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A IoT já chegou. Você está pronto?

IoT ya llegó.¿Estás listo?

∞ Andrés GonzálezConsulting Manager Logicalis Southern Cone

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Se as previsões se concretizarem, daqui a alguns anos estaremos dizendo: “Ok, já conectei todas as coisas à internet... e agora?". A imagem mais emblemática da internet das coisas que me vem à mente é a geladeira que faz o pedido do supermercado automaticamente, que nunca deixa de repor os produtos e está sempre cheia. Pensando bem, isso já é tecnicamente possível com a tecnologia disponível atualmente, e de fato não é muito difícil de implementar. Porém, a pergunta que logo vem à tona é: eu realmente quero que a geladeira esteja sempre cheia?

Nós e as “coisas inteligentes”

Qual é o papel das coisas conectadas quando elas interferem de forma ativa (e não passiva, como estamos acostumados) no nosso cotidiano?

É importante revisar algumas definições, porque as palavras podem representar uma armadilha. O termo “coisas inteligentes” se refere a muitas qualidades dos novos objetos: grande capacidade de processamento e memória, conectividade, interação, algoritmos complexos e, inclusive, técnicas de aprendizagem ou redes neurais. Contudo, algo que as coisas nunca terão, por mais “inteligentes” que possam ser, é a capacidade de tomar decisões considerando o

Si las predicciones se cumplen, en unos años más nos encontraremos diciendo: “Ok, ya conecté todas las cosas a internet y ¿ahora qué?". Quizás la imagen más emblemática de internet de las cosas que viene a mi mente sea la heladera que hace automáticamente el pedido del supermercado, a la que nunca le falta nada, siempre está llena. De hecho, y pensándolo bien, no sólo es técnicamente posible con la tecnología disponible hoy en día, sino que ni siquiera es muy difícil de implementar. Pero la pregunta que luego surge es: ¿realmente quiero que la heladera esté siempre llena?

Nosotros y las “cosas inteligentes”

¿Cuál es el rol que van a cumplir las cosas conectadas, cuando intervienen activamente (y no pasivamente, tal como estamos acostumbrados) en nuestra cotidianeidad?

En este sentido resulta importante revisar algunas definiciones, porque las palabras pueden tendernos una trampa. El término “cosas inteligentes” refiere a muchas cualidades de los nuevos objetos: gran capacidad de procesamiento y memoria, conectividad, interacción, algoritmos complejos e incluso técnicas de aprendizaje o redes neuronales. Sin embargo, lo que nunca van a tener las cosas, por más “inteligentes” que sean, es la capacidad de tomar decisiones

Internet of Things ya se encuentra entre nosotros. A continuación presentamos las principales claves para comprender cómo IoT afecta nuestra realidad y la de la empresa, de un modo nunca visto.

A internet das coisas já está entre nós. A seguir, apresentamos os principais pontos para entender como a IoT afeta a nossa realidade e a da empresa, de uma forma nunca vista antes.

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desde el deseo, las emociones, la cultura, como hacemos los humanos. Por lo tanto no deberíamos decir que las cosas tengan un rol; en todo caso, podemos plantearnos cuál es nuestro rol frente a la capacidad de las nuevas cosas conectadas.

desejo, as emoções e os aspectos culturais, como os humanos fazem. Dessa forma, não deveríamos dizer que as coisas têm um papel; em todo caso, podemos pensar sobre qual é o nosso papel em relação à capacidade das novas coisas conectadas.

¿Qué vemos en las cosas?

Ahora bien, si enfocamos nuestra lupa en las famosas “cosas inteligentes”: ¿Qué vemos? Básicamente tres componentes: sensores, actuadores y electrónica. Los sensores miden alguna variable física, como temperatura, humedad, velocidad, etc. Los actuadores pueden ser interruptores, válvulas, motores que hagan algún cambio en su entorno. La electrónica tiene los algoritmos para manejar los actuadores, traducir las mediciones de los sensores en valores numéricos, y ejecutar algún algoritmo, además de mantener comunicación con servidores, cosas, personas, etc.

O que vemos nas coisas?

