L’IoT si basa su oggetti e dispositivi chiamati “cose”, connesse tramite internet e dotate di sensori, software e altre tecnologie che consentono loro di trasmettere e ricevere dati a e da altre cose e sistemi. L’obiettivo principale dell’IoT è rendere le cose più comode e dinamiche. I blocchi predefiniti comunemente utilizzati per i sistemi IoT in tutti i settori e le applicazioni comprendono sensori, soluzioni wireless e cablate, antenne, batterie e alcuni piccoli connettori e componenti passivi che alimentano cose intelligenti, interconnesse e a bassa potenza all’interno dell'ecosistema.

Questi sensori raccolgono dati estremamente sensibili e colmano il divario tra il mondo fisico e quello digitale. Trasformano preziose informazioni dal mondo reale in dati digitali. Questi vengono poi ulteriormente elaborati e analizzati per fare qualcosa di utile, come migliorare i prodotti e servizi forniti agli utenti delle apparecchiature abilitate all’IoT.

In qualunque applicazione smart, i sensori sono molto importanti. Rilevano i cambiamenti fisici/chimici e dopo aver elaborato i dati raccolti, i sensori automatizzano l’applicazione/dispositivo per renderlo Smart. L’IoT integra vari tipi di sensori, dispositivi e nodi con la capacità di comunicare tra loro senza l’intervento umano. Cose quali moduli attuatore e sensori sono fisicamente connessi tramite interfacce comuni come USB, GPIO, I2C, SPI e UART.

L’essenza dell’IoT sono le “cose” e i “dati”. L’hardware utilizzato nei sistemi IoT è dotato di componenti elettronici, come i sensori integrati, sensori e attuatori smart, elettronica di comunicazione/connettività e software per catturare, filtrare e scambiare i dati su se stessi, il proprio stato e il proprio ambiente.

Le “cose” sono associate a delle informazioni: possono essere statiche o dinamiche e sono integrate all’interno di un sistema. Ciò consente a molti dispositivi/oggetti di fungere da “cose” smart. Agli oggetti predisposti per la tecnologia IoT sono state integrate delle capacità smart attraverso l’uso di vari strumenti e tecnologie. Le “cose” si sono evolute per via della convergenza di molteplici tecnologie, analisi in tempo reale, intelligenza artificiale, apprendimento automatico, sensori commodity e sistemi embedded. Gli altri sistemi che costituiscono la spina dorsale e contribuiscono al funzionamento dell’IoT sono campi tradizionali di sistemi integrati, reti di sensori wireless, sistemi di controllo, automazione e non solo.

I sensori vengono utilizzati in quasi ogni area, in modo da creare un ambiente IoT Smart; alcune delle applicazioni ambientali smart includono il parcheggio intelligente, la gestione del traffico intelligente, l’illuminazione intelligente, le città intelligenti, le misurazioni intelligenti e molto altro. Si tratta di diversi tipi di sensore che possono andare da quelli molto semplici a quelli complessi. Alcuni dei sensori IoT più diffusi sono i sensori di prossimità, il sensori di posizione, i sensori di presenza, i sensori di movimento, i sensori di velocità, i sensori di temperatura, i sensori di pressione, i sensori chimici, i sensori di umidità, il sensore di qualità dell’acqua, i sensori infrarossi, i sensori a giroscopio, i sensori ottici e molti altri. La classificazione dei sensori può vantare sulle loro specifiche, il loro metodo di conversione, il tipo di materiale utilizzato, il fenomeno fisico di rilevamento, le proprietà, ecc. questa caratteristica può essere fornita a diversi livelli di integrazione, a seconda di quanti tipi di sensori diversi vengono inclusi in un unico pacchetto un modulo a sensori.

