Роботизированная библиотека для Санкт-Петербургского университета::БИТ 04.2018
 
                 
Поиск по сайту
 bit.samag.ru     Web
Рассылка Subscribe.ru
подписаться письмом
Вход в систему
 Запомнить меня
Регистрация
Забыли пароль?

Календарь мероприятий
август    2018
Пн
Вт
Ср
Чт
Пт
Сб
Вс
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

показать все 

Новости партнеров

16.08.2018

ПРОSTOR 2018 отметит новый этап технологического развития отрасли СХД

Читать далее 

13.08.2018

Вторая конференция «Автоматизация корпоративного казначействa», организованная группой «Просперити Медиа» и порталом CFO-Russia.ru, состоится 20-21 сентября 2018 года

Читать далее 

09.08.2018

Qrator Labs меняет взгляд на проблематику сетевых инцидентов в рамках конференции IETF

Читать далее 

08.08.2018

5-7 сентября в Сколково пройдет MERLION IT Solutions Summit

Читать далее 

08.08.2018

VI Международный Съезд лидеров отрасли телекоммуникаций TELECOMTREND в Санкт-Петербурге

Читать далее 

08.08.2018

Как бизнес в России поддерживает ИТ-жизнеспособность офиса и корпоративных ресурсов

Читать далее 

07.08.2018

Самый пляжный IT Fest ULCAMP-2018: снова бьём рекорды

Читать далее 

показать все 

Статьи

25.06.2018

Посетить или пропустить?

Читать далее 

25.06.2018

Внедрение искусственного интеллекта задерживается в связи с отсутствием стратегических инициатив

Читать далее 

25.06.2018

Илоны Маски для «умного» города

Читать далее 

25.06.2018

Почему ИИ положен в долгий ящик?

Читать далее 

25.06.2018

Smart Москва

Читать далее 

21.04.2017

Язык цифр или внутренний голос?

Читать далее 

16.04.2017

Планы – ничто, планирование – все. Только 22% компаний довольны своими инструментами для бизнес-планирования

Читать далее 

16.04.2017

Цифровизация экономики

Читать далее 

23.03.2017

Сервисная компания – фея или Золушка?

Читать далее 

17.02.2017

Информационные технологии-2017

Читать далее 

показать все 

Роботизированная библиотека для Санкт-Петербургского университета

Главная / Архив номеров / 2018 / Выпуск №04 (77) / Роботизированная библиотека для Санкт-Петербургского университета

Рубрика: Искусственный интеллект


IoT в России
Особенности и перспективы развития

IoT в России. Особенности и перспективы развитияИнтернет вещей является одной из наиболее перспективных ИТ-отраслей. По данным компании Microsoft, к 2020 году в мире ожидается появление до 30 млрд устройств интернета вещей, а экономическая выгода обществу и бизнесу от цифровой трансформации к 2025 году оценивается в 100 трлн долларов [9]

Одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности корпораций является интернет вещей наряду с корпоративной мобильностью, так как IoT-инвестиции отличаются сравнительно невысокими капитальными затратами, позволяя значительно улучшить финансовые показатели организаций даже при их установке на имеющееся оборудование.

Экономия происходит за счет исключения человека из определенных фаз бизнес-процесса. Примерами может служить модернизация с помощью IoT инфраструктуры ЖКХ или сетей электроснабжения, повсеместное внедрение умных датчиков в АСУ ТП и т.д.

По прогнозам аналитиков Gartner, к 2020 году технологии IoT будут использоваться в 95% отраслей – от электроники для разработки новых продуктов. Аналитическая компания прогнозирует, что программно-аппаратные продукты с поддержкой IoT с активацией со смартфона появятся в начале 2019 года [25].

Жизненный цикл интернета вещей в отличие от многих других ИТ-инноваций продлится значительно дольше, чем просто несколько лет.

Как государство поддерживает развитие IoT?

Первым и основным документом, который явно поддерживает развитие инфраструктуры цифровой экономики, является программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Напомним ее основные положения.

Основные сквозные цифровые технологии, которые входят в рамки программы, – это [1]:

  • большие данные;
  • нейротехнологии и искусственный интеллект;
  • системы распределенного реестра;
  • квантовые технологии;
  • новые производственные технологии;
  • промышленный интернет;
  • компоненты робототехники и сенсорика;
  • технологии беспроводной связи;
  • технологии виртуальной и дополненной реальностей.

В программе содержатся следующие целевые показатели, касающиеся развития отрасли и экосистем цифровой экономики:

  • успешное функционирование не менее 10 компаний-лидеров (операторов экосистем), конкурентоспособных на глобальных рынках;
  • успешное функционирование не менее 10 отраслевых (индустриальных) цифровых платформ для основных предметных областей экономики (в том числе для цифрового здравоохранения, цифрового образования и «умного» города);
  • успешное функционирование не менее 500 малых и средних предприятий в сфере создания цифровых технологий и платформ и оказания цифровых услуг;
  • количество реализованных проектов в области цифровой экономики (объемом не менее 100 млн рублей) – 30 единиц;
  • количество российских организаций, участвующих в реализации крупных проектов (объемом 3 млн долларов) в приоритетных направлениях международного научно-технического сотрудничества в области цифровой экономики – 10.

Механизм распределения финансирования программы по конкретным проектам и направлениям не является до конца прозрачным для рынка. Однако известно, что сумма финансирования программы развития российской цифровой экономики в ближайшие три года «обойдется в 427 млрд рублей. Из бюджета на эти цели потребуется только 98,6 млрд, а основная часть придется на внебюджетные источники». Такие расчеты сделал «Ростелеком», который подготовил план мероприятий программы по направлению «Цифровая инфраструктура» [21].

Выгоды IoT

Применение технологий интернета вещей вне зависимости от отраслевой специфики позволяет достичь следующих бизнес-выгод:

  • появление новых бизнес-моделей;
  • возможность управления технологическими и бизнес-процессами в реальном времени;
  • диверсификация источников доходов для компаний за счет появления побочных услуг;
  • более эффективное управление цепочкой поставок за счет более детального и оперативного контроля, сокращение издержек для ведения территориально распределенного бизнеса;
  • «умные», более эффективные операции за счет одновременного доступа к разным точкам процессов позволят принимать мгновенные решения по ценам и логистике.

По мнению аналитиков Центра исследований корпоративной мобильности Финуниверситета, программа обладает рядом недостатков.

Во-первых, правительство не вычленяет четко интернет вещей в отдельную категорию «сквозных технологий». Технологии IoT охватывают промышленный интернет, системы распределенного реестра, технологии беспроводной связи и в меньшей степени искусственный интеллект, большие данные и робототехнику. Данную позицию можно оправдать тем, что действительно в большинстве случаев интернет вещей, по мнению IDC и других аналитических компаний, – это прежде всего промышленный интернет.

Однако в России интернет вещей сегодня – это транспортная отрасль, ЖКХ, рынок «умных» зданий и финансовый сектор. Так, на транспортную отрасль приходится 13,1 млрд рублей, которая в значительной степени пока формируется системами автотранспортной телематики (они составляют порядка 44% от текущего количества всех М2М-подключений).

Наименьший по объему рынок IoT-решений в сельском хозяйстве – всего 0,1 млрд рублей. Внедрение передовых технологий и решений автоматизации процессов, механизмов и производственных цепочек под силу в основном крупным агропромышленным хозяйствам.

Умеренный интерес к IoT-решениям наблюдается в промышленности, индустрии «умных» зданий и финансовой сфере: 3,6 млрд, 2,1 млрд и 1,16 млрд рублей соответственно. В сфере розничной торговли объем составляет 0,7 млрд рублей.

Сравнивая текущие затраты на внедрение IoT-решений среди общих расходов на ИТ в различных отраслях, исследователи отмечают, что наиболее интенсивно инвестируют в эти технологии представители транспортной отрасли – 16%, в индустрии «умных» зданий доля расходов на IoT-решения составляет 4%, в промышленности – 2,5%, в сельском хозяйстве – 2%, в ретейле – 1,6%, а замыкает ряд финансовая сфера с 1% расходов на IoT в общей структуре расходов на ИТ.

Во-вторых, в силу недостатков программно-целевого метода стратегического планирования Минкомсвязь изначально не фокусируется на интернете вещей как на элементе shared economy, дающем государству и национальным отраслям реальную бизнес-ценность. Кроме того, до конца не исследован мультипликативный эффект влияния развития экосистемы интернета вещей на экономический рост.