Bem, se colocarmos nossa lupa sobre as famosas “coisas inteligentes”, o que veremos? Basicamente, três componentes: sensores, atuadores e eletrônica. Os sensores medem variáveis físicas, como temperatura, umidade, velocidade etc. Os atuadores podem ser interruptores, válvulas e motores que modificam algo no ambiente. A eletrônica tem os algoritmos para manipular os atuadores, traduzir as medições dos sensores para valores numéricos e executar tais algoritmos, além de manter a comunicação com servidores, coisas, pessoas etc.

Lo que nunca van a tener las cosas, por más “inteligentes” que sean, es la capacidad de tomar decisiones desde el deseo o de las emociones.

Algo que as coisas nunca terão, por mais “inteligentes”

que possam ser, é a capacidade de tomar decisões considerando o desejo e as emoções.

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No hay mucho de nuevo en esto. La adquisición y digitalización de datos lleva décadas de desarrollo, así como los protocolos de comunicación y los algoritmos. Lo disruptivo en internet de las cosas es que se defina una plataforma uniforme de comunicaciones (precisamente internet, utilizando protocolo IP) que permita que la conectividad no se limite a un fabricante, una solución o una implementación. De este modo, la interoperabilidad puede escalar globalmente logrando interactuar con otros sistemas, marcas o modelos. Así como se liberan las fronteras de las tecnologías, la cantidad de datos que este sistema mundial de cosas genera, procesa, almacena y transmite es ilimitada.

La escala en IoT

Hace unos días un fabricante de sistemas de control me comentaba que cada uno de sus sistemas basados en PLC y SCADA podía colectar unas 2.500 variables numéricas, muestreándolas hasta 100 veces por segundo. A primera vista, me impactó pensar en la cantidad de memoria, procesamiento y ancho de banda que haría falta para manejar esta cantidad de datos. Sin embargo, luego entendí que el problema no es de capacidad, ya que existe tecnología capaz de hacerlo. La gran dificultad radica en cómo presentar a un operador humano una representación de lo que el instrumento está midiendo, de un modo que la persona pueda entender la situación, sacar sus conclusiones y tomar decisiones acertadas.

El problema no es la falta de datos, sino todo lo contrario: el exceso. En todo caso, lo que falta es información; y esto se debe, paradójicamente, a que hay demasiados datos.

Não há muitas novidades aqui. A aquisição e a digitalização de dados já estão em desenvolvimento há décadas, assim como os protocolos de comunicação e os algoritmos. O que há de disruptivo sobre a internet das coisas é a definição de uma plataforma uniforme de comunicações (precisamente a internet, utilizando protocolo IP) que permita que a conectividade não fique limitada a um fabricante, uma solução ou uma implementação. Deste modo, a interoperabilidade pode escalar globalmente, podendo haver interação com outros sistemas, marcas ou modelos. Assim como são liberadas as fronteiras das tecnologias, a quantidade de dados que este sistema mundial de coisas gera, processa, armazena e transmite é ilimitada.

A escala em IoT

Há alguns dias, um fabricante de sistemas de controle estava comentando que cada um dos seus sistemas baseados em PLC e SCADA podia coletar cerca de 2.500 variáveis numéricas, fazendo amostras até 100 vezes por segundo. À primeira vista, fiquei impressionado ao pensar na quantidade de memória, processamento e largura de banda que seriam necessárias para gerenciar essa enormidade de dados. Contudo, logo entendi que o problema não era de capacidade, já que existe tecnologia para isso. A grande dificuldade reside em como apresentar a um operador humano uma representação do que o instrumento está medindo, de uma forma que a pessoa possa entender a situação, tirar suas conclusões e tomar decisões corretas.

O problema não é a falta de dados, pelo contrário, é o excesso. Em todo caso, o que falta é informação, e isso se deve, paradoxalmente, ao fato de existirem dados demais.

¿Qué vemos en las cosas? Básicamente

tres componentes:

sensores, actuadores y electrónica.

O que vemos nas coisas?

Basicamente, três

componentes: sensores,

atuadores e eletrônica.

