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Valtech - Internet of Things & Big Data : un mariage de raison

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Nous assistons aujourd'hui à une explosion du marché des objets connectés (Internet of Things). Gartner annonce potentiellement 25 milliards d’objets connectés en 2020. Devant le tsunami de données que les IoT vont générer, il devient donc impératif que l’entreprise puisse mettre en place un écosystème Big Data complet pour faire face à cette avalanche. Hervé Desaunois - Directeur technique, Valtech Toulouse herve.desaunois@valtech.fr

Valtech - Internet of Things & Big Data : un mariage de raison

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Internet of Things
& Big Data
Valtech - Internet of Things & Big Data : un mariage de raison
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Valtech - Internet of Things & Big Data : un mariage de raison

  • 4. 01.1 En bref 423/06/2016 © Valtech valtech_
  • 5. 01.2 Les débuts de l’Internet des objets 523/06/2016 © Valtech (une) Définition : - réseau de réseaux - systèmes normalisés et unifiés - objets physiques - récupérer, stocker, transférer et traiter, sans discontinuité entre les mondes physiques et virtuels valtech_ 1999 - Kevin Ashton Procter & Gamble
  • 6. 01.3 Que sont les objets connectés? 623/06/2016 © Valtech (une) Définition : • identité • autonomie • sensibilité (capteurs) • connectivité • sécurité valtech_ 2000 2005 Nabaztag LG
  • 7. 01.4 Dans les faits 723/06/2016 © Valtech valtech_
  • 9. 01.6 923/06/2016 © Valtech valtech_ Applications : villes intelligentes
  • 10. 01.7 Applications : industrie / agriculture 1023/06/2016 © Valtech valtech_ 200 Mo/an 163 kg de Méthane/an
  • 11. 01.8 Secteur professionnel 1123/06/2016 © Valtech 60% des équipements connectés acquis en 2015 par les entreprises 90% des revenus seront générés par les entreprises et non par les consommateurs. Les applications et services créent plus de valeur que le hardware valtech_
  • 12. 01.9 Positionnement des grands acteurs 23/06/2016 © Valtech Oracle : Java Embedded, Oracle Cloud for IoT (SaaS : big data, analytics…) Microsoft : Azure IoT (Autolib’ Paris) Salesforce (CRM) : analyses d’informations client à partir des wearables « IoT Cloud » IBM : Plateforme PaaS ouverte « IoT Fundation » Amazon : A racheté la plateforme 2lemetry et propose « AWS IoT Platform » OVH : IoT PaaS TimeSeries (issue de leur lab RunAbove) valtech_
  • 15. 02.1 Chez Valtech 1523/06/2016 © Valtech Smart Hydration Bottle Connected Thermostat valtech_
  • 16. 02.2 Chez Valtech Toulouse 1623/06/2016 © Valtech Audi Connect IoT For A Better Life valtech_
  • 17. 02.3 17 Valtech Programme Catalyseur numérique 23/06/2016 © Valtech Idéation Recherche (pragmatique) Amplitude ÉvaluationPrototype Temps Arrêt Rencontre avec le comité de pilotage Rencontre avec le comité de pilotage Nous en sommes là
  • 18. 02.4 IoT For A Better Life 1823/06/2016 © Valtech • Smart City • Citizen empowerment • Open Data http://www.iot-for-better-life.com/ • Captation et analyse de sons • Informations environnementales
  • 19. 02.5 IoT For A Better Life 1923/06/2016 © Valtech valtech_
  • 20. 02.6 20 Challenges 23/06/2016 © Valtech • Matériel • Architecture • Autonomie • Connectivité • Développement • Volumétrie et traitement de données • Sécurité / vie privée valtech_
  • 21. 02.7 Matériel 2123/06/2016 © Valtech Capteurs mini caméras thermiques (Lepton) convertisseur USB / Serial Composants électroniques valtech_
  • 22. 02.8 IoT For A Better Life 2223/06/2016 © Valtech valtech_
  • 23. 02.9 23 IoT For A Better Life 23/06/2016 © Valtech Capteur sonore CoAP
  • 24. 02.10 Protocoles Nouveaux besoins : • Limiter la taille des paquets à émettre (consommation d’énergie) • Configuration publish/subscribe (multiples abonnements à un évènement) • Bas débit et faible contenu • Haut débit et volume important 23/06/2016 © Valtech valtech_ Web IoT Physique IEEE 802.11 (Wifi) IEEE 802.15.4 : réseaux sans fils à faible portée, consommation et débit Liaison Ethernet BlueTooth Low Energy, ZWave, ZigBee, Miwi : technologies spécifiques (courte portée) … Application HTTP CoAP, MQTT
