Interoperabilidade semântica inter-indústria para viabilização da IIoT
por:
RICHARD HALTER, CONSULTORES GLOBAIS DE TECNOLOGIA DE VAREJO
MARK HARRISON, MILECASTLE MEDIA
ADAM HISE, HARBOUR RESEARCH
SCOTT HOLLENBECK, VERISIGN
BRANDON LEWIS, EDITOR DE TECNOLOGIA
DOUG MIGLIORI, CONTROLBEAM
JOHN PETZE, SKYFOUNDRY
RON SCHULDT, HARMONIZAÇÃO DE DADOS
Esta série de várias partes aborda a necessidade de um único modelo de dados semânticos que suporte a Internet das coisas (IoT) e a transformação digital de edifícios, empresas e consumidores. Esse modelo deve ser simples e extensível para permitir a interoperabilidade plug-and-play e a adoção universal em todas as indústrias.
Camadas de abstração da rede IoT e graus de interoperabilidade
A interoperabilidade, ou a capacidade de sistemas computacionais ou software para trocar ou fazer uso de informações [1], é um requisito de todos os dispositivos que participam da economia da informação de hoje. Tradicionalmente, a interoperabilidade foi definida principalmente no contexto das comunicações de rede. Mas com milhões de dispositivos conectados em indústrias que vão desde a casa inteligente e automação de edifícios até energia inteligente e varejo para cuidados de saúde e transporte, agora é necessária uma definição mais ampla que considere o impacto inter-domínio da interoperabilidade no desempenho do sistema para o sistema.
Talvez o exemplo mais conhecido de uma estrutura para a definição da interoperabilidade de rede seja fornecido pelo modelo Open System Interconnection (OSI), que serve como base de redes de telecomunicações em todo o mundo. O modelo OSI fornece uma estrutura de interoperabilidade através de sete camadas de abstração distintas que isolam e definem várias funções de comunicação, desde a transmissão de bits em mídia física (Layer 1) até o compartilhamento de dados de aplicativos em software (Layer 7). Uma breve descrição dessas camadas e seu propósito podem ser encontradas na Figura 1.
[Figura 1 | O modelo OSI descreve sete camadas de abstração que facilitam a interoperabilidade em redes de telecomunicações e computação.]
Embora cada camada de abstração do modelo OSI contribua para a interoperabilidade global da rede, cada uma delas lida com uma das três categorias de interoperabilidade definidas pelo Virginia Modeling Analysis and Simulation Center’s Levels of Conceptual Interoperability Model (LCIM)[2]. Essas três categorias são interoperabilidade técnica, interoperabilidade sintática e interoperabilidade semântica [3]:
- A interoperabilidade técnica é a capacidade fundamental de uma rede para trocar informações brutas de qualquer tipo. A interoperabilidade técnica é gerenciada por níveis mais baixos da pilha OSI (Camadas 1 a 4), que definem a infra-estrutura para transmitir e receber dados de forma confiável entre pontos em uma rede.
- A interoperabilidade sintática ou a capacidade de trocar dados estruturados entre duas ou mais máquinas, geralmente é tratada pelas camadas 5 e 6 do modelo OSI. Aqui, formatos de dados padrão, como XML e JSON, fornecem sintaxe que permite aos sistemas reconhecer o tipo de dados que estão sendo transmitidos ou recebidos.
- A interoperabilidade semântica permite que os sistemas interpretem o significado a partir de dados estruturados de forma contextual (muitas vezes através do uso de metadados ) e é implementado na camada 7 da pilha OSI.
Na estrutura OSI, a implementação correta de cada camada de abstração contribui para uma sequencia de interoperabilidade, com interoperabilidade técnica que permite a interoperabilidade sintática, o que, por sua vez, permite a interoperabilidade semântica. A interoperabilidade técnica é atualmente bem compreendida e padronizada em redes de comunicação multi-domínio, deixando as camadas sintáticas e semânticas como os principais pontos endereçáveis para comunicações de dados verdadeiramente interoperáveis de máquina a máquina (M2M).
