האינטרנט של הדברים: העתיד כבר כאן – חלק ב'

בחלקו הראשון של המאמר, שפורסם בשבוע שעבר, כתבתי על ההתפתחויות שהביאו את טכנולוגיית האינטרנט של הדברים למיינסטרים בשנים האחרונות, והדגשתי את המרכזיות של פתרונות אינטרנט של הדברים על גבי הענן במהלך זה (IoT over the Cloud). הפעם ארחיב על שילוב טכנולוגיות ה-IoT וה-Cloud, ואשווה בין שתי פלטפורמות הענן המובילות בתחום.

מערכת אינטרנט של הדברים משלבת מערך של רכיבי חומרה, חיישנים ואולי גם סמארטפונים, על מנת לבצע אוטומציה של תהליך תגובה למציאות המשתנה, כפי שזו נמדדת על ידי רכיבי הקצה, אותם "דברים", או "Things". הדוגמאות האפשריות כאן נעות מבית חכם עם מספר חד ספרתי של חיישנים, דרך רצפת ייצור המכילה אלפי חיישנים ועד למערכות גלובליות לחיזוי מזג אוויר המכילות מיליארדים רבים של "דברים". בנוסף, מטבעו, האינטרנט של הדברים מייצר זרם רב ומתמשך של נתונים, שמשודר הלאה – בדרך כלל בזמן אמת.

נתונים אלה, שבצורתם הגולמית אין בהם ערך רב לארגון, דורשים העברה, פלטור, אחסון וערבוב (Data fusion) עם מקורות מידע נוספים. בנוסף, הם דורשים הפעלת לוגיות ארגוניות – לעתים בכלים של ניתוח Big Data, קבלת החלטות, הפעלת מודולים לביצוען ובמקרים רבים העברת היזון חוזר לרכיבי הקצה, למשל כיוונון מרחבי או שינוי עוצמת הסף של החיישן.

נדרשת כאן תשתית שמסוגלת לטפל באוקיינוס של מידע ולחלץ ממנו את הלוז שייתן ערך אמיתי ללקוח או לארגון. כאן בדיוק נכנסת תשתית הענן.

פלטפורמת ה-IoT over the Cloud מאפשרת לך להתחיל את הפיתוח לאחר שמישהו אחר (מוכשר למדי וללא מגבלות הזמן שלך) כבר פיתח עבורך את רוב רכיבי הצנרת, דאג ליציבות ולסקלביליות של המערכת והשאיר לך רק את פיתוח הלוגיקה העסקית וחוקי המערכת הייחודיים לך.

מה בדיוק תעשה עבורי הפלטפורמה הזו?

מערכת איכותית של אינטרנט של הדברים בענן אמורה לספק פתרונות לחיבור רשת למידע המוזרם מהחיישנים; מערכת אחסון של מידע זה בשרת; ניתוח של המידע הנכנס; שמירת ייצוג וירטואלי עם יכולות ניהול לכל אחד מחיישני המערכת; ״לולאה חוזרת״, המאפשרת מתן פקודות לחיישנים על בסיס המידע הנכנס; והצגת תובנות למשתמש מתוך זרם הנתונים.

בנוסף, היא אמורה לדעת לספק אבטחה – שמירה על רמת האבטחה הנדרשת; סקלביליות – היכולת לייצר מערכת שמסוגלת לשנות באופן דינמי ומידי את סך כל המשאבים – שרתים, רוחב פס, שטח אחסון וכדומה – שבהם היא משתמשת בהתאם לעומס שבו היא נתונה; יתירות – יכולת להשתקם באופן מידי, ועם אובדן מידע מינימלי, מנפילתם של רכיבים במערכת; חיזוי ביצועים – אסור שעליית העומס על המערכת תביא לנפילה בביצועיה. סעיף זה מתייחס בעיקר לשיהוי הנדרש לעיבוד כל יחידת מידע נכנסת; ותמיכה בפרוטוקולי אינטרנט של הדברים מקובלים – הכוונה היא בעיקר ל- MQTT ול-HTP, שכמעט כל התעשייה מתיישרת לפיהם, על אף שלחומרות מסוימות יידרשו פרוטוקולים נוספים

שים/מי לב: פיתוח כל זאת בעצמך מאפס יכול לקחת לא מעט שנות אדם, להיות כרוך בעלויות כלכליות שיהיו בלתי נסבלות והעיקר – אין בו כל צורך. פה ושם נתקלתי בטענה שפיתוח עצמי שכזה יגדיל את הערך של החברה אצל המשקיעים. מניסיוני כיועץ טכנולוגי לגופי השקעה, אין בכך גרם של אמת.

