Dopo oltre quaranta anni dall’avvento di Internet, caratterizzato da molteplici applicazioni e protocolli implementati su di una rete di computer opportunamente interconnessi, ci si è addentrati nel mare magnum delle tecniche finalizzate alla comunicazione ubiqua, coinvolgente e bidirezionale tra utente ed ecosistema tecnologico. Tale trend è recentemente culminato con la progressiva integrazione tra persone e dispositivi, oltre che con l’inarrestabile convergenza tra mondo fisico e virtuale, dando vita al paradigma IoT (Internet of Things). Esso è definito come “una rete mondiale di oggetti interconnessi univocamente indirizzabili, basata su protocolli di comunicazione standard” [1]. Sebbene l’acronimo IoT lasci intendere che un qualunque oggetto Internet-oriented rientri nel novero delle “things”, tale categoria racchiude meramente entità fisiche dotate di intelligenza locale e connettività ad Internet e, in senso più astratto, ingloba oggetti che siano context-aware e in grado di comunicare con entità circostanti. Tali prerogative concorrono a rendere gli oggetti smart, capaci di raccogliere, elaborare e scambiare dati, al fine di raggiungere un obiettivo comune mediante mutue interazioni con il mondo circostante. È proprio l’attributo “smart” a demarcare chiaramente gli ambiti dell’IoT e delle Sensor Networks (SNs). Più in dettaglio, una rete di oggetti “smart” è un’infrastruttura di comunicazione caratterizzata dalle seguenti funzionalità:
- Utilizzo di protocolli di comunicazione standardizzati, al fine di garantire un’interfaccia con il mondo esterno (tramite tag e sensori).
- “Object addressability” (tramite assegnazione di indirizzi IP) e “multifunctionality”, che consiste nell’utilizzare in molteplici scenari una rete che è stata invece progettata per una specifica applicazione [2].
Il Cloud computing, paradigma che consente di fornire, come servizio e in modalità on-demand, l’infrastruttura di elaborazione, server, storage e rete, è adoperato al fine di analizzare i dati generati dagli oggetti IoT. Un aspetto fondamentale dell’IoT è proprio l’integrazione con un’infrastruttura Cloud, capace di ospitare interfacce e applicazioni web-based che consentono la comunicazione con sensori e, più in generale, con dispositivi esterni.
Dalla prospettiva del networking, l’IoT può essere visto come agglomerato di reti differenti, quali: reti mobili (3G, 4G, CDMA), WLAN, WSN e MANET [3]. Come precedentemente menzionato, la connettività riveste un ruolo precipuo nell’ambito dell’Internet of Things, analogamente alle sue caratteristiche di velocità, affidabilità e “durability”. Con la diffusione di reti mobili a velocità sempre maggiore (5G), e la presenza di protocolli di comunicazione eterogeni quali Wi-Fi, Bluetooth, e WiMAX, l’obiettivo di creare una rete di oggetti tra loro interconnessi risulta sempre più complesso da perseguire. I protocolli di comunicazione e gli standard principalmente adottati in ambito IoT sono elencati di seguito: RFID, IEEE 802.11 (WLAN), IEEE 802.15.4 (ZigBee), Near Field Communication (NFC), IEEE 802.15.1 (Bluetooth), Low-power Wireless Personal Area Networks (6LoWPAN), protocolli M2M (MQTT, CoAP), tecnologie a livello IP (IPv4, IPv6).
I protocolli adottati in ambito IoT possono essere classificati in tre categorie:
- Protocolli general-purpose (es. IP e SNMP), utilizzati preminentemente per gestire, monitorare e configurare i dispositivi di rete, oltre che per stabilire canali di comunicazione.
- Protocolli “lightweight” (es. MQTT, CoAP), progettati segnatamente per la gestione dei dispositivi con risorse (memoria, calcolo, batteria) limitate.
- Protocolli proprietari, validi per specifici dispositivi o vendor.
In fase di progettazione, la selezione dei protocolli più consoni può essere alquanto complessa, pertanto è opportuno tener conto di alcuni fattori determinanti quali il supporto tecnico a lungo termine, la facilità di implementazione, la conformità ai livelli di sicurezza e performance prefissati, oltre alla garanzia che il protocollo sia universalmente accessibile.
Il modello “publish/subscribe” abilita lo scambio di messaggi in ambienti geograficamente distribuiti e, grazie alla sua semplicità, è stato adottato da un gruppo nutrito di protocolli di comunicazione Machine-to-Machine (M2M), quali MQTT e XMPP. In scenari dinamici, caratterizzati da una considerevole variabilità della rete (dovuta a frequenti join e leave dei nodi) e da “handoff” utili a garantire connessioni stabili, l’utilizzo del modello “publish/subscribe” è particolarmente indicato. Esso, infatti, utilizza notifiche push ed è in grado di gestire code di messaggi.
