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ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS, TECNOLOGÍA E INGENIERÍA FASE 2 - ANÁLISIS Y DISEÑO GENERAL DE LA SOLUCIÓN - SISTEMA DE TELEMETRÍA

FABER ORLANDO LAGUADO CAMPOS GRUPO: 203055A

TUTOR: JAMES HERNAN BETANCOURT ROMO

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD

OCTUBRE 2019

OBJETIVO



El estudiante presenta diferentes ventajas dado que: “se centra en los conceptos y principios de una disciplina, implica en investigaciones de solución de problemas y otras tareas significativas, que les permite trabajar de manera autónoma para construir su propio conocimiento y culmina en productos objetivos y realistas” .

INTRODUCCIÓN

Por medio del siguiente trabajo individual se desarrollar conceptos predios en el curso de telemetría de la universidad UNAD adquiriendo un carácter investigativo de un sistema de Telemetría para formular un problema en un contexto dado dentro del marco de la planeación de un proyecto

Actividades a desarrollar

Parte1: Actividad individual

a.

El estudiante debe consultar y leer los contenidos propuestos para la Unidad2 en el

entorno de conocimiento. b.

Responder las preguntas a continuación:

•

¿Cuál es la diferencia entre M2M y IoT?

La comunicación máquina-a-máquina o machine-to-machine (M2M) se puede definir como cualquier tecnología que permite a dispositivos conectados en red intercambiar información y realizar acciones sin la intermediación de los seres humanos. No obstante, un operador autorizado puede acceder a la información y reconfigurar la maquinaria en base a la información obtenida (un ejemplo serían los planes de mantenimiento predictivo). En cierto modo, es, ante todo, una solución empresarial que conecta a las empresas con sus máquinas, permitiendo su monitorización y administración de forma remota. Este tipo de tecnología guarda una estrecha relación con las denominadas aplicaciones verticales, es decir, aquellos sistemas específicos diseñados para monitorizar o controlar diferentes variables en un mercado único o para un cliente específico. El internet de las cosas o IoT, en cambio, tal y como comenta Luis del Barrio, director de marketing de The Mail Company en la web Manutención y almacenaje, sería «la interconexión potencial de todos los objetos inteligentes, M2M y la forma en que interactúan con la sociedad, conectando el mundo físico y digital». Se trata de un concepto mucho más amplio, vinculado a las aplicaciones horizontales, que puede implicar, por ejemplo, un análisis de los datos recopilados y la subsiguiente puesta en marcha de un protocolo de actuación/respuesta/reacción determinado. En resumen, el IoT sería el eje que conecta las soluciones verticales M2M. De esta forma se pueden unificar bajo un mismo paraguas sistemas actuales y heredados (muy importante cuando se trabaja en un ámbito industrial en el que la maquinaría no se actualiza a menudo). La siguiente imagen representa de forma esquemática la relación M2M-IoT en la Industria 4.0, un sector en el que Envira IoT ofrece múltiples soluciones.

Principales diferencias entre M2M e IoT Además de la señalada en la introducción y que a efectos del presente artículo, se considera, si no la más importante, una de las principales, existen otras diferencias entre ambos sistemas de comunicación. Conectividad: mientras el M2M conecta máquinas entre sí utilizando sistemas alámbricos o inalámbricos, el IoT conecta dispositivos con la nube. Acceso a la información: los sistemas M2M, al estar construidos sobre aplicaciones propietarias ajenas a los estándares open source, no tienen como objetivo el libre acceso a la información recabada. El internet de las cosas, en cambio, se caracteriza por diseñarse bajo criterios de interconectividad y estándares abiertos, haciendo posible que la información intercambiada sea accesible desde distintas plataformas o dispositivos. Interactividad: una de las principales ventajas del IoT sobre el M2M es su capacidad para interactuar a través de una comunicación bidireccional. El M2M, en cambio, se basa en comunicaciones unidireccionales. Escalabilidad: el IoT, al basarse en una arquitectura en la nube, tiene un potencial de escalado mucho mayor que el M2M, que queda más limitado al basarse en conexiones alámbricas o tarjetas SIM.

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¿Cómo se integra IoT con Telemetría?

IoT se integra con la telemetría porque no sólo radica en conectar objetos entre ellos y manejarlos desde un dispositivo remoto, sino que la información precisa, automatizada y en tiempo real es una característica clave de las aplicaciones de la IoT

c.

Nombre al menos 5 Plataformas Cloud Iot y sus características principales

IoT Central. Este servicio está enfocado en soluciones pre configuradas que no necesitan una personalización extensa, de igual forma el código de los servicios no está expuesto a cambios y la infraestructura tampoco es personalizable. Para este modelo no se necesitan habilidades en programación y las plantillas existentes permiten realizar las configuraciones tiempos cortos. .