A transição da interoperabilidade sintática para semântica
Onde as Camadas 1 a 4 do modelo OSI fornecem um conjunto de tecnologias agnósticas de infraestrutura de rede baseadas em protocolo Internet (IP), a interoperabilidade sintática e semântica geralmente confia em formatos e protocolos específicos da indústria otimizados com base no tipo de sistemas e dados em mão. Este fato é ainda mais complicado por bilhões de dólares de investimento em infra-estrutura de rede existente para suportar comunicações M2M nesses mercados verticais [4].
Para facilitar a ampla interoperabilidade sintática em meio a essas circunstâncias, o Consórcio de Internet Industrial (IIC) publicou recentemente o "Enquadramento de Conectividade de Internet Industrial", ou IICF [3]. O IICF redefine o modelo OSI tradicional ao combinar as camadas de apresentação e sessão (Camadas 5 e 6) para fornecer todos os mecanismos necessários para "facilitar a forma como os dados são estruturados e analisados inequivocamente pelos pontos finais" (Figura 2). A interoperabilidade sintática entre empresas é suportada por um conjunto de "padrões de conectividade de núcleo" (atualmente o Serviço de Distribuição de Dados (DDS), OPC-Unified Architecture (OPC-UA), oneM2M e serviços da Web) que se comunicam através de um conjunto proposto de padrões entradas.
[Figura 2 | A camada do Framework de Conectividade do IIC fornece a base para a interoperabilidade sintática em diferentes sistemas e domínios.]
Descrevendo o significado de dados - Semântica de dados
Dados de sensores para atuadores
A Internet das coisas (IoT) está mudando nosso mundo, afetando a forma como gerenciamos e operamos ambientes, como casas, edifícios, lojas, hospitais, fábricas e cidades. Os sensores de menor custo, os controladores mais potentes, a "nuvem", equipamentos inteligentes e novas aplicações de software estão permitindo novas abordagens para gerenciar tudo, desde instalações até cadeias de suprimentos.
Os dispositivos inteligentes estão criando aumentos dramáticos na quantidade e tipo de dados disponíveis em nossos ambientes, enquanto as novas aplicações de software estão criando novas maneiras de se beneficiar desses dados. Juntos, esses avanços estão conduzindo uma mudança fundamental na forma como gerenciamos e operamos esses ambientes, nos permitindo passar de estratégias de controle tradicionais baseadas em malhas simples de feedback para metodologias baseadas em dados que informam as partes sobre o desempenho atual de dispositivos e sistemas inteligentes em tempo real.
Todas essas tendências podem ajudar a melhorar a eficiência e impulsionar a redução de custos operacionais globais, quando usadas conjuntamente de forma eficaz. No entanto, é uma coisa ter acesso a dados; outra para torná-lo acionável. Com mais dados disponíveis do que nunca, as indústrias são apresentadas com um novo desafio.
Sem dúvida, o maior obstáculo enfrentado pela adoção generalizada do IoT e sistemas de automação é a interoperabilidade. Um relatório da McKinsey estima que alcançando a interoperabilidade na IoT destravaremos um valor adicional de 40% no mercado total disponível.
Os dados de dispositivos inteligentes são armazenados e comunicados em vários formatos diferentes. Existe convenções de nomenclatura inconsistentes e não padronizadas e fornece interpretadores muito limitados para nos permitir entender seu significado. Simplificando, os dados de dispositivos inteligentes e sistemas de automação não possuem informações para descrever seu próprio significado. Sem significado, um esforço de normatização demorado é necessário antes que esses dados possam ser usados efetivamente para gerar valor. O resultado é que os dados dos dispositivos atuais, embora tecnicamente "disponíveis", são difíceis de usar, limitando assim a capacidade de as partes se beneficiarem plenamente do valor contido nos dados [5].
Para utilizar dados em aplicativos de valor agregado, como análise, gerenciamento de dispositivos remotos e sistemas de automação, precisamos saber o significado de nossos dados. Por exemplo, se obtivermos dados de um ponto de sensor dentro de um sistema de automação de construção (BAS), ele pode incluir um valor de 77,6.
[Figura 3 | Exemplo de valor do sensor]
Não podemos fazer nenhuma análise ou processamento efetivo até que entendamos o tipo de dado do valor. O valor representa temperatura, velocidade, pressão ou algum outro tipo de dado?
