но это тот вопрос, который должен быть решен для достижения устойчивого экономического развития в первую очередь.

Защита окружающей среды требует многогранного решения, но «Интернет вещей» уже сейчас предлагает уникальные возможности для решения таких вопросов, загрязнение воды и воздуха, свалки отходов и вырубка лесов.

Сенсорные устройства, соединенные в общую сеть, теперь внимательно следят за воздействием на окружающую среду наших городов, собирая сведения о канализации, качестве воздуха и мусорных отходах. За пределами города такие же сети сенсорных устройств ведут постоянный мониторинг наших лесов, рек, озер и океанов.

Многие экологические тенденции настолько сложны, что их трудно осмыслить, но сбор данных является первым шагом на пути к пониманию и в конечном итоге к выработке решений по снижению отрицательного воздействия деятельности человека на окружающую среду.

Атмосфера

Air Quality Egg («яйцо проверки качества воздуха») представляет собой устройство, которое использует датчики для сбора и обмена данными о качестве воздуха за пределами дома или офиса человека. В то время как государственные учреждения, такие как Агентство по охране окружающей среды США, мониторят качество воздуха и уровень загрязненности в центрах мегаполисов, «яйцо» собирает данные о непосредственного окружения своего пользователя в режиме реального времени. Базовая станция передает данные о качестве воздуха через Интернет, где на специальном веб-сайте собирается и отражается информация, собранная всеми «яйцами», которые используются. В режиме реального времени данные могут быть использованы для оценки влияния городской политики и изменения уровня загрязнения, а также для разработки и принятия новых программ и решений в этой сфере. Также данный сервис позволяет жителям города больше узнать о своем месте жительства и своем личном и непосредственном влиянии на свой дом. Устройство «Air Quality Egg» можно найти по всей Северной Америке, в Западной Европе и Восточной Азии и в будущем может сыграть свою роль в развивающихся странах с наиболее быстрым ростом городского населения и высокими темпами загрязнения.

Мусорные контейнеры (урны)

Устройство BigBelly является работающей на солнечных батареях урной, которая уплотняет мусор и предупреждает санитарные экипажи (дворников и уборщиков), когда она полна. Общая сеть анализирует собранные данные, полученные от каждой урны BigBelly, что позволяет планировать деятельность по сбору и оперативно вносить коррективы, такие как частота вывоза мусора и размер самой урны. Системы BigBelly располагаются повсюду: в городах, крупных деловых центрах, в университетских городках, в парках и на пляжах.
Бостонский университет сократил частоту вывоза мусора с 14 до 1,6 раза в неделю. В университете не только сэкономили время, но и энергию, так как теперь используется меньшее количество мешков для мусора и производится меньше углекислого газа во время вывозов мусора.

Учитывая, что объемы бытовых отходов согласно прогнозам возрастут с 1,3 тонны, производимых сейчас, до 2,2 млрд. тонн к 2025 году, то дополнительные инструменты будут крайне необходимы, чтобы справляться с большими объемами мусора.

Леса

Invisible Tracck (невидимый Трак) представляет собой небольшое устройство, которое незаметно размещается на деревьях в охраняемых лесных районах, чтобы помочь в борьбе с незаконной вырубкой лесов. Устройства, которые меньше, чем колода карт, уведомляют власти, когда незаконно заготовленные деревья проходят в зоне действия мобильной связи. Сотрудники правоохранительных органов затем могут найти производственные площадки и остановить эту деятельность в более полном масштабе, нежели просто оштрафовав за незаконную вырубку.

Сети невидимых Траков в настоящее время развернуты в амазонских лесах в Бразилии, которые теряли в среднем по 3 460 000 гектаров девственных лесов каждый год в период с 2000 по 2005 года. Многие незаконные действия по вырубке лесов прошли незамеченными, так как частоты спутникового диапазона и радиочастоты часто слишком слабые в отдаленных районах. Невидимый Трак теперь гарантирует, что даже в наиболее уязвимых и отдаленных районах Бразилии можно охранять и защищать леса.

