Giáo trình Internet of Things và Ứng dụng - ĐH Công nghệ Thông tin TPHCM

Giáo trình nghiên cứu công nghệ internet of things và ứng dụng, trình bày lý thuyết rõ ràng, minh họa ví dụ thực tế, phù hợp sinh viên kỹ thuật.

212

Phí lưu trữ

55 Point

Mục lục chi tiết

PHẦN MỞ ĐẦU

DANH MỤC HÌNH ẢNH

DANH MỤC BẢNG BIỂU

CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Tổng quan về công nghệ Internet vạn vật

1.2. Xu thế ứng dụng IoTs và các công nghệ liên quan cho đô thị thông minh ở Việt Nam

1.3. Bài tập Chương 1

2. CHƯƠNG 2: CÁC LĨNH VỰC ỨNG DỤNG IOT

2.1. Nhà thông minh / Smart Home

2.2. Đô thị thông minh / Smart City

2.2.1. Kiến trúc tổng quát

2.2.2. Giao thông thông minh

2.2.3. Môi trường thông minh

2.2.4. Cuộc sống thông minh

2.2.5. Một số dự án thành phố thông minh

2.3. Nông nghiệp thông minh / Smart Agriculture

2.4. Bài tập Chương 2

3. CHƯƠNG 3: CÁC KIẾN TRÚC MẠNG VÀ BỘ GIAO THỨC MẠNG IOT

3.1. Các kiến trúc mạng dùng trong IoT

3.1.1. Một số kiến trúc mạng đơn giản

3.1.2. Một số kiến trúc mạng phức tạp

3.2. Các bộ giao thức mạng không dây thường dùng trong IoT

3.2.1. Bộ giao thức 6LoWPAN

3.2.1.1. Kiến trúc mạng 6LoWPAN

3.2.1.2. Mô hình phân lớp các tầng giao thức trong 6LoWPAN

3.2.1.3. Cấu trúc gói tin của chuẩn mạng 6LoWPAN

3.2.1.4. Nền tảng hiện thực bộ giao thức 6LoWPAN

3.2.2. Bộ giao thức Zigbee

3.2.2.1. Kiến trúc mạng Zigbee

3.2.2.2. Mô hình phân lớp các tầng giao thức trong chuẩn không dây Zigbee

3.2.2.3. Cấu trúc frame của chuẩn 802.15.4

3.2.2.4. Một số đặc điểm của chuẩn Zigbee trong ứng dụng mạng cảm biến không dây

3.2.2.5. Nền tảng hiện thực bộ giao thức mạng Zigbee

3.2.3. Bộ giao thức WiFi 802.11

3.2.3.1. Kiến trúc mạng WiFi 802.11

3.2.3.2. Mô hình phân lớp tầng giao thức trong chuẩn không dây 802.11

3.2.3.3. Cấu trúc frame của chuẩn không dây 802.11

3.2.3.4. Một số chuẩn con của 802.11

3.2.3.5. Nền tảng hiện thực bộ giao thức mạng WiFi

3.3. Bài tập Chương 3

4. CHƯƠNG 4: CÁC NỀN TẢNG PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM IOT THÔNG DỤNG

4.1. Các nền tảng phần cứng

4.1.1. Những đặc trưng và phân loại các nền tảng phần cứng dùng cho IoT

4.1.2. Thiết bị cảm biến không dây TelosB

4.1.3. Thiết bị nhúng Arduino

4.1.4. Thiết bị máy tính nhúng Raspberry Pi

4.1.5. Tổng hợp một số nền tảng phần cứng IoT phổ biến

4.2. Những đặc trưng và phân loại hệ điều hành dùng cho thiết bị IoT

4.3. Hệ điều hành TinyOS

4.3.1. Cấu trúc một ứng dụng trên TinyOS

4.3.2. Các thành phần, dịch vụ cơ bản của TinyOS

4.4. Hệ điều hành Contiki

4.4.1. Cấu trúc một ứng dụng trên Contiki

4.4.2. Các thành phần, dịch vụ cơ bản trên hệ điều hành Contiki

4.5. Hệ điều hành Raspbian OS

4.6. Tổng hợp một số nền tảng phần mềm IoT

4.7. Bài tập Chương 4

5. CHƯƠNG 5: ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY, ĐIỆN TOÁN CẬN BIÊN VÀ IOTS

5.1. Kiến trúc tổng quan hệ thống IoT tích hợp điện toán đám mây và điện toán cận biên

5.1.1. Kiến trúc tổng quan

5.1.2. Các yêu cầu và đặc trưng cơ bản của các hệ thống tính toán cho IoT

5.2. Nền tảng điện toán đám mây và ứng dụng trong IoT

5.2.1. Đặc trưng cơ bản của điện toán đám mây

5.2.2. Lợi ích của điện toán đám mây

5.2.3. Mô hình IaaS

5.2.4. Mô hình PaaS

5.2.5. Mô hình SaaS

5.2.6. Ứng dụng công nghệ điện toán đám mây trong xây dựng hệ thống giả lập WSN với số lượng nút lớn

5.2.6.1. Thiết kế kiến trúc, giải pháp xây dựng kiến trúc mạng luận lý MESH của WSNs trên OpenStack

5.2.6.2. Thiết kế kiến trúc, giải pháp xây dựng kiến trúc mạng luận lý TREE của WSNs trên OpenStack

5.2.6.3. Giải pháp tích hợp, triển khai kiến trúc mạng WSNs (MESH/TREE) và giao thức định tuyến WSNs (olsr), mô hình giả lập thiết bị WSNs trên OpenStack