[Figura 4 | Exemplo de valor com semântica de tipo de dado]
Se o valor representa uma temperatura, então precisamos saber se é de 77,6 graus Fahrenheit ou graus Celsius. Unidade de medida é outro descritor essencial que precisamos para entender e usar nossos dados.
[Figura 5 | Exemplo de valor com unidade semântica]
Continuando com nosso exemplo, se tudo o que sabemos é o tipo de dados (temperatura) e unidade de medida (ºF), ainda não sabemos muito sobre o significado do valor 77.6. O valor da temperatura representa ar, água ou alguma outra condição ambiental?
Se é uma temperatura do ar para um andar dentro de um edifício, pode ser um pouco quente para os ocupantes. Se é uma temperatura da água para uma caldeira, pode ser muito relevante.
[Figura 6 | Exemplo de valor com semântica de objeto]
Finalmente, se o valor representa uma temperatura do ar para um andar dentro de um prédio, pode ser bom quando o prédio está desocupado, mas não quando está ocupado. Portanto, a data e a hora do evento também são importantes.
[Figura 7 | Exemplo de valor com timestamp]
Digamos que o sensor com o valor de 77.6 é identificado pelo nome (ou seja, o identificador) "zn3-wwfl4". Se eu estou intimamente familiarizado com o sistema de construção e as convenções de nomeação usadas quando foi instalado, talvez eu possa determinar que isso significa a Zona 3, Ala Oeste, Piso 4. Isso me daria um pouco de informação para trabalhar. Se eu conheço bem o prédio, talvez também seja capaz de dizer que o identificador "zn3-wwfl4" é a temperatura do ar de um piso que é operado na programação de ocupação # 1 (7:30 AM - 6:30 PM) e tem Um setpoint de arrefecimento ocupado de 74 ºF.
Municiado com esta informação adicional, eu poderia determinar que um valor de 77,6 não é adequado para as 9:00 da manhã em um dia da semana - é muito quente e levará a reclamações dos ocupantes. O que me permitiu fazer essa determinação, no entanto, era uma quantidade significativa de informações sobre o significado do sensor específico. Informações que eu tive por causa do meu conhecimento pessoal do edifício - mas informações que não foram registradas no sistema de controle (ou qualquer armazenamento de dados único), e não estão disponíveis em qualquer formato consistente "legível por máquina".
Aqui está o desafio de usar a riqueza de dados produzidos pelos sistemas e dispositivos atuais - a capacidade de representar, comunicar e interpretar o significado dos dados. Este "dados sobre dados" geralmente é referido como metadados ou semântica de dados.
Ter metadados apropriados sobre o ponto do sensor nos permitiria entender o impacto do valor atual de 77.6 sem confiar no conhecimento pessoal do sistema. Conforme descrito acima, se soubéssemos o cronograma associado à localização associada ao sensor, poderíamos determinar que é excesso de temperatura durante as horas ocupadas e que o ocupante provavelmente é incômodo.
Sem os metadados necessários, no entanto, não podemos determinar o impacto do valor atual e sua relação com a operação adequada do sistema. Portanto, para fornecer um uso efetivo dos dados, precisamos combinar metadados com o valor do sensor. Quando feito manualmente, este processo é referido como mapeamento ou normalização de dados . Este passo na utilização de dados da série temporal tem sido historicamente um processo manual demorado que adiciona custos significativos para a implementação de novos aplicativos de software, como análise, gerenciamento de dispositivos remotos e sistemas de automação.
Curiosamente, com todo o poder que ganharam ao longo da última década e a adoção de protocolos de comunicação padrão , a maioria dos sistemas de automação fornece pouca ou nenhuma capacidade de capturar informações semânticas sobre os dados que eles contêm. Não houve uma abordagem padronizada para representar o significado dos dados que eles geram ou contêm. Os sistemas fornecem pontos de sensor com um identificador (zn3-wwfl4), um valor (77.6) e unidade (ºF), mas pouca informação adicional. O resultado é que um processo intensivo em mão-de-obra é necessário para "mapear" os dados (mapeamento de dados) antes que qualquer uso efetivo dos dados do sensor possa começar. Claramente, isto cria uma barreira significativa para o uso eficiente dos dos disponíveis nos dispositivos inteligentes.