Le applicazioni IoT variano ampiamente, ma molte di loro hanno bisogno di un gran numero di sensori distribuiti su una grande superficie. Ci sono molte tecniche di comunicazione diverse per collegare questi dispositivi a sensori e ciascun dispositivo può utilizzare diversi protocolli di trasmissione. Sensori, gateway, router, software, piattaforme e altri sistemi sono tutti collegati nell’ecosistema IoT. Il modo in cui sono connessi tra loro viene definito networking (rete) IoT. Tipicamente fa riferimento a varie soluzioni di rete che differiscono in termini di consumo di energia, portata e capacità dell’ampiezza di banda. I dispositivi a sensori e trasduttori sono collegati alle reti utilizzando vari dispositivi di rete come hub, gateway, router, ponti di rete e switch, a seconda dell’applicazione. La scelta della giusta connettività o protocollo di rete IoT richiede molta attenzione.

Le soluzioni di connettività per l’IoT utilizzano formati di messaggio digitale, molti con regole richieste per lo scambio di messaggi/dati tra i dispositivi. Questi possono essere implementati utilizzando soluzioni di connettività wireless o via cavo. Le soluzioni wireless hanno diversi standard per la connettività a corto raggio e a lungo raggio. Risoluzione di connettività a lungo raggio possono utilizzare standard con Vicenza (cellulare) o senza licenza, noti come LPWAN (Low Power Wide Area Networks). Le soluzioni di rete IoT a corto raggio trasmettono dati su brevi distanze fisiche, in cui la distanza tra il raccoglitore di dati e il gateway che elabora i dati del sensore solitamente è inferiore a 150 metri.

I gateway possono comunicare con i sensori/dispositivi su protocolli variabili e quindi tradurre i dati in un protocollo standard come MQTT. Possono pre-elaborare e filtrare i dati generati al fine di diminuire i requisiti di trasmissione, elaborazione e memorizzazione in base alle necessità.

Il WiFi è la tecnologia wireless più utilizzata per le reti area locale. Viene utilizzato in molteplici applicazioni IoT, soprattutto nella domotica e negli uffici intelligenti. Il WiFi funziona a frequenze di circa 2,4 Ghz o 5 GHz. Il WiFi HaLow (802.11ah) e HEW (802.11ax) sono due standard WiFi sviluppati specificatamente per l’IoT.

Anche il Bluetooth è un protocollo importante per l’Internet of Things, con il suo utilizzo per la domotica e le applicazioni industriali. Questa tecnologia sta crescendo in modo considerevole. Si tratta di una scelta ad ampiezza di banda alta, basso consumo e bassa portata per la connettività. Il Bluetooth V5è l’ultima versione introdotta ed è destinata in modo specifico all’Internet of Things. Vanta una portata quadrupla e una velocità doppia.

Il LPWAN il nuovo standard di rete globale progettato per le reti intelligenti con dispositivi dalle risorse limitate che vengono distribuiti in grandi aree e consumano una quantità minima di energia. Queste reti sono progettate per applicazioni IoT con bassa frequenza dati, basso costo, che richiedono una durata maggiore della batteria e funzionano in luoghi remoti e difficili da raggiungere.

Il NarrowBand-Internet of Things (NB-IoT) è uno standard basato su LPWAN che consente un’ampia gamma di nuovi dispositivi e servizi IoT. Permette a un gran numero di sensori/dispositivi di raccogliere e inviare dati su grandi aree, conservando al contempo la durata della batteria. Questi dispositivi possono durare per anni una batteria, anziché mesi o settimane. I gateway IoT sono spesso necessari per il funzionamento di questi tipi di applicazioni.

Le reti cellulari sono la struttura portante per accedere a Internet. Queste reti si concentrano su portata e ampiezza di banda a scapito del consumo di energia. Si può inviare un gran numero di dati sulle distanze, ma la batteria si esaurisce piuttosto in fretta. Il cellulare offre soluzioni per applicazioni IoT che coinvolgono il trasferimento di dati su lunghe distanze a una bassa latenza. Sono l’LTE-M, costruito sulle evoluzioni LTE, la Cat-0 e anche la Cat-1, EC-GSM e NB-LTE. Tutti questi standard operano senza soluzione di continuità sulle reti LTE o GSM e supportano un’ampia gamma di applicazioni IoT.