Опыт использования интернета вещей в зарубежных странах свидетельствует о том, что государство в процессе разработки IoT-платформ и развития IoT-экосистемы не должно дублировать функции рынка и прибегать к инвестированию из государственного бюджета или внебюджетных фондов в разработку платформенных решений компаний, тесно связанных с государством.

Мировой и особенно российский опыт показывает, что данный способ распределения бюджетных денег крайне неэффективен. Вместо этого следует сосредоточиться исключительно на инфраструктурных инвестициях в IoT-экосистему и реализации конкретных IoT-проектов по автоматизации деятельности государственных органов власти с использованием лучших платформенных решений (прежде всего отечественных).

Ниже представлены концепции развития интернета вещей в крупнейших западных (см. рис. 1) и азиатских странах (см. рис. 2).

Рисунок 1. Структура государственных программ поддержки и развития IoT в западных странах

Рисунок 1. Структура государственных программ поддержки и развития IoT в западных странах

Рисунок 2. Структура государственных программ поддержки и развития IoT в странах Азии

Рисунок 2. Структура государственных программ поддержки и развития IoT в странах Азии

Как развитые, так и развивающиеся страны активно инвестируют средства в развитие экосистемы IoT. Для США традиционно характерно прямое (и зачастую безвозмездное) финансирование частного бизнеса в сфере перспективных высокотехнологичных разработок. Развивающиеся страны сосредоточены в большей степени на создании сетевой инфраструктуры, без которой невозможно преодоление технологических рисков IoT.

Развитые страны особое внимание уделяют разработке стандартов в области IoT, нацеливаясь на зарубежные рынки и защищая свои.

В то же время российская программа, к сожалению, может выродиться в финансирование направленных на создание экосистемы IoT низкоэффективных проектов госкорпораций или крупных компаний. Для российских нерыночных компаний пилотные проекты по разработке перспективных решений менее чем в 20% случаев заканчиваются получением успешно работающего прототипа.

В-третьих, суммы, выделяемые Правительством РФ на программу цифровой трансформации экономики, абсолютно недостаточны. Они сопоставимы с суммами, выделяемыми в других технологически и промышленно-развитых странах только на развитие интернета вещей. В этих странах, по данным HPE, примерно 57% компаний уже внедрили IoT-технологии, а к 2019 году эта доля может вырасти до 85%. Причем многие (88%) из тех, что уже пользуется интернетом вещей, отметили быструю окупаемость инвестиций в эти проекты. То есть масштабная задача по формированию экосистемы интернета вещей в России стоит еще более остро.

В-четвертых, мероприятия по подготовке кадров не учитывают тот факт, что, по данным Gartner, к 2021 году 40% ИТ-специалистов будут универсальными, владея несколькими специальностями. Большинство из них будут заниматься частным бизнесом, а не ориентироваться в своем развитии на конкретные технологические компетенции [25]. Существующая стратегия подготовки и переподготовки ИТ-специалистов в рамках программы развития цифровой экономики в России не учитывает эту будущую специфику рынка.

Однако, несмотря на существующие недостатки программы, многие из которых можно и нужно исправить в процессе ее реализации, наращивание инвестиций в ускоренное внедрение принципиально новых бизнес- и сервисных моделей в идеологии IoT с учетом государственной поддержки и в сопровождении НИОКР позволит России получить конкурентную экономику.

Экономический кризис будет подталкивать российский бизнес к реализации проектов повышения эффективности, а так как переход на использование IoT-модели позволяет повысить ее в разы, причем практически без капитальных вложений в модернизацию основных фондов, роль IoT в программе должна быть пересмотрена и расширена.

Интернет вещей: как его сделать безопасным?

Ключевыми рисками для технологий интернета вещей, по данным PWC, являются киберриски и утечка персональных данных [2]. При этом нужно учитывать, что по мере стремительного распространения «подключенных» устройств эти риски будут расти в геометрической прогрессии.

По данным IDC:

  • в 2018 году 66% сетей будут иметь нарушение безопасности IoT;
  • в 2020 году 10% всех атак будут нацелены на системы IoT;
  • в 2018 году 60% компаний из списка Global 1000 будут интегрировать IT & Operations Technology (OT) на уровне технологий, процессов, безопасности и организации, чтобы полностью реализовать ценность своих инвестиций в IoT;
  • к 2020 году по причине масштабного развития IoT компании увеличат затраты на обеспечение безопасности до 20% годовых бюджетов безопасности с менее чем одного процента в 2015-м.

В 2016 году почти три четверти опрошенных компанией Accenture пользователей заявили, что знали о возможностях взлома IoT-девайсов. В то же время сегодня многие производители не предоставляют обновления программного обеспечения для IoT-устройств, что может быть губительным даже в тех случаях, когда безопасность была предусмотрена в изначальном ПО [24]. Поэтому критически важным с точки зрения безопасности является использование зрелых, интеллектуальных с точки зрения процессов платформ, имеющих достаточно развитый функционал device-management.

В России же, по данным исследований компании «Avast Антивирус», 23,7% IoT-устройств уязвимы для кибератак [28], в том числе веб-камеры и видеоняни. Два устройства из пяти уязвимы с точки зрения безопасности и могут быть взломаны злоумышленниками в целях шпионажа за пользователями и их детьми. Более того, 26,9% принтеров также небезопасны. Однако наиболее уязвимыми считаются роутеры – Avast обнаружила, что 69,2% данных устройств в России больше всего подвержены риску кибератак [там же]. Поэтому любое уязвимое устройство может быть использовано для того, чтобы заразить другие устройства, присоединить их к ботнету, контролировать их работу и даже навредить их владельцу.

Основные способы снижения рисков информационной безопасности в IoT следующие:

  • новые политики сбора, хранения и уничтожения данных;
  • оценка межсетевого взаимодействия и выявления уязвимости систем и устройств по всей экосистеме организации;
  • обучение сотрудников методам обеспечения в IoT;
  • совершенствование законодательного обеспечения неприкосновенности частной жизни;
  • единые стандарты и политики в киберпространстве для систем и устройств IoT.

В частности, по данным IDC, более 49% данных в России из подлежащих обязательной защите не защищены с помощью средств ИБ [3]. При этом, по данным PWC [2], лишь 25% респондентов готовы инвестировать в информационную безопасность интернета вещей в текущем году, однако 39% компаний планируют инвестировать в новые аспекты безопасности, связанные с развивающимися бизнес-моделями. По данным IDC, объем цифровых данных в России будет расти по экспоненциальной зависимости (см. рис. 3).

Рисунок 3. Объем цифровых данных в России

Рисунок 3. Объем цифровых данных в России

В процессе анализа внешней среды нельзя не упомянуть следующие фоновые факторы, влияющие на специфику восприятия роли информационной безопасности в управлении и развитии ИТ-инфраструктур крупных российских компаний:

  • значительная аффилированность с государством (высокая доля активов, принадлежащих государству компаний);
  • негативный внешнеполитический фон (кибероружие – основной инструмент гибридных и прокси-войн);
  • большая зависимость российских компаний от поставщиков иностранного программного обеспечения (информация об уязвимостях и закладки опасны в силу подверженности иностранных вендоров политическому давлению со стороны иностранных разведок);
  • высокий уровень влияния органов государственной безопасности на госкорпорации и российский частный бизнес.

Цифровая безопасность российских компаний находится в широком диапазоне – от полной открытости до чрезвычайно мощной криптографической защиты. Исключительно высокое влияние информационной безопасности на принятие решений в сфере ИТ будет оказывать негативное воздействие на:

  • Опыт пользователей. Криптографические системы аутентификации и обеспечения всегда вводят дополнительные и зачастую громоздкие шаги для пользователей.
  • Стоимость продукта. Сложные криптографические операции или необходимость безопасного хранения могут значительно увеличить стоимость микросхем.
  • Стоимость разработки. Цифровая безопасность может составлять значительную часть стоимости разработки для сравнительно простого устройства.

В 2016 году в мире было зафиксировано 1792 инцидента, которые привели к компрометации 1,4 млрд записей данных, что на 86% выше по сравнению с 2015-м.

Кроме того, хищение персональных данных стало наиболее распространенным видом утечек. В 2016 году на долю таких атак приходилось 59% всех зафиксированных инцидентов. В 52% случаев при публикации информации об утечке в 2016 году компании не сообщали о количестве скомпрометированных записей [5].