[Figura 8 | Troca de dados e normalização]
Até 2020, os analistas prevêem que haverá mais de 25 bilhões de dispositivos conectados no IoT. Juntos, esses dispositivos gerarão volumes de dados sem precedentes que, para criar valor, devem ser indexados, compartilhados, armazenados, consultados e analisados de forma inédita.
Cada vez mais, esses dados estão sendo normalizados para dados da série temporal - dados marcados com um carimbo de data / hora - e transmitidos em intervalos regulares (baseados em intervalos) ou em mudanças de estado (ou valor) (baseada em eventos).
[Figura 9 | Séries temporais e eventos]
Embora os aplicativos de análise apenas exijam fluxo unidirecional de dados da série temporal, os sistemas de automação requerem fluxo de dados bidirecional para transmitir dados medidos de sensores e mensagens de comando para atuadores.
[Figura 10 | Fluxo de dados bidirecional]
O desafio dos metadados
Então, como podemos capturar toda essa informação, compartilhá-la e associá-la aos elementos de dados em nossos sistemas de automação e dispositivos inteligentes? Não podemos fazê-lo simplesmente tentando usar identificadores de pontos padronizados. Mesmo em nosso exemplo simples, temos mais metadados do que podem ser efetivamente capturados em um identificador de ponto. Adicione a isso o fato de que possamos adicionar vários outros elementos de dados ao longo do tempo que vão muito além do nosso exemplo simples e é óbvio que precisamos de outra abordagem. Uma solução efetiva precisa ter as seguintes características:
Ele deve desacoplar o identificador de ponto da representação dos metadados associados. A realidade é que temos milhões de pontos em milhares de sistemas e que seus identificadores de pontos não podem ser alterados. Simplesmente não é uma opção - e não é necessário. O que é necessário é um modelo padronizado para associar metadados aos identificadores de pontos existentes.
Deve utilizar uma biblioteca padronizada de identificadores de metadados para fornecer consistência da terminologia de metadados. Isso permitirá que aplicativos de software interpretem o significado de dados sem normalização. A biblioteca precisa ser mantida por especialistas da indústria à medida que novas aplicações são introduzidas. A metodologia de metadados, portanto, precisa ser extensível.
Casos de uso interprofissional
Um desafio fundamental para a interoperabilidade semântica é a capacidade de permitir a interoperabilidade em diferentes indústrias, cada uma com seus próprios ambientes e casos de uso de interoperabilidade. Nas seções subseqüentes desta série, cinco indústrias inter-relacionadas - Homes & Buildings, Energy, Retail, Healthcare, e Transportation & Logistics - serão abordadas.
Abordagens lideradas pela comunidade para o desafio de metadados
Todos nos acostumamos a um fluxo aparentemente interminável de novos protocolos, iniciativas e alianças, todos com o objetivo de inaugurar a era da percepção e do controle onipresentes - a Internet das coisas (IoT) que todos esperamos.Até agora, você pensaria que teríamos nos estabelecido em uma camada de conectividade comum para dispositivos IoT, mas há fatores técnicos que representaram um grande desafio para encontrar uma solução interoperável comum para a conectividade. Os tradeoffs entre custo, alcance de rádio, taxa de dados e consumo de energia dificultam a obtenção de uma resposta de tamanho único.
Muitos consórcios de "padrões IoT" envolvidos na camada de conectividade estão indo para o terreno alto (para a camada de aplicação onde tudo é software e as leis da física não se aplicam [6]). Embora a interoperabilidade do dispositivo dentro da camada do aplicativo ainda não tenha sido amadurecida, a interoperabilidade de empresa para empresa (B2B) nesta camada foi abordada, embora de forma imperfeita, há mais de 20 anos através do Electronic Data Interchange (EDI).