Alcune applicazioni che richiedono una copertura e/o mobilità globale utilizzeranno le tecnologie cellulari, ma la maggior parte dei dispositivi IoT fa uso di tecnologie non-cellulari condividendo le frequenze in bande senza licenza per comunicare tra loro e con applicazioni IoT nel cloud.

Una soluzione di connettività via cavo utilizza un cavo Ethernet per collegarsi alla rete. Le reti cablate sono un’infrastruttura solida che è semplice da collegare se si dispone già di una linea telefonica.

I quattro componenti principali dell’IoT sono: Sensori, rete, elaborazione dati e un’interfaccia utente. Nella maggior parte dei casi, il processo segue un loop che consiste in tre semplici fasi: ingresso, elaborazione e uscita.

I dati grezzi catturati dal sensore prima hanno bisogno di essere sottoposti a una pulizia ed elaborazione. L’elaborazione avviene con l’uso di varie tecniche dati, come la riduzione del rumore, l’imputazione dei dati e il rilevamento del valore erratico dei dati, l’aggregazione dei dati e altre tecniche varie di manipolazione dei dati (classificazione, smistamento e calcolo). L’integrazione dei dati o sensor fusion è il processo di combinazione di due o più sorgenti dati, che aiuta a generare risultati impliciti del sistema dinamico più precisi e coerenti in varie applicazioni.

I sistemi IoT hanno bisogno di capacità di elaborazione speciale per dati e memorizzazione. È fondamentale memorizzare grandi quantità di dati per eseguire l’analisi degli stessi e raggiungere il risultato desiderato. L’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale e le tecniche di deep learning forniscono soluzioni promettenti per l’analisi di grandi quantità di dati sensore IoT. Tali tecnologie sono una vera rivoluzione, dato che possono essere utilizzate per automatizzare i processi, prevedere i guasti delle apparecchiature e tenere traccia delle minacce per la sicurezza in tempo reale. Quando le soluzioni sono completamente autonome, l’AI utilizza dispositivi di rete IoT per fare strada. Applicando l’AI all’analisi e gestione dei dati IoT, l’organizzazione possono trarre rapidamente informazioni preziose da questi sette di dati enormi ed eterogenei e far fronte a condizioni in tempo reale.

Vi è l’esigenza di integrare varie tecnologie emergenti come l'edge computing, il cloud computing e il fog computing con lo scopo di raggiungere un calcolo efficiente dei modelli analitici sui dati. La edge analytics analizza i dati all'edge della rete piuttosto che in un luogo centralizzato. I dati possono essere analizzati in tempo reale sui dispositivi stessi, oppure in un sistema gateway vicino che è connesso ai dispositivi IoT. I dispositivi edge possono funzionare come gateway, consentendo ad altri dispositivi sulla rete di comunicare con un altro hub IoT. Un gateway edge è un punto di accesso di rete per applicazioni che comunicano con servizi basati sul cloud. Oltre a ciò, spesso forniscono una traduzione tra reti che utilizzano diversi protocolli.

Il cloud computing utilizza i big data e tecnologie di sistemi distribuiti paralleli sul server cloud remoto. Gestisce l’enorme volume di dati generati dai sensori IoT, che consente al sistema di fornire servizi efficienti per le applicazioni IoT. Nell’elaborazione dei dati dei sensori IoT basati sul livello “fog”, le caratteristiche dei dati del sensore vengono estratte ed elaborate per classificare diversi schemi di segnale utilizzando una rete neurale. In base all’esito della classificazione della rete neurale, a livello “fog” viene effettuata l’identificazione dell’evento e la presa di decisioni.

