IoT ขึ้นอยู่กับวัตถุและอุปกรณ์ที่รู้จักกันว่า "สรรพสิ่ง" ที่เชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เน็ตประกอบไปด้วยเซนเซอร์ ซอฟต์แวร์ และเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่ช่วยให้ส่งและรับข้อมูลไปและจากสิ่งอื่น ๆ และระบบ วัตถุประสงค์หลักของ IoT คือการทำให้สิ่งต่าง ๆ เป็นไดนามิกและสะดวกยิ่งขึ้น โครงสร้างพื้นฐานที่ใช้สำหรับระบบ IoT ในอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันต่าง ๆ ได้แก่ เซนเซอร์ โซลูชันแบบมีสายและไร้สาย เสาอากาศ แบตเตอรี่ และตัวเชื่อมต่อที่มีขนาดเล็กและส่วนประกอบแบบพาสซีฟซึ่งใช้พลังงานต่ำ การเชื่อมต่อระหว่างกัน และสรรพสิ่งอัจฉริยะของระบบนิเวศ

เซนเซอร์เหล่านี้รวบรวมข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนอย่างมาก และเชื่อมช่องว่างระหว่างโลกทางกายภาพและโลกดิจิทัล พวกมันแปลงข้อมูลที่มีค่าจากโลกแห่งความเป็นจริงเป็นข้อมูลดิจิทัล จากนั้นจะผ่านการประมวลผลและวิเคราะห์เพื่อทำสิ่งที่มีประโยชน์ ยกตัวอย่างเช่น เพื่อยกระดับผลิตภัณฑ์และบริการที่มอบให้แก่ผู้ใช้อุปกรณ์ที่ใช้งาน IoT

ในแอปพลิเคชันอัจฉริยะต่าง ๆ เซนเซอร์มีความสำคัญเป็นอย่างมาก โดยมันจะตรวจจับการเปลี่ยนแปลงทางกายภาพ/ทางเคมี และหลังจากประมวลผลข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาแล้วนั้น เซนเซอร์จะทำให้แอปพลิเคชัน/อุปกรณ์ทำงานโดยอัตโนมัติเพื่อทำให้มันอัจฉริยะ IoT ผสานรวมเซนเซอร์ อุปกรณ์ และโหนดประเภทต่างๆ ที่มีความสามารถในการสื่อสารระหว่างกันโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ สรรพสิ่ง เช่น โมดูลเซนเซอร์และแอคทูเอเตอร์เชื่อมต่อทางกายภาพด้วยอินเทอร์เฟซทั่วไป เช่น USB, GPIO, I2C, SPI และ UART

สาระสำคัญของ IoT คือ 'สรรพสิ่ง' และ 'ข้อมูล’ ฮาร์ดแวร์ที่ใช้ในระบบ IoT มีการติดตั้งส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์ เช่น เซนเซอร์ในตัว เซนเซอร์และแอคทูเอเตอร์อัจฉริยะ อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับการเชื่อมต่อ/การสื่อสาร และซอฟต์แวร์ทำการบันทึก กรองและแลกเปลี่ยนข้อมูลเกี่ยวกับตัวเอง สถานะ และสิ่งแวดล้อมของตัวมันเอง

'สรรพสิ่ง' มีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกัน อาจเป็นแบบคงที่หรือแบบไดนามิก และฝังอยู่ในระบบ สิ่งนี้ทำให้วัตถุ/อุปกรณ์จำนวนมากสามารถทำหน้าที่เป็น 'สรรพสิ่ง' ที่อัจฉริยะได้ วัตถุที่ใช้งานเทคโนโลยี IoT ได้รับการฝังความสามารถอัจฉริยะผ่านการใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่หลากหลาย 'สรรพสิ่ง' มีวิวัฒนาการมาจากการบรรจบกันของเทคโนโลยีที่หลากหลาย การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่องจักร เซนเซอร์โภคภัณฑ์ และระบบฝังตัว ระบบโครงร่างที่สนับสนุนอื่น ๆ ที่ช่วยในการใช้งาน IoT คือสาขาดั้งเดิมของระบบฝังตัว เครือข่ายเซนเซอร์ไร้สาย ระบบควบคุม ระบบอัตโนมัติ และระบบอื่น ๆ