Agora vemos os consórcios "IoT standards" e "business standards" convergentes em um ponto central de interoperabilidade dentro da camada de aplicação. Para gerenciabilidade, esta série incidirá nas abordagens de interoperabilidade semântica de nove consórcios que coletivamente:Inclua a conectividade e as camadas de aplicação do modelo OSI (Figura 12)
Abordar a maioria dos casos de uso de cinco indústrias inter-relacionadas: Casas e Edifícios, Energia, Varejo, Saúde e Transporte e Logística (Figura 13)
[Figura 12 | Abordagens de interoperabilidade de consórcios dentro de camadas OSI]
[Figura 13 | Trabalho semântico de consórcios por setor]
Bluetooth
Bluetooth (Bluetooth.com) é um padrão de tecnologia sem fio para troca de dados em distâncias curtas que é gerenciado pelo Grupo de Interesse Especial Bluetooth (SIG), que possui mais de 30.000 empresas associadas. No nível do consumidor, os dispositivos habilitados para Bluetooth são o exemplo mais prevalente de interoperabilidade de camada de aplicação entre dispositivos altamente restritos.Quando uma rede Bluetooth é estabelecida, um dispositivo assume o papel do mestre enquanto todos os outros dispositivos atuam como escravos. A taxa básica / taxa de dados melhorada (BR / EDR) versão, Bluetooth "clássico", é otimizado para enviar um fluxo constante de dados de alta qualidade (ou seja, música) de uma maneira eficiente em termos de energia. A versão mais recente de baixa energia (LE), Bluetooth Smart, é mais adequada para IoT e sensores , e é construída em uma estrutura de desenvolvimento totalmente nova usando Atributos genéricos ou GATT.
Perfis - Para dois dispositivos Bluetooth serem interoperáveis, eles devem suportar os mesmos perfis. O Bluetooth possui seu próprio conjunto de perfis de camada de aplicação que atualmente giram em torno das funções familiares "periféricas" tradicionalmente cumpridas pelo clássico Bluetooth (ou seja, fones de ouvido, alto-falantes, ratos). O Bluetooth Smart suporta os perfis GATT que expandem os papéis e os casos de uso em condições físicas pessoais e cuidados de saúde (por exemplo, pressão arterial, sensores de freqüência cardíaca, termômetro, escala de peso). O GATT define uma estrutura de dados hierárquica que está exposta aos dispositivos inteligentes Bluetooth conectados. Cada perfil descreve um caso de uso, papéis e comportamentos gerais com base na funcionalidade GATT.
Embora existam produtos Bluetooth Smart no mercado atualmente, não existe um protocolo de camada de aplicação padronizado para fornecer interoperabilidade dos vários fornecedores. Mas o Bluetooth Mesh deve sair a qualquer momento, tentando os mesmos casos de uso da rede IoT como Thread e Zigbee; Com isso certamente virá um conjunto expandido de perfis GATT além de periféricos para casos de uso de Home & Building, como iluminação, HVAC, etc.
Números atribuídos - O Bluetooth atribui identificadores a vários objetos relacionados ao provisionamento (empresas, dispositivos) e semântica (unidades de medida, tipos de dados).
GS1
GS1 (GS1.org) é uma organização global que desenvolve e mantém o sistema de padrões de cadeia de suprimentos mais utilizado no mundo. Mais de um milhão de empresas usuárias executam mais de seis bilhões de transações diárias em 150 países usando padrões GS1.
A GS1 desenvolveu vários padrões dentro da camada de aplicativos que suportam a troca interoperável de informações críticas para o negócio, incluindo dados de eventos transacionais, de produtos e de visibilidade. Esses padrões abordam principalmente o intercâmbio de dados entre parceiros comerciais nas indústrias de varejo, saúde e transporte e logística.
O "Global Language of Business" da GS1 conecta os mundos físicos e digitais, lançando as bases para o IoT. Ao alargar o seu sistema de padrões, a GS1 pode potencialmente desempenhar um papel fundamental na aceleração do ritmo em que as "coisas" podem ser identificadas de forma eficiente, interligadas e tornadas interoperáveis para se tornar a linguagem global das empresas, pessoas e coisas da indústria.
EPC Information Service (EPCIS), Core Business Vocabulary (CBV) - O EPCIS é um padrão GS1, originalmente baseado em tecnologia RFID, que permite que aplicativos diferentes criem e compartilhem "dados de eventos de visibilidade" sobre objetos físicos ou digitais. Seu principal caso de uso foi a rastreabilidade da cadeia de suprimentos, permitindo que os parceiros comerciais compartilhem informações sobre o movimento físico e o status dos produtos à medida que viajam pela cadeia de suprimentos. Ele ajuda a responder as perguntas de "o quê, onde, quando e por quê" para atender às demandas dos consumidores e reguladoras de informações precisas e detalhadas sobre os produtos. Um caso de uso emergente é o IoT.
