IoT basiert auf Objekten und Geräten, die als „Dinge“ bezeichnet werden, welche über das Internet verbunden sind und mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind, die es ermöglichen, Daten zu anderen Dingen und Systemen zu übertragen und von ihnen zu empfangen. Das Hauptziel von IoT ist es, die Dinge dynamischer und bequemer zu gestalten. Zu den gängigen Bausteinen, die für IoT-Systeme in allen Branchen und Anwendungen verwendet werden, gehören Sensoren, kabelgebundene und drahtlose Lösungen, Antennen, Batterien und wenige kleinere Steckverbinder sowie passive Bauelemente, die niedrige Leistung, Vernetzung und intelligente Dinge des Ökosystems vorantreiben.

Diese Sensoren sammeln äußerst sensible Daten und schließen die Lücke zwischen der physischen und der digitalen Welt. Sie wandeln wertvolle Informationen aus der realen Welt in digitale Daten um. Diese werden dann für nützliche Funktionen weiterverarbeitet und analysiert, um etwa die Produkte und Dienstleistungen für die Benutzer von IoT-fähigen Geräten zu verbessern.

In jeder intelligenten Anwendung sind Sensoren von großer Bedeutung. Sie erkennen physische/chemische Veränderungen und nach der Verarbeitung der gesammelten Daten automatisieren Sensoren die Anwendung/Geräte, um sie intelligent zu machen. IoT integriert verschiedene Arten von Sensoren, Geräten und Knoten, die in der Lage sind, ohne menschliches Eingreifen miteinander zu kommunizieren. Dinge wie Sensor- und Aktormodule sind über gemeinsame Schnittstellen wie USB, GPIO, I2C, SPI und UART physisch verbunden.

Das Wesen des Internets der Dinge (IoT) sind die „Dinge“ und „Daten“. Die in IoT-Systemen verwendete Hardware ist mit elektronischen Bauelementen wie integrierten Sensoren, intelligenten Sensoren und Aktoren, Konnektivitäts-/Kommunikationselektronik sowie Software ausgestattet, um Daten über sich selbst, ihren Zustand und ihre Umgebung zu erfassen, zu filtern und auszutauschen.

„Dinge“ haben zugehörige Informationen, sie können statisch oder dynamisch sein und sind in ein System eingebettet. Dadurch können viele Objekte/Geräte als intelligente „Dinge“ fungieren. In Objekten, die über IoT-Technologie verfügen, wurden durch den Einsatz verschiedener Tools und Technologien intelligente Funktionen integriert. „Dinge“ haben sich aufgrund des Zusammenlaufens von mehreren Technologien, Echtzeitanalysen, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Warensensoren und eingebetteten Systemen weiterentwickelt. Die anderen unterstützenden Rahmensysteme, die zur Aktivierung des IoT beitragen, sind traditionelle Bereiche von eingebetteten Systemen, drahtlose Sensornetzwerke, Steuerungssysteme, Automatisierung und andere.

Sensoren werden in fast allen Bereichen eingesetzt, um eine intelligente IoT-Umgebung zu schaffen. Einige der intelligenten Umgebungsanwendungen umfassen intelligentes Parken, intelligentes Verkehrsmanagement, intelligente Beleuchtungslösungen, Smart Cities, intelligente Messtechnik und viele mehr. Es gibt verschiedene Arten von Sensoren, die von sehr einfachen Versionen bis zu komplexen Modellen reichen können. Einige der IoT-Sensoren, die häufig verwendet werden, sind Näherungssensoren, Positionssensoren, Belegungssensoren, Bewegungssensoren, Geschwindigkeitssensoren, Temperatursensoren, Drucksensoren, chemische Sensoren, Feuchtigkeitssensoren, Wasserqualitätssensoren, Infrarotsensoren, Gyroskopsensoren, optische Sensoren und viele mehr. Die Klassifizierung von Sensoren kann auf ihren Spezifikationen, ihrer Umwandlungsmethode, der Art des verwendeten Materials, ihrem physischen Phänomen, ihren Eigenschaften usw. beruhen. Diese Funktion kann auf verschiedenen Integrationsstufen bereitgestellt werden, je nachdem, wie viele verschiedene Sensortypen in einem einzelnen Gehäuse oder Sensormodul enthalten sind.