5.3. Nền tảng điện toán cận biên và ứng dụng IoT

5.3.1. Kiến trúc triển khai điện toán cận biên trong IoT

5.3.2. Các công nghệ, kỹ thuật nổi bật cho tính toán cận biên trong IoT

5.3.3. Các vấn đề tồn tại và hướng nghiên cứu trong tương lai

5.4. Bài tập Chương 5

6. CHƯƠNG 6: QUẢN LÝ NGỮ CẢNH THÔNG MINH VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG IOT

6.1. Ngữ cảnh và thích ứng ngữ cảnh

6.1.1. Thích ứng ngữ cảnh

6.2. Quản lý ngữ cảnh trong IoT

6.2.1. Thu thập ngữ cảnh

6.2.2. Mô hình hóa ngữ cảnh

6.2.3. Suy luận ngữ cảnh

6.2.4. Phân phối ngữ cảnh

6.3. Các kỹ thuật mô hình hóa ngữ cảnh

6.3.1. Mô hình khóa/giá trị

6.3.2. Mô hình đồ họa

6.3.3. Mô hình dựa trên đối tượng

6.3.4. Mô hình dựa trên logic

6.3.5. Mô hình dựa trên ontology

6.4. Các kỹ thuật suy luận ngữ cảnh

6.4.1. Học không giám sát

6.4.2. Dựa trên luật

6.4.3. Dựa trên logic mờ

6.4.4. Dựa trên ontology

6.4.5. Dựa trên logic xác suất

6.5. Trí tuệ nhân tạo và IoT

6.5.1. Quá trình xử lý trong học máy

6.5.2. Phân loại các kỹ thuật học máy

6.5.3. Ứng dụng của học máy trong IoTs và các định hướng nghiên cứu

6.6. Bài tập Chương 6

7. CHƯƠNG 7: TÁI CẤU HÌNH TRONG IOT

7.1. Tổng quan về tái cấu hình trong IoT

7.2. Các hướng tiếp cận trong tái cấu hình IoT

7.2.1. Hướng tiếp cận thay thế toàn bộ image

7.2.2. Hướng tiếp cận dựa trên module

7.2.3. Hướng tiếp cận cơ sở dữ liệu (database)

7.2.4. Hướng tiếp cận máy ảo (Virtual Machine)

7.2.5. Hướng tiếp cận hướng tới dịch vụ (Service-Oriented)

7.3. Một số giải pháp hiện thực tái cấu hình trên các loại thiết bị phổ biến

7.3.1. Cơ chế hỗ trợ tái lập trình từ xa trên TinyOS

7.3.2. Cơ chế tái lập trình từ xa trên ESP8266

7.3.3. Cơ chế tái cấu hình từ xa trên Raspberry Pi

7.4. Khung kiến trúc phát triển một giải pháp tái cấu hình IoT đa nền tảng dựa trên cách tiếp cận SDN

7.4.1. Kiến trúc quản lý hệ thống IoT dựa trên SDN

7.4.2. Khung kiến trúc xây dựng giải pháp tái cấu hình

7.5. Ứng dụng của chức năng tái cấu hình trong hệ thống IoT và các định hướng nghiên cứu

7.6. Bài tập Chương 7

KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Hướng dẫn tổng quan giáo trình công nghệ Internet of Things

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, công nghệ Internet of Things (IoT) nổi lên như một trụ cột, tạo ra những đổi mới đột phá trong mọi lĩnh vực. Theo thống kê từ Cisco, thế giới dự kiến có 50 tỷ thiết bị kết nối vào năm 2020, một minh chứng cho tốc độ phát triển chóng mặt của IoT. Giáo trình công nghệ Internet of Things và ứng dụng được biên soạn nhằm cung cấp kiến thức nền tảng, từ khái niệm cốt lõi đến các tiêu chuẩn mới. Tài liệu này không chỉ giới thiệu về IoT mà còn đi sâu vào các công nghệ liên quan như điện toán đám mây cho IoT (Cloud Computing) và tính toán cận biên (Edge Computing). Mục tiêu chính của giáo trình là trang bị cho người học khả năng phát triển các ứng dụng và giải pháp IoT hoàn chỉnh, làm chủ công nghệ thông qua các nền tảng phần cứng và phần mềm mã nguồn mở phổ dụng. Việc học Internet of Things qua một tài liệu bài bản là bước đầu tiên để nắm bắt xu hướng công nghệ toàn cầu, đặc biệt là trong các ứng dụng quy mô lớn như thành phố thông minh (Smart City) và công nghiệp 4.0 và IoT. Giáo trình này là một tài liệu học IoT toàn diện, dẫn dắt người đọc từ lý thuyết đến thực hành, từ việc hiểu các bộ giao thức mạng đến việc làm chủ các nền tảng phần cứng như Arduino và IoT hay Raspberry Pi cho IoT.

1.1. Tầm quan trọng của việc học Internet of Things hiện nay

Việc học Internet of Things trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. IoT không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là nền tảng cho sự chuyển đổi số toàn diện. Nó cho phép các thiết bị IoT vật lý, từ đồ gia dụng đến cảm biến công nghiệp, kết nối và trao đổi dữ liệu qua Internet. Sự kết nối này tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ (Big Data), khi được phân tích bằng Trí tuệ nhân tạo (AI), sẽ mang lại giá trị kinh tế to lớn và cải thiện chất lượng cuộc sống. Giáo trình nhấn mạnh rằng chỉ khoảng 1% thiết bị trên toàn cầu được kết nối, cho thấy tiềm năng phát triển cực kỳ lớn. Nắm vững công nghệ IoT giúp các cá nhân và doanh nghiệp không chỉ thích ứng mà còn dẫn đầu trong nền kinh tế số, tạo ra các dịch vụ thông minh và tối ưu hóa quy trình vận hành. Các tổ chức quốc tế như Open InterConnect Consortium (OIC) và AllSeen Alliance đang nỗ lực xây dựng các tiêu chuẩn chung để đảm bảo khả năng tương tác, thúc đẩy hệ sinh thái IoT phát triển bền vững.

1.2. Cấu trúc và mục tiêu chính của tài liệu học IoT

Giáo trình được cấu trúc một cách hệ thống thành 8 chương, đóng vai trò như một tài liệu học IoT hoàn chỉnh. Chương 1 giới thiệu tổng quan, bối cảnh và tiềm năng của công nghệ IoT. Chương 2 đi sâu vào các lĩnh vực ứng dụng thực tiễn như nhà thông minh (Smart Home), thành phố thông minh (Smart City), và nông nghiệp thông minh. Các chương tiếp theo trình bày về các khía cạnh kỹ thuật cốt lõi, bao gồm kiến trúc mạng và giao thức (Chương 3), các nền tảng phần cứng và phần mềm phổ biến (Chương 4), và sự tích hợp với điện toán đám mây cho IoT (Chương 5). Các chương cuối cùng khám phá các chủ đề nâng cao như quản lý ngữ cảnh thông minh, trí tuệ nhân tạo (Chương 6) và tái cấu hình hệ thống (Chương 7). Mục tiêu của giáo trình là giúp sinh viên và các nhà phát triển có thể tự xây dựng các giải pháp IoT, từ đó hoàn toàn làm chủ công nghệ, đáp ứng nhu cầu thực tiễn của xã hội và công nghiệp.