В результате кибератак на компании, оснащенные EM- и IoT-решениями, по данным Gemalto, девять из десяти организаций испытывали негативные последствия для своей коммерческой деятельности

В связи с этим оптимальной стратегией для российских компаний служит приобретение преимущественно системного и прикладного программного обеспечения, сертифицированного ФСБ и другими профильными ведомствами и организациями, а также программного обеспечения, входящего в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.

В результате кибератак на компании, оснащенные EM- и IoT-решениями, по данным компании Gemalto [4], девять из десяти организаций (90%) испытывали негативные последствия для своей коммерческой деятельности, в том числе задержки с развитием продуктов или сервисов (31%), снижение продуктивности своих сотрудников (30%), снижение потребительской уверенности (28%) и определенное давление (24%).

Ситуация с информационной безопасностью в сфере IoT сегодня такова, что для поступательного развития IoT необходимы проактивные меры в сфере ИБ. Интернет вещей развивается слишком быстро, поэтому реактивные действия вендоров решений в сфере информационной безопасности будут приводить к хронической незащищенности корпоративных информационных систем, программно-аппаратных комплексов и информационных систем и баз данных государственных структур.

Еще одной особенностью является мультипликативность ущерба в силу масштабности IoT. Ущерб от любой незначительной уязвимости умножается на количество устройств, конечных точек, IoT-платформ или объектов, оснащенных технологиями IoT.

Потенциально уязвимые элементы IoT-решения – это:

  • система управления доступом;
  • веб-интерфейс устройства;
  • административный интерфейс;
  • механизм обновления;
  • сетевой трафик;
  • память устройств;
  • прошивки устройств от вендоров;
  • локальные хранилища данных;
  • программируемые интерфейсы бэкенда;
  • мобильные приложения;
  • аппаратные интерфейсы устройств;
  • сетевые сервисы устройств;
  • облачный веб-интерфейс;
  • API бэкенда;
  • API бэкенда от сторонних вендоров;
  • экосистема коммуникаций.

Очевидно, что особенностью IoT-решений является чрезвычайно высокая комплексность, диктуемая экономическими и бизнес-интересами заказчиков, вендоров и интеграторов. Экосистемы IoT меняются во времени, что делает чрезвычайно сложной задачу обеспечения ИБ.

Таким образом, основные технические трудности, мешающие выстроить эффективные системы Иб в российских компаниях, – это:

  • многообразие видов подключений между элементами IoT-решения (мобильные сотовые сети, Bluetooth, Wi-Fi, LoRa, UNB, PLC, BTLe малого радиуса действия, Weightless, LTE-M, ZigBee и т.д.);
  • неоптимальная с точки зрения PLM и ИБ архитектура большинства IoT-решений, предлагаемых сегодня на рынке (высокая дифференцированность, отсутствие настоящей зрелой платформенности, излишняя адаптированность IoT-решения под конкретное аппаратное обеспечение).

Поэтому с точки зрения ИБ российским компаниям необходимо использовать наиболее зрелые российские IoT-платформы со сложившейся экосистемой. На ближайшие два-три года наиболее подходящими платформами с точки зрения ИБ могут быть зрелые защищенные решения, выросшие из класса MEAP с развитым функционалом управления умными устройствами.

Общий рынок безопасности IoT для продуктов достигнет $ 840,5 млн к 2020 году с темпами роста расходов на безопасность IoT в 24% в год на период 2014-2020 годов. Объединение функций безопасности IoT, систем ИТ-безопасности и систем физической безопасности приведет к формированию быстрорастущего глобального рынка. Gartner прогнозирует экспоненциальный рост в этой области до 5 млрд долларов для мирового рынка к концу года 2020-го [25].

В 2016 году Еврокомиссия начала подготовку к вводу обязательной сертификации устройств, подключаемых к интернету вещей. Данное решение было поддержано некоторыми производителями микросхем (Infineon, NXP, Qualcomm, STMicroelectronics). Также они выступили с предложением разработать и внедрить базовые стандарты кибербезопасности подключенных устройств [24].

В то же время в России подобная работа пока не ведется. В соответствии с российской программой развития цифровой экономики установлены следующие целевые показатели развития цифровой безопасности:

  • доля субъектов, использующих стандарты безопасного информационного взаимодействия государственных и общественных институтов, – 75%;
  • доля внутреннего сетевого трафика российского сегмента сети Интернет, маршрутизируемая через иностранные серверы, – 5% [17].

Внедрение программных IoT-платформ и мобильных технологий

Мировой рынок программных и программно-аппаратных платформ интернета вещей составляет всего лишь 6% от 250 млрд евро, которые будут потрачены на IoT в 2020 году по прогнозам BCG [6].

Вместе с тем, согласно прогнозам Gartner, к 2020 году 65% компаний, которые использовали Internet of Things (IoT), будут использовать платформу IoT для хотя бы одного проекта IoT [7].

В прогнозе развития рынка интернета вещей в России на 2017-2021 годы аналитики IDC ожидают ежегодный прирост его объемов в 22% и его увеличение за пятилетку почти в три раза. При этом процесс значительно ускорится за счет цифровой трансформации компаний, формирования экосистемы и интереса со стороны госструктур [1].

Кто и что предлагает

Сегодня в мире более 2000 компаний предлагают IoT-платформы. Большая часть компаний, предлагающих IoT-платформы, приходится на корпоративные софтверные и сервисные компании и стартапы (22% и 32% соответственно). Кроме того, поставщики промышленных технологий (18% рынка) предлагают IoT-платформы, позволяющие отказаться от аппаратно-ориентированной бизнес-модели. Телекоммуникационные и интернет-компании формируют оставшуюся часть вендоров IoT-платформ [6].

Несмотря на обилие поставщиков IoT-платформ, большинство из них предлагают неполноценные решения, не соответствующие современному пониманию этого термина. Продукт, который просто обеспечивает коммуникации между устройствами или управляет прошивками и приложениями, не является комплексной IoT-платформой. К сожалению, термин «IoT-платформа» сегодня настолько нечетко определен, что это в значительной степени тормозит развитие и созревание мирового и российского рынка IoT.

Из-за неполноценности решений компании вынуждены внедрять решения одновременно от нескольких поставщиков и в долгосрочной перспективе испытывать трудности с дальнейшей интеграцией IoT-решений в корпоративную информационную систему компании, что затруднительно даже для самых опытных системных интеграторов.

Таблица 1. Компании-вендоры IoT-платформ

№ п/п Наименование вендора Наименование платформы
1 Aeris Aeris IoT Platform
2 Amazon AWS IoT
3 AT&T AT&T IoT Platform
4 Ayla Networks Ayla Agile IoT Platform
5 Bosch Software Innovations Bosch IoT Suite
6 Electric Imp Electric Imp Connectivity Platform
7 GE Predix
8 IBM Watson IoT Platform
9 Microsoft Azure IoT Suite
10 Oracle Oracle IoT Cloud Service
11 Particle Particle Cloud
12 PTC ThingWorx
13 relayr relayr Cloud
14 SAP SAP Hana IoT Foundation
15 Teezle TMatics IoT Platform
16 Telit deviceWISE IoT Platform
17 Zebra Zatar
18 ГК CDC ОПТИМУМ

Компания Gartner советует компаниям, инвестирующим в интернет вещей, создавать свою собственную временную IoT-архитектуру, чтобы объединить свои текущие совершенно разные для разных бизнес-подразделений IoT-проекты в существующие корпоративные системы, выстраивая баланс между локализованными и облачными решениями. При этом в долгосрочной перспективе необходимо ориентироваться на облачную архитектуру для комплексных IoT-решений [7].

ИТ-директорам при определении стратегии развития своей корпоративной IoT-платформы необходимо будет оценить не только поставщика платформы IoT, но и всю сопутствующую IoT-экосистему – от производителей устройств IoT до сторонних поставщиков приложений, которые соответствуют платформе, что делает использование большинства программно-аппаратных платформ неконкурентоспособными на российском и мировом рынке, по крайней мере для крупных заказчиков.

В минимальном понимании платформа IoT-объединяет устройства, приложения и данные таким образом, чтобы пользователи могли сосредоточиться в первую очередь на бизнес-сценариях использования платформы, а не на настройке интеграции различных компонентов платформы.

Комплексная платформа IoT предоставляет три основные возможности:

  • включение приложений (для настройки решений IoT);
  • сбор и хранение данных;
  • управление связью (для автоматического подключения систем, сетей и устройств).