  • 25. 02.11 Réseaux « Nouveaux » opérateurs télécom (longue portée) : • Sigfox • Bouygues (LoRA) • Orange (LoRA) • Neul (racheté par Huawei) • Qowisio (LoRA) • Actility (ThingPark) • Link-labs • Helium • Archos (distributeur LoRA) 23/06/2016 © Valtech valtech_
  • 26. 02.12 26 Logiciel 23/06/2016 © Valtech Renaissance du C/C++ Plateforme de développement en ligne : ARM mbed IDE complets fournits par les fabricants (Atmel, TI…) valtech_
  • 27. 02.13 Sécurité : ce qui est nouveau 23/06/2016 © Valtech valtech_
  • 28. 02.14 Sécurité 23/06/2016 © Valtech « MatrixSSL Tiny » => 10Ko Flash + 600 octets RAM Microcontrôleur le plus petit du monde (08/2015) : 8Ko Flash 512o RAM valtech_
  • 30. Inquiétudes existantes à propos du Cloud : • Où sont stockées mes données? • Qui les utilisent? • Sont-elles sécurisées? • … Nouveaux sujets de questionnement ; • Quelles sont les données collectées? • De quelle manière? • A quels moments? • Dans quel but? + 02.16 Vie privée valtech_
  • 32. 02.18 Cadre juridique / légal 23/06/2016 © Valtech La nature n’aime pas le vide, la loi n’aime pas la “res nullius” Problème majeur : Jusqu’à quand le fabricant ou le possesseur garde-t-il la responsabilité d’un sinistre causé par un système dont l’autonomie est la vocation? valtech_
  • 33. 02.19 Cadre juridique / légal : CNIL 23/06/2016 © Valtech Silence des puces Géolocalisation : Localisation de l’objet ≠ localisation propriétaire Relève de la vie privée valtech_ La LDH a demandé à la Cnil de vérifier le respect par EDF du Pack de conformité Linky
  • 34. 02.19 Serious Games : IOT menaces 23/06/2016 © Valtech valtech_
  • 36. 02.21 Big Data 23/06/2016 © Valtech Seulement 15% des données générées de nos jours sont structurées valtech_ 1 donnée / seconde = 31.5 millions de données / an 1 heure / 800 Mo 19 200 Mo / jour 7 008 000 Mo / an
  • 37. 02.22 Big Data 23/06/2016 © Valtech Définition: BIG DATA désigne des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information. valtech_
  • 38. 02.23 Big Data et IoT : Challenges 23/06/2016 © Valtech valtech_ Acquisition et stockage des streams de données Stockage de tous les évents détectés par les objets Sauvegarde de l’information utile Enrichissement des données
  • 39. 02.24 Big Data et IoT : Challenges 23/06/2016 © Valtech valtech_ Analyse des données Exécution des requêtes analytiques sur des données en temps réel Recherche, exploration et analyse des données Prétraitement et transformation des données Corrélation entre les streams et les données déjà stockées Prédiction et apprentissage
  • 40. 02.25 Big Data et IoT : Challenges 23/06/2016 © Valtech valtech_ Reporting Alertes en temps réel Calcul des métriques sur les données stockées Calcul de modèles prédictives Temps de réponse
  • 42. Les données collectées: Température Lumière Qualité de l’air Son Taille des données: Données environnementales circulent à travers le réseau SigFox: 140 messages / jour Un message : 12 octet Les données audio non compressées 02.32 42 IoT For A Better Life 23/06/2016 © Valtech 19 200 Mo / jour 7 008 000 Mo / an
  • 43. 02.33 IoT For A Better Life 4323/06/2016 © Valtech Apache CouchDB Indexation du son Analyse
  • 44. 02.35 44 Resultats prototype I 23/06/2016 © Valtech Tests réalisés en utilisant le dataset UrbanSound (1) (1) https://serv.cusp.nyu.edu/projects/urbansounddataset/ valtech_
  • 45. Selon un étude ParStream 53% des compagnies investissent dans les projets IoT pour optimiser le business existant 86% des compagnies considèrent que les données issues de l’IoT sont importantes 96% des compagnies ont rencontré des problèmes dans la collecte et l’analyse des données IoT 02.36 45 Conclusion 23/06/2016 © Valtech
  • 46. Offre Big Data Infrastructure Cloud AWS, Microsoft Azure, Cloudera , … Mahout Machine Learning Algorithm, MapR Lambda Architecture Twitter like platforms Spark Real time Compute model Multiples Data sources Gnip, API, Open Data Visualization Zoomdata, Ozone, D3js NoSQL Hbase, Cassandra, Neo4j, MongoDB Seach Engine ElasticSearch, Solr, Lucene Building Offret 3 Formation Big Data IOT Hadoop Conseil et Formation 23/06/2016 © Valtech valtech_ IOT IOT IOT IOT
  • 47. Merci de votre attention Le 12 Juillet à Valtech Meetup IOT Security 23/06/2016 47