IoT-Anwendungen sind sehr vielfältig, aber viele von ihnen benötigen eine große Anzahl von Sensoren, die über einen großen Bereich verteilt sind. Es gibt viele verschiedene Kommunikationstechniken für die Verbindung dieser Sensorgeräte und jedes davon kann verschiedene Übertragungsprotokolle verwenden. Sensoren, Gateways, Router, Software, Plattformen und andere Systeme sind alle im IoT-Ökosystem verbunden. Die Art und Weise, wie sie miteinander verbunden sind, wird als IoT-Vernetzung bezeichnet. Dies bezieht sich in der Regel auf verschiedene Netzwerklösungen, die in Bezug auf Stromverbrauch, Reichweite und Bandbreitenkapazität unterschiedlich sind. Sensoren und Wandler werden je nach Anwendung über verschiedene Netzwerkeinrichtungen wie Hubs, Gateways, Router, Netzwerkbrücken und Schalter mit Netzwerken verbunden. Die Auswahl der richtigen IoT-Konnektivität oder Netzwerkprotokoll-Technologie muss sorgfältig geprüft werden.

Konnektivitätslösungen für das IoT verwenden digitale Nachrichtenformate, viele mit Regeln, die für den Austausch von Daten/Nachrichten zwischen Geräten erforderlich sind. Diese können mit drahtlosen oder kabelgebundenen Konnektivitätslösungen implementiert werden. Drahtlose Lösungen haben unterschiedliche Standards für Verbindungen mit kleiner und großer Reichweite. Konnektivitätslösungen mit großer Reichweite können entweder lizenzierte (Mobilfunk) oder nicht lizenzierte Standards verwenden, die als LPWANs (Low Power Wide Area Networks) bekannt sind. IoT-Netzwerklösungen mit kleiner Reichweite übertragen Daten über kurze physische Entfernungen, wobei die Strecke zwischen dem Datensammler und dem Gateway, welcher die Sensordaten verarbeitet, in der Regel weniger als 150 Meter beträgt.

Wi-Fi ist die am häufigsten verwendete drahtlose Technologie für lokale Netzwerke. Es wird in einer Vielzahl von IoT-Anwendungen verwendet, insbesondere in Smarthome- und intelligenten Gebäude-Settings. Wi-Fi wird bei Frequenzen mit etwa 2,4 GHz oder 5 GHz betrieben. Wi-Fi-HaLow (802.11ah) und -HEW (802.11ax) sind zwei Wi-Fi-Standards, die speziell für das IoT entwickelt wurden.

Bluetooth ist auch ein wichtiges Protokoll für das Internet der Dinge und wird für Smarthomes und industrielle Anwendungen verwendet. Diese Technologie wächst erheblich. Sie ist eine Wahl für energiesparende Konnektivität mit kleiner Reichweite und großer Bandbreite. Bluetooth V5 ist die neueste Version und ist speziell auf das Internet der Dinge ausgerichtet. Es bietet die vierfache Reichweite und die doppelte Geschwindigkeit.

LPWAN ist ein neuer globaler Netzwerkstandard, der für intelligente Netzwerke mit ressourcenbeschränkten Geräten entwickelt wurde, die über große Bereiche verteilt sind und einen minimalen Stromverbrauch aufweisen. Diese Netzwerke sind für IoT-Anwendungen konzipiert, die niedrige Datenübertragungsgeschwindigkeiten aufweisen und kostengünstig sind, eine längere Batterielaufzeit erfordern und an entfernten und schwer erreichbaren Standorten betrieben werden.