O CBV fornece semântica central usada para preencher os esquemas de dados do EPCIS para garantir o intercâmbio de dados interoperável, reduzindo a variação em como diferentes empresas expressam intenção comum.
Global Product Classification (GPC) e SmartSearch - GPC classifica os produtos com base em seus atributos essenciais e suas relações com outros produtos. Existem padrões GPC para tudo, desde equipamentos de campismo até calçados, eletrodomésticos para brinquedos.O SmartSearch é o vocabulário de extensão externo da GS1 para o schema.org e deverá fornecer descrições de produtos em linha significativamente mais ricas para uso na busca na web. Um desafio continua a conciliar as diferenças entre os dois vocabulários.
Rede Global de Sincronização de Dados (GDSN) - O GDSN é uma rede interoperável baseada na Internet que permite aos parceiros comerciais sincronizar dados de produtos compatíveis com o GPC com base em um registro global de armazenamentos de dados associados a relacionamentos de parceiros comerciais.
EDI - GS1 EDI fornece padrões globais para mensagens eletrônicas de transações comerciais que ocorrem em uma cadeia de suprimentos, incluindo pedidos, embarques e objetos de pagamento. A GS1 possui três conjuntos de padrões complementares: XML EANCOM, XML e UN / CEFACT XML.
Identificação Chaves - Chaves de Identificação GS1 são estruturadas, globalmente únicos identificadores para as empresas, itens comerciais, locais, recipientes e ativos. Eles são usados nos códigos de barras GS1 e EPC / RFID e para identificar objetos dentro de eventos EPCIS e transações EDI.
Internet Engineering Task Force (IETF)
IETF (IETF.org) é uma comunidade global de desenvolvedores de redes, operadores, vendedores e pesquisadores preocupados com o bom funcionamento e evolução arquitetônica da Internet. A série de documentos de Solicitação de Comentários (RFC) da IETF contém notas técnicas e organizacionais sobre a Internet e inclui protocolos, procedimentos e conceitos.
Protocolo de aprovisionamento extensível (EPP) - O EPP (RFC 5730-RFC 5734) é um protocolo de servidor-servidor de camada de aplicação para provisionamento e gerenciamento de objetos armazenados em um repositório central compartilhado. Especificado em XML, o protocolo define operações genéricas de gerenciamento de objetos e uma estrutura extensível que mapeia operações de protocolo para objetos.
O conjunto de protocolos EPP contém atualmente uma especificação de protocolo base e semântica para classes de objeto de host e domínio de internet e identificadores de "contato" associados a pessoas e organizações.
O EPP foi inicialmente desenvolvido para permitir que os registradores da Internet que vendem serviços de identidade on-line acessem dados de registro de nomes de domínio central de forma mais eficiente. As especificações para outras classes de objetos podem ser desenvolvidas à medida que as necessidades são identificadas.
O Conselho de Arquitetura da Internet (IAB) fornece supervisão arquitetônica para o IETF. Em 2016, o IAB organizou um Workshop IoT de Interoperabilidade Semântica (IOTSI) para avaliar lacunas nos modelos de metadados atuais.
Object Management Group (OMG)
OMG (OMG.org) centra-se em modelagem e padrões baseados em modelos que permitem a interoperabilidade de software . A OMG gerencia o Consórcio de Internet Industrial (IIC) e desenvolveu o Serviço de Distribuição de Dados (DDS) que é um "padrão de conectividade central" no Framework de Conectividade da IIC. O OMG também gerencia o UML (Unified Modeling Language) para modelagem de aplicativos, processos de negócios e estruturas de dados.
O Grupo de Trabalho do Domínio da Saúde da OMG está desenvolvendo um conjunto de padrões de interoperabilidade de saúde em conjunto com o Health Level Seven (HL7), que fornecem uma plataforma orientada por modelo que suporta protocolos de interface legados, alinhando-se com as melhores práticas do setor.
Em 2017, a OMG assumiu a propriedade e a gestão dos padrões de tecnologia (ARTS) da Federação Nacional de Varejo e criou uma nova Força-Tarefa de Domínio de Vendas da ARTS. Os padrões incluem o modelo de dados ARTS, UnifiedPOS, POSlog, mensagens A2A e BPM.