มีการใช้เซนเซอร์ในเกือบทุกพื้นที่ เพื่อสร้างสิ่งแวดล้อม IoT อัจฉริยะ แอปพลิเคชันสิ่งแวดล้อมอัจฉริยะบางส่วน ได้แก่ การจอดรถอัจฉริยะ การจัดการการจราจรอัจฉริยะ ระบบไฟอัจฉริยะ เมืองอัจฉริยะ การวัดอัจฉริยะ และอื่น ๆ อีกมากมาย เซนเซอร์มีหลายประเภท ตั้งแต่แบบเรียบง่ายไปจนถึงแบบซับซ้อน เซนเซอร์ IoT บางตัวที่พบเห็นได้บ่อย ได้แก่ พรอกซิมิตี้เซนเซอร์, เซนเซอร์ตรวจจับตำแหน่ง, เซนเซอร์ตรวจจับการมีอยู่, เซนเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหว, เซนเซอร์วัดความเร็ว, เซนเซอร์วัดอุณหภูมิ, เซนเซอร์วัดความดัน, เซนเซอร์ด้านเคมี, เซนเซอร์วัดความชื้น, เซนเซอร์วัดคุณภาพน้ำ, เซนเซอร์อินฟราเรด, เซนเซอร์ไจโรสโคป, เซนเซอร์ออปติคัล และ อื่น ๆ อีกมากมาย การจำแนกประเภทของเซนเซอร์อาจจำแนกได้ตามคุณลักษณะ วิธีการแปลง ประเภทของวัสดุที่ใช้ ปรากฏการณ์การตรวจจับทางกายภาพ คุณสมบัติ ฯลฯ คุณลักษณะนี้สามารถจัดเตรียมได้ในระดับต่างๆ ของการผสมผสาน ขึ้นอยู่กับจำนวนเซนเซอร์ประเภทต่าง ๆ ที่รวมอยู่ในแพ็คเกจหรือโมดูลเซนเซอร์หนึ่ง ๆ

แอปพลิเคชัน IoT มีความแตกต่างกันอย่างมาก แต่แอปส่วนใหญ่ต้องใช้เซนเซอร์จำนวนมากให้กระจายอยู่ทั่วพื้นที่ขนาดใหญ่ มีเทคนิคการสื่อสารที่แตกต่างกันมากมายในการเชื่อมต่ออุปกรณ์เซนเซอร์เหล่านี้ และอุปกรณ์แต่ละเครื่องสามารถใช้โปรโตคอลในการับส่งข้อมูลที่แตกต่างกันได้ เซนเซอร์ เกตเวย์ เราเตอร์ ซอฟต์แวร์ แพลตฟอร์ม และระบบอื่น ๆ ทั้งหมดเชื่อมโยงกันอยู่ภายในระบบนิเวศ IoT วิธีการที่ระบบเหล่านี้เชื่อมต่อซึ่งกันและกัน เรียกว่า เครือข่าย IoT โดยทั่วไปมักหมายถึงโซลูชันเครือข่ายต่าง ๆ ที่แตกต่างกันในแง่ของการใช้พลังงาน ช่วง และความสามารถของแบนด์วิดธ์ อุปกรณ์เซนเซอร์และทรานสดิวเซอร์เชื่อมต่อกับเครือข่ายโดยผ่านอุปกรณ์เครือข่ายต่าง ๆ เช่น ฮับ เกตเวย์ เราเตอร์ บริดจ์เครือข่าย และสวิตช์ ขึ้นอยู่กับการใช้งาน การเลือกวิธีการเชื่อมต่อ IoT

หรือเทคโนโลยีโปรโตคอลเครือข่ายที่เหมาะสมจำเป็นต้องมีความใส่ใจละเอียดถี่ถ้วน โซลูชันการเชื่อมต่อสำหรับ IoT ใช้รูปแบบข้อความดิจิทัล ซึ่งส่วนใหญ่มีกฎเกณฑ์ที่จำเป็นสำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูล/ข้อความระหว่างอุปกรณ์ สิ่งเหล่านี้อาจทำได้โดยใช้โซลูชันการเชื่อมต่อแบบไร้สายหรือแบบมีสาย โซลูชันไร้สายมีมาตรฐานที่แตกต่างกันสำหรับการเชื่อมต่อระยะไกลและระยะใกล้ โซลูชันการเชื่อมต่อระยะไกลอาจใช้มาตรฐานที่ได้รับอนุญาต (เซลลูลาร์) หรือมาตรฐานที่ไม่มีใบอนุญาต เรียกว่า LPWAN (เครือข่ายสื่อสารวงกว้างที่ใช้พลังงานต่ำ) โซลูชันเครือข่าย IoT ระยะใกล้จะส่งข้อมูลผ่านระยะทางทางกายภาพที่สั้น โดยทั่วไปจะมีระยะห่างระหว่างตัวรวบรวมข้อมูลและเกตเวย์ซึ่งประมวลผลข้อมูลเซนเซอร์ไม่เกิน 150 เมตร