Описанное понимание IoT-платформы не включает технологические уровни, в которых требуется управление компонентами от нескольких вендоров (например, в управлении сетью) или когда не предполагается создавать решение корпоративного уровня (например, тесно интегрированное с корпоративной системой в области безопасности или аналитики).

Наибольший эффект может дать платформа интернета вещей, в которой умные устройства обмениваются данными с помощью технологии блокчейн

Попытки создания децентрализованной структуры интернета вещей, в которой умные устройства выполняют операции в зависимости от данных, получаемых с соседних устройств (в том числе с использованием искусственного интеллекта), сегодня обречены на провал.

Опыт эксплуатации современных IoT-платформ свидетельствует том, что многие современные программные платформы (не говоря уже о программно-аппаратных) испытывают проблемы с передачей трафика между устройствами и приложениями аналитического уровня. Основные причины:

  • незрелые технологии управления устройствами;
  • слабо проработанные алгоритмы определения изменившейся дельты данных на устройстве в случае реконнекта;
  • неспособность работать в условиях плохого покрытия беспроводными сетями;
  • слабая оптимизация пакетного трафика.

Следует отметить, что данные проблемы характерны не только для «сырых» программно-аппаратных платформ (что очевидно), но и для многих программных платформ, в том числе и западных вендоров. В российских условиях они потребляют значительный объем трафика и генерируют значительное количество ошибок.

Использование технологии блокчейн в экосистеме IoT

Блокчейн при внедрении в существующие информационные системы и процессы позволяет достичь следующих экономических эффектов:

  • сокращение числа посредников;
  • удешевление процессов;
  • обеспечение прозрачности;
  • увеличение эффективности;
  • рост безопасности;
  • рост уровня автоматизации.

В России пока что большинство проектов с помощью блокчейна не совмещается с интернетом вещей, и эти две технологические ветки развиваются параллельно. Пионером по-настоящему высокотехнологичных проектов, совмещающих IoT и блокчейн, в России и в мире должен выступить оборонно-промышленный комплекс.

Следует отметить, что наибольший эффект может дать платформа интернета вещей, в которой умные устройства обмениваются данными с помощью технологии блокчейн, что в значительной степени сможет снизить риски информационной безопасности.

В процессе сочленения технологий блокчейна и интернета вещей возникает ряд трудностей:

  • эффективность и обеспечение доверенности данных с помощью технологии блокчейн, как было выявлено по итогам эксплуатации платежной системы биткоин, зависит во многом от доступных мощностей, т.к. один-единственный блок в этой системе не в состоянии полноценно хранить всю информацию обо всех предыдущих транзакциях – это требует слишком больших аппаратных мощностей, которыми система не обладает до сих пор, что приводит к теоретической вероятности возникновения ложной параллельной цепочки блоков, которую платежная система воспринимает к качестве истинной;
  • современные «кустарные», создаваемые интеграторами платформы интернета вещей не обладают возможностью поддержки сверхбольшого количества IoT-устройств. Поэтому для эффективного функционирования IoT-платформ с использованием технологий блокчейна требуются эффективные алгоритмы и отработанные в корпоративной мобильности технологии.

Наиболее многообещающее направление развития блокчейна и интернета вещей – использование технологии блокчейн для подтверждения сигналов от умных устройств в интеллектуальных IoT-экосистемах.

Сравнительный анализ эффективности платформенной и нативной мобильной разработки

Решения класса MADP позволяют специалистам, не имеющим значительного опыта мобильной разработки, создавать эффективные приложения. Благодаря использованию более простой среды IDE, не требующей множества компетенций в определенных языках программирования, специалисты после минимального обучения могут создавать приложения за существенно меньшее время. Однако вне зависимости от того, насколько легко создается мобильное приложение, лучшие практики проектирования по-прежнему должны поддерживаться в приложениях, пусть и с привлечением специализирующихся в области мобильной разработки компаний.

Все плюсы зрелого MEAP раскрываются наилучшим образом в случаях разумного сочетания аутсорсинга сложных блоков работ и локализованной в компании работы по поддержке программной инфраструктуры мобильных приложений и разработки малокомплексных приложений. В противном случае компания, эксплуатирующая MEAP, через несколько лет будет иметь репозиторий из нескольких десятков (или даже сотен) мобильных приложений, разработанных непонятно кем.

Кроме того, MEAP позволяют компании не зависеть от специфики используемого аппаратного обеспечения и многократно вводить в эксплуатацию приложения из централизованного местоположения, созданные один раз. То есть компания, внедрившая MEAP, может не беспокоиться о переносе приложений на новое устройство или о поддержке устаревшего оборудования исключительно для продолжения выполнения критически важного приложения. Но за это придется платить зависимостью от поставщика MEAP-решения.

Большинство MEAP могут обновляться в реальном времени. При этом приложения, локализованные в центральном репозитории, позволят компании модифицировать приложение, а затем выдавать обновления в реальном времени всем использующимся устройствам. Однако многие MEAP имеют слабые возможности контроля версий.

MEAP во многом заполняют пробел между обширной функциональностью мобильных приложений и простотой распространения, присущей мобильным веб-сайтам, что позволяет успешно мобилизовать бизнес-процессы для средних и крупных предприятий по всему миру. Однако, за исключением некоторых MEAP, этот класс решений не достиг максимальной зрелости. При этом современные MEAP являются гибкими и предоставляют решения для множества разнообразных бизнес-процессов независимо от того, взаимодействует ли пользователь с критически важными бизнес-данными, рекламными продуктами в интерактивной брошюре или защищаемыми личными данными.

Решение класса MEAP следует внедрять в случаях, когда:

  • сравнительно простые, преимущественно B2E, мобильные приложения с длительным жизненным циклом и небольшим количеством изменений ориентированы на сравнительно ограниченную аудиторию (до 100 пользователей);
  • мобильные приложения разной степени комплексности, преимущественно B2E мобильные приложения с длительным жизненным циклом и небольшим количеством изменений, ориентированы на сравнительно ограниченную аудиторию (до 100 пользователей);
  • для всех B2E и B2B приложений, когда количество пользователей мобильных приложений превышает 1000 человек, за исключением ситуаций, когда разрабатываемое приложение имеет длительный жизненный цикл и предполагается малое количество апдейтов.

Таблица 2. Матрица принятия решений по классам внедряемых мобильных решений для приложений для средней аудитории

Класс мобильного приложения Жизненный цикл и частота изменений Высокий уровень комплексности / интегрированности Низкий уровень комплексности / интегрированности
B2C Длительный ЖЦ, ограниченные изменения Нативное приложение MEAP
Длительный ЖЦ, частые изменения Нативное приложение Мобильный веб-сайт
Короткий ЖЦ, ограниченные изменения Мобильный веб-сайт MEAP
Короткий ЖЦ, частые изменения MEAP MEAP
B2B Длительный ЖЦ, ограниченные изменения Нативное приложение MEAP
Длительный ЖЦ, частые изменения MEAP Мобильный веб-сайт
Короткий ЖЦ, ограниченные изменения MEAP Мобильный веб-сайт
Короткий ЖЦ, частые изменения MEAP Мобильный веб-сайт
B2E Длительный ЖЦ, ограниченные изменения Нативное приложение MEAP
Длительный ЖЦ, частые изменения MEAP Мобильный веб-сайт
Короткий ЖЦ, ограниченные изменения Мобильный веб-сайт MEAP
Короткий ЖЦ, частые изменения MEAP MEAP

Перспективы применения масштабного и интеллектуального интернета вещей

По прогнозам Gartner, в 2020 году искусственный интеллект станет позитивным драйвером развития экономики и роста производительности труда, создавая 2,3 млн рабочих мест, при этом сокращение имеющихся рабочих мест составит не более 1,8 млн [25].

Кроме того, по прогнозам той же компании, к 2020 году технологии создания искусственной «искаженной реальности» (или поддельного контента) опередят способность искусственного интеллекта по его обнаружению. Так как системы искусственного интеллекта и машинного обучения сегодня могут классифицировать содержимое изображений быстрее и более точно, чем люди, это создаст большие общественные проблемы. Gartner ожидает, что к этому времени произойдет десятикратное увеличение коммерческих проектов по выявлению фальшивых новостей и контента.

Интернет вещей сегодня активно применяется в нескольких кластерах. На рис. 4 и 5 представлена общемировая статистика подключенных устройств по разным отраслям (исследование компании Ovum от 2016 года, по заказу Nokia) [15].