Das NarrowBand-Internet der Dinge (NB-IoT) ist ein LPWAN-basierter Standard, der eine breite Palette neuer IoT-Geräte und -Dienste ermöglicht. Es unterstützt eine große Anzahl von Sensoren/Geräten, um Daten über große Bereiche zu sammeln und zu senden, während die Batterielaufzeit erhalten bleibt. Diese Geräte können jahrelang, nicht nur einige Wochen oder Monate, mit einer einzigen Batterie laufen. IoT-Gateways sind oft für den Betrieb dieser Art von Anwendungen erforderlich.

Mobilfunk-Netzwerke bieten das Backbone für den Zugriff auf das Internet. Diese Netzwerke konzentrieren sich auf Reichweite und Bandbreite auf Kosten des Stromverbrauchs. Sie können eine große Datenmenge über große Entfernungen übertragen, wobei die Batterie jedoch nicht sehr lange hält. Mobilfunk bietet Lösungen für IoT-Anwendungen, die Datenfernübertragungen mit geringer Latenz beinhalten. Dies sind LTE-M, aufgebaut auf LTE-Entwicklungen, Cat-0 sowie Cat-1, EC-GSM und NB-LTE. Alle diese Standards funktionieren nahtlos in bestehenden LTE- oder GSM-Netzwerken und unterstützen eine Vielzahl von IoT-Anwendungen.

Einige Anwendungen, die eine globale Abdeckung und/oder Mobilität erfordern, werden Mobilfunktechnologien verwenden, aber die Mehrheit der IoT-Geräte wird auf die gemeinsamen Frequenzen von Nicht-Mobilfunktechnologien in nicht lizenzierten Bändern zurückgreifen, um miteinander und mit IoT-Anwendungen in der Cloud zu kommunizieren.

Eine kabelgebundene Konnektivitätslösung verwendet ein Ethernet-Kabel zur Verbindung mit dem Netzwerk. Kabelgebundene Netzwerke sind eine bewährte Infrastruktur, mit der Sie sich einfach verbinden können, wenn Sie bereits über eine Telefonleitung verfügen.

Die vier Hauptkomponenten des IoT sind: Sensoren, Netzwerk, Datenverarbeitung und Benutzerschnittstelle. In den meisten Fällen ist der Prozess ein kontinuierlicher Kreislauf, der aus drei einfachen Schritten besteht: Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe.

Die erfassten Sensorrohdaten müssen zunächst einer Datenbereinigung und -verarbeitung unterzogen werden. Die Verarbeitung erfolgt durch die Anwendung verschiedener Datentechniken, wie Datenentrauschen, Datenimputation und Datenausreißererkennung, Datenaggregation und anderer verschiedener Datenmanipulationstechniken (Klassifizierung, Sortierung und Berechnung). Bei der Datenintegration oder Sensorfusion werden zwei oder mehr Datenquellen kombiniert, was hilft, durch ein dynamisches System implizierte genauere und einheitlichere Ergebnisse in verschiedenen Anwendungen zu erzeugen.

IoT-Systeme erfordern eine spezielle Rechenleistung für Daten und Speicherung. Es ist wichtig, große Datenmengen für die Datenanalyse zu speichern und den gewünschten Ausgang zu erhalten. Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Deep Learning-Techniken bieten vielversprechende Lösungen für die Analyse großer Mengen von IoT-Sensordaten. Diese Technologien sind bahnbrechend, da sie verwendet werden können, um Prozesse zu automatisieren, Geräteausfälle vorherzusagen und Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu verfolgen. Wenn Lösungen vollständig autonom sind, verwendet KI vernetzte IoT-Netzwerkgeräte, um die Richtung zu weisen. Durch die Anwendung von KI auf das IoT-Datenmanagement und die -Analyse können Unternehmen schnell wertvolle Informationen aus diesen massiven, heterogenen Datensätzen abrufen und auf Echtzeitbedingungen reagieren.