L’elaborazione edge IoT e le piattaforme informatiche basate su computer a scheda singola (SBC) forniscono ai progettisti un numero crescente di soluzioni efficaci in termini di costo e ben supportate. Ci sono anche vari kit e strumenti di sviluppo disponibili per le unità microcontrollore (MCU), le unità microprocessore (MPU), i processori di segnale digitale (DSP) e le piattaforme basate su field-programmable gate array (FPGA), che sono il modo più efficiente per progettare e sviluppare sistemi basati su IoT.

Per far funzionare i miliardi di dispositivi IoT connessi a Internet è necessaria una gran quantità di energia. Questi possono contribuire a un notevole dispendio di energia elettronica. Dato che l’IoT è ottimizzato per l’efficienza energetica, una rete IoT eterogenea con vari elementi di calcolo può essere ottimizzata per svariate mansioni e rispondere automaticamente a specifiche richieste di consumo per le applicazioni. Si devono implementare basse correnti di standby e basse perdite nei circuiti, oltre a utilizzare il throttle della clock utilizzata per ottenere un sistema di risparmio energetico.

L'elaborazione di grandi quantità di dati e l’uso di algoritmi intelligenti per l’analisi dei dati in tempo reale, aiuteranno il monitoraggio del consumo energetico. Per molti sistemi IoT, l'accesso a un’alimentazione costante è una sfida ricorrente. Il problema potrebbe essere il tipo di implementazione, oppure il costo di collegamento dei dispositivi a una tensione di alimentazione. Le considerazioni progettuali includeranno i principali elementi del sistema come il microcontrollore selezionato, l’interfaccia wireless e i sensori, insieme alla gestione dell’alimentazione del sistema. Un modo importante per ridurre al minimo la richiesta di energia è selezionare il giusto controller/processore in grado di essere più efficiente in termini energetici.

Anche il giusto protocollo di rete è fondamentale. Alcuni protocolli possono consumare più ampiezza di banda del necessario, assorbendo una quantità eccessiva di energia per supportarla. Si possono inoltre ottenere considerevoli risparmi di energia attraverso una gestione autonoma delle interfacce del sensore e altre funzioni periferiche. In un nodo sensore, la quantità di dati da inviare sul collegamento wireless dovrebbe essere relativamente piccolo. In tal senso, ZigBee fornisce una soluzione di rete mesh ottimale; Bluetooth Smart è una scelta eccellente per una configurazione punto a punto sensibile all’alimentazione e basata sugli standard, mentre le soluzioni sub-GHz forniscono la massima flessibilità per dimensioni di rete, ampiezza di banda e carico di dati nelle configurazioni a stella o punto a punto.

Il consumo di energia nelle modalità a basso consumo e attiva, oltre all'esigenza di una ripresa rapida dalle modalità a basso consumo al funzionamento a piena velocità, farà una differenza significativa nel preservare la carica della batteria. Una considerazione progettuale finale per le applicazioni a bassa energia riguarda l’alimentazione del sistema stesso. A seconda del tipo di batteria utilizzata nell’applicazione, spesso vi è la necessità di convertitori boost o regolatori di commutazione boost.

Esistono molti approcci per evitare i problemi comuni di consumo di energia IoT. Per migliorare l'efficienza energetica dei dispositivi IoT, si possono combinare più metodi di riduzione dell'energia e energy harvesting. L’energy harvesting è un sistema in cui la conversione energetica avviene da una forma di energia all'altra attraverso l'ambiente circostante; questa tecnica avanzata è stata ampiamente utilizzata negli ultimi anni ed è una scelta fattibile per alcune distribuzioni. La riduzione dell’energia è un sistema implementato su un livello di componenti hardware utilizzando le tecnico di gestione avanzata dell’alimentazione e vari modelli di risparmio energetico.

Per sistemi più complessi, un circuito integrato di gestione dell’alimentazione (PMIC) dà un controllo più preciso sull’intero sistema. Da un’unica sorgente di alimentazione è possibile generare più rail di tensione per azionare diversi elementi del sistema embedded.