Modelo de Dados Operacionais da ARTS (ODM) - ARTS ODM é um modelo de dados relacional que incorpora centenas de classes de objetos de dados transacionais e mestre que suportam operações comerciais de varejo.
UnifiedPOS (UPOS) - O UPOS é um padrão de interoperabilidade adotado globalmente que inclui modelos de dados definidos por UML para mais de 30 classes de dispositivos periféricos de ponto de venda (POS) (por exemplo, caixa eletrônico, impressora de NFe etc.). Esses modelos de dados são interoperáveis nas camadas de controle e serviço do UPOS.
Open Connectivity Foundation (OCF)
O OCF (OpenConnectivity.org) tornou-se uma das maiores organizações de padrões de interoperabilidade industrial e de interoperabilidade para dispositivos IoT, com mais de 300 empresas associadas. A OCF foi formada pela incorporação do Open Interconnect Consortium (OIC) e AllSeen Alliance em 2016. Antes da fusão, a OIC adquiriu os ativos do UPnP Forum, que desenvolveu as Especificações de Gerenciamento e Controle da UPnP.
A Especificação OCF aborda as mesmas camadas de interoperabilidade que o Zigbee Dotdot e inclui um modelo genérico de recursos e segurança com interações RESTful. IoTivity é uma implementação de referência de código aberto para as especificações OCF.
Modelos - A arquitetura peer-to-peer (P2P) RESTful da OCF é baseada em operações criadas, de leitura, atualização, exclusão, notificação (CRUDN) que se comunicam de forma segura usando estruturas de dados simples e abertas (modelos) que descrevem recursos básicos e os dispositivos que são Composto por esses recursos. OneIoTa é uma ferramenta aberta para desenvolver e gerenciar os modelos de OCF e outras organizações, bem como os mapeamentos entre eles. Enquanto a OCF desenvolveu seus próprios modelos para classes de dispositivos que suportam casos de uso de Casa e Construção, ele está trabalhando em ligação com a Personal Attached Health Alliance (PCHA) para Healthcare e EEBus for Energy.
Projeto Haystack
O Projeto Haystack (Project-Haystack.org) é uma comunidade de código aberto que aborda os desafios da modelagem de dados para sistemas de automação de construção e dispositivos IoT dentro da camada de aplicação. Desenvolveu uma metodologia de modelagem de dados, bibliotecas de marcação (taxonomias), um protocolo de comunicação REST e implementações de referência.
A visão do Project-Haystack é agilizar o uso de dados do IoT, criando uma abordagem padronizada para definir "semântica de dados" e serviços relacionados e APIs para consumir e compartilhar os dados e seus descritores semânticos .
Tags - O Projeto Haystack incorpora uma abordagem de marcação simples e flexível que pode ser usada em mídia de planilhas do Excel e arquivos de texto CSV para tabelas de dados em dispositivos embutidos, representações XML, serviços da Web e outros.
Schema.org
Schema.org foi lançado por operadores de mecanismos de pesquisa em 2011 para criar e gerenciar um conjunto comum de esquemas semânticos para marcação de dados estruturados em páginas da web. A marcação permite que os mecanismos de pesquisa pesquisem e agregem conteúdo da Web por entidades definidas, seus atributos e relacionamentos.
Ontologia - A ontologia do Schema.org foi inicialmente desenvolvida para conteúdos web comuns com base em classes de objeto de nível superior . A crescente ênfase é colocada nas extensões de ontologia criadas através de uma ampla rede de colaborações comunitárias. Ao contrário das extensões hospedadas (por exemplo, bib.schema.org , auto.schema.org , etc.) que são revistas, versionadas e publicadas como parte do schema.org, extensões externas ao schema.org (por exemplo, gs1.org/ Voc / para descrições de produtos ricos) são totalmente independentes e têm seus próprios fluxos de trabalho, processos de revisão e infra-estrutura.
Uma extensão hospedada iot.schema.org proposta destina-se a mesclar os vocabulários semânticos IoT e não-IoT dentro de uma ontologia sustentável e extensível que força a dissociação das estruturas de dados IoT das ferramentas, produtos e aplicativos que usam os dados.
