Aujourd'hui accessibles partout, les objets connectés suscitent de plus en plus d’intérêt. Malgré cela, l’implémentation d’un projet IoT peut s’avérer compliquée au vu la diversité des dispositifs, protocoles et frameworks. Le nombre d'alternatives qui se présentent à nous est énorme.
En partant de l'embarqué, avec les protocoles applicatifs, jusqu'au déploiement d'une solution sur le cloud, en passant par la délégation des traitements en local via l'IoT Edge, nous rentrerons dans le détail de l'implémentation d'une solution IoT de bout en bout, le tout en comparant deux solutions : AWS et Azure.
Par Diana Ortega, Développeuse Back-End, Yassir Sennoun et Sameh Ben Fredj Data Scientist et IoT, consultants chez Xebia
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Who are we ?
Sameh Ben Fredj
Data scientist
Yassir Sennoun
Data engineer
@SamehBenF
Diana Ortega
Developer
@dicaormu
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Démo: Smart Bar !
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Bière reconnue et
commande passée
au cloudBière servie
Commande de bière
via la camera du Pi
source: Google image
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Many IoT Challenges
● Security
● Privacy
● Interoperability
● Huge Data Volume
● Real time actionable insight
● Complex Event processing
● Standardization
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On premise
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● Thousands of devices
● Up to millions of messages/day
On premise solution
IoT industrialization
source: euroregionenews.eu
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Cloud
● Manage thousands of devices
● High computation and storage capacities
○ Millions of messages/day
● Deploy services in few minutes
● Scale in few minutes
● Secure from edge to cloud
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Edge Computing: Definition
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“Edge computing is a method of
optimizing cloud computing systems by
performing data processing at the edge of
the network, near the source of the data”
source: Hackernoon
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Benefits of edge computing
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● Decentralized processing
● Reliability
● Processing close to data source
● Select data and insights flow to the cloud
● Low latency
● Privacy and data protection
● Authentification
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Use case: Amazon GreenGrass
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Picamera + Raspberry Pi
GreenGrass Groupe
Connected devices
Cloud:
IoT Core
MQTT
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ML Inference On Edge
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beer bottle: 0.88
soda bottle: 0.64
● Deep Neural Network: Squeezenet
‘like’
● Platform for NN: MXNet
● Model stocké sur S3
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What do I want from my IoT Platform ?
My IoT platform should facilitate the industrialization
of my hub by allowing:
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Registry Management Analysis
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Registry
● List of devices of my Hub
● Each device is identified in a unique way
● Device information may have metadata
● Indexation possible
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