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Datos e información

En este punto es vital realizar una distinción: dato no es lo mismo que información. Llamamos dato a una representación numérica, en general resultante de una medición. Para que un dato sea información debe tener un significado para el ser humano que lo opera, es decir un sentido, que le permita hacer lo que tiene que hacer. Para esto hay que procesar los datos, por ejemplo: filtrarlos mediante determinados criterios, combinando varios datos en otro mediante un cálculo, o aplicándoles alguna fórmula.

La información es lo que necesitamos para tomar decisiones.

Sumemos a esto más complejidad. En internet de las cosas, los datos no están estructurados, es decir, no están organizados todos de la misma manera como en una base de datos relacional. Así, existen datos de diferente naturaleza: números, imágenes, videos, grabaciones de audio, texto plano. Además, cuando intentamos comunicarlos, nos encontramos con unos cuantos protocolos estándar de comunicación para IoT, tales como OSGI, MQTT, lightweight M2M, o XMPP. Sin embargo, la interoperabilidad sigue siendo un problema a resolver, incluso las redes sociales son fuente de datos que pueden ser relevantes para cierta aplicación. Como si esto fuera poco, la información la necesitamos ya, ahora, en tiempo real. El enfoque para estos problemas se encuentra dentro de los conceptos de analytics y big data.

Transformando datos en información con técnicas de big data y analytics

A pesar de lo que sugiere su nombre, big data no es una cuestión (solamente)

Dados e informação

Neste ponto, é essencial fazer uma distinção: dado não é a mesma coisa que informação. O que chamamos de dado é uma representação numérica, em geral resultante de uma medição. Para que um dado seja informação, deve ter um significado para o ser humano que o opera, ou seja, um sentido, que lhe permita fazer o que deve fazer. Para isso, é necessário processar os dados de certa forma, por exemplo, filtrando-os mediante determinados critérios, combinando vários dados em outro por meio de um cálculo ou aplicando alguma fórmula. Precisamos de informação para tomar decisões.

Vamos adicionar ainda mais complexidade ao processo: quando se trata de internet das coisas, os dados não estão estruturados, ou seja, não estão organizados da mesma maneira que em uma base de dados relacional. Existem dados de vários tipos: números, imagens, vídeos, gravações de áudio, texto. Além disso, quando tentamos comunicá-los, nos deparamos com vários protocolos padrão de comunicação para IoT, como OSGI, MQTT, lightweight M2M e XMPP. A interoperabilidade continua sendo um problema a ser resolvido, e até mesmo as redes sociais são fontes de dados que podem ser relevantes para algumas aplicações. Como se fosse pouco, a informação é necessária já, agora, em tempo real. A abordagem para esses problemas está nos conceitos de analytics e big data.

Transformando dados em informação com técnicas de big data e analytics

Apesar do que o nome sugere, big data não é uma questão (apenas)

El problema no es la falta de datos, sino todo lo contrario: el exceso.

O problema não é a falta de dados, pelo contrário, é o excesso.

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de cantidad, sino que consiste en aplicar técnicas de procesamiento distribuido, en porciones de datos fragmentados, para extraer información de grandes volúmenes de datos sin estructura, con formatos heterogéneos. Los grandes data centers (hablamos de Google, Facebook, Amazon por ejemplo) utilizan sistemas basados en Hadoop, la técnica de big data más extendida, para realizar búsquedas en segundos de textos a través de millones de páginas web.

Analytics tampoco es un concepto nuevo. Así, podemos definir analytics como la aplicación de herramientas matemáticas (determinísticas y estadísticas) para agrupar, segmentar, calificar y predecir qué escenarios son más probables. Existen muchos productos comerciales para analizar datos de diversas plataformas. Sin embargo, en IoT, los datos están fragmentados, atomizados y diseminados en cualquier lugar de la red, posiblemente en sitios distribuidos alrededor del mundo. Los esquemas tradicionales de analytics, especialmente los basados en colectar datos, almacenarlos y después procesarlos, no satisfacen los desafíos que plantea una arquitectura de IoT.

La niebla: bajando la nube a la tierra

Para trascender las fronteras de la implementación y poder sacar

de quantidade. Consiste em aplicar técnicas de processamento distribuído, em porções de dados fragmentados, para extrair informação de grandes volumes de dados sem estrutura, com formatos heterogêneos. Os grandes data centers (como Google, Facebook e Amazon, por exemplo) utilizam sistemas baseados em Hadoop, a técnica de big data mais extensa, para realizar buscas de textos em segundos em milhões de páginas web.