Es ist notwendig, verschiedene neue Technologien wie Edge Computing, Cloud Computing und Fog Computing zu integrieren, um die effiziente Rechenleistung von Datenanalysemodellen zu erreichen. Edge Analytics analysiert Daten am Netzwerkrand und nicht an einem zentralen Ort. Daten können in Echtzeit auf den Geräten selbst oder auf einem nahe gelegenen Gateway-System, das mit den IoT-Geräten verbunden ist, analysiert werden. Edge-Geräte können als Gateways fungieren, sodass andere Geräte im Netzwerk mit einem anderen IoT-Hub kommunizieren können. Ein Edge-Gateway ist ein Zugangspunkt zum Netzwerk für Anwendungen, die mit Cloud-basierten Diensten kommunizieren. Darüber hinaus bieten sie häufig eine Netzwerkübersetzung zwischen Netzwerken, die unterschiedliche Protokolle verwenden.

Cloud Computing nutzt Big Data und parallel verteilte Systemtechnologien auf dem Remote-Cloud-Server. Es verarbeitet die riesige Datenmenge, die von IoT-Sensoren erzeugt wird, wodurch das System effiziente Dienste für IoT-Anwendungen bereitstellen kann. Bei der auf der Fog-Ebene basierenden IoT-Sensordatenverarbeitung werden die Sensordatenmerkmale extrahiert und verarbeitet, um verschiedene Signalmuster unter Verwendung eines neuronalen Netzes zu klassifizieren. Basierend auf der Ausgabe der Klassifizierung des neuronalen Netzes erfolgt die Ereignisidentifikation und Entscheidungsfindung auf der Fog-Ebene.

Plattformen für IoT-Edge-Verarbeitung und -Computing auf Basis von Einplatinencomputern (SBCs) bieten Entwicklern eine wachsende Anzahl kostengünstiger und gut unterstützter Lösungen. Es gibt auch verschiedene Development Kits und Tools für Mikrocontroller-Einheiten (MCUs), Mikroprozessor-Einheiten (MPUs), digitale Signalprozessoren (DSPs) und auf Field Programmable Gate Array (FPGA) basierende Plattformen, welche die effizientesten Möglichkeiten für das Design und die Entwicklung von IoT-basierten Systemen bieten.

Für den Betrieb der Milliarden von IoT-Geräten, die mit dem Internet verbunden sind, wird eine große Menge an Energie benötigt. Diese könnten zu einer großen Menge an verschwendeter elektronischer Energie führen. Da das IoT für die Energieeffizienz optimiert ist, kann ein heterogenes IoT-Netzwerk mit verschiedenen Rechenelementen für unterschiedliche Arbeitsaufgaben optimiert werden und automatisch auf spezifische Leistungsanforderungen für die Anwendungen reagieren. Ein niedriger Stromverbrauch im Standby-Modus und geringe Leckströme in den Schaltungen müssen implementiert werden und eine Taktdrosselung muss verwendet werden, um ein effizientes Energiesparsystem zu erreichen.

Die Verarbeitung großer Datenmengen sowie der Einsatz intelligenter Algorithmen zur Analyse von Echtzeit-Daten werden zur Überwachung des Energieverbrauchs beitragen. Für viele IoT-Systeme stellt der Zugang zu konstanter Leistung eine ständig wiederkehrende Herausforderung dar. Der Problempunkt kann entweder die Art der Implementierung oder der Kostenaufwand für den Anschluss der Geräte an eine Netzspannung sein. Überlegungen zum Design umfassen wichtige Systemelemente wie den ausgewählten Mikrocontroller, die drahtlose Schnittstelle und die Sensoren sowie das Power-Management des Systems. Eine gute Möglichkeit, den Strombedarf zu minimieren, ist die Auswahl des richtigen Controllers/Prozessors, der energieeffizienter sein kann.