เกตเวย์สามารถสื่อสารกับเซนเซอร์/อุปกรณ์ผ่านโปรโตคอลที่หลากหลาย จากนั้นจึงแปลข้อมูลเป็นโปรโตคอลมาตรฐาน เช่น MQTT มันสามารถประมวลผลล่วงหน้าและกรองข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อลดภาระในการรับส่ง การประมวลผล และการจัดเก็บตามที่ต้องการ

WiFi เป็นเทคโนโลยีไร้สายที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับเครือข่ายท้องถิ่น มันถูกใช้ในแอปพลิเคชัน IoT ต่าง ๆ มากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบบ้านอัจฉริยะและสำนักงานอัจฉริยะ WiFi ทำงานที่ความถี่ประมาณ 2.4 GHz หรือ 5 GHz WiFi HaLow (802.11ah) และ HEW (802.11ax) เป็นมาตรฐาน WiFi สองมาตรฐานที่พัฒนาขึ้นสำหรับ IoT โดยเฉพาะ

บลูทูธก็เป็นโปรโตคอลที่สำคัญสำหรับอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ใช้งานสำหรับแอปพลิเคชันบ้านและอุตสาหกรรมอัจฉริยะ เทคโนโลยีนี้กำลังเติบโตเป็นอย่างมาก เป็นทางเลือกสำหรับการเชื่อมต่อที่ใช้พลังงานต่ำ ช่วงต่ำ และแบนด์วิดธ์สูง บลูทูธ V5 เป็นเวอร์ชันล่าสุดที่เปิดตัว และมุ่งเป้าไปที่อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งโดยเฉพาะ เพิ่มขนาดช่วงเป็นสี่เท่าและเพิ่มความเร็วเป็นสองเท่า

LPWAN เป็นมาตรฐานเครือข่ายระดับโลกใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อเครือข่ายอัจฉริยะที่มีอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร ซึ่งกระจายไปทั่วพื้นที่ขนาดใหญ่ และใช้พลังงานต่ำ เครือข่ายเหล่านี้ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชัน IoT ที่มีอัตราการส่งข้อมูลต่ำ ต้นทุนต่ำ ต้องการอายุการใช้งานแบตเตอรี่ที่ยาวนานขึ้น รวมถึงทำงานในพื้นที่ห่างไกลและเข้าถึงได้ยาก

อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งแบบความถี่แคบ (NB-IoT) เป็นมาตรฐานที่ใช้ LPWAN ซึ่งช่วยให้อุปกรณ์และบริการ IoT ใหม่ๆ ใช้งานได้หลากหลาย ช่วยให้เซนเซอร์/อุปกรณ์จำนวนมากสามารถรวบรวมและส่งข้อมูลไปยังพื้นที่ขนาดใหญ่ได้ ในขณะเดียวกันก็รักษาอายุการใช้งานแบตเตอรี่ อุปกรณ์เหล่านี้สามารถอยู่ได้นานหลายปีโดยใช้แบตเตอรี่ แทนที่จะเป็นเพียงหลายสัปดาห์หรือเดือน เกตเวย์ IoT มักเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แอปพลิเคชันเหล่านี้ทำงานได้

เครือข่ายเซลลูลาร์เป็นแกนหลักในการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต เครือข่ายเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่ช่วงและแบนด์วิดธ์ในด้านความสิ้นเปลืองการใช้พลังงาน มันสามารถส่งข้อมูลจำนวนมากในระยะทางไกล แต่ก็สูญเสียพลังงานแบตเตอรี่ค่อนข้างเร็ว เซลลูลาร์ นำเสนอโซลูชันสำหรับแอปพลิเคชัน IoT ที่เกี่ยวข้องกับการถ่ายโอนข้อมูลทางไกลโดยมีพลังงานแฝงต่ำ ได้แก่ LTE-M ซึ่งสร้างขึ้นจากวิวัฒนาการของ LTE, Cat-0 รวมถึง Cat-1, EC-GSM และ NB-LTE มาตรฐานทั้งหมดเหล่านี้ทำงานได้อย่างราบรื่นบนเครือข่าย LTE หรือ GSM เดิมที่มีอยู่ และสนับสนุนแอปพลิเคชัน IoT ที่หลากหลาย

