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IoT Platform-as-a-service Symbolbild

Internet of Things: Platform as a Service als Ansatz für eine IoT-Architektur

Für den Aufbau einer Architektur für das Internet of Things (IoT) stellen wir Ihnen im heutigen Beitrag den Ansatz „Platform as a Service“ vor. Wie das im Detail aussieht, zeigt zudem die begleitende Grafik.

Der IoT-Architektur Ansatz „Platform as a Service“ setzt auf den IoT-Plattformen der großen Hersteller auf. Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (mit Amazon IoT Core) oder Microsoft Azure (mit dem IoT Hub) bieten verwaltete IoT-Plattformen (s. Nr. 4). Unternehmen können hier Millionen von Geräten gruppiert nach Anwendungszweck registrieren und verwalten (s. 4a). Die erfassten Geräte sind in einer zentralen Datenbank verankert und lassen sich je nach Funktionsumfang der Plattform sogar aus der Cloud heraus updaten und im Direktzugriff verwalten. Hierbei wird jedoch von Geräten ausgegangen, die mit einer überschaubaren Anzahl an Sensoren und Status-Updates arbeiten.

Über ein Gateway (s. Nr. 3) lassen sich Statusänderungen für einen Sensor an einen Message Broker (s. Nr. 4b) senden. Ein Message Broker ist eine zentrale Software-Komponente, die nach dem Publish- / Subscriber-Prinzip funktioniert. Diese setzt auf das offene Nachrichtenprotokoll MQTT (Message Queue Telemetry Transport) für eine Machine-to-Machine-Kommunikation und sollte möglichst eine Verschlüsselung auf Transport Layer Security-Ebene etabliert haben. Dazu sollte eine Absicherung mit Zertifikaten erfolgen, die über das Device Management verwaltet werden.

Das jeweilige Endgerät nimmt den Part des Publishers ein und sendet seine Updates an ein sogenanntes “Topic”. Alle Empfänger, die dieses Topic abonniert haben, bekommen dann automatisch Statusänderungen übermittelt. Genau hier setzt die Rule Engine an (s. Nr. 4c), in der sich Topics abonnieren und darauf aufbauend Regeln z. B. über einen grafischen Editor anlegen lassen. In diesen Regeln ist definiert, wie zum Beispiel eingehende Daten zu transformieren sind oder wie und wo diese abgelegt werden sollen, also in einer Datenbank oder einem Massenspeicher (s. 5a, 5b). Auch einfache Berechnungen und Vergleiche von Daten sind hier bereits möglich. Beispielsweise ließe sich hier ein plötzlicher Temperaturanstieg identifizieren, der von einem Sensor übermittelt wird. In der Folge würde das System eine E-Mail oder Push-Nachricht versenden oder aber auch eine nachgelagerte Business-Logik ansprechen, die dann eine weitere Verarbeitung vornimmt.

Auf Basis der gespeicherten Daten lässt sich eine Visualisierung mit einem passenden Business Intelligence-Werkzeug realisieren, wie zum Beispiel Chart IoT von Materna, Splunk, Power BI oder Quicksight (s. Nr. 6). Neben der Rule Engine gibt es noch das Device Shadow / Thing Shadow (s. Nr. 4d). Ein Device Shadow bietet eine persistente Sicht auf das verwaltete Gerät. Der jeweils aktuelle Status wird in einem Device Shadow hinterlegt und zwischen Cloud und Gerät synchronisiert. Wenn beispielsweise aus der Cloud heraus ein Schaltvorgang initiiert wurde, aber das angesprochene Device zu dem Zeitpunkt keine Verbindung hat, wird bei der nächsten Datenverbindung der Status synchronisiert und das “Thing” kann den Schaltvorgang dann ausführen. So geht kein Status innerhalb des Netzes verloren.

IOT Schemadarstellung

In unserem nächsten Blog-Beitrag stellen wir Ihnen den Ansatz „Streaming und Datenanalyse“ für den Aufbau einer IoT-Architektur vor.

Lesen Sie auch unseren vorangegangenen Blog-Beitrag zum Internet of Things:

https://blog.materna.de/tragfaehige-architekturen-fuer-das-internet-of-things/

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