II. Top 4 thách thức lớn khi triển khai công nghệ IoT thực tế

Sự tăng trưởng nhanh chóng của công nghệ IoT mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng đi kèm với không ít thách thức. Việc kết nối hàng tỷ thiết bị IoT vào cùng một mạng lưới đặt ra những yêu cầu khắt khe về hiệu suất, năng lượng và đặc biệt là an ninh. Giáo trình chỉ ra rằng, để một hệ thống IoT hoạt động hiệu quả, các nhà thiết kế phải giải quyết đồng thời nhiều vấn đề phức tạp. Thách thức đầu tiên là tốc độ và băng thông, khi luồng dữ liệu khổng lồ từ video, game, và dịch vụ web đòi hỏi khả năng truyền tải nhanh chóng trên cả mạng có dây và không dây. Vấn đề thứ hai là tối ưu năng lượng và hiệu suất. Hầu hết các cảm biến IoT và thiết bị biên đều có tài nguyên hạn chế, đòi hỏi các giải pháp tiết kiệm năng lượng để kéo dài thời gian hoạt động. Phương pháp thiết kế tích hợp chip-package-system (CPS) được đề cập như một giải pháp tiên tiến để cân bằng giữa hiệu suất và mức tiêu thụ điện năng. Những thách thức này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả phần cứng và phần mềm, một nội dung được trình bày chi tiết trong các tài liệu học IoT chuyên sâu.

2.1. Vấn đề về bảo mật IoT và quyền riêng tư dữ liệu

Một trong những rào cản lớn nhất là bảo mật IoT. Khi mọi đồ vật đều được kết nối, bề mặt tấn công của hệ thống mạng sẽ mở rộng đáng kể. Mỗi thiết bị IoT đều có thể trở thành một lỗ hổng tiềm tàng cho tin tặc khai thác, dẫn đến nguy cơ đánh cắp dữ liệu cá nhân, phá hoại hệ thống hoặc thậm chí gây nguy hiểm về mặt vật lý. Giáo trình nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng các giải pháp bảo mật IoT từ khâu thiết kế, thay vì chỉ coi nó là một tính năng bổ sung. Các biện pháp bảo mật cần được áp dụng ở mọi lớp của kiến trúc IoT, từ thiết bị, mạng truyền dẫn, đến nền tảng đám mây. Việc tuân thủ các tiêu chuẩn từ những tổ chức uy tín như OIC và IETF là cần thiết để đảm bảo tính tương thích và an toàn cho toàn bộ hệ sinh thái.

2.2. Khó khăn trong xử lý dữ liệu IoT và khả năng mở rộng

Số lượng thiết bị tăng theo cấp số nhân tạo ra một khối lượng dữ liệu khổng lồ, đặt ra thách thức lớn về việc xử lý dữ liệu IoT. Dữ liệu thô từ các cảm biến IoT thường nhiễu, không đồng nhất và cần được xử lý, phân tích để trích xuất thông tin hữu ích. Quá trình này đòi hỏi hạ tầng tính toán mạnh mẽ, thường là sự kết hợp giữa điện toán đám mây cho IoT và tính toán cận biên (edge computing). Hơn nữa, hệ thống phải có khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng số lượng thiết bị ngày càng tăng mà không làm suy giảm hiệu suất. Giáo trình đề cập đến sự cần thiết của các nền tảng phần mềm (middlewares) mở và đa quy mô để quản lý các thiết bị không đồng nhất, đảm bảo tính khả dụng và độ tin cậy của hệ thống, đặc biệt trong các ứng dụng quy mô lớn như giám sát môi trường hoặc quản lý thành phố thông minh (Smart City).

III. Hướng dẫn xây dựng kiến trúc IoT và các giao thức mạng

Để xây dựng một giải pháp IoT hoàn chỉnh, việc hiểu rõ về kiến trúc IoT và các giao thức mạng là yêu cầu bắt buộc. Giáo trình giới thiệu một kiến trúc nhiều lớp, thường bao gồm lớp thiết bị (Device Layer), lớp mạng (Network Layer), và lớp ứng dụng (Application Layer). Lớp thiết bị chứa các cảm biến IoT và cơ cấu chấp hành (actuators) để thu thập dữ liệu và tương tác với môi trường vật lý. Lớp mạng chịu trách nhiệm truyền tải dữ liệu một cách tin cậy, sử dụng các công nghệ kết nối không dây đa dạng. Lớp ứng dụng là nơi dữ liệu được xử lý, phân tích và cung cấp các dịch vụ thông minh cho người dùng. Một kiến trúc IoT hiệu quả phải đảm bảo luồng dữ liệu thông suốt từ các hệ thống nhúng ở biên đến nền tảng điện toán đám mây cho IoT. Sự lựa chọn kiến trúc và giao thức phụ thuộc rất nhiều vào yêu cầu cụ thể của từng ứng dụng, ví dụ như yêu cầu về băng thông, độ trễ, và mức tiêu thụ năng lượng. Đây là kiến thức nền tảng trong mọi khóa học Internet of Things.

3.1. Phân tích các mô hình kiến trúc mạng cảm biến không dây

Giáo trình đi sâu phân tích các kiến trúc mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Networks - WSNs), vốn là xương sống của nhiều ứng dụng IoT. Các mô hình phổ biến bao gồm kiến trúc hình cây (Tree), kiến trúc lưới (Mesh), và kiến trúc hình sao (Star). Kiến trúc Mesh, ví dụ như trong Zigbee, cho phép các nút giao tiếp trực tiếp với nhau, tạo ra các đường truyền dự phòng và tăng độ tin cậy cho mạng. Trong khi đó, kiến trúc Tree đơn giản hơn trong việc định tuyến nhưng dễ bị ảnh hưởng nếu một nút cha gặp sự cố. Việc lựa chọn kiến trúc phù hợp, chẳng hạn như 6LoWPAN cho phép các thiết bị tài nguyên thấp kết nối trực tiếp với mạng Internet qua IPv6, là một quyết định quan trọng trong quá trình thiết kế hệ thống. Hiểu rõ ưu và nhược điểm của từng mô hình là kỹ năng thiết yếu cho các kỹ sư lập trình IoT.