Рисунок 4. Число соединенных IoT-устройств по основным отраслям в мире к 2019 году, млн штук

Рисунок 4. Число соединенных IoT-устройств по основным отраслям в мире к 2019 году, млн штук

Рисунок 5. Объем мирового рынка интернета вещей в 2025 году, млрд долларов

Рисунок 5. Объем мирового рынка интернета вещей в 2025 году, млрд долларов

Так, компания Ovum прогнозирует, что общий объем соединенных устройств в мире достигнет около 530 млн штук в 2019 году, при этом наибольшее число таких устройств будет в сфере энергетики и ЖКХ, на транспорте, в промышленности, здравоохранении и торговле. Ключевым драйвером роста станет продолжающееся снижение стоимости сенсоров и оборудования, услуг связи, обработки данных и системной интеграции. При этом доходы глобального рынка промышленного интернета вещей достигнут 484 млрд евро в 2025 году, а основными отраслями станут транспорт, промышленность, ЖКХ, здравоохранение и применение для «умного дома». Основной доход придется на приложения, аналитику и сервисы для конечных пользователей. Общий годовой объем рынка интернета вещей (пользовательского и корпоративного) в мире Machina Research и Cisco оценивают в сумму до 4,3 трлн долларов к 2025 году [15].

Практически в каждой из вышеперечисленных областей есть как масштабные, так и интеллектуальные решения. Однако интеллектуальные или масштабные решения в большей степени присущи только некоторым областям.

Прежде чем их рассмотреть, необходимо определиться с критериями масштабности и интеллектуальности. Масштабный интернет вещей не всегда может быть интеллектуальным, равно как и интеллектуальный интернет вещей не обязательно является масштабным. Критериями масштабности IoT-решения, по мнению авторов исследования, являются:

  • масштабируемость по однотипным подключенным устройствам у IoT-платформы;
  • поддержка одновременного подключения большого количества устройств;
  • количество прошивок для устройств, мобильных/клиентских приложений;
  • зрелость существующих функциональных API-модулей (как базовых, так и настроенных системными интеграторами);
  • количество классов и видов устройств, которые могут быть подключены к платформе в рамках типового решения;
  • производительность ядра IoT-платформы;
  • стоимость решения.

Также критериями интеллектуального интернета вещей являются:

  • использование технологий искусственного интеллекта;
  • сложные процессы взаимодействия между устройствами, ядром и приложениями IoT-платформы;
  • выполнение сложных операций умными устройствами;
  • более глубокая интеграция с информационными системами, чем в IoT-решениях с простыми датчиками.

Архитектура большинства современных IoT-платформ – это все же архитектура «простого», неинтеллектуального IoT, где аналитическим системам и приложениям пока что отводится один уровень в иерархии IoT-решения, так же как и устройствам, шлюзам или датчикам. Интеллектуальные имеют еще один дополнительный уровень.

Основные проблемы на пути внедрения интеллектуального или масштабного IoT – это:

1) Неправильная ориентированность заказчиков и мелких вендоров на программно-аппаратный характер IoT-платформ.

2) Трудности с осознанием бизнес-ценности IoT-решения для заказчика и отсутствие четкой методологии выбора IoT-платформ.

Еще одна критическая проблема, связанная с крупными вендорами IoT-платформ, – их нежелание давать своим конкурентам бесценный опыт пилотных проектов, который может быть относительно легко украден и скопирован с учетом допущенных ошибок (рыночная тактика «ловкого второго»).

Особенностью современного рынка IoT является то, что любой пилотный проект любого вендора продвигает всю индустрию IoT вперед, ведь все элементы, формирующие экосистему IoT-платформы, уже разработаны и в достаточной степени интегрированы – вопрос лишь в комбинации этих элементов исходя из PLM-рисков. Поэтому основную выгоду получит та компания, которая первая создаст абсолютно приемлемое для рынка решение, оно станет цифровой платформой, обеспечивающей лидерство в своем сегменте.

3) Относительно низкий уровень зрелости ключевых бизнес-процессов в компаниях – потенциальных заказчиках IoT-решений. Так, согласно исследованию компании «Логика BPM», в 2016 году менее чем в половине исследованных российских компаний были описаны ключевые процессы [34] (см. рис. 6).

Рисунок 6. Результаты исследования зрелости управления бизнес-процессами российскийх компаний

Рисунок 6. Результаты исследования зрелости управления бизнес-процессами российскийх компаний

Иными словами, российские компании имеют дефицит компетенций, который если не помешает им в эксплуатации интеллектуальных IoT-решений, то точно не позволит им воспользоваться всеми потенциальными бизнес-выгодами от интернета вещей.

4) Проблемы с безопасностью. Для немасштабных, неинтеллектуальных IoT-проектов вопросы обеспечения безопасности стоят чрезвычайно остро. Соответственно, в условиях эксплуатации более сложного и комплексного IoT-решения, автоматизирующего бизнес-процессы с более высокой стоимостью, будут расти как вероятность риска, так и сумма риска.

Области, в которых точно следует ожидать прорыва в использовании искусственного интеллекта, – это прежде всего:

  • «умные» города;
  • медицинское обслуживание и E-health;
  • беспилотное вождение;
  • управление электросетями;
  • наблюдение и безопасность;
  • промышленное производство и строительство;
  • военный IoT.

Следующие отрасли будут в наибольшей степени затронуты машинным обучением: производство (27%), ретейл (11%), информационные услуги (9%), финансовый сектор (9%).

В среднесрочной перспективе интеллектуальный IoT станет технологической базой для решений в сфере производства и систем безопасности. Базовые технологии такого рода уже сегодня применяются для автоматической разблокировки дверей, в «умных» домах и при использовании некоторого промышленного оборудования для автоматического контроля доступа.

Следующая группа технологий – это машинное зрение, совершившее значительный скачок за последние пять лет. Технологии распознавания лиц используются в разнообразных процессах – от наблюдения и маркетинга до финансовых транзакций. Примером компании, специализирующейся в этой области, является Kairos. Кроме того, машинное зрение позволит продвинуть вперед интеллектуальную беспилотную технику (прежде всего военную), автоматическое возведение зданий, «умные» города, поведенческую визуализацию.

Разработка системы критериев выбора программной IoT-платформы и их оценка

Forbes ожидает, что рынок IoT-платформ в ближайшее время будет расти на 35% в год до 18 млрд долларов в 2020-м [23].

Интересным вариантом может быть внедрение программных IoT-платформ, выросших из зрелых решений класса MEAP/MADP по следующим причинам:

  • богатый конфигуратор встроенной бизнес-логики и сценариев управления устройствами;
  • отработанные решения;
  • идеальная совместимость со всеми распространенными ERP-системами;
  • высокий ожидаемый жизненный цикл платформы.

К минусам следует отнести:

  • неадаптированность под конкретные отрасли – рынок IoT сегодня высокодифференцирован, и универсальные решения только вырабатываются;
  • высокая стоимость такой платформы вместе с датчиками и умными устройствами.

Однако, по мнению аналитиков Центра исследований корпоративной мобильности, выгоды от ожидаемого повышения эффективной длительности жизненного цикла превышают имеющиеся недостатки.

Разработанный специалистами Центра перечень критериев (см. таблицу 3) может быть использован при выборе программной IoT-платформы в следующих отраслях:

  • производство;
  • транспорт;
  • безопасность;
  • сельское хозяйство;
  • жилищно-коммунальное хозяйство;
  • розничная торговля;
  • логистика;
  • банки;
  • нефтегазовый сектор;
  • страхование;
  • логистика FMCG;
  • гостеприимство;
  • здравоохранение.