El modelo arquitectónico implementado se basa en una conexión de los dispositivos IoT (si son capaces de obtener una Ip se conectan directamente de lo contrario utilizan un puente para conectarse al servidor) con un servidor encargado de recibir las conexiones de los dispositivos y encárguese de hacer su respectivo registro y/o verificación con los componentes de identidad, una vez hecho esto nos encontramos con un servidor que me permite la transmisión de simultánea de datos vía Streaming para conectar la recolección de datos con su debido procesamiento, una vez se ha terminado el procesamiento de datos

tenemos un servidor dedicado a garantizar el acoplamiento del sistema del negocio con el sistema IoT y finalmente está el servidor encargado a interactuar con el usuario. . Thinger.io. Es una plataforma de código abierto que ofrece la conexión de dispositivos IoT ya sea para la obtención de datos por medio de sensores o para enviar datos a través de internet para ser mostrados en el portal principal o en otra aplicación con la cual el portal sea capaz de establecer comunicación como lo hace con algunas redes sociales. La plataforma tiene una versión gratuita que permite configurar tres dispositivos y dos tableros de control que permite mostrar los datos en 10 tipos de pantalla diferentes para hacer uso del sistema se configura un dispositivo IoT que sea capaz de enviar datos por HTTP ya sea directamente o con ayuda de un Gateway, después de esto tenemos la opción de enviar los datos del sensor en formato Json para el almacenamiento de Buckets y su visualización en las diferentes pantallas.

Carriots. Carriots es una plataforma como servicio diseñada para proyectos de IoT de máquina a máquina, esto quiere decir que es una plataforma orientada a conectar un dispositivo a internet y viajar de internet a otra máquina. Por esta razón, esta plataforma permite integrar los dispositivos de IoT a una aplicación externa que requiera de los datos mientras ellos se encargan del almacenamiento y la comunicación. Esta plataforma cuenta con un Rest API y un código SDK en java que facilita la integración con las aplicaciones haciendo uso de una arquitectura de siete capaz que hace posible todo el funcionamiento.

Kaa IoT.

La definición según los desarrolladores de Kaa “Es una plataforma de código abierto que proporciona la tecnología de software clave para habilitar productos y servicios con capacidad IoT comprobada, con lo anterior se sabe que Kaa es una plataforma que brinda conectividad entre objetos y además como valor agregado tiene herramientas que brindan productos que al final facilitan la gestión de los datos, el control de sensores y la ciber seguridad. Características: Desarrollo rápido de productos IoT, es independiente del hardware, puede manejar datos estructurados y no estructurados, compatible con Apache Avro, GUI para esquema de datos, librería SDK Endpoint disponible en Java, C++ y C, y están diseñados para integrarse en su aplicación cliente (o Firmware). Igualmente, Kaa IoT también maneja comunicación cliente-servidor, autenticación, clasificación de datos, encriptación, persistencia, en la conectividad este tiene transporte agnóstico, protocolos conectables y soporte multicanal, por tanto, permite crear aplicaciones que funcionan sobre cualquier tipo de conexión de red, presenta la opción de elegir una de las implementaciones del protocolo de transporte de Kaa o crear personalizados. El servidor Kaa se diseñó para manejar millones de dispositivos conectados, es, fácilmente personalizable y ampliable, tiene equilibrio de carga en el clúster, no hay un solo punto de falla y tiene múltiples opciones de implementación (local, en la nube o mixta). El procesamiento de datos Kaa es pre integrado con los populares sistemas de procesamiento de datos, posee herramientas que permiten la visualización de datos y es escalable para manipular grandes cantidades de datos.

Macchina.io. Es una plataforma de software completa y potente para dispositivos IoT inteligentes que se conectan a sensores, otros dispositivos y servicios en la nube. Las aplicaciones de IoT se ejecutan en dispositivos basados en Linux, su entorno en bases de código es de C++ y JavaScript habilitado para web, seguro, modular y extensible. Características: Proporciona API completas, se basa en un potente servidor de aplicaciones web integrado, el cual brinda interfaces de usuario estéticamente agradables y completas. En la Macchina.io agrega un motor de JavaScript V8 ayuda a la compilación para el código demáquina ARM, MIPS o x86 nativo generando un mejor rendimiento, la modularidad, extensión y escalabilidad flexible permiten actualizar y ampliar de forma segura agregando funciones a los campos, los protocolos de comunicación que usa macchina.io incluyen soporte para HTTP,MQTT, RESTO, JSON-RPC, MQTT, SOAP, UPnP, Modbus, OPC-UA, CANopen, etc. Para la base de datos se usa SQLite integradamente es ideal para registrar datos de sensores y disponible en los dos lenguajes de programación. Usa contenedores de aplicación Docker y presenta una gestión remota segura “my-devices.net” igual para el acceso remoto a través de Web, SSH y VNC.

d.

Proponer un diagrama de bloques del sistema de telemetría inalámbrico con base a

proyecto escogido en la fase1 3.1.

Agricultura de precisión

Tradicionalmente, la agricultura se practica realizando una tarea particular, tal como siembra o cosecha, en función de un horario predeterminado. Sin embargo, al recolectar datos en tiempo real sobre el clima, la calidad del suelo y del aire, la madurez de los cultivos e incluso los costos, la disponibilidad de los equipos y la mano de obra, puede hacerse un análisis predictivo para tomar decisiones más inteligentes, lo cual es conocido como agricultura de precisión (Ibañes, 2009). La implementación de técnicas de agricultura de precisión se realiza con el objetivo de poder determinar con exactitud las necesidades de riego y de fertilizantes, las fases de desarrollo y de maduración de los productos, los puntos óptimos de siembra y de recolección, etc. Es decir, predecir adecuadamente las distintas etapas de producción de los cultivos. Para ello, es importante obtener toda la información posible del agua, del suelo, de las plantas y del ambiente.