แอปพลิเคชันบางตัวที่ต้องการความครอบคลุมทั่วโลกและ/หรือความคล่องตัวจะใช้เทคโนโลยีเซลลูลาร์ แต่อุปกรณ์ IoT ส่วนใหญ่จะใช้ความถี่ในการแชร์ของเทคโนโลยีที่ไม่ใช่เซลลูลาร์ในแบนด์ที่ไม่มีใบอนุญาต เพื่อสื่อสารระหว่างกันและกับแอปพลิเคชัน IoT ในระบบคลาวด์ โซลูชันการเชื่อมต่อแบบมีสายใช้สายอีเทอร์เน็ตเพื่อเชื่อมต่อกับเครือข่าย เครือข่ายแบบมีสายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ดี ง่ายต่อการเชื่อมต่อหากคุณมีสายโทรศัพท์อยู่แล้ว

4 องค์ประกอบหลักของ IoT คือ: เซนเซอร์ เครือข่าย การประมวลผลข้อมูล และอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ในกรณีส่วนใหญ่ กระบวนการจะเป็นไปตามวงจรที่ประกอบด้วย 3 ขั้นตอนง่าย ๆ ได้แก่ อินพุต การประมวลผล และเอาต์พุต

อย่างแรก ข้อมูลเซนเซอร์ดิบที่ตรวจจับได้ต้องผ่านการล้างข้อมูลและประมวลผลก่อน การประมวลผลจะบรรลุผลได้โดยใช้เทคนิคข้อมูลต่าง ๆ เช่น การลดสัญญาณรบกวนข้อมูล การคาดคะเนข้อมูล และการตรวจจับข้อมูลผิดจากพวก การรวบรวมข้อมูล และเทคนิคการจัดการข้อมูลอื่น ๆ (การจัดประเภท การเรียงลำดับ และการคำนวณ) การรวมข้อมูลหรือการรวมเซนเซอร์เป็นกระบวนการรวมแหล่งข้อมูลตั้งแต่สองแหล่งขึ้นไป ซึ่งช่วยในการสร้างระบบไดนามิกที่แม่นยำและสม่ำเสมอมากขึ้นโดยมีผลลัพธ์ในการใช้งานที่หลากหลาย

ระบบ IoT ต้องการความสามารถในการคำนวณเป็นพิเศษสำหรับข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเป็นสิ่งสำคัญในการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูล และบรรลุผลตามที่ต้องการ การเรียนรู้ของเครื่องจักร ปัญญาประดิษฐ์ และเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกมอบโซลูชันที่น่าสนใจสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเซนเซอร์ IoT จำนวนมาก เทคโนโลยีเหล่านี้เป็นตัวพลิกเกม เนื่องจากสามารถใช้เพื่อปรับให้กระบวนการทำงานโดยอัตโนมัติ คาดการณ์ความผิดพลาดของอุปกรณ์ และติดตามภัยคุกคามด้านความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ เมื่อโซลูชันทำงานอัตโนมัติโดยสมบูรณ์ AI จะใช้อุปกรณ์เครือข่าย IoT ที่เชื่อมต่อเพื่อช่วยนำทาง การประยุกต์ AI มาใช้กับการจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูล IoT องค์กรสามารถดึงข้อมูลที่มีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ยุ่งเหยิงเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็ว และตอบสนองต่อเงื่อนไขได้แบบเรียลไทม์

มีความจำเป็นต้องผสมผสานเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ต่าง ๆ เช่น Edge Computing, Cloud Computing และ Fog Computing เพื่อบรรลุการคำนวณที่มีประสิทธิภาพของโมเดลการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ Edge จะเน้นวิเคราะห์ข้อมูลที่ Edge ของเครือข่าย มากกว่าที่จะวิเคราะห์ในจุดศูนย์รวมข้อมูล ข้อมูลสามารถถูกวิเคราะห์ได้แบบเรียลไทม์บนอุปกรณ์ของตัวมันเอง หรือบนระบบเกตเวย์ใกล้เคียงที่เชื่อมต่อกับอุปกรณ์ IoT อุปกรณ์ Edge อาจทำหน้าที่เป็นเกตเวย์ ทำให้อุปกรณ์อื่น ๆ บนเครือข่ายสามารถสื่อสารกับฮับ IoT อื่นได้ เกตเวย์ Edge เป็นจุดเชื่อมต่อเครือข่ายสำหรับแอปพลิเคชันที่สื่อสารกับบริการบนคลาวด์ นอกจากนี้ มันมักจะทำการแปลข้อมูลเครือข่ายระหว่างเครือข่ายที่ใช้โปรโตคอลที่แตกต่างกัน