3.2. Tìm hiểu các bộ giao thức IoT phổ biến Zigbee 6LoWPAN

Giáo trình dành một chương để trình bày chi tiết về các bộ giao thức mạng không dây thông dụng. Zigbee, dựa trên chuẩn IEEE 802.15.4, là một lựa chọn phổ biến cho các ứng dụng nhà thông minh (Smart Home) và tự động hóa công nghiệp nhờ khả năng tạo mạng lưới Mesh ổn định và tiết kiệm năng lượng. Trong khi đó, 6LoWPAN (IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks) là một bộ giao thức quan trọng, cho phép tích hợp các mạng cảm biến công suất thấp vào Internet một cách liền mạch. Nó định nghĩa cách đóng gói các gói tin IPv6 để truyền qua các mạng IEEE 802.15.4. Ngoài ra, các giao thức ở tầng ứng dụng như giao thức MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) cũng đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tin nhắn nhẹ nhàng, hiệu quả giữa các thiết bị IoT và máy chủ, đặc biệt phù hợp với các mạng có băng thông hạn chế và độ trễ cao.

IV. Bí quyết chọn nền tảng phần cứng và phần mềm lập trình IoT

Việc lựa chọn nền tảng IoT phù hợp là yếu tố quyết định đến sự thành công của một dự án. Giáo trình cung cấp một cái nhìn tổng quan và chi tiết về các nền tảng phần cứng và phần mềm mã nguồn mở phổ biến, giúp người học có cơ sở để đưa ra lựa chọn tối ưu. Về phần cứng, tài liệu tập trung vào các thiết bị dễ tiếp cận tại thị trường Việt Nam. Các nền tảng này không chỉ có giá thành hợp lý mà còn được cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ, tạo điều kiện thuận lợi cho việc học tập và phát triển sản phẩm. Về phần mềm, việc ưu tiên các nền tảng mã nguồn mở không chỉ giúp làm chủ công nghệ mà còn tăng cường tính bảo mật IoT cho hệ thống. Hiểu rõ đặc tính của từng nền tảng là chìa khóa để xây dựng các giải pháp IoT linh hoạt, hiệu quả và có khả năng mở rộng. Quá trình lập trình IoT đòi hỏi sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa phần cứng và phần mềm để khai thác tối đa tiềm năng của các thiết bị IoT.

4.1. Hướng dẫn sử dụng Arduino và Raspberry Pi cho IoT

Giáo trình giới thiệu hai nền tảng phần cứng tiêu biểu là Arduino và IoT cùng với Raspberry Pi cho IoT. Arduino là một bo mạch vi điều khiển lý tưởng cho các tác vụ đơn giản, thu thập dữ liệu từ cảm biến IoT và điều khiển các cơ cấu chấp hành. Với môi trường lập trình đơn giản, Arduino rất phù hợp cho người mới bắt đầu học Internet of Things. Ngược lại, Raspberry Pi là một máy tính nhúng mini, chạy hệ điều hành hoàn chỉnh như Raspbian OS (một phiên bản của Linux). Với sức mạnh xử lý cao hơn, Raspberry Pi phù hợp để làm các nút cổng (gateway) hoặc thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu IoT phức tạp ngay tại biên. Việc kết hợp cả hai, với Arduino làm nút cảm biến và Raspberry Pi làm trạm xử lý trung tâm, là một mô hình phổ biến trong nhiều dự án IoT thực tế.

4.2. So sánh các hệ điều hành cho hệ thống nhúng TinyOS Contiki

Bên cạnh phần cứng, việc lựa chọn hệ điều hành cho hệ thống nhúng cũng vô cùng quan trọng. Giáo trình phân tích các hệ điều hành mã nguồn mở được thiết kế riêng cho các thiết bị IoT có tài nguyên hạn chế. TinyOS là một hệ điều hành dựa trên thành phần (component-based), được tối ưu hóa cho các mạng cảm biến không dây với yêu cầu về bộ nhớ và năng lượng cực kỳ thấp. Contiki là một lựa chọn phổ biến khác, nổi bật với khả năng đa nhiệm và tích hợp sẵn chồng giao thức TCP/IP đầy đủ (uIP), bao gồm cả hỗ trợ cho 6LoWPAN. Việc hiểu rõ cấu trúc và các dịch vụ cơ bản của những hệ điều hành này giúp các nhà phát triển lập trình IoT hiệu quả hơn, xây dựng được các ứng dụng tin cậy và tiết kiệm năng lượng.

V. Cách ứng dụng công nghệ IoT vào Smart Home City và Agri

Lý thuyết về công nghệ IoT chỉ thực sự có giá trị khi được ứng dụng vào thực tiễn để giải quyết các vấn đề cụ thể. Giáo trình dành một phần quan trọng để trình bày các lĩnh vực ứng dụng nổi bật, nơi IoT đang tạo ra những thay đổi mang tính cách mạng. Các ứng dụng này làm cho cuộc sống trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn, khi máy móc và môi trường có thể "hiểu" và đáp ứng nhu cầu của con người. Từ việc tự động hóa ngôi nhà, quản lý đô thị hiệu quả, đến việc tối ưu hóa sản xuất nông nghiệp, IoT đang hiện diện ở khắp mọi nơi. Mỗi ứng dụng đều có chung một kiến trúc cơ bản: thu thập dữ liệu từ các cảm biến IoT, truyền về một trung tâm xử lý, và sau đó thực hiện các hành động thông minh. Sự thành công của các ứng dụng này phụ thuộc vào việc tích hợp liền mạch giữa phần cứng, phần mềm, mạng và các nền tảng phân tích dữ liệu. Đây chính là mục tiêu cuối cùng của việc học Internet of Things.

5.1. Triển khai giải pháp nhà thông minh Smart Home toàn diện

Ứng dụng nhà thông minh (Smart Home) là một trong những ví dụ điển hình và phổ biến nhất của IoT. Mục tiêu là tạo ra một không gian sống tiện nghi, an toàn và tiết kiệm năng lượng. Trong một ngôi nhà thông minh, các thiết bị như đèn, điều hòa, rèm cửa, hệ thống an ninh đều được kết nối và điều khiển từ xa qua điện thoại thông minh. Giáo trình mô tả các giải pháp cụ thể như hệ thống giám sát an ninh với camera và cảm biến chuyển động, hệ thống điều khiển thiết bị điện tự động bật/tắt theo kịch bản, và quản lý các thiết bị nhà bếp thông minh. Ví dụ, tủ lạnh có thể cảnh báo khi sắp hết thực phẩm, hoặc máy pha cà phê tự động chuẩn bị theo thói quen của gia chủ. Tất cả các thiết bị IoT này hoạt động đồng bộ để mang lại trải nghiệm sống tốt nhất.

