Internet der Dinge (IoT) für Integratoren

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1 Internet der Dinge (IoT) für Integratoren Dienstag, 2. Februar 2016 Marcel mc-b Bernet, 1/53

2 Über Marcel mc b Bernet Nach langen Jahren als Stabstelle und Technologie Vordenker bei diversen Firmen und der öffentlichen Verwaltung und Mitglied in diversen Expertenkommissionen widmet sich Marcel Bernet heute hauptsächlich der Beratung und Schulung. Als ehemaliger /ch/open Präsident und heutiges Ehrenmitglied entwickelt und fördert er Open Source und setzt diese in seinen Projekten ein. Projekte IoTKit (C/C++, Open Hardware) 3D Druck (Open Manufacturing) microsrcp (C/C++, Open Hardware/Manufacturing) microhome (C/C++, Smart Home) 2/53

3 Agenda Internet der Dinge (IoT) Smart Home Industrie V4.0 Big Data (Data Analytics) 3/53

4 Internet der Dinge (IoT) Das «Internet der Dinge» vereint die physische mit der digitalen Welt und bietet so die Möglichkeit für neue Geschäftsmodelle. 4/53

5 IoT Ecosystem (Ökosystem) Industrie 4.0 Machine to Machine (M2M) Eingebettete (Embedded) Systeme 5/53

6 IoT Einsatzgebiete (Zukunft) 6/53

7 Architektur: IoT Layer Quelle: lab.ch/wp content/uploads/2014/11/en_bosch Lab White Paper GM im IOT 1_3.pdf 7/53

8 Architektur: Netzwerk Layer Little Data Daten von Sensoren und Aktoren, Ressourcenschonend, an einen Device Server übermitteln (z.b. Temperaturwert). Device Server Informationen sammeln. Interoperabilät zwischen Geräteprotokollen und REST herstellen. Big Data Technologien: zum Sammeln und Auswerten von Daten. 8/53

9 Weitere Informationen QIVICON Initiative: QIVICON kompatible Produkte Samsung SmartThings 13 Produkte für Kleinkinder 9/53

10 IoT Hardware Anforderungen mbed Plattform IoT Board und Shield GPIO SoC 10/53

11 IoT Hardware: Anforderungen Einfache Einbindung in bestehende Netzwerke (Ethernet, WLAN, 6LoWPAN, Mobilfunk, Bluetooth) Anpassung an limitierte Ressourcen der Geräte (min. 32KB Flash, 4KB RAM) oder Wissen der Anwender Antwortzeiten unter 100 Millisekunden für eine typische Interaktion (z.b. im Auto) Nahtlose Integration mit Smartphones und Tablets (Mobile First) Minimaler Stromverbrauch für lange Batterielebensdauer (ein Jahr und länger) Quelle Bild: swisscom M2M Day /53

12 IoT mbed Plattform mbed ist Platform und Betriebssystem für Internet verbundene Geräte auf Basis von 32 Bit ARM Cortex M Mikrocontroller. Eine Komponenten Library ergänzt die mbed Plattform. 12/53

13 IoT Board und Shield FRDM K64F Mikrocontrollerboard IoTKit SMD Shield 13/53

14 IoT Board GPIO Allzweckeingabe/ ausgabe (engl. GPIO General Purpose Input/Output) ist ein allgemeiner Kontaktstift (Pin) an einem Mikrocontroller, dessen Verhalten, unabhängig, ob als Eingabe oder Ausgabekontakt, durch logische Programmierung frei bestimmbar ist. GPIO Kontakten ist kein Zweck vorgegeben, sie sind daher standardmässig unbelegt. 14/53

15 SoC System on a Chip (SoC, dt. Ein Chip System), versteht man die Integration aller oder eines großen Teils der Funktionen eines Systems auf einem Chip, z.b. ARM Cortex M0 und Bluetooth. 15/53

16 Hardware: Weitere Informationen mbed Platforms mbed Components FRDM K64F IoTKit SMD Shield Ultra low power Bluetooth Smart SoC with integrated ARM Cortex M (CHF ) Fitness Tracker Fitness Tracker: Hack in Progress Freescale KL46Z Kinetis KL4 MCU Fitness Tracker Beispiel für KL46Z 16/53

17 IoT Software IoT Cloud (IDE) Compiler mbed OS Programmiersprache GPIO Klassen 17/53

18 IoT Cloud (IDE) Compiler 18/53

19 IoT mbed Full Stack Plattform Mit der mbed Version 3 entsteht eine Full Stack Plattform (Durchgängig, Umfassend), mit Hardware Abstraktion, Konnektivität, Sicherheit Power Management etc. 19/53

20 mbed GPIO Klassen DigitalOut Setzt den Pin auf 0 oder 3.3 Volt DigitalIn Auslesen der Spannung 0 oder 3.3 Volt AnalogIn Auslesen einer analogen Spannung Volt PwmOut Erzeugen einer Spannung von Volt, mittels Pulsweitenmodulation (PWM) 20/53