Cloud Computing ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และเทคโนโลยีระบบกระจายแบบขนานบนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ระยะไกล จัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลที่สร้างโดยเซนเซอร์ IoT ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถให้บริการที่มีประสิทธิภาพแก่แอปพลิเคชัน IoT ในการประมวลผลข้อมูลเซนเซอร์ IoT ระดับ Fog คุณลักษณะข้อมูลเซนเซอร์จะถูกดึงและประมวลผลเพื่อจำแนกรูปแบบสัญญาณที่แตกต่างกันโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม ตามผลลัพธ์ของการจำแนกโครงข่ายประสาทเทียม การระบุเหตุการณ์ และการตัดสินใจจะดำเนินการที่ระดับ Fog

แพลตฟอร์มการประมวลผล IoT แบบ Edge และการคำนวณที่ใช้คอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว (SBC) ช่วยให้นักออกแบบมีโซลูชันที่คุ้มค่า และได้รับการสนับสนุนเป็นอย่างดี นอกจากนี้ ยังมีชุดอุปกรณ์และเครื่องมือเพื่อการพัฒนาที่หลากหลายสำหรับแพลตฟอร์มที่ใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ (MCU) ไมโครโปรเซสเซอร์ (MPU) โปรเซสเซอร์สัญญาณดิจิทัล (DSP) และอุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรมได้ (FPGA) ซึ่งเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการออกแบบและพัฒนาระบบที่ใช้ IoT

การใช้งานอุปกรณ์ IoT หลายพันล้านเครื่องที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตจำเป็นต้องใช้พลังงานจำนวนมาก ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียพลังงานทางอิเล็กทรอนิกส์ได้ค่อนข้างมาก เนื่องจาก IoT ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพในการใช้พลังงาน เครือข่าย IoT ที่ต่างกันซึ่งมีองค์ประกอบการคำนวณที่หลากหลายจึงสามารถปรับให้เหมาะสมสำหรับงานต่าง ๆ ได้

และสามารถตอบสนองความต้องการด้านพลังงานเฉพาะสำหรับการใช้งานต่าง ๆ ได้อัตโนมัติ โดยจะต้องมีกระแสไฟสแตนด์บายต่ำและการรั่วไหลต่ำในวงจร รวมถึงการบีบอัดเวลาเพื่อให้ได้ระบบประหยัดพลังงานที่มีประสิทธิภาพ การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและการใช้อัลกอริธึมอัจฉริยะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์จะช่วยในการตรวจสอบการใช้พลังงาน สำหรับระบบ IoT จำนวนมาก การเข้าถึงพลังงานคงที่นั้นเป็นความท้าทายที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ซึ่งอาจมาในรูปแบบปัญหาด้านการนำไปใช้งานหรือต้นทุนในการเชื่อมต่ออุปกรณ์กับแรงดันของแหล่งจ่ายไฟ

ข้อควรพิจารณาในการออกแบบจึงต้องมองถึงองค์ประกอบของระบบหลัก เช่น ไมโครคอนโทรลเลอร์ที่เลือกใช้ อินเทอร์เฟซไร้สาย และเซนเซอร์ ตลอดจนการจัดการพลังงานของระบบ วิธีหนึ่งที่สำคัญในการลดความต้องการใช้พลังงานคือ การเลือกตัวควบคุม/หน่วยประมวลผลที่เหมาะสมซึ่งสามารถประหยัดพลังงานได้มากขึ้น

โปรโตคอลเครือข่ายที่เหมาะสมก็มีความจำเป็นเช่นกัน โปรโตคอลบางตัวอาจใช้แบนด์วิดท์มากกว่าที่จำเป็น ทำให้ใช้พลังงานมากเกินไปเพื่อรองรับ การประหยัดพลังงานที่จำเป็นสามารถทำได้ผ่านการจัดการอินเทอร์เฟซอัตโนมัติของเซนเซอร์และฟังก์ชันอุปกรณ์ต่อพ่วงอื่น ๆ ในโหนดเซนเซอร์ ปริมาณข้อมูลที่จะส่งผ่านลิงค์ไร้สายควรมีจำนวนค่อนข้างน้อย ด้วยเหตุนี้ ZigBee จึงมอบโซลูชันเครือข่ายเมชที่ดีที่สุด นั่นก็คือ Bluetooth Smart ที่เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการกำหนดค่ามาตรฐาน จุดต่อจุดที่ไวต่อพลังงาน และโซลูชัน Sub-GHz ที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะให้ความยืดหยุ่นสูงสุดสำหรับขนาดเครือข่าย แบนด์วิดท์ และเพย์โหลดข้อมูลในการกำหนดค่าแบบดาวหรือแบบจุดต่อจุด