Таблица 3. Перечень критериев оценки программных IoT-платформ

№ п/п Наименование критерия
1 Внешние интерфейсы
1.1 API-интерфейсы для разработки приложений и сервисов, соответствие IoT-платформы существующим инструментам разработки в компаниях
1.2 Адаптированность API под конечные точки
1.3 Совместимость с корпоративными системами и готовые преднастроенные коннекторы
1.4 Трудоемкость настройки точек интеграции
1.5 Совместимость с технологиями корпоративной мобильности
1.6 Снижение нагрузки на корпоративную информационную систему (источник-получатель данных) средствами платформы
1.7 Поддержка базовых возможностей интеграции
1.8 Возможность интеграции со сторонними IoT-платформами
1.9 Гибкость архитектуры платформы с точки зрения отраслевой специфики
2. Аналитика и обработка данных
2.1 Инструменты интеллектуального анализа данных
2.2 Онлайн-обработка входящего потока данных
2.3 Инструменты Data Mining для анализа исторических данных
2.4 Специализированные алгоритмы анализа данных для различных потоков и массивов данных
2.5 Off-Line-приложения на устройствах
2.6 Масштабируемость по обработке данных
2.7 Оптимизация трафика
2.8 Периферийные вычисления
2.9 Наличие панелей индикаторов
3 Процессинг, управление действиями и бизнес-логика
3.1 Движок и редактор управления правилами и событиями
3.2 Встроенные механизмы интеграции в бизнес-процессы
3.3 Возможность создания бизнес-логики с использованием языков программирования Java, PHP, Python, С#
3.4 Наличие разработанных IoT-приложений /охват по бизнес-процессам
3.5 Способность сводить низкоуровневые сигналы в высокоуровневые события в соответствии с бизнес-логикой
4. Управление устройствами
4.1 Автоматическое обнаружение и регистрация устройств
4.2 Управление службами каталогов устройств
4.3 Мониторинг состояния устройств
4.4 Инструменты удаленного обновления ПО устройств
4.5 Масштабируемость платформы по управлению устройствами
4.6 Поддержка сверхбольшого количества устройств (более миллиона)
4.7 Plug and play
4.8 Возможность управления реестром асинхронных устройств
4.9 Непрерывная доступность устройств
5. Управление соединениями
5.1 Поддержка междевайсной коммуникации и различных форматов обмена сообщениями
5.2 Поддержка протоколов IoT
5.3 Мониторинг сети
5.4 Поддержка HW-каналов передачи данных
6. Нормализация и актуализация данных
6.1 Автоматическое определение изменившихся относительно девайсной части данных
6.2 Возможность синхронизации удаленных данных
6.3 Обеспечение нормализации данных в условиях нестабильной работы сети
7. Средства разработки IoT-приложений
7.1 Наличие SDK, адаптированного под конкретные точки
7.2 Поддержка других средств увеличения продуктивности разработки приложений
7.3 Отсутствие ограничений к разрабатываемому дизайну приложения
7.4 Легкость освоения платформы разработчиками
7.5 Скорость развертывания приложений
8. Безопасность и неприкосновенность данных
8.1 Наличие функций мониторинга и анализа действий пользователей
8.2 Возможность доступа к логам на устройстве
8.3 Шифрование данных при передаче
8.4 Безопасность хранения данных
8.5 Защищенная авторизация
9. Хранение данных
9.1 Поддерживаемые СУБД
9.2 Масштабируемость ХД
9.3 Работа с большими объемами данных на устройствах
9.4 Облачные возможности хранения данных
9.5 Поддержка различных типов источников данных
9.6 Поддержка мультимодальных баз данных
9.7 Хранение данных на устройствах
10. Экосистема
10.1 Инвестиции вендора платформы в ее развитие
10.2 Поддержка русского языка
10.3 Наличие развитой партнерской сети в России
10.4 Наличие специалистов на российском рынке
11. Рыночные критерии
11.1 Модель ценообразования и способы поставки решения
11.2 Участник рейтингов IoT-платформ
11.3 Наличие реализованных проектов внедрения IoT-приложений в России
11.4 Риски государственной политики импортозамещения
12. Существенные условия контракта
12.1 Поддержка платформы вендором
12.2 Поддержка вендором приложений на платформе
12.3 Сравнительная ТСО базового пакета функций на 1 год

Краткие характеристики оцениваемых платформ

Azure IoT Hub – это сервис, интегрированный в облачное решение Microsoft Azure, обеспечивающий надежную и безопасную двунаправленную связь между миллионами IoT-устройств и бэкендом. Azure IoT Hub обеспечивает надежный обмен сообщениями вида «устройство-облако» и «облако-устройство», безопасные коммуникации и контроль доступа с использованием индивидуальных учетных данных безопасности для каждого устройства. Платформа обеспечивает расширенный мониторинг событий подключения и идентификации устройств. Платформа также включает в себя библиотеки устройств для самых популярных языков и платформ. Она имеет SDK IoT-шлюза для поддержки процессов разработки и управления и логикой краевых приложений. Платформа Mircosoft Azure IoT состоит из сервисов ядра и компонентов уровня приложений для обеспечения потребностей в обработке в трех основных областях типичного IoT-решения, а именно:

  • управление соединениями уст-ройств;
  • обработка данных, аналитика и управление;
  • представление данных и интеграция с бизнес-процессами.

Устройства могут быть подключены как напрямую, так и опосредованно через шлюз. При этом в обоих вариантах может быть реализован краевой интеллект с различными уровнями возможностей обработки. Облачный шлюз предоставляет конечные точки для подключения устройств и облегчает двунаправленную связь с бэкенд-системой. Бэкенд содержит несколько компонентов для обеспечения регистрации и обнаружения устройств, сбора, преобразования и анализа данных. То же самое с бизнес-логикой и визуализацией. Слой бизнес-интеграции и представления данных отвечает за интеграцию IoT-среды в бизнес-процессы предприятия.

Microsoft Azure Hub поддерживает широкий диапазон вариантов подключений для интеграции IoT-устройств. Устройство может быть подключено прямо или опосредованно через полевые шлюзы.

Azure IoT SDK можно использовать для упрощения разработки IoT-клиентов, которые могут подключаться к Azure IoT Hub с помощью вышеперечисленных способов. Azure IoT Hub доступен на рынке в трех версиях. Существует бесплатная версия для разработчиков, чтобы начать работу с ограниченным количеством поддерживаемых сообщений в день (восемь тысяч) и до 500 устройств. Также есть два платных пакета для среднего и интенсивного использования, которые не имеют ограничений на устройства и предлагают большие размеры сообщений и общее количество сообщений в день.

Платформа Amazon AWS IoT состоит из облачных функций, которые позволяют IoT-устройствам быть надежно подключенными к облаку для двунаправленного обмена сообщениями. Фактически она предоставляет собой построенный на базе веб-коммуникаций стек, реестр устройств и движок правил для преобразования сообщений и маршрутизации по AWS-сервисам, таким как хранение (S3), обработка потоков (Kinesis) или Amazon Machine Learning. Приложения также могут напрямую связываться с устройствами IoT через REST API. Кроме того, доступ к информации, сгенерированной устройствами, можно получить через так называемые тени устройств, которые кэшируют предыдущее состояние устройства в платформе, для защиты приложений от перебоев в работе сетей, которые могут возникнуть у устройств. Amazon также предоставляет SDK на стороне устройства, поддерживающий общие языки программирования для легкой интеграции устройств с IoT-платформой.

Бизнес-модель Amazon основана на модели ценообразования с оплатой по факту использования платформы и не зависит от количества подключенных IoT-устройств. Чтобы привлечь разработчиков, Amazon предлагает бесплатный пробный период в 12 месяцев, который включает 250 тыс. сообщений в месяц. Если разработчик превысит лимит, Amazon может увеличить сервис для перехода на модель ценообразования с оплатой по мере продвижения.

Цифровая интеллектуальная мобильная программная платформа ОПТИМУМ от российской компании CDC используется для разработки, эксплуатации и развития высокопроизводительных мобильных и IoT-систем. Платформа способна поддерживать одновременно неограниченное количество умных устройств. Платформа тесно интегрируется с блокчейном и мобильными технологиями. Фактически данная платформа выросла из зрелого решения класса MEAP. Она обладает высокой производительностью вычислений.

Главное достоинство платформы – мощные возможности повышения продуктивности разработки приложений, что создает предпосылки для значительного укрепления экосистемы. Платформа также позволяет эффективно программировать бизнес-логику и с помощью множества языков программирования. IoT-платформа поддерживает различные источники данных REST, WSDL и JDBC, а также прямые вызовы процедур интеграции из КИС, текстовые файлы, XML, пользовательские плагины.

Данный продукт приобрел основные свои специфические черты благодаря технологиям, разработанным в ходе целого ряда проектов по автоматизации полевых бизнес-процессов, реализованных на территории России в конце девяностых –начале двухтысячных годов для крупнейших западных и российских компаний, когда критически важной была способность платформы работать в условиях плохого покрытия коммуникационными сетями и дорогого трафика. Западные MEAP-решения или рассмотренные выше IoT-платформы не обладают такими возможностями, что может иметь решающее значение для экономической эффективности сверхмасштабных IoT-проектов, таких как, например, «умный» город. Также платформа Оптимум умеет автоматически определять изменившиеся относительно девайсной части данные, значительно снижая потребление ресурсов умного устройства. Важной особенностью платформы являются эффективная интеграция с самыми различными корпоративными информационными системами и поддержка множества коннекторов, позволяющих эффективно интегрироваться в том числе и с западным корпоративным программным обеспечением.