21 mbed Beispiel(e) und Demo DigitalOut led1( D10 ); DigitalOut led2( D11 ); led1.write( 1 ); led2.write( 0 ); // Kurzform led1 = 1; led2 = 0; AnalogIn light( A0 ); light.read(); // Object led1, Klasse DigitalOut an Pin // Object led2, Pin D11 // D10 auf 1, LED leuchtet // D10 auf 0, LED erlischt // Object light (Licht Sensor) an Pin A0 // Aktueller Wert der Lichtintensität Motor motor1( D3, D2, D4 ); // Motor Objekt (= 2 x DigitalOut, 1 x P motor1.speed( 0.5 ); // Setzen der Geschwindigkeit des Motors Komplettes Beispiel: Motor_DigitalOut 21/53

22 Smart Home Smart Home Software IoT Connectivity Smart Home Binding Integration 22/53

23 Smart Home: Software openhab (open Home Automation Bus) ist eine in Java entwickelte Softwarelösung, die Komponenten zur Gebäudeautomatisierung, Hersteller und Protokollneutral in einer Plattform miteinander verbindet. openhab ist durch Hinzufügen weiterer Bindings um zusätzliche Technologien/Protokolle erweiterbar. 23/53

24 IoT Connectivity: Übersicht Die mbed Plattform beinhaltet eine RPC Library (RPC Aufruf einer fernen Prozedur ), welche ausgesuchte mbed Objekte (DigitalPin, DigitalOut etc.) mittels Serieller Schnittstelle oder via HTTP Aufrufen, zur Verfügung stellt. 24/53

25 IoT Connectivity: Beispiel eth.init(); //Use DHCP eth.connect(); // Objekte RPC::construct<RpcDigitalOut, PinName, const char*>(d10, "led1"); RPC::construct<RpcDigitalOut, PinName, const char*>(d11, "led2"); RPC::construct<RpcPwmOut, PinName, const char*>(d12, "led3"); RPC::construct<RpcAnalogIn, PinName, const char*>(a0, "poti"); RPC::construct<RpcAnalogIn, PinName, const char*>(a1, "light"); RPC::construct<RpcDigitalIn, PinName, const char*>(a2, "b1"); // Handler HTTPServerAddHandler<RPCHandler>("/rpc"); // Start HTTP Server auf Port 80 printf( "Starte Server\n" ); HTTPServerStart(80); Komplettes Beispiel: RPCHTTPServerSimple 25/53

26 IoT Connectivity: Client (Demo) Aktor (LED) Wert setzen down stop Aktor Motor Vor /Zurück und Stop setzen Sensor (Potentiometer) Wert auslesen 26/53

27 Smart Home Binding: Definition Geräte <thing-type id="actors"> <label>iotkit SMD Shield Actors</label> <description>actors on IoTKit Shield</description> <channels> <channel id="motor1" typeid="motor" /> </channels> </thing-type> <channel-type id="motor"> <item-type>rollershutter</item-type> <label>motor</label> <description>motor Speed</description> <category>blinds</category> <state readonly="false" pattern="%.2f"> </state> </channel-type> 27/53

28 Smart Home Binding: Java public void func( String thing, String func ) { String urlstring = "http://" + addr + "/rpc/" + thing + "/" + fu URL url = new URL( urlstring ); URLConnection connect ion = url.openconnection(); // braucht explizit das lesen des RC Wertes, connect alleine gen IOUtils.toString( connection.getinputstream() ); } Komplettes Beispiel: /ch/open Workshoptage 28/53

29 Smart Home: Demo 29/53

30 Smart Home: Integration Integration via REST gegen Smart Home Server Smart Home Server wird zum Device Server 30/53

31 Industrie V4.0 Protokolle und Standards Services & Frameworks Integration 31/53

32 Standards und Protokolle HTTP MQTT CoAP 32/53

33 HTTP Das Hypertext Transfer Protocol (HTTP, englisch für Hypertext Übertragungsprotokoll) ist ein Protokoll zur Übertragung von Nachrichten und Daten. Jede Nachricht besteht dabei aus zwei Teilen, dem Nachrichtenkopf (englisch Message Header, kurz: Header oder auch HTTP Header genannt) und dem Nachrichtenrumpf (englisch Message Body, kurz: Body). 33/53

34 MQTT Message Queue Telemetry Transport (MQTT) ist ein offenes Nachrichten Protokoll für Machine to Machine Kommunikation (M2M). MQTT implementiert das Publish/Subscribe Pattern. Es ersetzt die Punkt zu Punkt Verbindungen durch einen zentralen Server (Broker). 34/53

35 CoAP Constrained Application Protocol (Coap) ist ein Software Protokoll welches für Internet der Dinge Geräte zugeschnitten ist. COAP ist auf den meisten Geräten, die UDP Unterstützen, lauffähig. Ein COAP fähiges Gerät publiziert seine Sensoren und Aktoren in einem Resource Directory oder stellt selber ein solches zur Verfügung. Mittels Resource Discovery können die vorhandenen Sensoren und Aktoren abgefragt werden. 35/53