5.2. Xây dựng thành phố thông minh và nông nghiệp thông minh

Thành phố thông minh (Smart City) là một hệ sinh thái phức tạp, tích hợp ICT và công nghệ IoT vào cơ sở hạ tầng đô thị để cải thiện chất lượng cuộc sống. Các ứng dụng bao gồm giao thông thông minh (điều phối đèn tín hiệu, tìm chỗ đỗ xe), quản lý môi trường (quan trắc chất lượng không khí, quản lý rác thải), và cung cấp dịch vụ công hiệu quả. Tương tự, nông nghiệp thông minh (Smart Agriculture) sử dụng IoT để tăng năng suất và giảm tác động môi trường. Các cảm biến IoT được triển khai để theo dõi độ ẩm đất, nhiệt độ, ánh sáng, từ đó hệ thống có thể tự động tưới tiêu và bón phân một cách chính xác. Việc áp dụng các giải pháp này không chỉ giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên mà còn tạo ra các sản phẩm nông nghiệp chất lượng cao, bền vững.

VI. Tương lai công nghệ IoT AI Big Data và Điện toán đám mây

Tương lai của công nghệ IoT gắn liền với sự hội tụ của ba công nghệ đột phá khác: Trí tuệ nhân tạo (AI), Dữ liệu lớn (Big Data) và Điện toán đám mây/biên. IoT cung cấp dữ liệu, Big Data cung cấp hạ tầng lưu trữ và xử lý, còn AI mang lại trí thông minh để phân tích và ra quyết định. Giáo trình nhấn mạnh rằng sự kết hợp này sẽ tạo ra các hệ thống tự chủ và thông minh hơn. Dữ liệu từ hàng tỷ thiết bị IoT sẽ được xử lý dữ liệu IoT trên các nền tảng IoT đám mây mạnh mẽ, sau đó các thuật toán AI sẽ tìm ra các mẫu ẩn và đưa ra dự báo chính xác. Ví dụ, trong một thành phố thông minh (Smart City), AI có thể dự đoán tình trạng kẹt xe dựa trên dữ liệu giao thông thời gian thực và tự động điều chỉnh hệ thống đèn tín hiệu. Sự phát triển của công nghiệp 4.0 và IoT cũng phụ thuộc rất nhiều vào khả năng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa dây chuyền sản xuất và bảo trì dự đoán.

6.1. Vai trò của Trí tuệ nhân tạo AI trong các hệ thống IoT

Trí tuệ nhân tạo (AI) và các nhánh con của nó như Học máy (Machine Learning) đóng vai trò là bộ não của hệ thống IoT. Thay vì chỉ thực hiện các hành động dựa trên quy tắc lập trình sẵn, các hệ thống IoT tích hợp AI có khả năng học hỏi từ dữ liệu và tự cải thiện theo thời gian. Giáo trình giới thiệu về quá trình xử lý trong học máy, từ thu thập, tiền xử lý dữ liệu đến huấn luyện mô hình và triển khai. Các kỹ thuật học máy có thể được ứng dụng để phân loại (ví dụ: nhận diện xâm nhập trái phép trong hệ thống an ninh của nhà thông minh), dự báo (ví dụ: dự đoán nhu cầu năng lượng), và điều khiển thích ứng. Việc tích hợp AI giúp các ứng dụng IoT trở nên thực sự "thông minh", có khả năng thích ứng với các ngữ cảnh thay đổi và đưa ra quyết định tối ưu mà không cần sự can thiệp của con người.

6.2. Xu hướng điện toán đám mây và tính toán cận biên cho IoT

Mô hình điện toán đám mây cho IoT (Cloud Computing) cung cấp khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu gần như vô hạn, là nền tảng lý tưởng cho các ứng dụng IoT quy mô lớn. Tuy nhiên, việc gửi toàn bộ dữ liệu lên đám mây có thể gây ra độ trễ và tốn băng thông. Để giải quyết vấn đề này, xu hướng tính toán cận biên (Edge Computing) ngày càng trở nên phổ biến. Tính toán cận biên cho phép xử lý dữ liệu ngay tại hoặc gần nơi dữ liệu được tạo ra, ví dụ như trên các thiết bị cổng (gateway) hoặc các máy tính nhúng mạnh như Raspberry Pi cho IoT. Giáo trình mô tả kiến trúc kết hợp giữa Edge, Fog và Cloud. Cách tiếp cận này giúp giảm độ trễ cho các ứng dụng thời gian thực, tiết kiệm băng thông và tăng cường quyền riêng tư. Sự phối hợp nhịp nhàng giữa điện toán đám mây và tính toán cận biên sẽ là chìa khóa cho thế hệ ứng dụng IoT tiếp theo.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI. Nếu bạn thấy nội dung không chính xác hoặc có vấn đề, vui lòng Báo lỗi nội dung.

15/07/2025

Bạn đang xem trước tài liệu:

Giáo trình công nghệ internet of things và ứng dụng

Tải đầy đủ

Nội dung chính

{
  "document_type": "textbook",
  "confidence": 1.0,
  "reasoning": "Tài liệu được xuất bản bởi Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh (năm 2021) với tiêu đề 'Giáo trình Công nghệ Internet of Things (IoT) và Ứng dụng' do các tác giả Lê Trung Quân, Huỳnh Văn Đặng, Nguyễn Khánh Thuật biên soạn. Nội dung được tổ chức thành 8 chương có hệ thống câu hỏi bài tập cuối mỗi chương, phục vụ trực tiếp cho mục tiêu giảng dạy đại học và sau đại học."
}

NỘI DUNG TỔNG QUAN HỌC THUẬT: GIÁO TRÌNH CÔNG NGHỆ INTERNET OF THINGS (IOT) VÀ ỨNG DỤNG

Tổng quan về giáo trình

Giáo trình Công nghệ Internet of Things (IoT) và Ứng dụng do PGS. TS. Lê Trung Quân, ThS. Huỳnh Văn Đặng và ThS. Nguyễn Khánh Thuật biên soạn, được Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh ấn hành năm 2021. Công trình được xây dựng dựa trên chương trình đào tạo của Trường Đại học Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia TP.HCM, phục vụ trực tiếp cho các môn học chuyên ngành thuộc khối ngành Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Máy tính, Mạng máy tính và Truyền thông dữ liệu ở bậc đại học và sau đại học.