Так как CDC – это российская компания, то у заказчиков нет проблем с русской документацией. Компания уже реализовала в России и СНГ несколько тысяч мобильных проектов, обладает довольно развитой партнерской сетью в России, количество профильных специалистов на российском рынке довольно велико.

Все три платформы либо имеют гибридные интеграционные решения, которые позволяют легко интегрировать приложения, данные и процессы, создавая подключение к API, либо поддерживают все базовые возможности интеграции (Оптимум). бит

  1. Владимир Бахур. Рынок интернета вещей в России в 2017 г. превысит $4 млрд [Электронный ресурс] // Cnews.ru: ИТ-портал. URL: http://www.cnews.ru/news/top/2017-09-25_idc_prognoziruet_bolee_9_mlrd_obem_rynka_interneta (дата обращения: 27.11.2017).
  2. Тим Клау, Роман Чаплыгин. Раскрывая потенциал интернета вещей (IoT) [Электронный ресурс] // Cnews.ru: ИТ-портал. URL: https://www.pwc.ru/ru/publications/iot-expand-the-potential.html (дата обращения: 27.11.2017).
  3. Александра Кирьянова. Россия создает 2,4% мирового объема данных [Электронный ресурс] // Cnews.ru: ИТ-портал. URL: http://www.cnews.ru/news/top/rossiya_sozdaet_24_mirovogo_obema_dannyh (дата обращения: 27.11.2017).
  4. Эксперт по безопасности Gemalto Russia. Интернет вещей (IoT) – вызовы новой реальности [Электронный ресурс] // https://habrahabr.ru: ИТ-ресурс. URL: http://www.cnews.ru/news/top/2017-09-25_idc_prognoziruet_bolee_9_mlrd_obem_rynka_interneta (дата обращения: 27.11.2017).
  5. Алексей Мальцев, Иван Фролов. Gemalto опубликовала Индекс критичности утечек данных за 2016 год [Электронный ресурс] // globenewswire.com: ИТ-портал. URL: https://globenewswire.com/news-release/2017/03/28/945626/0/ru/Gemalto-опубликовала-Индекс-критичности-утечек-данных-за-2016-год.html (дата обращения: 27.11.2017).
  6. Akash Bhatia, Zia Yusuf, David Ritter, Nicolas Hunke. Who Will Win the IoT Platform Wars? [Электронный ресурс] // www.bcg.com. Официальный сайт компании BCG. URL: https://www.bcg.com/publications/2017/technology-industries-technology-digital-who-will-win-the-iot-platform-wars.aspx (дата обращения: 27.11.2017).
  7. Alfonso Velosa, Yefim V. Natis, Benoit J. Lheureux, Eric Goodness. Market Guide for IoT Platforms [Электронный ресурс] // www.gartner.com. Официальный сайт компании Gartner, Inc. URL: https://www.gartner.com/doc/3380746?ref=unauthreader (дата обращения: 27.11.2017).
  8. Peter Newman. The Internet of Things 2017 report: How the IoT is improving lives to transform the world. [Электронный ресурс] // http://www.businessinsider.com. Официальный сайт компании Business Insider Inc. URL: http://www.businessinsider.com/the-internet-of-things-2017-report-2017-1 (дата обращения: 27.11.2017).
  9. Эксперты ждут резкого скачка применения интернета вещей в промышленности РФ через пять лет [Электронный ресурс] // http://tass.ru/. Официальный сайт Федерального государственного унитарного предприятия «Информационное телеграфное агентство России (ИТАР-ТАСС)» URL: http://tass.ru/ekonomika/4574895 (дата обращения: 27.11.2017).
  10. PwC оценила эффект от внедрения интернета вещей в России в 2,8 трлн рублей к 2025 году [Электронный ресурс] // https://rns.online. Официальный сайт Информационного агентства Rambler News Service (RNS). URL: https://rns.online/internet/PwC-effekt-ot-vnedreniya-interneta-veschei-v-Rossii-sostavit-28-trln-rublei-k-2025-godu-2017-08-04/ (дата обращения: 27.11.2017).
  11. 2,8 трлн рублей принесет российской экономике интернет вещей к 2025 году [Электронный ресурс] // https://incrussia.ru/. Официальный сайт русской версии журнала Inc. URL: https://incrussia.ru/news/2-8-trln-rublej-prineset-rossijskoj-ekonomike-internet-veshhej-k-2025-godu/ (дата обращения: 27.11.2017).
  12. Leon Barker, Martin White, Mairead Curran, Zeeshan Patoli, Benji Huggins, Tudor Pascu and Natalia Beloff. Taxonomy for Internet of Things - Tools for Monitoring Personal Effects [Электронный ресурс] // https://www.researchgate.net/. Международный исследовательский портал. URL: https://www.researchgate.net/publication/260310175_Taxonomy_for_Internet_of_Things_-_Tools_for_Monitoring_Personal_Effects (дата обращения: 27.11.2017).
  13. Daan Pepijn. Is blockchain tech the missing link for the success of IoT? [Электронный ресурс] // https://thenextweb.com: The Next Web. Профессиональный IT-портал. URL: https://thenextweb.com/contributors/2017/09/21/blockchain-tech-missing-link-success-iot/.
  14. Martin Brynskov. SYNCHRONICITY: IoT Large Scale Pilot for Smart Cities [Электронный ресурс] // http://ec.europa.eu/. Официальный сайт Европейском комиссии. URL: http://ec.europa.eu/information_society/newsroom/image/document/2017-7/stf_505_-_8-synchronicity_C8FA5D37-B62D-EBD0-F4CA9AD5B08CE6C1_42848.pdf.
  15. Интернет вещей, IoT, M2M мировой рынок [Электронный ресурс] // http://www.tadviser.ru : Профессиональный ИТ-портал. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Интернет_вещей,_IoT,_M2M_(мировой_рынок).
  16. Анна Могилевская, Антон Фейнберг, Иван Ткачев. Медведев назвал пять причин низкой эффективности труда в России [Электронный ресурс] // rbc.ru: Официальный сайт ЗАО «РосБизнесКонсалтинг». URL: https://www.rbc.ru/economics/30/08/2017/59a6b0959a79470df9346274.
  17. Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. № 1632-р [Электронный ресурс] // http://government.ru/. Официальный сайт Правительства РФ. URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf.
  18. Internet of Things: Creating Business Value in Manufacturing [Электронный ресурс] // https://goto.webcasts.com/. Материалы вебинара. URL: https://goto.webcasts.com/viewer/event.jsp?ei=1083688.
  19. Report for Selected Countries and Subjects. Gross domestic product based on purchasing-power-parity (PPP) share of world total [Электронный ресурс] // https://www.imf.org/. Официальный сайт Международного валютного фонда. URL: http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2017/02/weodata/weorept.aspx?pr.x=48&
    pr.y=4&sy=2016&ey=2016&ssd=1&sort=country&ds=%2C&br=1&c=512,672,914,946,
    612,137,614,546,311,962,213,674,911,676,193,548,122,556,912,678,313,181,419,867,
    513,682,316,684,913,273,124,868,339,921,638,948,514,943,218,686,963,688,616,518,
    223,728,516,558,918,138,748,196,618,278,624,692,522,694,622,142,156,449,626,564,
    628,565,228,283,924,853,233,288,632,293,636,566,634,964,238,182,662,359,960,453,
    423,968,935,922,128,714,611,862,321,135,243,716,248,456,469,722,253,942,642,718,
    643,724,939,576,644,936,819,961,172,813,132,199,646,733,648,184,915,524,134,361,
    652,362,174,364,328,732,258,366,656,734,654,144,336,146,263,463,268,528,532,923,
    944,738,176,578,534,537,536,742,429,866,433,369,178,744,436,186,136,925,343,869,
    158,746,439,926,916,466,664,112,826,111,542,298,967,927,443,846,917,299,544,582,
    941,474,446,754,666,698,668&s=PPPSH&grp=0&a=
    .
  20. Александр Аптекман, Вадим Калабин, Виталий Клинцов, Елена Кузнецова, Владимир Кулагин, Игорь Ясеновец. Цифровая Россия: Новая реальность. [Электронный ресурс] // http://www.tadviser.ru. Профессиональный ИТ-портал. URL: http://www.tadviser.ru/images/c/c2/Digital-Russia-report.pdf.
  21. Финансирование программы «Цифровая экономика». [Электронный ресурс] // http://www.tadviser.ru. Профессиональный ИТ-портал URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Финансирование_программы_Цифровая_экономика.
  22. Интернет вещей, IoT, M2M мировой рынок [Электронный ресурс] // http://www.tadviser.ru. Профессиональный ИТ-портал. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Интернет_вещей,_IoT,_M2M_(мировой_рынок).
  23. Louis Columbus. What Makes An Internet Of Things (IoT) Platform Enterprise-Ready? [Электронный ресурс] // https://www.forbes.com/. Официальный сайт Forbes Media LLC. URL: https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/08/17/what-makes-an-internet-of-things-iot-platform-enterprise-ready/#28f3a53d1c9a.