Wesentlich ist auch das entsprechende Netzwerkprotokoll. Einige Protokolle verbrauchen möglicherweise mehr Bandbreite als nötig, sodass sie eine übermäßig hohe Leistungsaufnahme haben. Durch die autonome Handhabung von Sensorschnittstellen und anderen Peripheriefunktionen können erhebliche Energieeinsparungen erzielt werden. In einem Sensorknoten sollte die über die drahtlose Verbindung zu sendende Datenmenge relativ gering sein. Daher bietet ZigBee eine optimale Mesh-Netzwerklösung; Bluetooth Smart ist eine hervorragende Wahl für eine standardbasierte, leistungsempfindliche Punkt-zu-Punkt-Konfiguration, und proprietäre Sub-GHz-Lösungen bieten maximale Flexibilität für Netzwerkgröße, Bandbreite und Datenmengen in Stern- oder Punkt-zu-Punkt-Konfigurationen.

Der Energieverbrauch im Energiesparmodus und im aktiven Modus sowie die Notwendigkeit, schnell aus dem Energiesparmodus in den Full-Speed-Betrieb überzugehen, werden einen erheblichen Unterschied bei der Einsparung von Batterieleistung machen. Eine abschließende Überlegung zum Design für energiesparende Anwendungen ist die Stromversorgung des Systems selbst. Je nach Art der in der Anwendung verwendeten Batterie besteht häufig ein Bedarf an Aufwärtswandlern oder Aufwärts-Schaltreglern.

Es gibt viele Ansätze, um häufige IoT-Stromverbrauchsprobleme zu vermeiden. Zur Verbesserung der Energieeffizienz von IoT-Geräten können mehrere Methoden der Energiereduzierung und des Energy-Harvesting kombiniert werden. Energy-Harvesting ist ein System, bei dem die Energieumwandlung von einer Energieform in eine andere durch seine Umgebung erfolgt. Diese fortschrittliche Technik wurde in den letzten Jahren in nennenswertem Ausmaß genutzt und ist eine praktikable Wahl für einige Bereitstellungen. Die Energiereduzierung in einem System wird auf Ebene der Hardware-Bauelemente unter Verwendung fortschrittlicher Power-Management-Techniken und verschiedener Energiesparmodi implementiert.

Für komplexere Systeme bietet ein Power-Management-IC (PPMIC) eine genauere Kontrolle über das gesamte System. Aus einer einzigen Stromquelle können Sie mehrere Spannungsschienen erzeugen, um verschiedene Elemente des eingebetteten Systems anzusteuern.

Fast alle IoT-Anwendungen, die bereits bereitgestellt wurden oder gerade bereitgestellt werden, erfordern ein hohes Maß an Sicherheit. Da das IoT auch weiterhin in vielen Anwendungen verwendet wird, gibt es zahlreiche Sicherheitsherausforderungen, wie Datenschutz, Datensicherheit und Heterogenität, die alle für die sichere Funktionsweise des IoT-Systems erforderlich sind.

Jede IoT-Anwendung kann in eine der folgenden Schichten eingeteilt werden: Sensoren, Netzwerk, Middleware oder Anwendung. Jede dieser Schichten verwendet verschiedene Technologien, die eine Reihe von Problemen und Sicherheitsbedrohungen mit sich bringen. Die Sensorschicht beschäftigt sich hauptsächlich mit physischen IoT-Sensoren und -Aktoren. Die Netzwerkschicht dient in erster Linie dazu, die Informationen von der Sensorschicht zur Verarbeitung an die Recheneinheit zu übertragen. Die Middleware-Schicht dient als Brücke zwischen der Netzwerk- und der Anwendungsschicht. Die Middleware-Schicht umfasst Broker, dauerhafte Datenspeicher, Warteschlangensysteme, maschinelles Lernen usw. Datenbanksicherheit und Cloud-Sicherheit sind weitere wichtige Sicherheitsherausforderungen in der Middleware-Schicht. In der Anwendungsschicht gibt es verschiedene IoT-basierte End-to-End-Anwendungen.