Водные пути

Интегрированная система морских наблюдений в Австралии представляет собой сеть датчиков вдоль Большого Барьерного рифа, позволяющую собирать данные для исследователей, изучающих влияние океанических условий на морские экосистемы и изменения климата. Буйки, оснащенные датчиками, собирают биологические, физические и химические данные. Данные передаются на базовую станцию на берегу за счет использования различных беспроводных технологий, в том числе микроволн, телевидения и мобильных сетей 3G, в зависимости от расстояния до берега. Система была развернута в 2010 года в семи различных местах вдоль Большого Барьерного рифа и собрала данные для исследования движения рыб, биоразнообразия и повреждений коралловых рифов.

Решения КРОК на основе технологий интернета вещей открывают богатые возможности для понимания бизнеса, развития инновационных сервисов, управления сложными программно-аппаратными инфраструктурами.

К технологиям, на которых базируется интернет вещей (Internet of things, IoT), относятся датчики, сенсоры, RFID-метки, передающие данные посредством радиосигналов, телематические устройства для межмашинного взаимодействия (Machine-to-Machine, M2M), облачные технологии для хранения и обработки и многое другое. По оценкам отраслевых аналитиков, к 2020 году число подключенных к интернету гаджетов может достичь 50 миллиардов. Уже сегодня интеллектуальные датчики встраиваются в инженерные системы и оборудование на промышленных, энергетических, нефтегазовых предприятиях. В «разумных городах» IoT-системы обеспечивают мониторинг общественного транспорта и регулирование дорожного движения, помогают контролировать состояние жилищно-коммунальной инфраструктуры и следить за общественной безопасностью.

Решения КРОК в IoT

Применение IoT в разных отраслях

Автоматические датчики способствуют оптимизации работы крупных турбин и сложного оборудования, уменьшают топливные расходы. Предиктивная диагностика сокращает количество сбоев и поломок на предприятии. Интеллектуальный коммерческий учет электроэнергии (smart metering) сокращает затраты на энергию.

Автоматизированное управление технологическими режимами работы нефтегазового оборудования включает в себя запуск и переход между режимами по команде диспетчера «одной кнопкой», удержание технологического оборудования в зоне его характеристик, отслеживание выполнения регламентов по обслуживанию и ремонтов.

Внедрение механизмов предиктивной диагностики сокращает расходы на обслуживание и ремонты при одновременном уменьшении количества поломок. Это продлевает срок эксплуатации оборудования и уменьшает себестоимость конечной продукции.

КРОК предлагает заказчикам системы для автоматизации управления грейдерами, бульдозерами, машинами для установки свай, прокладки подводных коммуникаций и прочей строительной техникой. Бортовой компьютер в реальном времени регулирует положение рабочего органа техники, а высокоточные лазерные, оптические, GPS/ГЛОНАСС-приемники гарантируют точное следование плану.

Подробнее о решениях КРОК

КРОК предлагает заказчикам решения на основе интернета вещей с использованием продуктов от ведущих разработчиков: Intel, General Electric. При необходимости умные системы можно бесшовно интегрировать с существующей инфраструктурой и встроить в уже работающие процессы. Специализированные решения для информационной безопасности защищают от вмешательства киберпреступников, перехвата, хищения информации и прочих специфических угроз.

Промышленный интернет вещей

Промышленное направление IoT обеспечивает взаимодействие киберфизических систем в современном машиностроении и высокотехнологичном сборочном производстве. Эти технологии применяются в системах управления производственными процессами, непрерывного мониторинга и онлайн-диагностики состояния промышленного оборудования, особенно высоконагруженного - насосов, конвейеров, компрессоров, генераторов и т.п.

Smart Metering

Многоуровневые системы учета электроэнергии () обеспечивают качественно новую надежность и точность измерения энергоресурсов, повышая контроль их поставки, транспортировки и потребления. Комплексное решение включает в себя счетчики нового поколения, системы верхнего уровня, которые обеспечивают сбор, обработку и анализ информации из любого количества точек учета, современные сети, позволяющие передавать большие массивы информации как от поставщика к пользователю, так и в обратном направлении.