Mục tiêu đào tạo cốt lõi của giáo trình là trang bị cho người học hệ thống tri thức nền tảng và chuyên sâu về mạng Internet vạn vật (IoT), bao gồm các tiêu chuẩn kỹ thuật quốc tế, kiến trúc phân tầng, các bộ giao thức mạng không dây công suất thấp, nền tảng phần cứng và hệ điều hành mã nguồn mở. Đồng thời, giáo trình hướng đến việc cung cấp năng lực tích hợp hệ thống IoT với các công nghệ tính toán phân tán như điện toán đám mây (Cloud Computing), tính toán cận biên (Edge Computing), kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI), giúp người học có khả năng tự phát triển và làm chủ các giải pháp ứng dụng hoàn chỉnh.

Cấu trúc giáo trình gồm 8 chương chính, tiếp cận theo lộ trình từ tổng quan khái niệm, khảo sát các lĩnh vực ứng dụng thực tế, phân tích chi tiết các tầng giao thức và phần cứng, đến các mô hình tính toán đa tầng (N-Tier), xử lý ngữ cảnh thông minh và kỹ thuật tái cấu hình thiết bị từ xa qua mạng (Over-The-Air - OTA). Điểm đặc thù của tài liệu là việc ưu tiên sử dụng các nền tảng phần cứng và phần mềm mã nguồn mở phổ biến, có tính khả thi cao tại thị trường Việt Nam, kết hợp dẫn chứng các mô hình thử nghiệm (testbed) thực tế được triển khai tại cơ sở đào tạo.

Nội dung kiến thức cốt lõi

Các chương và chủ đề chính

Nội dung cuốn sách gồm 8 chương với tiến trình học tập logic, đi từ nguyên lý cơ bản đến thiết kế và tối ưu hóa hệ thống nâng cao:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về công nghệ IoT: Trình bày bối cảnh phát triển của IoT trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các số liệu thống kê phát triển thiết bị kết nối (dẫn từ báo cáo Cisco IBSG), xu thế ứng dụng IoT/5G gắn liền với đề án xây dựng đô thị thông minh tại Việt Nam. Chương này cũng phân tích các tiêu chuẩn công nghệ từ các tổ chức quốc tế như Open InterConnect Consortium (OIC), AllSeen Alliance, IETF, ZigBee Alliance, IPSO Alliance và IEEE.
Chương 2: Các lĩnh vực ứng dụng IoT: Khảo sát các mô hình ứng dụng tiêu biểu gồm Nhà thông minh (Smart Home), Đô thị thông minh (Smart City) với kiến trúc 4 lớp (Street Layer, City Network Layer, Data Center Layer, Service Layer) và Nông nghiệp thông minh (Smart Agriculture). Nội dung trích xuất các nghiên cứu điển hình quốc tế (Amsterdam, Barcelona, Copenhagen) và hệ thống trạm quan trắc chất lượng không khí thực nghiệm tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG-HCM.
Chương 3: Các kiến trúc mạng và bộ giao thức mạng IoT: Trình bày các cấu trúc mạng (Mesh, Tree, Ring, Cluster-based, Tributary-delta) và phân tích sâu ba bộ giao thức truyền thông không dây chủ đạo: 6LoWPAN (ngăn xếp giao thức IPv6 trên mạng công suất thấp, cơ chế nén header gói tin), Zigbee (tiêu chuẩn IEEE 802.15.4, cấu trúc superframe, MAC frame) và WiFi (tiêu chuẩn IEEE 802.11, kiến trúc hạ tầng và ad-hoc).
Chương 4: Các nền tảng phần cứng và phần mềm IoT thông dụng: Giới thiệu các đặc tính kỹ thuật và phân loại thiết bị phần cứng (TelosB, Arduino UNO, ESP8266, Raspberry Pi 2 và Raspberry Pi 4 Model B). Đồng thời, chương này phân tích cấu trúc ứng dụng và các dịch vụ cơ bản của ba hệ điều hành nhúng chuyên dụng: TinyOS, Contiki (với ngăn xếp uIP/uIPv6) và Raspbian OS.
Chương 5: Điện toán đám mây, điện toán cận biên và IoTs: Phân tích kiến trúc tích hợp Cloud - Fog - Edge trong mô hình tính toán N-Tier, các mô hình dịch vụ IaaS, PaaS, SaaS. Trình bày giải pháp xây dựng hệ thống mạng thử nghiệm cảm biến không dây (WSN Testbed) trên nền tảng ảo hóa OpenStack và Docker Container với topo MESH/TREE và giao thức định tuyến OLSR.
Chương 6: Quản lý ngữ cảnh thông minh và trí tuệ nhân tạo trong IoT: Trình bày vòng đời ngữ cảnh (thu thập, mô hình hóa, suy luận và phân phối ngữ cảnh). So sánh các phương pháp mô hình hóa ngữ cảnh (khóa/giá trị, đồ họa, hướng đối tượng, logic, ontology) và các kỹ thuật suy luận (logic mờ - Fuzzy Logic, hệ luật, ontology, logic xác suất). Giới thiệu ứng dụng các thuật toán học máy (Machine Learning: SVM, phân cụm, học tăng cường) trong phân tích dữ liệu IoT.
Chương 7: Tái cấu hình trong IoT: Nghiên cứu các giải pháp nạp mã và thay đổi cấu hình từ xa (OTA Programming) qua 5 hướng tiếp cận: thay thế toàn bộ bản ghi nhớ (image), tiếp cận theo module, tiếp cận cơ sở dữ liệu, tiếp cận máy ảo và tiếp cận hướng dịch vụ. Đi sâu vào cơ chế Deluge trên TinyOS, kỹ thuật nạp sketch từ xa trên ESP8266, giải pháp Mender trên Raspberry Pi và khung kiến trúc điều khiển mạng bằng phần mềm SD-IoTR (Software Defined IoT Reconfiguration).