Quasi tutte le applicazioni IoT che sono state distribuite o sono sul punto di esserlo hanno bisogno di un elevato livello di sicurezza. Mano a mano che l’IoT continua a conquistare nuove applicazioni, si presentano numerose prove per la sicurezza, come la riservatezza dei dati, la sicurezza e l’eterogeneità dei dati, tutte necessarie per garantire un funzionamento sicuro del sistema IoT.

Qualunque applicazioni IoT può essere categorizzata in uno dei seguenti livelli: rilevamento, rete, middleware o applicazione. Ciascuno di questi livelli utilizza svariate tecnologie che comportano una serie di problemi e minacce per la sicurezza. Il livello di rilevamento ha principalmente a che fare con i sensori e gli attuatori fisici IoT. Lo scopo principale del livello di rete è trasmettere le informazioni dal livello di rilevamento all’unità informatica per l’elaborazione. Il livello middleware funziona da ponte tra la rete e il livello applicazione. Il livello middleware include intermediari, archivi di dati persistenti, apprendimento automatico, ecc. La sicurezza del database e del cloud sono altre sfide principali della sicurezza nel livello middleware. Nel livello applicazione vi sono varie applicazioni end-to-end basate sull’IoT.

C’è una serie di gateway che si collega a ciascuno di questi livelli per agevolare il flusso di dati. Il livello gateway è un livello ampio che collega più dispositivi, persone, oggetti e servizi cloud. Aiuta a fornire soluzioni software e hardware per i dispositivi IoT. La crittografia e decifrazione dei dati IoT, oltre alla traduzione di protocolli per la comunicazione tra livelli, vengono gestite dal gateway.

L’obiettivo principale della protezione IoT è garantire la sicurezza, riservatezza e privacy dei dati, oltre alla sicurezza di infrastrutture, dispositivi e servizi forniti in un ambiente IoT.

Le soluzioni attuali e future della sicurezza dalle minacce per l’IoT contengono vari meccanismi come blockchain, edge computing, fog computing e apprendimento automatico.

Un blockchain costituisce una solida difesa dalle manomissioni dei dati dei dispositivi IoT, bloccando l'accesso e consentendo ai dispositivi di collaborare all’interno della rete IoT. Può essere la soluzione migliore per la sicurezza e il mantenimento della privacy dei dati IoT, dato che fornisce una soluzione unica per molti problemi di sicurezza nell’ambiente IoT ed è decentralizzata per natura, quindi non vi è alcun bisogno di un’autorità centrale per la gestione della transazione.

I dispositivi edge IoT raccolgono i dati dai sensori e comunicano tra loro; l’edge può essere un comodo punto d’ingresso nella rete e nei sistemi core, rendendoli vulnerabili ad attacchi informatici e ad eventuali manomissioni fisiche alla sicurezza del dispositivo. La minaccia di violazioni ai dati e alla privacy, la manomissione del prodotto tramite comando remoto e gli attacchi ai dati aumentano quando lo scambio coinvolge una grande quantità di dati.

L’apprendimento automatico (Machine Learning, ML) sembra essere una soluzione promettente per la protezione dei dispositivi IoT dagli attacchi informatici, fornendo un approccio diverso per difendersi dagli attacchi rispetto agli altri metodi tradizionali. Molti domini utilizzano il ML per il proprio sviluppo e lo si sta iniziando a usare anche per la sicurezza IoT.

Il produttore di chip per semiconduttori Arm - i cui prodotti sono l’architettura prevalente utilizzata nelle case connesse per i dispositivi di sicurezza, le lampadine, gli elettrodomestici e non solo, hanno introdotto un nuovo framework chiamata Platform Security Architecture (PSA) per aumentare la sicurezza IoT. Questo aiuterà i progettisti elettronici a costruire la sicurezza direttamente all’interno del firmware del dispositivo. La Psa fornisce anche modelli di minacce IoT, hardware di valutazione della sicurezza e soluzioni di architettura firmware basate su un “approccio delle migliori pratiche” per i dispositivi al consumo.