Видеоаналитика

Умные видеокамеры берут на себя обработку видеопотоков и обнаружение значимых событий. Торговые организации с их помощью анализируют поведение покупателей и сотрудников в зале, отслеживают эффект маркетинговых акций и оптимизируют работу касс. Интеграция с системой контроля и управления доступом (СКУД) позволяет узнавать сотрудников в лицо, автоматически подсчитывать время присутствие на рабочем месте, пресекать доступ посторонних в закрытые зоны.

WiFi-аналитика

Специализированная платформа использует сигналы от WiFi-модулей смартфонов, чтобы отслеживать поведение посетителей торговых центров и отвечать на вопросы: сколько из проходящих мимо покупателей заходят в ТЦ или конкретный магазин? Сколько времени они проводят на площадке? Какова доля постоянных посетителей? Куда ещё они ходят? В результате заказчик может корректировать свои маркетинговые акции и формировать индивидуальные предложения для клиентов с учётом их личных потребностей.

Безопасность IoT

Комплекс программно-аппаратных средств не позволяет злоумышленникам перехватить контроль над распределенными IoT-системами. На уровне конечных устройств (датчики, сенсоры, сервоприводы, актуаторы) обеспечивается защита от несанкционированных изменений в программном обеспечении, защита от отправки и приема команд в обход системы управления. Криптографическая защита каналов связи блокирует вмешательства в обмен данными между конечными устройствами и системой управления. Средства защиты системы управления обеспечивают обнаружение несанкционированных устройств, мониторинг, централизованное управление и обновление конечных устройств.

Разумный город

В городской среде технологии Интернета вещей применяются для контроля ЖКХ-инфраструктуры, предупреждения аварийных ситуаций и общественно-опасных действий. Средства видеонаблюдения могут автоматически сообщать о подозрительных предметах и попытках проникновения в закрытые зоны. На дорогах решения для автоматического обмена данными между автомобилями и объектами дорожной инфраструктуры позволяют участникам движения в реальном времени получать и передавать информацию об опасных маневрах, сложных метеоусловиях, инцидентах на дороге и др. Вся информация поступает в ситуационный центр оперативного реагирования, который служит командной точкой для координации оперативных служб.

Управление складами и архивами

Использование RFID-меток в сочетании с мобильными считывателями упрощает приёмку, инвентаризацию и учёт товаров на складах. Сотрудники избавляются от большой части ручной работы по заполнению документации. Поступающие товары автоматически регистрируются в системе, которая позже при необходимости быстро подскажет местоположение нужных позиций. По такому же принципу организуется хранение документации в бумажных архивах. Интеграция с системой электронного документооборота позволяет максимально автоматизировать работу с поступающими документами - от получения и регистрации до сдачи архивации.

Материал из Википедии - свободной энциклопедии

Коллаж об «интернете вещей» в быту

Концепция сформулирована в 1999 году как осмысление перспектив широкого применения средств радиочастотной идентификации для взаимодействия физических предметов между собой и с внешним окружением. Наполнение концепции «интернета вещей» многообразным технологическим содержанием и внедрение практических решений для её реализации начиная с 2010-х годов считается устойчивой тенденцией в информационных технологиях , прежде всего, благодаря повсеместному распространению беспроводных сетей , появлению облачных вычислений , развитию технологий межмашинного взаимодействия , началу активного перехода на IPv6 и освоению программно-конфигурируемых сетей .

На 2017 год термин «Интернет вещей» распространяется не только на киберфизические системы для «домашнего» применения, но и на промышленные объекты. Развитие концепции «Интеллектуальных зданий» получило название «Building Internet of Things » [неизвестный термин ] (BIoT, «Интернет вещей в здании»), развитие распределённой сетевой инфраструктуры в АСУ ТП привело к появлению «Industrial Internet of Things » (IIoT, «Индустриальный (промышленный) интернет вещей»)

История

Концепция и термин для неё впервые сформулированы основателем исследовательской группы Auto-ID (англ. ) при Кевином Эштоном (англ. Kevin Ashton ) в 1999 году на презентации для руководства Procter & Gamble . В презентации рассказывалось о том, как всеобъемлющее внедрение радиочастотных меток сможет видоизменить систему управления логистическими цепями в корпорации .