ועכשיו לפרקטיקה: היכן משיגים את כל הטוב הזה?

קיימים כיום לא מעט פתרונות אינטרנט של הדברים. למעשה, עשרות. אבל יש רק שישה שנחשבים למובילים ממש: אלה של AWS, גוגל (Google), אורקל (Oracle), סאפ (SAP), ווטסון (Watson) של יבמ (IBM) ו-Azure מבית מיקרוסופט (Microsoft), כשהפלטפורמות של AWS ויבמ נחשבות על ידי רוב המומחים לפלטפורמות הטובות ביותר (על אף התקדמות מואצת מצד גוגל).

במה לבחור? לשאלה זו לא אוכל, לצערי, לענות במסגרת מאמר זה. יש יותר מדי משתנים במשוואה, ובהרבה מקרים נדרש תהליך השוואתי כדי להגיע לתשובה הנכונה. אבל פטור בלי כלום אי אפשר. לכן, אציין כמה כללים שבהם אני משתמש כשנדרשת בחירה בין שתי הפלטפורמות המובילות:

– הענן של יבמ נבנה על גבי תשתית פתוחה לחלוטין – Cloud foundry – שמאפשרת, לפחות תיאורטית, מעבר שקוף לחלוטין מארכיטקטורת ענן אחת לאחרת. לעומת זאת, הענן של AWS ״כובל״ את המשתמש לסט של טכנולוגיות ורכיבים ייחודיים.

– נתח השוק של AWS Cloud גבוה בהרבה, בוודאי בישראל, מזה של IBM Cloud – דבר שמבטיח יתרונות רבים: קהילת מפתחים רספונסיבית, קלות רבה יותר בגיוס בעלי מקצוע, מעגלי עדכון מהירים יותר ועוד. הפלטפרומה של אמזון (Amazon) היא גם ותיקה יותר ורצות עליה הרבה יותר מערכות אינטרנט של הדברים קריטיות.

– תמחור: לפחות בשוק הישראלי ניתן בשנים האחרונות לקבל מיבמ חבילות מחיר זולות באופן משמעותי מאלה של המתחרים.

– ל-AWS Cloud יש כנראה את המערכת הסקלבילית ביותר בעולם כיום. בעת הצורך תדע המערכת לתמוך גם במיליארדים רבים של חיישנים פר לקוח.

– יש למערכת זו גם יתרון במערכת ניהול החיישנים (או ה-Shadows, כפי שזה נקרא אצלם), כולל Thing registry, שיכול לשמור ולאחזר מידית נתוני Shadows לצורך ניהול ועדכון מתמשך של מערך החיישנים.

– היכולת האנליטית של ווטסון היא כנראה המובילה בעולם כיום, עם רמות של לימודי מכונה ושל חיזוי אנליטי שלא ראיתי בשום פלטפורמה אחרת. נושא זה קריטי אם המערכת אותה מתכננים נדרשת ליכולות לימוד גבוהות.

מעבר לקריטריונים הכלליים הללו קיים לעתים צורך בהוספת עוד מדדים, שנדרשים באופן ספציפי על ידי המערכת שאותה יש צורך לפתח, למשל יכולות אבטחת נתונים חריגות, תמיכה בפרוטוקולי Legacy, דרישות מיוחדות של לימודי מכונה וכדומה.

ועוד מילה לסיום: פיתוח מערכות אינטרנט של הדברים הוא מהנושאים הטכנולוגים המרתקים שבהם עסקתי. חדוות היצירה, הלימוד המתמשך, שילוב הדיסציפלינות ויכולת התגובתיות המידית – כל אלה הופכים תחום זה – לצד הערך העסקי, שהוא העיקר, כמובן – פשוט לכיף. אני בטוח שגם אתם תחוו הרגשה זו בפרויקט האינטרנט של הדברים הבא שלכם.