El Internet de las cosas (IoT) es bastante monolítico: puede referirse a muchos tipos diferentes de sistemas del mundo real (incluidos sistemas como SCADA y telemática, que existían mucho antes de que IoT fuera un término).
Para responder a su pregunta (como he considerado que esto es un ingeniero de mecatrónica y que trabaja en estrecha colaboración con las empresas en IoT y sistemas de software en general) proporcionaré una visión general de muy alto nivel de IoT en general para comenzar.
Considero que IoT comprende 3 áreas principales (generalmente utilizo “áreas”, desde un ángulo más técnico usted estará mirando los sistemas y subsistemas, que pueden ser desarrollados internamente, servicios de terceros, COTS, etc.).
- ¿Qué son las agrupaciones de subprocesos y subprocesos múltiples en la red informática?
- ¿Por qué Cisco clasificó EIGRP como un protocolo de vector de distancia cuando se comporta principalmente como un estado de enlace?
- ¿Qué es el tiempo de propagación?
- Cómo calcular la latencia y el mayor rendimiento en términos de solicitud web por segundo
- ¿Qué enfoque cree que probablemente tendría éxito en el campo de las redes definidas por software: el enfoque de software puro / hardware genérico de VMWare NSX o la API de Cisco ACI sobre enfoque de hardware personalizado?
Estas 3 áreas son:
Detección y actuación : el hardware (y el hardware mecánico y eléctrico asociado y el hardware / firmware / software informático) que experimenta, captura o analiza algunos fenómenos, convierte las señales y variables capturadas en puntos de datos para el procesamiento en el dispositivo o la comunicación posterior. El hardware también puede ser un actuador de algún tipo, efectuando un cambio en el mundo real que puede iniciarse o activarse a través de un algoritmo en el dispositivo, comunicado por algún otro aspecto del sistema o activado manualmente. Estos sensores y actuadores también pueden estar incorporados en otros activos físicos, por ejemplo, luces de la calle, motores de automóviles y aviones, contenedores de envío, equipos de manejo de materiales, solo por nombrar algunos.
Conectividad y comunicación : puede ser conectividad a nivel local (WiFi, Ethernet, RF de baja potencia a través de buses de datos dedicados) a través de la comunicación entre sitios, oficinas centrales, proveedores de servicios, etc. a menudo a través de Internet, de forma cableada o utilizando cada vez más 4G basado en (Cat 1 LTE, NB-IoT) y otras tecnologías de datos inalámbricas (LoRa), etc.) para backhaul.
Captura de datos, procesamiento, análisis, retroalimentación / orquestación y almacenamiento : los ejemplos ahora a menudo incluyen ofertas genéricas de la nube de IoT como Amazon Greengrass, Predix de GE, Azure IoT Suite de Microsoft, Salesforce IoT Cloud. Las empresas también pueden usar su propio middleware y tecnologías de análisis, procesamiento y análisis de datos más genéricas, o plataformas dirigidas a verticales específicas como la gama de Sistemas de Gestión de Edificios de Schneider Electric. Los análisis pueden ser informes bastante simples en términos de tiempo de actividad, hasta el aprendizaje automático / IA para generar información sofisticada a partir de los datos capturados. He omitido deliberadamente la “informática” de este componente: con la informática de vanguardia y la mejora rápida de los conjuntos de chips en el dispositivo, las funciones informáticas de IoT pueden no suceder en la nube, pero pueden extenderse a los propios dispositivos dependiendo de la capacidad, los requisitos del sistema (p. Ej. restricciones de operación en tiempo real (incapaz de hacer frente a los retrasos de telecomunicaciones para funciones específicas) a través de la aplicación específica y la tecnología heredada.
Para responder a su pregunta, deberá considerar cuál de estas áreas le interesa más: cada componente tiene un conjunto diferente de conocimientos básicos requeridos y posibles áreas de desarrollo futuro que guiarán las materias que necesitará estudiar. Una nota: para muchos programas de ingeniería, la primera e incluso parte del programa de estudios del segundo año es bastante similar en todas las disciplinas de ingeniería que se enumeran a continuación.
Como ingeniero en mecatrónica, pasé mucho tiempo aprendiendo sobre sensores y actuadores (sistemas microelectromecánicos, controladores, matemáticas / física, incluidos los cambios eléctricos, mecánicos y térmicos debido a cambios en un entorno determinado, termopares, etc.), una gran cantidad de temas en ingeniería eléctrica e informática de bajo nivel y en temas de mecánica y dinámica más generales.
Tenga en cuenta que si se concentra en esta área, es posible que se le asigne un subsistema (carga de sensores, automatización y control, computación en el dispositivo) de un programa de desarrollo mucho más grande o un equipo o vehículo en general, trabajando con otros expertos . El desarrollo de sensores y actuadores “puros” también implica una cantidad considerable de física.
Los requisitos de energía para ejecutar estos sensores y actuadores (y los activos / equipos / vehículos adjuntos) también deben tenerse en cuenta, especialmente para aplicaciones de sistemas remotos / críticos y, a menudo, generan compensaciones en otras áreas de diseño: los sensores de sondeo o la comunicación de datos con menos frecuencia usan menos energía y viceversa: ¿cuáles son los requisitos del sistema?
La conectividad y la comunicación requieren naturalmente ingenieros eléctricos / de telecomunicaciones / redes / computadoras (y cada vez más software). Para el nivel inferior (en términos de la pila de tecnología), he trabajado con físicos de doctorado que trabajan para mejorar la eficiencia de los cables de fibra óptica; no es algo que generalmente se considera IoT, sino un aspecto crítico de la infraestructura que transportaría señales y datos de IoT .
Finalmente, la tercera área cada vez más se centra en la programación de bajo nivel, a veces en sistemas críticos / en tiempo real y en la experiencia general en diseño de controladores y sistemas informáticos con el aumento de la informática de punta, pasando por la informática en la nube, la ciencia de datos y la experiencia en procesamiento y almacenamiento de datos a gran escala cuando observamos algunos de los productos y servicios que están desarrollando las grandes empresas tecnológicas e industriales. Gran parte de esto se deriva de las tecnologías informáticas más generales que se desarrollan y ofrecen, sin embargo, con el aumento de IoT, veo los beneficios de contar con especialistas involucrados en el desarrollo de estas plataformas.
A medida que se destinen más recursos y enfoque a las plataformas y tecnologías de IoT, espero que veamos estas 3 áreas borrosas: ya está sucediendo con la posibilidad de que Greengrass pueda llevar la inferencia de aprendizaje automático a los dispositivos para el procesamiento local, con los modelos incorporados y entrenado en AWS propiamente dicho.