Период с 2008 по 2009 год аналитики корпорации Cisco считают «настоящим рождением „интернета вещей“», так как, по их оценкам, именно в этом промежутке количество устройств, подключённых к глобальной сети, превысило численность населения Земли , тем самым «интернет людей» стал «интернетом вещей».

Технологии

Средства идентификации

Задействование в «интернете вещей» предметов физического мира, не обязательно оснащённых средствами подключения к сетям передачи данных, требует применения технологий идентификации этих предметов («вещей»). Хотя толчком для появления концепции стала технология RFID , но в качестве таких технологий могут использоваться все средства, применяемые для автоматической идентификации : оптически распознаваемые идентификаторы (штрих-коды , Data Matrix , QR-коды), средства определения местонахождения в режиме реального времени . При всеобъемлющем распространении «интернета вещей» принципиально обеспечить уникальность идентификаторов объектов, что, в свою очередь, требует стандартизации.

Для объектов, непосредственно подключённых к интернет-сетям, традиционный идентификатор - MAC-адрес сетевого адаптера, позволяющий идентифицировать устройство на канальном уровне, при этом диапазон доступных адресов практически неисчерпаем (2 48 адресов в пространстве MAC-48), а использование идентификатора канального уровня не слишком удобно для приложений. Более широкие возможности по идентификации для таких устройств даёт протокол IPv6 , обеспечивающий уникальными адресами сетевого уровня не менее 300 млн устройств на одного жителя Земли.

Средства измерения

Особую роль в интернете вещей играют средства измерения, обеспечивающие преобразование сведений о внешней среде в машиночитаемые данные, и тем самым наполняющие вычислительную среду значимой информацией. Используется широкий класс средств измерения , от элементарных датчиков (например, температуры, давления, освещённости), приборов учёта потребления (таких, как интеллектуальные счётчики) до сложных интегрированных измерительных систем. В рамках концепции «интернета вещей» принципиально объединение средств измерения в сети (такие, как беспроводные датчиковые сети , измерительные комплексы), за счёт чего возможно построение систем межмашинного взаимодействия.

Как особая практическая проблема внедрения «интернета вещей» отмечается необходимость обеспечения максимальной автономности средств измерения, прежде всего, проблема энергоснабжения датчиков. Нахождение эффективных решений, обеспечивающих автономное питание сенсоров (использование фотоэлементов , преобразование энергии вибрации, воздушных потоков, использование беспроводной передачи электричества), позволяет масштабировать сенсорные сети без повышения затрат на обслуживание (в виде смены батареек или подзарядки аккумуляторов датчиков).

Средства передачи данных

Спектр возможных технологий передачи данных охватывает все возможные средства беспроводных и проводных сетей .

Для беспроводной передачи данных особо важную роль в построении «интернета вещей» играют такие качества, как эффективность в условиях низких скоростей, отказоустойчивость, адаптивность, возможность самоорганизации. Основной интерес в этом качестве представляет стандарт IEEE 802.15.4 , определяющий физический слой и управление доступом для организации энергоэффективных персональных сетей, и являющийся основой для таких протоколов, как ZigBee , WirelessHart , MiWi , 6LoWPAN , LPWAN .

Среди проводных технологий важную роль в проникновении «интернета вещей» играют решения PLC - технологии построения сетей передачи данных по линиям электропередачи , так как во многих приложениях присутствует доступ к электросетям (например, торговые автоматы , банкоматы , интеллектуальные счётчики , контроллеры освещения изначально подключены к сети электроснабжения). 6LoWPAN , реализующий слой IPv6 как над IEEE 802.15.4, так и над PLC, будучи открытым протоколом, стандартизуемым IETF , отмечается как особо важный для развития «интернета вещей» .