การใช้พลังงานในโหมดพลังงานต่ำและโหมดแอคทีฟ ตลอดจนความจำเป็นในการกระตุ้นจากโหมดพลังงานต่ำเป็นการทำงานความเร็วเต็มรูปแบบ จะสร้างความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในการประหยัดพลังงานแบตเตอรี่ การพิจารณาการออกแบบขั้นสุดท้ายสำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้พลังงานต่ำนั้นจะมุ่งเน้นไปที่การให้พลังงานแก่ระบบด้วยตัวของมันเอง ซึ่งมักจะต้องใช้ตัวแปลงบูสต์หรือตัวควบคุมการสลับบูสต์ โดยขึ้นอยู่กับประเภทของแบตเตอรี่ที่ใช้ในแอปพลิเคชัน

มีหลายวิธีในการหลีกเลี่ยงปัญหาการสิ้นเปลืองพลังงานใน IoT ทั่วไป เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของอุปกรณ์ IoT คุณสามารถรวมวิธีการลดพลังงานและการเก็บเกี่ยวพลังงานเข้าด้วยกันได้หลายวิธี การเก็บเกี่ยวพลังงานเป็นระบบหนึ่งที่การแปลงพลังงานเกิดขึ้นจากรูปแบบพลังงานหนึ่งไปยังอีกรูปแบบหนึ่ง ผ่านสภาพแวดล้อมโดยรอบ เทคนิคขั้นสูงนี้ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และเป็นทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับการใช้งานบางประเภท การลดพลังงานในระบบจะดำเนินการในระดับส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ โดยใช้เทคนิคการจัดการพลังงานขั้นสูงและโหมดประหยัดพลังงานต่าง ๆ

สำหรับระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น วงจรรวมการจัดการพลังงาน (PMIC) จะให้การควบคุมที่แม่นยำยิ่งขึ้นทั่วทั้งระบบ คุณจึงสามารถสร้างรางแรงดันไฟหลายรางเพื่อขับเคลื่อนองค์ประกอบที่แตกต่างกันของระบบฝังตัวได้จากแหล่งพลังงานเพียงแหล่งเดียว

แอปพลิเคชัน IoT เกือบทั้งหมดที่ได้รับการปรับใช้หรืออยู่ในขั้นตอนของการปรับใช้จำเป็นต้องมีความปลอดภัยในระดับสูง เนื่องจาก IoT ยังคงเข้าครอบคลุมการใช้งานจำนวนมาก จึงมีความท้าทายด้านความปลอดภัยมากมาย เช่น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความปลอดภัยของข้อมูล และความหลากหลาย ซึ่งทั้งหมดนี้ต้องทำให้แน่ใจว่าระบบ IoT ทำงานอย่างปลอดภัย

ทุกการใช้งาน IoT สามารถแบ่งออกเป็นชั้นดังต่อไปนี้: การตรวจจับ เครือข่าย มิดเดิลแวร์ หรือแอปพลิเคชัน แต่ละชั้นเหล่านี้ใช้เทคโนโลยีที่หลากหลายซึ่งก่อให้เกิดปัญหาและภัยคุกคามด้านความปลอดภัยมากมาย ชั้นการตรวจจับส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับเซนเซอร์และแอคทูเอเตอร์ IoT ทางกายภาพ วัตถุประสงค์หลักของชั้นเครือข่ายคือ การรับส่งข้อมูลจากชั้นการตรวจจับไปยังหน่วยประมวลผลเพื่อประมวลผล ชั้นมิดเดิลแวร์จะทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างชั้นเครือข่ายและแอปพลิเคชัน ชั้นมิดเดิลแวร์ประกอบด้วยโบรกเกอร์ ที่เก็บข้อมูลที่คงทน ระบบการเข้าคิว การเรียนรู้ของเครื่องจักร ฯลฯ ความปลอดภัยของฐานข้อมูลและความปลอดภัยของคลาวด์คือความท้าทายด้านความปลอดภัยหลักอื่น ๆ ในชั้นมิดเดิลแวร์ ในชั้นแอปพลิเคชันมีแอปพลิเคชันแบบ End-to-End ที่ใช้ IoT อยู่มากมาย

มีเกตเวย์จำนวนมากที่เชื่อมต่อแต่ละชั้นเหล่านี้เพื่อช่วยในการไหลผ่านของข้อมูล ชั้นเกตเวย์เป็นชั้นกว้างที่เชื่อมต่อกับหลายอุปกรณ์ ผู้คน วัตถุ และบริการคลาวด์ โดยจะช่วยจัดหาโซลูชันฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สำหรับอุปกรณ์ IoT การถอดรหัสและการเข้ารหัสของข้อมูล IoT ตลอดจนการแปลโปรโตคอลสำหรับการสื่อสารระหว่างชั้นต่าง ๆ ได้รับการจัดการโดยเกตเวย์