I protocolli HTTP/REST e CoAP, invece, supportano il modello “request/response”, caratterizzato da un meccanismo di “pulling” necessario a prelevare messaggi dalla coda. Inoltre, CoAP si avvale dei protocolli IPv6 e 6LoWPAN per gestire l’identificazione dei nodi nella rete. In letteratura è possibile trovare anche alcuni approcci tesi a supportare entrambi i modelli descritti [4,5].
Le tecnologie IoT rivestono un ruolo nodale in svariati domini applicativi che vanno dalla domotica a scenari più complessi, quali smart city ed e-government. In ambito industriale, sono da annoverare i seguenti campi applicativi: logistica e trasporti [6], gestione della catena di distribuzione [7], fleet management, industria aeronautica e sistemi di automazione aziendale.
Il sistema sanitario, le smart city e smart building, il social IoT e lo smart shopping sono soltanto alcuni esempi di applicazioni che concorrono al miglioramento della qualità di vita dell’individuo. Da ultimo, disaster management, environmental monitoring, smart watering, e ottimizzazione dei consumi energetici con l’ausilio di contatori intelligenti, sono esempi di applicazioni incentrate sulla tutela del patrimonio ambientale. Per ulteriori approfondimenti, Gascon [8] e Kim [9] presentano un’attenta disamina di un’ampia gamma di applicazioni IoT.
Un’area applicativa che sta guadagnando ampio consenso nel mondo scientifico è quella denominata Smart Environment. In tale contesto, l’IoT consente di fronteggiare il problema dell’inquinamento atmosferico, il quale ha assunto una crescente rilevanza sociale ed economica. Più in dettaglio, l’ozono troposferico e il particolato possono causare asma e malattie respiratorie, giacché le persone con asma sono più sensibili agli agenti inquinanti come il biossido di zolfo e gli ossidi di azoto. Pertanto, un monitoraggio real-time della presenza e della concentrazione di inquinanti, condotto mediante dispositivi IoT adeguati, è necessario al fine di prevenire situazioni ambientali poco confacenti alla salute dell’uomo. A tal fine, in [10] è presentato Polluino, un sistema di monitoraggio dell’inquinamento atmosferico basato su Arduino. È stato realizzato un prototipo e progettata una piattaforma Cloud-based che gestisce i dati acquisiti dai sensori di gas.
Concludo con una citazione: “With emerging IoT technologies collecting terabytes of personal data the question is, are we ready to unbutton our tight dress shirt while many are still just loosening their collars?” — Parker Trewin, Vice President Corporate Communications, Freshworks
Giovanni Battista Fioccola
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RIFERIMENTI
[1] D. Bandyopadhyay and J. Sen, “Internet of Things: Applications and Challenges in Technology and Standardization”, Wirel. Pers. Commun., vol. 58, no. 1, pp. 49–69, May 2011.
[2] Da Xu L, He W, Li S. Internet of Things in industries: a survey. Ind Inform IEEE Trans 2014;10(4):2233–43.
[3] Castellani A, Bui N, Casari P, Rossi M, Shelby Z, Zorzi M. Architecture and protocols for the internet of things: a case study. In: Eighth IEEE international conference on
pervasive computing and communications workshops (PERCOM workshops); 2010. p. 678–683.
[4] Teklemariam GK, Hoebeke J, Moerman I, Demeester P. Facilitating the creation of IoT applications through conditional observations in CoAP. EURASIP J Wirel Commun Netw
2013;2013(1):1–19.
[5] Kovatsch M, Lanter M, Shelby Z. Californium: scalable cloud services for the internet of things with CoAP. In: Proceedings of the fourth international conference on the
Internet of Things (IoT 2014); 2014.
[6] Yuqiang C, Jianlan G, Xuanzi H. The research of Internet of Things supporting technologies which face the logistics industry. In: International conference on computational intelligence and security (CIS); 2010. p. 659–663.
[7] Chaves LWF, Decker C. A survey on organic smart labels for the internet-of-things. In: Seventh international conference on networked sensing systems (INSS); 2010.
p. 161–164.
[8] Gascon D, Asin A. 50 sensor applications for a smarter world. http://www.libelium.com/top_50_iot_sensor_applications_ranking; 2015.
[9] Kim S, Kim S. A multi-criteria approach toward discovering killer IoT application in Korea. Technol Forecast Soc 2015;102:143–55.
[10] G. B. Fioccola, R. Sommese, I. Tufano, R. Canonico and G. Ventre, “Polluino: An efficient cloud-based management of IoT devices for air quality monitoring,” 2016 IEEE 2nd
International Forum on Research and Technologies for Society and Industry Leveraging a better tomorrow (RTSI), Bologna, 2016, pp. 1-6
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