Analytics também não é um conceito novo. Podemos definir analytics como a aplicação de ferramentas matemáticas (deterministas e estatísticas) para agrupar, segmentar, qualificar e prever quais cenários são mais prováveis. Existem muitos produtos comerciais para analisar dados de diversas plataformas. Contudo, em IoT, os dados estão fragmentados, pulverizados e disseminados em qualquer lugar da rede, possivelmente em sites distribuídos ao redor do mundo. Os esquemas tradicionais de analytics, especialmente aqueles baseados em coleta, armazenamento e processamento de dados, não satisfazem os desafios da arquitetura de IoT.

A névoa: trazendo a nuvem para a terra

Para transcender as fronteiras da implementação e poder tirar vantagem

Para trascender las fronteras de la implementación es preciso quelos datos se muevan a través de la nube.

Para transcender as fronteiras da implementação, é preciso que os dados se movimentem através da nuvem.

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provecho de que las cosas están conectadas a internet, es preciso que de algún modo los datos se muevan a través de la nube. Así entra en juego otra de las tendencias, llamada tercera plataforma, también llamada por IDC “cloud computing”. Pero también hay nuevos desafíos. ¿Es necesario que un gran volumen de datos suba a la nube, cargando enlaces, procesadores y almacenamiento para volver a bajar? La respuesta es: no, y para resolver esta cuestión surge el concepto de fog computing. En este modelo, los datos son preprocesados local o regionalmente, en lugar de ir a grandes data centers, y los datos que suben a la nube ya están parcialmente digeridos para terminar allí el análisis y la presentación.

IoT en números:

∞ El valor potencial de IoT en la próxima década es de USD 19 billones, de los cuales 14,4 corresponden al sector privado y 4,6 al público.

∞ Para 2020 se espera que más de 250 nuevas cosas se conecten por segundo a la red.

∞ Para 2020 se espera que haya 50.000 millones de cosas conectadas a internet.

Fuente: Cisco

IoT ya está entre nosotros

Smart TV, autos conectados, smart watches son sólo algunos ejemplos reales y más conocidos que dan cuenta que IoT ya está entre nosotros. Cloud computing ya tiene también un nivel de madurez que permite mover aplicaciones de negocios a la nube. Por su parte, big data y analytics ya se combinan para dar resultados de negocio. Internet de las cosas no está llegando, ya está aquí.

do fato de as coisas estarem conectadas à internet, é preciso que os dados de algum modo se movimentem através da nuvem. E aqui entra em jogo outra tendência, a Terceira Plataforma, também chamada pelo IDC de “cloud computing”, e, com isso, aparecem novos desafios. É realmente necessário que um grande volume de dados suba até a nuvem, carregando links, processadores e armazenamento, para voltar a descer? A resposta é negativa – e para resolver essa questão surge o conceito de fog computing. Nesse modelo, os dados são pré-processados local ou regionalmente, em vez de serem enviados para grandes data centers, e os dados que vão para a nuvem já estão parcialmente digeridos, para então terminar a análise ea apresentação lá mesmo.

IoT em números:

∞ O valor potencial de IoT na próxima década é de 19 trilhões de dólares, dos quais 14,4 correspondem ao setor privado e 4,6 ao público.

∞ Até 2020, espera-se que mais de 250 novas coisas se conectem à rede por segundo.

∞ Até 2020, espera-se que haja 50 bilhões de coisas conectadas à internet.

Fonte: Cisco

IoT já está entre nós

Smart TV, carros conectados e smart watches são apenas alguns exemplos reais e mais conhecidos que mostram que a IoT já está entre nós. Cloud computing já tem também um nível de maturidade que permite mover aplicativos de negócios para a nuvem. Por outro lado, big data e analytics já começam a se unir para obter resultados de negócio. A internet das coisas não está chegando, ela já está aqui.

Para que un dato sea información debe tener un

significado para el ser humano que lo opera.

Para que um dado seja

informação, ele deve ter um

significado para o ser humano que o opera.

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