Il cloud computing si basa sulla condivisione delle risorse, che è un requisito importante per le piattaforme IoT. Nel processo di cloud computing, si raccoglie un’enorme quantità di dati dai dispositivi IoT e li si memorizza in server esterni a noleggio. Gli utenti possono accedere ai servizi cloud da qualunque luogo tramite qualunque dispositivo dotato di connessione a internet. Il cloud fornisce i servizi delle applicazioni con elasticità e risorse scalabili, che sono immediatamente accessibili e disponibili. Il processo per far quadrare i conti tra memorizzazione ed elaborazione dei dati sull'edge o nel cloud è molto importante. Mantenere troppi dati sull’edge potrebbe anche comportare a un sovraccarico dei dispositivi edge, con conseguenti ripercussioni sull’intera applicazione.

Il cloud presta spazio di memorizzazione e capacità informatiche a questi dispositivi sotto forma di “servizi cloud”. I tre tipi di servizi cloud disponibili sono Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), e Software as a Service (SaaS). Alcune delle più comuni soluzioni per piattaforme cloud IoT includono Artik Cloud, Autodesk Fusion Connect, AWS IOT, GE Predix, Google Cloud IoT, Microsoft Azure IoT Suite, IBM Watson IoT, ThingWorx, Intel IoT Platform, Salesforce IoT Cloud, Telit DeviceWise, Zebra Zatar Cloud, macchina.io, ThingSpeak e Particle Cloud.

La generazione 4G della tecnologia di telecomunicazioni mobili fornisce l'accesso a internet a banda larga mobile per i modem wireless, per i sistemi mobili di smartphone e altri. I sistemi 4G offrono servizi chiave migliorati, come la chiamata video HD, una maggiore ampiezza di banda (BW), elevato throughput dati, migliore QoS e servizi di gaming online in streaming. Ha una capacità da 40 Mhz BW e stabilisce un requisito di velocità di picco di 100 Mbps.

Ad esempio, si pensi alla piattaforma cloud IoTConnect ® supportata da Avnet: questa soddisfa le esigenze specifiche di diversi settori come ‘Smart City’, manifattura, sanità, lavorazione alimenti (FMCG), mercato al dettaglio, edilizia, servizi ambientali e molti altri. Gli elementi in primo piano della Piattaforma IoTConnect sono: facile configurazione, notifiche, monitoraggio e analisi in tempo reale, sicurezza multi-livello, integrazione, connettività, interoperabilità e software edge. Alcuni dei servizi forniti da IoTConnect includono regole “smart”, gestione dei dispositivi, analisi in tempo reale, monitoraggio remoto, localizzazione delle risorse e infrastrutture dati.

La piattaforma IoTConnect supporta molti protocolli di interfaccia, incluso Bluetooth, 802.15.4/ZigBee o 6LoWPAN, ModBus, CAN bus, BACnet, CoAP, MQTTS, HTTPS, AMQP e così via. La piattaforma IoTConnect può connettersi a quasi qualunque dispositivo IoT con i protocolli più potenti del settore, per agevolare la comunicazione al cloud della piattaforma IoTConnect. Consente inoltre di collegarsi ai propri sistemi CR ed ERP aziendali esistenti in modo da poter generare una maggiore intelligenza.

La piattaforma IoTConnect utilizza un’infrastruttura definita da software (Software Defined Infrastructure, SDI), il che significa che è facile da aggiornare e indipendente da qualunque elemento specifico dell’hardware. IoTConnect® è in grado di catturare e analizzare enormi quantità di dati consentendo alle aziende di collegare in modo sicuro un’ampia gamma di risorse dati, dispositivi, sensori, apparecchiature e sistemi di controllo. Una volta che tutte le risorse sono connesse, i dati vengono aggregati, filtrati, memorizzati e analizzati. I dati vengono quindi convertiti in rapporti facili da comprendere, utilizzando strumenti di visualizzazione dei dati e resi disponibili alle persone giuste, nel momento giusto, per migliorare la presa di decisioni.