Eine Reihe von Gateways, die jede dieser Schichten verbinden, unterstützt den Datenfluss. Die Gateway-Schicht ist eine breite Schicht, die mehrere Geräte, Personen, Objekte und Cloud-Dienste verbindet. Sie hilft bei der Bereitstellung von Hardware- und Softwarelösungen für IoT-Geräte. Die Ent- und Verschlüsselung von IoT-Daten sowie die Übersetzung von Protokollen für die Kommunikation zwischen Schichten werden von den Gateways abgewickelt.

Das Hauptziel des IoT-Schutzes ist die Gewährleistung von Datensicherheit, Datenschutz und Vertraulichkeit sowie der Sicherheit von Infrastrukturen, Geräten und Diensten, die in einer IoT-Umgebung bereitgestellt werden.

Die aktuellen und zukünftigen Lösungen für die Sicherheit von IoT-Bedrohungen enthalten verschiedene Mechanismen wie Blockchain, Edge Computing, Fog Computing und maschinelles Lernen.

Eine Blockchain bietet guten Schutz vor Manipulation der IoT-Gerätedaten, indem sie den Zugriff sperrt und kooperative Geräte im IoT-Netzwerk ermöglicht. Sie ist möglicherweise die bessere Lösung für die Sicherheit und den Schutz von IoT-Daten, da sie eine Lösung für viele Sicherheitsprobleme in der IoT-Umgebung bietet, die von Natur aus dezentral ist, sodass keine zentrale Befugnis für die Verwaltung der Transaktion erforderlich ist.

IoT-Edge-Geräte sammeln Daten von Sensoren und kommunizieren miteinander. Der Netzwerkrand kann ein bequemer Einstiegspunkt in das Netzwerk und die Kernsysteme sein, wodurch er für Cyberangriffe und physische Sicherheit (Manipulation an einem Gerät) anfällig ist. Die Gefahr von Daten- und Datenschutzverletzungen, Produktmanipulationen von außen und Datenangriffe werden verstärkt, wenn eine große Datenmenge ausgetauscht wird.

Maschinelles Lernen (ML) scheint eine vielversprechende Lösung zu sein, um IoT-Geräte vor Cyberangriffen zu schützen, indem ein anderer Ansatz zur Abwehr von Angriffen als bei anderen herkömmlichen Methoden bereitgestellt wird. Viele Domänen verwenden ML für ihre Entwicklung und es wird auch für die IoT-Sicherheit verwendet.

Der Hersteller von Halbleiter-Chips Arm – die im vernetzten Zuhause am häufigsten verwendete Architektur für Sicherheitsgeräte, Glühbirnen, Geräte und mehr – hat ein neues Sicherheits-Framework namens Platform Security Architecture (PSA) eingeführt, um die IoT-Sicherheit zu erhöhen. Dies wird Elektronikentwicklern dabei helfen, Sicherheit direkt in die Firmware des Geräts zu integrieren. PSA bietet auch IoT-Bedrohungsmodelle, Hardware für die Sicherheitsbewertung und Firmware-Architekturlösungen auf der Grundlage eines „Best Practice-Ansatzes“ für Verbrauchergeräte.

Cloud Computing basiert auf der gemeinsamen Nutzung von Ressourcen, was eine wichtige Voraussetzung für IoT-Plattformen ist. Im Cloud Computing-Prozess wird eine riesige Menge an Daten von den IoT-Geräten gesammelt und auf gemieteten externen Servern gespeichert. Die Nutzer können von jedem Standort aus über jedes Gerät, das über eine Internetverbindung verfügt, auf die Cloud-Dienste zugreifen. Die Cloud bietet den Anwendungsdiensten Flexibilität und skalierbare Ressourcen, die leicht zugänglich und verfügbar sind. Der Prozess der Abwägung zwischen der Speicherung und Verarbeitung der Daten am Netzwerkrand oder in der Cloud ist sehr wichtig. Wenn Sie zu viele Daten am Netzwerkrand behalten, kann dies auch dazu führen, dass die Edge-Geräte überfordert sind, was sich auf die gesamte Anwendung auswirken kann.