Kiến thức nền tảng được xây dựng

Giáo trình thiết lập hệ thống cơ sở lý thuyết bao gồm:

Lý thuyết mạng truyền thông không dây công suất thấp: Nguyên lý định tuyến trên mạng cảm biến (WSN), cấu trúc các tầng liên kết dữ liệu, nén gói tin định danh IPv6 qua giao thức 6LoWPAN và đặc tả frame chuẩn IEEE 802.15.4 / IEEE 802.11.
Mô hình tính toán phân tán và ảo hóa: Nguyên lý phân chia tải tính toán theo kiến trúc N-Tier giữa thiết bị đầu cuối (Edge node), cổng kết nối trung gian (Gateway/Fog node) và trung tâm dữ liệu đám mây (Cloud Data Center); kỹ thuật ảo hóa tài nguyên mạng dựa trên máy ảo (VM) và container.
Khung lý thuyết nhận biết ngữ cảnh (Context-Awareness): Mô hình hóa thông tin theo cấu trúc Ontology/Logic và cơ chế suy luận trạng thái thích ứng môi trường dựa trên logic mờ và các giải thuật học máy có giám sát, không giám sát.

Kỹ năng phát triển

Kỹ năng kỹ thuật (Technical Skills): Khả năng lập trình, cấu hình và gỡ lỗi trên các vi điều khiển và máy tính nhúng (Arduino, ESP8266, Raspberry Pi); kỹ năng phát triển ứng dụng trên các hệ điều hành chuyên biệt cho IoT (TinyOS, Contiki).
Kỹ năng phân tích thiết kế (Analytical Skills): Phân tích yêu cầu băng thông, độ trễ và tối ưu hóa năng lượng của mạng theo phương pháp tích hợp chip-package-system (CPS); thiết kế kiến trúc hệ thống mạng theo các mô hình Mesh, Tree hoặc Cluster.
Kỹ năng thực tiễn (Practical Competencies): Khả năng thiết lập hạ tầng thử nghiệm (WSN Testbed), triển khai giải pháp nạp chương trình từ xa qua sóng vô tuyến (OTA), và tích hợp luồng dữ liệu cảm biến vào hệ thống máy chủ Cloud/Edge.

Phương pháp giảng dạy và học tập

Giáo trình áp dụng phương pháp sư phạm kết hợp chặt chẽ giữa việc giảng giải lý thuyết chuẩn hóa và hướng dẫn thực hành dựa trên hệ thống thực nghiệm:

Tiếp cận theo mô hình phân tầng: Nội dung được triển khai tuần tự từ tầng vật lý/cảm biến (Street layer/Device layer), tầng truyền dẫn (City/Network layer), tầng tính toán (Data center/Edge/Cloud layer) đến tầng dịch vụ ứng dụng (Service layer). Cách tiếp cận này giúp người học hiểu rõ đường đi của dữ liệu và chức năng của từng thành phần trong một giải pháp tổng thể.
Hệ thống bài tập và nghiên cứu tình huống (Case Studies): Cuối mỗi chương đều cung cấp danh mục câu hỏi ôn tập lý thuyết và bài tập thiết kế hệ thống. Các bài tập yêu cầu người học tự xây dựng kiến trúc cho các bài toán thực tế tại Việt Nam như: thiết kế mạng quan trắc chất lượng không khí tại TP.HCM, hệ thống giám sát giao thông đô thị, và kiến trúc mạng IoT phục vụ nông nghiệp công nghệ cao.
Thực nghiệm trên nền tảng mã nguồn mở: Thay vì sử dụng các thiết bị đắt tiền, giáo trình định hướng thực hành trên các công cụ và phần cứng phổ thông (Arduino, ESP8266, OpenStack, Docker, Deluge, Mender). Điều này hỗ trợ người học dễ dàng tự thiết lập phòng thí nghiệm cá nhân để mô phỏng và kiểm chứng các thuật toán định tuyến cũng như quy trình OTA.
Phương pháp đánh giá và tự học: Tài liệu cung cấp nhiều bảng tổng hợp tham số kỹ thuật (so sánh các hệ điều hành IoT, phân loại nền tảng phần cứng, so sánh các phương pháp suy luận ngữ cảnh) đóng vai trò làm tiêu chí đánh giá chuẩn mực. Người học có thể dựa vào các bảng đối chiếu này để tự kiểm tra kiến thức và lựa chọn công nghệ phù hợp với đề tài nghiên cứu.

Điểm nổi bật và cập nhật

Tích hợp đa công nghệ (IoT, 5G, Cloud/Edge, Big Data và AI): Không dừng lại ở việc kết nối cảm biến đơn thuần, giáo trình đặt IoT trong tổng thể kiến trúc công nghệ hiện đại. Việc đưa các nội dung về tính toán cận biên (Edge Computing), điện toán đám mây và Trí tuệ nhân tạo (Chương 5, Chương 6) đáp ứng trực tiếp yêu cầu xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực trong các đô thị thông minh.
Chuẩn hóa theo các tổ chức quốc tế: Giáo trình cập nhật và đối chiếu trực tiếp các tiêu chuẩn kỹ thuật từ các hiệp hội uy tín như Open InterConnect Consortium (OIC), AllSeen Alliance, IETF (các nhóm làm việc 6LowApp, ROLL), ZigBee Alliance và IEEE, giúp sinh viên tiếp cận kiến thức chuẩn quốc tế và tăng tính tương thích (interoperability) của các giải pháp.
Kỹ thuật tái cấu hình nâng cao và tích hợp SDN: Chương 7 giới thiệu chuyên sâu về công nghệ tái lập trình từ xa (OTA Programming) và việc ứng dụng mô hình mạng điều khiển bằng phần mềm (Software Defined Network - SDN) trong việc quản lý cấu hình thiết bị IoT đa nền tảng (kiến trúc SD-IoTR), một chủ đề nghiên cứu chuyên sâu ít được đề cập trong các tài liệu giảng dạy truyền thống.
Minh họa bằng dự án thực tế tại Việt Nam: Tài liệu tích hợp dữ liệu và sơ đồ từ trạm quan trắc môi trường thực tế lắp đặt tại sân thượng Tòa nhà E của Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG-HCM, cung cấp minh chứng cụ thể về việc thu thập các chỉ số khí CO, $NO_2$, nhiệt độ, độ ẩm và truyền tải về hệ thống đám mây UIT Cloud.