Notes de l'éditeur

  1. https://sites.google.com/site/levolutiondeladomotique/iii--la-domotique-a-ses-debuts
  2. http://www.cnil.fr/linstitution/international/les-autorites-de-controle-dans-le-monde/
  3. Avoir un grand volume de données n’est pas suffisant pour faire du BIG DATA. Elles doivent être aussi hétérogène et doivent changer très vite. BIG DATA fait référence à des données qui sont sont volumineuses, diverses et complexes et pour leur gestion nouveaux architecture, techniques et algorithmes sont nécessaires. IOT == BIG DATA? Le volume: le nombre d’objets connectés explose La varieté: chaque capteur a ses spécificités, et les données peuvent avoir une structure differente La velocité: temps réél.
  4. L’IOT génère des flots de données qui ont des dimensions très petites (e.g.; 12 octets par message) qui sont à des intervalles réguliers. Par default les technos sont faites pour stocker de grand block de données => changement de strategie afin d’ameliorer les perfs On fait de insert et pas de update Trop d’info tue l’info Faire de l’analyse sur les données collectées n’est pas suffisant. Ajouter de l’info pour de meilleurs precision
  5. Ex: flot de données – time series – analyse differente Correlation entre deux flux (deux capteurs differents – temerature et acces a la piese) prediction - Annonce d'événements futurs par la connaissance qu'on a de leurs causes : La prédiction meteo
  6. Alert en temps reel Reporting classique Prediction du bruit
  7. Nous n'avons pas un cluster in interne => nous sommes allés sur le cloud pour mettre en place une architecture Lamba. Donner des exemples pour chaque layer dans notre projet
  8. Apache NiFi a été créer par la NSA et ils l’ont mis en open source. => tout le monde peut etre la NSA => notre future seminaire
  9. Créer par Backtype, Twitter
  10. Creer par AMP Lab chez universite de Berkeley NASA JPL: Le Jet Propulsion Laboratory, basé à Pasadena aux États-Unis, est une coentreprise entre la NASA et Caltech qui est chargée de la construction et de la supervision des vols non habités de la NASA. Deep Space Network eBay Analysts are clustering sellers together Conviva Video stream health statistics Yahoo News story personalization Conviva: Conviva provides monitoring and optimization for online video provides. Customers includes ESPN, Yahoo, Microsoft, Comcast amongst many others. Uses Spark to process 150gb / week of compressed summary data. They found Spark to be 30x faster than Hive. Processing time went from 24 hours to 45 minutes for their weekly Geo Report. Biggest speed up came from reducing disk reads, and storing only relevant data in memory. 30% of their reports currently use Spark, as of 2012 Nasa JPL: Receives 10+ TB of data daily from Instrument and Ground Systems for Earth Monitoring. Multiple kinds of jobs ranging from long running to sub second. Created SciSpark library to allow for interactive computation and exploration possible using scientific processing. Provides support for scientific data formats, creates a new type of RDD, called scientific RDD (sRDD).
  11. ParStream is the industry’s leading IoT analytics platform company. The ParStream analytics platform was purpose-built for scale to handle the massive volumes and high velocity of IoT data. Il a été “acheté” par CISCO.
  12.  Cabinet Alain Bensoussan