  24. Любовь Кулакова. Необходимость регулирования интернета вещей [Электронный ресурс] // https://habrahabr.ru/. ИТ-блог URL: https://habrahabr.ru/company/parallels/blog/333840/
  25. Posts tagged «Internet of Things». [Электронный ресурс] // https://softwarestrategiesblog.com/. ИТ-блог. URL: https://softwarestrategiesblog.com/tag/internet-of-things/.
  26. Daniel Faggella. Artificial Intelligence Plus the Internet of Things (IoT) – 3 Examples Worth Learning From. [Электронный ресурс] // https://www.techemergence.com/. Официальный сайт компании TechEmergence. URL: https://www.techemergence.com/artificial-intelligence-plus-the-internet-of-things-iot-3-examples-worth-learning-from/.
  27. Daniel Faggella. Seeing the World through Machine Eyes – with Dr. Irfan Essa [Электронный ресурс] // https://www.techemergence.com/. Официальный сайт компании TechEmergence. URL: https://www.techemergence.com/seeing-the-world-through-machine-eyes-with-dr-irfan-essa.
  28. Каждое пятое IoT-устройство в России уязвимо [Электронный ресурс] // http://www.iksmedia.ru/. ИТ-портал. URL: http://www.iksmedia.ru/news/5439272-Kazhdoe-pyatoe-IoTustrojstvo-v-Ross.html.
  29. Что такое интернет вещей Internet of Things, IoT [Электронный ресурс] // http://www.tadviser.ru. Профессиональный ИТ-портал. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Что_такое_интернет_вещей_(Internet_of_Things,_IoT).
  30. Adam Schlegel. The Total Economic Impact™ Of Xamarin For Visual Studio Cost Savings and Business Benefits Enabled By Xamarin For Visual Studio Cross-Platform Mobile Application Development. A Forrester Total Economic Impact™ Study // [Электронный ресурс]. Официальный сайт компании Microsoft. URL: https://info.microsoft.com/forrester-study-xamarin-for-visual-studio-total-economic-impact.html.
  31. Adrienne Capaldo. The Total Economic Impact of QuickBase Cost Savings And Business Benefits Enabled By QuickBase, A Low-Code Platform For Citizen Development // [Электронный ресурс]. Официальный сайт компании QuickBase. URL: https://www.quickbase.com/quickbase-blog/forrester-total-economic-impact-low-code-platform-for-citizen-development.
  32. List Of 450 IoT Platform Companies [Электронный ресурс] // https://iot-analytics.com. Официальный сайт компании IoT Analytics GmbH. URL: https://iot-analytics.com/product/list-of-450-iot-platform-companies.
  33. Colin Bull, Sven Euteneuer. Testing the internet of things - Intelligence is required [Электронный ресурс] // https://www.sqs.com/. Официальный сайт SQS Group Limited. URL: https://www.sqs.com/_resources/whitepaper-testing-the-internet-of-things.pdf.
  34. «Российский рынок ВРМ 2015-2016». Исследование компании «Логика BPM» и TAdviser [Электронный ресурс] // http://www.tadviser.ru. Профессиональный ИТ-портал. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:«Российский_рынок_ВРМ_2015-2016»._Исследование_компании_«Логика_BPM»_и_TAdviser.
  35. Авиационная энциклопедия уголок неба. GBU-31/32/34/35/38 JDAM [Электронный ресурс] // http://www.airwar.ru. Авиационный портал. URL: http://www.airwar.ru/weapon/ab/jdam.html.
  36. Internet of Things (IoT) Predictions [Электронный ресурс] // https://whatsthebigdata.com/. ИТ-портал. URL: https://whatsthebigdata.com/2016/02/13/internet-of-things-iot-predictions/.
  37. Microsoft Azure Architecture // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации на продукты компании Microsoft: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/#pivot=architecture.
  38. Reference - IoT Hub endpoints // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации на продукты компании Microsoft: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-hub/iot-hub-devguide-endpoints.
  39. Microsoft Dynamics 365 for Field Service // [Электронный ресурс]. Официальный сайт Microsoft Dynamics: https://dynamics.microsoft.com/en-us/field-service/overview/.
  40. Forum Sentry Built-in API’s for Integration with Azure IoT // [Электронный ресурс]. Официальный сайт компании Forum Systems: https://www.forumsys.com/product-solutions/api-integration/integrate-to-azure-iot-hub/.
  41. Hybrid integration // [Электронный ресурс]. Официальный портал Microsoft Azure: https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/hybrid-integration/.
  42. Intelligent ERP: Using data and analytics to improve business processes and operations // [Электронный ресурс]. Официальный технический блог Microsoft TechNet: https://blogs.technet.microsoft.com/uspartner_learning/2017/05/08/intelligent-erp/.
  43. Intelligent ERP: Using data and analytics to improve business processes and operations // [Электронный ресурс]. Официальный портал Microsoft Azure: https://azure.microsoft.com/en-gb/blog/azure-stream-analytics-support-for-iot-hub-operations-monitoring-2/.
  44. Artificial Intelligence // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации на продукты компании Microsoft: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/#pivot=products&panel=ai.
  45. Create a custom rule in the remote monitoring preconfigured solution // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации на продукты компании Microsoft: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-suite/iot-suite-v1-custom-rule.
  46. Azure IoT Hub message routing dramatically simplifies IoT solution development // [Электронный ресурс]. Официальный портал Microsoft Azure: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-iot-hub-message-routing-enhances-device-telemetry-and-optimizes-iot-infrastructure-resources/.
  47. Does Microsoft Azure IoT Hub stores data? // [Электронный ресурс]. Онлайн-сообщество разработчиков Stackoverflow: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-iot-hub-message-routing-enhances-device-telemetry-and-optimizes-iot-infrastructure-resources/.
  48. Partition and scale in Azure Cosmos DB // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации на продукты компании Microsoft: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/partition-data.
  49. AWS IoT API Reference // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации Amazon: https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/apireference/iot-api.pdf.
  50. What Is AWS IoT? // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации Amazon: https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/what-is-aws-iot.html.
  51. Presenting AWS IoT Analytics: Delivering IoT Analytics at Scale and Faster than Ever Before // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации AWS Amazon: https://aws.amazon.com/ru/blogs/aws/launch-presenting-aws-iot-analytics/.
  52. Возможности AWS IoT Core // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации AWS Amazon: https://aws.amazon.com/ru/iot-core/features/.
  53. AWS IoT Analytics // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации AWS Amazon: https://aws.amazon.com/ru/iot-analytics/.
  54. Rules for AWS IoT // [Электронный ресурс] Официальный портал технической документации Amazon: https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/iot-rules.html.
  55. Time Series Insights // [Электронный ресурс]. Официальный портал технической документации Microsoft Azure: https://azure.microsoft.com/en-us/services/time-series-insights/.

Центр исследований корпоративной мобильности и интернета вещей Финансового университета при Правительстве РФ

В начало⇑

 

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи

Выпуск №06 (79) 2018г.
Выпуск №05 (78) 2018г. Выпуск №04 (77) 2018г. Выпуск №03 (76) 2018г. Выпуск №02 (75) 2018г. Выпуск №01 (74) 2018г.

           

Tel.: (499) 277-12-41  Fax: (499) 277-12-45  E-mail: sa@samag.ru

 

Copyright © Системный администратор

  Яндекс.Метрика