เป้าหมายหลักของการป้องกัน IoT คือการรับรองความปลอดภัยของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และความลับ ตลอดจนความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐาน อุปกรณ์ และบริการที่มีให้ในสิ่งแวดล้อม IoT

โซลูชันในปัจจุบันและอนาคตสำหรับความปลอดภัยจากภัยคุกคาม IoT ประกอบด้วยกลไกต่าง ๆ เช่น บล็อกเชน, Edge Computing, Fog Computing และการเรียนรู้ของเครื่องจักร

บล็อกเชนมีการป้องกันที่แข็งแกร่งจากการปลอมแปลงข้อมูลอุปกรณ์ IoT โดยจะล็อคการเข้าถึงและอนุญาตอุปกรณ์ที่ร่วมมือกันในเครือข่าย IoT จึงอาจเป็นโซลูชันที่ดีกว่าสำหรับความปลอดภัยและการรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล IoT เนื่องจากมีโซลูชันเดียวสำหรับปัญหาด้านความปลอดภัยจำนวนมากในสิ่งแวดล้อม IoT ซึ่งกระจายอยู่ในธรรมชาติ ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องมีอำนาจจากส่วนกลางในการจัดการธุรกรรม

อุปกรณ์ Edge IoT รวบรวมข้อมูลจากเซนเซอร์และสื่อสารระหว่างกัน edge จึงสามารถเป็นจุดเริ่มต้นที่แสนสะดวกเข้าไปยังเครือข่ายและระบบหลัก ทำให้เสี่ยงต่อการถูกโจมตีทางไซเบอร์และความปลอดภัยทางกายภาพ (การปลอมแปลงอุปกรณ์) ภัยคุกคามจากการละเมิดข้อมูลและความเป็นส่วนตัว การปลอมแปลงผ่านการควบคุมระยะไกล และการโจมตีข้อมูลทั้งหมดนี้จะเพิ่มขึ้นเมื่อมีการแลกเปลี่ยนข้อมูลจำนวนมาก

การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) ดูเหมือนจะเป็นโซลูชันที่มีแนวโน้มว่าจะป้องกันอุปกรณ์ IoT จากการโจมตีทางไซเบอร์ได้ โดยเป็นแนวทางที่แตกต่างในการป้องกันการโจมตีเมื่อเทียบกับวิธีการแบบเดิมอื่น ๆ โดเมนจำนวนมากใช้ ML เพื่อการพัฒนาตัวเอง และมีการใช้สำหรับความปลอดภัย IoT ด้วยเช่นกัน

Arm ผู้ผลิตชิปเซมิคอนดักเตอร์ ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่แพร่หลายที่สุดที่ใช้ในการเชื่อมต่อภายในบ้านสำหรับอุปกรณ์รักษาความปลอดภัย หลอดไฟ เครื่องใช้ไฟฟ้า และอื่น ๆ ได้เปิดตัวเฟรมเวิร์กการรักษาความปลอดภัยใหม่ที่เรียกว่า แพลตฟอร์มสถาปัตยกรรมความปลอดภัย (PSA) เพื่อเพิ่มความปลอดภัยให้ IoT สิ่งนี้จะช่วยให้นักออกแบบอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สร้างความปลอดภัยในเฟิร์มแวร์ของอุปกรณ์ได้โดยตรง นอกจากนี้ PSA ยังมอบโมเดลภัยคุกคาม IoT ฮาร์ดแวร์การประเมินความปลอดภัย และโซลูชันสถาปัตยกรรมเฟิร์มแวร์ตาม "การเข้าถึงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด" สำหรับอุปกรณ์เครื่อใช้ไฟฟ้า

Cloud Computing ใช้การแชร์ทรัพยากร ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแพลตฟอร์ม IoT ในกระบวนการ Cloud Computing มีการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากอุปกรณ์ IoT และจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์เช่าภายนอก ผู้ใช้สามารถเข้าถึงบริการคลาวด์ได้จากทุกที่ผ่านอุปกรณ์ใดก็ได้ที่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

คลาวด์มอบการบริการแอปพลิเคชันด้วยทรัพยากรที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ง่ายและพร้อมใช้งาน กระบวนการสร้างความสมดุลระหว่างการจัดเก็บและการประมวลผลข้อมูลบน Edge หรือบนคลาวด์มีความสำคัญมาก การเก็บข้อมูลบน Edge มากเกินไปอาจทำให้อุปกรณ์ Edge รับภาระที่มากเกินไปด้วยและอาจส่งผลกระทบต่อแอปพลิเคชันทั้งหมด