In Form von „Cloud-Diensten“ bietet die Cloud diesen IoT-Geräten Speicherplatz und Rechenkapazitäten an. Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) und Software-as-a-Service (SaaS) sind die drei Arten von Cloud-Diensten. Zu den bekanntesten IoT-Cloud-Plattformlösungen gehören Artik Cloud, Autodesk Fusion Connect, AWS IOT, GE Predix, Google Cloud IoT, IoT-Suite von Microsoft Azure , IBM Watson-IoT, ThingWorx, Intel IoT Platform, Salesforce IoT Cloud, Telit DeviceWise, Zebra Zatar Cloud, macchina.io, ThingSpeak und Particle Cloud.

4G der Mobilfunktechnik bietet mobilen Breitband-Internetzugang für Funkmodems, Smartphones und andere Mobilgeräte. 4G-Systeme bieten erweiterte Schlüsseldienste wie HD-Videoanrufe, höhere Bandbreite (BW), hohen Datendurchsatz, bessere QoS und Streaming- sowie Online-Gaming-Dienste. Die Technologie bietet eine Bandbreiten-Kapazität von 40 MHz und gibt eine Spitzengeschwindigkeitsanforderung von 100 MB/s vor.

Betrachten wir zum Beispiel die von Avnet unterstützte Cloud-Plattform IoTConnect®, welche die einzigartigen Bedürfnisse verschiedener Branchen wie „Smart City“, Fertigung, Gesundheitswesen, Lebensmittelverarbeitung (FMCG), Einzelhandelsmarkt, Bauwesen, Umweltdienstleistungen und viele mehr erfüllt. Zu den Highlights der IoTConnect-Plattform gehören: einfache Konfiguration, Benachrichtigungen, Echtzeitüberwachung und -analyse, mehrschichtige Sicherheit, Integration, Konnektivität, Interoperabilität und Edge-Software. Einige der von IoTConnect bereitgestellten Dienste umfassen „intelligente“ Regeln, Gerätemanagement, Echtzeitanalysen, Fernüberwachung, Asset-Tracking und Dateninfrastruktur.

Die IoTConnect-Plattform unterstützt viele Schnittstellenprotokolle, einschließlich Bluetooth, 802.15.4/ZigBee oder 6LoWPAN, Modbus, CAN-Bus, BACnet, CoAP, MQTTS, HTTPS, AMQP und so weiter. Die IoTConnect-Plattform kann sich mit fast jedem IoT-Gerät mit den leistungsstärksten branchenbasierten Protokollen verbinden, um die Kommunikation mit der IoTConnect-Plattform-Cloud zu unterstützen. Sie ermöglicht Ihnen auch, Ihre vorhandenen CRM- und ERP-Systeme des Unternehmens zu verbinden, sodass Sie mehr Daten generieren können.

Die IoTConnect-Plattform verwendet eine softwaredefinierte Infrastruktur (SDI), was bedeutet, dass sie einfach aufgerüstet werden kann und keine hardwarespezifischen Abhängigkeiten aufweist. IoTConnect® kann riesige Datenmengen erfassen und analysieren, indem sie es Unternehmen ermöglicht, eine Vielzahl von Datenquellen, Vorrichtungen, Sensoren, Geräten und Steuerungssystemen sicher zu verbinden. Sobald alle Ressourcen verbunden sind, werden die Daten aggregiert, gefiltert, gespeichert und analysiert. Die Daten werden dann mithilfe von Tools zur Visualisierung von Daten in leicht verständliche Berichte umgewandelt und den richtigen Personen zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung gestellt, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.