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IoT 11-12 - Coggle Diagram
IoT 11-12
Data Ownership:
Non è chiaro chi possiede i dati IoT:
- produttore del dispositivo/manufacturer?
- utente?
- provider?
- chi genera i dati?
Stakeholder/Parti Interessate
- users
- companies
- productors
- government
- service provider
What is their value?
- economico (vendita dati)
- decisionale (analytics)
- sociale/scientifico
Rights on the data:
- access
- usage
- modify them
- selling them
- deleting them
LeggiEuropee:
- Data Governance Act → condivisione dati
- Data Act → accesso e utilizzo dei dati
(utenti possono accedere ai propri dati)
(maggiore interoperabilità)
Blockchain & IoT:
Uso di distributed ledger per creare una gestione distribuita dei dati per i sistemi IoT.Loro sono una soluzione tecnologica discussa per consentire un controllo più semplice da parte dei proprietari dei dati in merito alla concessione dei diritti sui propri dati.GOAL è che i dati non siano controllati da un'unica entità, ma distribuiti attraverso una rete. :check:BlockChain serve a garantire che i record di dati non vengano alterati/manomessi:
- individuare fughe di dati o manomissioni
- tracciabilità
- evitare accessi non autorizzati
- trasparenza
- sicurezza
Consentire agli utenti di partecipare al mercato dei dati con microtransazioni supportate da registri distribuiti potrebbe essere un modo per consentire agli utenti un maggiore controllo sui propri dati
While IoT acts as the "nervous system" collecting data, blockchain acts as a secure, tamper-proof record-keeper that enables decentralized trust, validation, and automation
- By distributing the ledger, it eliminates a single point of failure.
:red_cross:Limiti
- scalabilità
- consumo risorse
- lentezza
- difficoltà integrazione con IoT
Problemi:
L'utilizzo di piattaforme IoT, ad esempio, può ridurre la capacità del proprietario dei dati di decidere chi e quali piattaforme possono accedervi.
IoT Platform
è un Middleware/cloud che:
- connette dispositivi e applicazioni
- gestisce dati e servizi
Che problemi risolve?
- Evitare di reinventare tutto da zero per ogni applicazione
- Ridurre complessità e tempo di sviluppo
- Migliorare sicurezza e scalabilità
GOAL: provide pre-existing functionality for the ”boring parts” of the new
system or hide the dirty details.
- Abstraction of the physical devices by offering a digital representation of it
Perchè sono utili?
poichè abbiamo i seguenti problemi legati all'IoT:
- i dispositivi sono eterogeni (diversi sipositivi, con diversi protocolli di comunicazione, diversi modi di gestirli)
- per l'interoperability
- rischio di data silos (quando sensori, dispositivi e applicazioni operano in isolamento, intrappolando i dati all'interno di sistemi proprietari e impedendo analisi interfunzionali.)
Svantaggio:
Le piattaforme di IoT semplificano lo sviluppo, ma introducono dipendenze :red_cross:
Funzionalità principali:
- Device management (provisioning, aggiornamenti, authentification, Software update, monitoring & diagnostic)
- Connectivity management (security & data usage monitor)
- Data management e analytics (data storage, managing dataflow)
- Application enablement (API, dashboard)
- Cloud + Edge computing
Tipi di piattaforme
Verticali
Specifiche per un dominio (es. agricoltura)
:check:Pro: ottimizzate e semplici
:red_cross: Contro: poco flessibili
& rischio vendor lock-in (monopolio)
Orizzontali
Generiche, usabili in diversi settori
:check:Pro: più flessibili e integrabili
:red_cross: Contro: più complesse
:!:Scelta della piattaforma dobbiamo considerare:
- Longevità (alcune piattaforme vengono dismesse)
- Scalabilità
- Costi
- Dipendenza dal provider
IoT Testing
Sfide:
- si vuole testare un sistema distribuito
- dependecy from physical hardware
- heterogeneous devices (specifiche diverse e funzionamenti diversi), cio che funziona su uno non è che funzioni su tutti
- difficoltà nel simulare le condizioni reali (latency,jitter)
- device's resources limited
Tecniche di Testing:
- Device Layer: fare test sul dispositivo, ma non è sempre possibile, essendo quest'ultimo non pronto e potrebbe danneggiarsi durante i test.
- Simulation: sono test virtuali, ma meno realistici (funzionano bene per testare singoli dispositivi)
- Emulator: imitano l' hardware reale
- Hardware-in-the-loop: dipositivo reale + ambiente simulato
- Digital Twin: replica virtuale the sistema fisico
- Model based Test: si usa una Macchina a Stati per simulare l'evoluzione del comportamento. :check:Ottimo per i test sui protocolli e per garantire robustezza.
:red_cross: Problemi:
- Probe effect: gli strumenti di test possono alterare il comportamento del sistema.
- Conncetivity testing: perdita di connessione si ricollega da solo? I dati vengono salvati in locale in caso di perdita di connessione?
- Power Managment: consumo energetico e durata della batteria
:check:Concetto chiave: è necessario il testing end-to-end, poichè molti problemi derivano dall’integrazione, non dai singoli componenti