Средства обработки данных

Опыт пользователя и полезность «умных» устройств

Вместе с развитием «Интернета вещей» опыт пользователя распространился и на многочисленные «умные», подключенные к сети устройства. Обеспечение единообразного взаимодействия даже с серией устройств одного производителя является нетривиальной задачей для проектировщиков и дизайнеров, так как, несмотря на разнообразие физических интерфейсов, пользователь должен ощущать единство заложенного в услуге замысла .

В частности, Чарльз Денис (Charles Denis ) и Лоран Карзенти (Laurent Karsenty ) ещё в 2004 году ввели термин interusability для обозначения совместного юзабилити нескольких устройств . В модели, предложенной M. Wäljas и другими, единообразие взаимодействия обеспечивается следующими факторами :

• Структура (composition ) - распределение функциональности по устройствам;
• Последовательность (consistency ) в пользовательских интерфейсах задействованных устройств;
• Преемственность (continuity ) содержимого и данных при переходе между аппаратными платформами.

Прогнозы

Рынок «Интернета вещей» в настоящее время переживает период бурного роста.

По оценкам компании Ericsson, уже в 2018 году число датчиков и устройств Internet of Things (IoT) превысит количество мобильных телефонов и станет самой большой категорией подключенных устройств. Совокупный среднегодовой темп роста (CAGR) данного сегмента в период с 2015 по 2021 год будет составлять 23 %. Аналитики компании прогнозирует, что из приблизительно 28 млрд подключенных устройств по всему миру, к 2021 году, около 16 миллиардов будут связаны с IoT. Российский рынок «Интернета Вещей» также активно развивается.

По оценкам «Директ ИНФО», общий размер российского рынка IoT составил в 2016 году 17,9 млн устройств и вырос по сравнению с 2015 годом на 42 %. К 2021 году общее число IoT устройств вырастет до 79,5 млн, а к 2026 году - 164,7 млн. Общий потенциал российского рынка оценивается на уровне 0,5 млрд устройств .

Примечания

1. Internet Of Things (англ.) . Gartner IT glossary . Gartner (5 May 2012). - «The Internet of Things is the network of physical objects that contain embedded technology to communicate and sense or interact with their internal states or the external environment.». Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
2. Hung LeHong, Jackie Fenn. Key Trends to Watch in Gartner 2012 Emerging Technologies Hype Cycle (англ.) . [] (18 September 2012). Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
3. , «…распространение беспроводных сетей, активный переход на IPv6 и плюс к этому рост популярности облаков и появление группы технологий межмашинного взаимодействия (Machine to Machine, M2M) постепенно перемещают Интернет вещей в практическую плоскость».
4. , «Этот термин предложил в 1999 году Кевин Эштон, один из первых энтузиастов, увлекшихся RFID, а сейчас возглавляющий исследовательский центр Auto-ID Center в Массачусетском технологическом институте».
5. , «Linking the new idea of RFID in P&G’s supply chain to the then-red-hot topic of the Internet was more than just a good way to get executive attention».
6. Neil Gershenfeld, Raffi Krikorian, Danny Cohen. The Internet of Things (англ.) . Scientific American , Oct, 2004 (1 October 2004). Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
7. , «Individuals, businesses, and governments are unprepared for a possible future when Internet nodes reside in such everyday things as food packages, furniture, paper documents, and more… But to the extent that everyday objects become information-security risks, the IoT could distribute those risks far more widely than the Internet has to date».
8. Dave Evans. The Internet of Things. How the Next Evolution of the Internet Is Changing Everything (англ.) . Cisco White Paper . Cisco Systems (11 April 2011). Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
9. The 2nd Annual Internet of Things 2010 (англ.) . Forum Europe (1 January 2010). Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
10. The 3rd Annual Internet of Things 2011 (англ.) . Forum Europe (1 January 2011). Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
11. Flavio Bonomi, Rodolfo Milito, Jiang Zhu, Sateesh Addepalli.