Open Group
O Open Group (OpenGroup.org) gerencia o padrão Open Architecture Group Architecture (TOGAF) para frameworks de arquitetura corporativa e fornece fóruns para suas mais de 500 organizações membros para facilitar a integração empresarial com base em padrões abertos e interoperabilidade global.O Open Group Healthcare Forum busca avançar a interoperabilidade para trocar dados importantes de saúde e saúde. O Fórum Open Platform 3.0 está desenvolvendo um padrão de interoperabilidade para plataformas digitais, considerando a convergência de mobilidade, análise, cloud computing e IoT.
Open Data Element Framework (O-DEF) - O O-DEF é uma estrutura semântica abrangente que pode acomodar padrões semânticos específicos da indústria como "plug-ins". Seu "índice central" compreende classes de objeto de nível superior , propriedades ( atributos ) , E tipos de dados . Os plug-ins desenvolvidos pelo Open Group e outras organizações podem ampliar o "índice central" para suportar casos e indústrias de uso específico.
Open Data Framework (O-DF) - O-DF é um padrão Open Group IoT que oferece suporte à troca de dados interoperável. Os identificadores de objetos tornam possível vincular os dados sobre uma única coisa que pode estar localizada em diferentes sistemas de informação.
Aliança Zigbee
O Zigbee (Zigbee.org) tem sido associado à sua pilha de rede baseada em 2,4 GHz IEEE 802.15.4, agora chamada "Zigbee PRO". A tecnologia definida pela especificação ZigBee se destina a ser mais simples e menos dispendiosa do que a outra área pessoal sem fio Redes ( WPAN ), como Bluetooth ou Wi-Fi . Em 2013, foi adicionado "Zigbee IP" baseado em 6LoWPAN que visa o mercado de redes inteligentes . Há também "Zigbee RF4CE", que fornece controle de freqüência de rádio para ambientes de consumo. A Zigbee possui mais de 400 empresas membros e mais de 1.300 produtos certificados usando sua tecnologia.
Biblioteca de Cluster - A Zigbee Cluster Library ( ZCL ) define e cataloga como uma grande coleção de dispositivos interoperará e representará mais de 10 anos de trabalho colaborativo. Este catálogo fornece um detalhamento fino de atributos do dispositivo abrange uma ampla gama de classes de dispositivos (por exemplo, HVAC, iluminação, etc.) e indústrias (por exemplo, Edifícios, Varejo, Saúde, Energia, etc).
Dotdot - A Aliança Zigbee anunciou recentemente uma nova "Linguagem Universal para o IoT" denominada Dotdot para desacoplar a especificação de padrões ZCL da camada de conectividade. O legado ZCL da Dotdot dá à Zigbee uma vantagem substancial na definição de objetos e ações dentro da camada de aplicação.
A separação dessas definições de camada de aplicativo da conexão de rede e camada física é significante. Antes disso, ter um "Produto Certificado Zigbee" significava que ele era compatível na a camada de aplicação, na rede Zigbee e camadas físicas. Agora, existe a possibilidade de ter dispositivos compatíveis com Dotdot compatíveis na camada de aplicação, mas com diferentes camadas físicas.
O Zigbee começou a demonstrar a interoperabilidade do Dotdot em diferentes pilhas de conectividade (como mostrado na Figura 14), com uma demonstração inicial de dispositivos baseados em Thread usando Dotdot na CES 2017. Possivelmente, um consumidor poderia ter dispositivos Thread interoperando com dispositivos Zigbee na Camada de aplicação, mesmo que eles não usem a mesma tecnologia de conectividade. Na prática, alcançar isso exigiria algum tipo de dispositivo (s) de gateway no nível TCP / IP para adaptar Dotdot a cada camada de conectividade que está sendo usada. Este padrão de "convergência de protocolo no nível TCP / IP" é um tema comum das camadas de aplicação [6].
Uma conseqüência interessante de separar a interoperabilidade da camada de aplicação da camada de conectividade é "confusão de logs". Por exemplo, um produto de iluminação inteligente precisaria de duas certificações: uma para "Thread Certified Component" e outra para "Dotdot". Se esperamos um interruptor se comunique diretamente com uma luminária, teremos que ter os dois logos combinando. Resta saber se esta situação de "dual logo" irá confundir o mercado.
[Figura 14 | Os consórcios se deslocam para camadas de conectividade intercambiáveis]