36 REST Representational State Transfer (abgekürzt REST, seltener auch ReST) bezeichnet ein Programmierparadigma für verteilte Systeme. REST ist eine Abstraktion der Struktur und des Verhaltens des World Wide Web. REST fordert, dass eine Web Adresse genau einen Seiteninhalt repräsentiert, und dass ein Web /REST Server auf mehrfache Anfragen mit demselben URI auch mit demselben Webseiteninhalt antwortet. Der Vorteil von REST liegt darin, dass im WWW bereits ein Großteil der für REST nötigen Infrastruktur (z. B. Web und Application Server, HTTP fähige Clients, HTML und XML Parser, Sicherheitsmechanismen) vorhanden ist, und viele Web Dienste per se REST konform sind. So ist eine Webseite, auf der ständig die aktuelle Uhrzeit in immer demselben Format abrufbar ist, REST konform. HTTP und CoAP folgen dem REST Paradigma. 36/53

37 Industrie V4.0 Services & Frameworks 37/53

38 iot.eclipse.org Das IoT Eclipse Ecosystem ist eine Sammlung von Internet der Dinge Projekten: Eclipse Smart Home (openhab2), LWM2M, Mosquitto etc. 38/53

39 iot.eclipse.org: Californium & Leshan Californium Ist ein Framework zum Erstellen von CoAP Clients in Java. Leshan Leshan Erweitert Californium um einen Lightweight M2M (LWM2M) Server Beinhaltet: RD Resource Directory (Verwalten von CoAP Clients) Eine Web Oberfläche REST API Standard Device Management Objects (1 = Server, 3 = Gerät, 3201 = Digital Output etc.) 39/53

40 iot.eclipse.org: Leshan (Demo) 40/53

41 Industrie V4.0: Integration # Alle Clients abfragen (Antwort im JSON Format) curl -X GET # Wert von LED2 abfragen (Antwort im text/plain Format) curl -X GET # Wert für LED2 setzen curl -X GET -vvv \ -H "Content-Type: text/plain" -d "10" 41/53

42 Industrie V4.0: Links Open Mobile Alliance IoT Eclipse CoAPLeshan Beispiel MQTT Beispiel 42/53

43 Big Data Technologien: zum Sammeln und Auswerten von Daten. Trends Beispiele Integration 43/53

44 Big Data: Trends Machine Learning Erkennen von semantischen Zusammenhängen in riesigen Datenmengen (z.b. Abnormalitäten) Digitale Transformation Daten, die ohnehin in Massen verfügbar sind, in einen neuen Kontext stellen und auf neuartige Weise verknüpfen Predictive Analytics die Fähigkeit, auf Basis von verfügbaren Daten verlässliche Prognosen zu erstellen Leichtgewichtige Datenintegration Daten und Informationen über alle Abteilungs und Applikationsgrenzen hinweg intelligent zu verknüpfen Datenvisualisierung und 360 Grad Sicht Explorative Navigation durch Informationen und deren Visualisierung Quelle: Computerwoche.de 44/53

45 Big Data: Amazon Cloud Workflow Quelle: Amazon IoT 45/53

46 Big Data: ThingSpeak (Demo) Public Channel Komplettes Beispiel: HTTPPOSTThinkSpeak 46/53

47 Big Data: Beispiel Eindhoven Quelle: ech GV 2014 Intelligentes Verkehrsleitsystem 47/53

48 Big Data: Beispiel Rio de Janeiro Quelle: ech GV 2014 Katastrophenschutz 48/53

49 Big Data: Integration ProgrammableWeb API Directory 49/53

50 Big Data: Links Vereine und Technologien: NoSQL Datenbanken Semantisches Web Anbieter und Strategien: Amazon Cloud IBM Cloud ThingSpeak plot.ly IoT Strategien von Amazon, IBM, Microsoft, SAP etc. 50/53

51 IoT Trends (Gartner) 1. In der IoT Ära benötigen nicht, wie bisher nur Mitarbeiter und Kunden ein Identitätsmanagement, sondern auch IoT Geräte 2. IoT Analytics Entwickelt sich zu einer eigenen Disziplin und Produktkategorie 3. Anbieter von Enterprise Mobility Management (EMM) Akquirieren Spezialisten für IoT Software Plattformen. 4. Es Entsteht eine weitere neue Software Kategorie: IoT Subskription und Abrechnung. Quelle: Computerwoche.de 51/53

52 Links Kurse Internet der Dinge für Implementierer Grundlagen Aufbau 1 Komplexe Anwendungen Aufbau 2 «Dinge» und die Cloud Aufbau 3 Raspberry Pi und Co. als Server Internet der Dinge für Integratoren in Plannung Infrastructure as Code in Plannung Big Data / NoSQL Datenbanken in Plannung /ch/open OBL vom : Infrastructure as Code Repository mit Docker Images 52/53

53 Fragen? 53/53

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