คลาวด์ให้ยืมพื้นที่จัดเก็บและความสามารถในการคำนวณของอุปกรณ์ IoT เหล่านี้ในฐานะ "บริการคลาวด์" การให้บริการโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที (IaaS), การให้บริการด้านแพลตฟอร์ม (PaaS) และ การให้บริการด้านซอฟต์แวร์ (SaaS) เป็นบริการคลาวด์ 3 ประเภทที่มีให้บริการ โซลูชันแพลตฟอร์ม Cloud IoT บางอย่างที่นิยม ได้แก่ Artik Cloud, Autodesk Fusion Connect, AWS IOT, GE Predix, Google Cloud IoT, Microsoft Azure IoT Suite, IBM Watson IoT, ThingWorx, Intel IoT Platform, Salesforce IoT Cloud, Telit DeviceWise, Zebra Zatar Cloud, macchina.io, ThingSpeak และ Particle Cloud

เทคโนโลยีด้านโทรคมนาคมเคลื่อนที่ 4G ทำให้อินเทอร์เน็ตบรอดแบนด์เคลื่อนที่เข้าถึงโมเด็มไร้สายและสมาร์ทโฟน รวมถึงระบบเคลื่อนที่อื่น ๆ ระบบ 4G นำเสนอบริการหลักที่ได้รับการปรับปรุง เช่น วิดีโอคอลแบบ HD แบทด์วิดท์ (BW) ที่สูงขึ้น ปริมาณข้อมูลที่สูง QoS ที่ดีขึ้น และการบริการสตรีมมิ่งเกมออนไลน์ มีความจุอยู่ที่ 40 MHz BW และตั้งความเร็วสูงสุดที่ต้องการไว้ที่ 100 Mbps

ตัวอย่างเช่น เมื่อพิจารณาแพลตฟอร์มคลาวด์ IoTConnect ® โดย Avnet ซึ่งตอบสนองความต้องการเฉพาะตัวของอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น "เมืองอัจฉริยะ", การผลิต, การดูแลสุขภาพ, การแปรรูปอาหาร (FMCG), ตลาดค้าปลีก, การก่อสร้าง, บริการด้านสิ่งแวดล้อม และอื่น ๆ อีกมากมาย คุณสมบัติอันโดดเด่นของแพลตฟอร์ม IoTConnect ได้แก่ การกำหนดค่าที่ง่าย การแจ้งเตือน การตรวจสอบและวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การรักษาความปลอดภัยหลายชั้น การบูรณาการ การเชื่อมต่อ การทำงานร่วมกัน และซอฟต์แวร์ edge บริการบางอย่างของ IoTConnect ได้แก่ กฎ "อัจฉริยะ" การจัดการอุปกรณ์ การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การตรวจสอบระยะไกล การติดตามสินทรัพย์ และโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล

แพลตฟอร์ม IoTConnect รองรับโปรโตคอลการเชื่อมต่อมากมาย รวมถึง บลูทูธ, 802.15.4/ZigBee หรือ 6LoWPAN, ModBus, CAN bus, BACnet, CoAP, MQTTS, HTTPS, AMQP และอื่น ๆ แพลตฟอร์ม IoTConnect สามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ IoT เกือบทุกชนิดที่มีโปรโตคอลในอุตสาหกรรมที่ทรงพลังที่สุด เพื่อช่วยในการสื่อสารกับคลาวด์แพลตฟอร์ม IoTConnect นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณเชื่อมต่อระบบ CRM และ ERP ขององค์กรเดิมที่มีอยู่ เพื่อให้คุณสามารถสร้างสรรค์สิ่งที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

แพลตฟอร์ม IoTConnect ใช้โครงสร้างพื้นฐานที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์ (SDI) ซึ่งทำให้อัปเกรดได้ง่าย และไม่ต้องพึ่งพาฮาร์ดแวร์ใด ๆ โดยเฉพาะ IoTConnect® สามารถบันทึกและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยทำให้องค์กรเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล อุปกรณ์ เซนเซอร์ เครื่องมือ และระบบควบคุมที่หลากหลายได้อย่างปลอดภัย เมื่อทรัพยากรทั้งหมดเชื่อมต่อกันแล้ว ข้อมูลจะถูกรวบรวม กรอง จัดเก็บ และวิเคราะห์ จากนั้นข้อมูลจะแปลงเป็นรายงานที่เข้าใจง่ายโดยใช้เครื่องมือสร้างแผนภาพข้อมูลและให้บริการแก่บุคคลที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสมเพื่อช่วยให้ตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น