Đối tượng sử dụng giáo trình

Sinh viên đại học: Sinh viên năm thứ 3 và năm thứ 4 chuyên ngành Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Máy tính, Mạng máy tính và Truyền thông dữ liệu, Hệ thống Thông tin, Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông.
Học viên cao học và nghiên cứu sinh: Tài liệu phục vụ nghiên cứu chuyên sâu về các chủ đề: tối ưu hóa giao thức định tuyến mạng cảm biến không dây, quản lý ngữ cảnh thông minh, kiến trúc tính toán biên và bảo mật tái cấu hình thiết bị IoT.
Kiến thức tiên quyết cần có: Người học cần có kiến thức cơ sở về Kiến trúc máy tính và Vi xử lý, Nguyên lý Hệ điều hành, Mạng máy tính cơ bản và kỹ năng lập trình bằng các ngôn ngữ phổ biến (C/C++, Python hoặc Java).
Giảng viên và kỹ sư thực hành: Giảng viên có thể sử dụng cấu trúc 8 chương của giáo trình để xây dựng đề cương chi tiết môn học. Kỹ sư nghiên cứu và phát triển (R&D) tại các doanh nghiệp công nghệ có thể sử dụng sách như một tài liệu tham khảo kỹ thuật để thiết kế phần cứng, lựa chọn hệ điều hành nhúng và xây dựng các hệ thống quản trị thiết bị IoT qua đám mây.

Câu hỏi thường gặp

1. Giáo trình này phù hợp với đối tượng nào?

Giáo trình được biên soạn phục vụ cho sinh viên đại học từ năm thứ 3 trở lên, học viên sau đại học thuộc khối ngành Công nghệ thông tin, Kỹ thuật máy tính, Điện tử viễn thông, cũng như các kỹ sư và chuyên viên phát triển giải pháp IoT.

2. Người học cần chuẩn bị kiến thức nền tảng nào trước khi tiếp cận giáo trình?

Người học cần nắm vững kiến thức về Mạng máy tính (mô hình OSI, giao thức TCP/IP), cấu trúc máy tính, hệ điều hành cơ bản và có kỹ năng lập trình căn bản với C/C++ hoặc Python.

3. Điểm khác biệt của giáo trình này so với các tài liệu IoT khác là gì?

Tài liệu kết hợp toàn diện từ tầng thiết bị phần cứng, hệ điều hành nhúng đặc thù (TinyOS, Contiki), các giao thức mạng không dây chuyên dụng (6LoWPAN, Zigbee) đến các tầng tính toán nâng cao (Cloud/Edge, OpenStack), kỹ thuật quản lý ngữ cảnh bằng Trí tuệ nhân tạo và giải pháp tái cấu hình từ xa OTA trên nền kiến trúc SDN.

4. Làm thế nào để tự học và thực hành hiệu quả theo giáo trình?

Người học nên tiếp cận tuần tự theo từng chương: nắm vững lý thuyết giao thức ở Chương 1-3, thực hành cấu hình và lập trình với các kit phần cứng phổ thông (Arduino, ESP8266, Raspberry Pi) theo hướng dẫn ở Chương 4, sau đó áp dụng ảo hóa (Docker, OpenStack) để mô phỏng mạng cảm biến và giải quyết các bài tập thiết kế hệ thống ở cuối mỗi chương.

5. Giáo trình có cung cấp các sơ đồ và bảng tra cứu kỹ thuật không?

Có. Giáo trình chứa hệ thống danh mục hình ảnh chi tiết (sơ đồ phân lớp giao thức, cấu trúc frame dữ liệu, kiến trúc hệ thống 4 lớp) và danh mục bảng biểu tổng hợp tham số kỹ thuật của các nền tảng phần cứng, hệ điều hành, các API OpenStack cũng như bảng so sánh các giải thuật suy luận ngữ cảnh.

Kết luận

Giáo trình Công nghệ Internet of Things (IoT) và Ứng dụng là tài liệu học thuật hoàn chỉnh, hệ thống hóa toàn bộ các khối kiến thức cần thiết để xây dựng một hệ thống IoT từ cấp độ thiết bị cảm biến đến hạ tầng trung tâm dữ liệu đám mây. Thông qua việc phân tích chuyên sâu các chuẩn giao thức quốc tế, các nền tảng mã nguồn mở có khả năng triển khai thực tế tại Việt Nam và các kỹ thuật tiên tiến như tính toán cận biên, quản lý ngữ cảnh và tái cấu hình OTA, giáo trình cung cấp một lộ trình học tập logic và nền tảng vững chắc cho sinh viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ thông tin và truyền thông.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1. Tổng quan về công nghệ Internet vạn vật Thế giới hiện có khoảng 20 tỷ thiết bị kết nối Internet và đang tăng trung bình 80 thiết bị mới mỗi giây. Tốc độ tăng này sẽ đạt 50 tỷ thiết bị vào năm 2020!. Đây là một trong những thống kê của Cisco về viễn cảnh “Internet của vạn vật” (Internet of Things- IoTs)*,3,4.

Công nghệ mạng Internet of Things (IoTs) hiện đang được phát triển để mọi thiết bị, đồ vật. đều có thê kết nồi và tương tác với nhau, giúp chúng ta có thê tra cứu thông tin về thực phẩm ngay trên tủ lạnh, điều khiển ôtô từ xa mà không cần trực tiệp lái xe, hoặc 4-5 triệu xe máy ở Hà Nội, hoặc Tp.HCM được tích hợp cảm biến đề nhà quản lý dễ dàng kiểm soát lưu lượng giao thông.1 dưới đây cung cấp các số liệu minh họa. Số liệu mình họa số lượng thiết bị IoTs cho đến năm 2020 Nguôn: Cisco IBSG) Dave Evans, “The Internet of Thing - How More Relevant and Valuable Connections Will Change the World,” Cisco Internet Business Solutions Group (IBSG), © 2012 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.

2 _ The Internet of Things, http://www. 3 The Wireless Embedded Internet, http://6lowpan.net/tag/6lowapp. 4 The Internet Protocol for Smart Objects (IPSO Alliance), http://www. Một thế giới kết nối, hay “Internet của vạn vật” (Internet of Things - IoTs), sẽ mang lại giá trị kinh tế lớn.

Tuy nhiên, hiện mới chỉ có khoảng 1% thiết bị được kết nối trên toàn cầu. Báo cáo của Cisco trình bày “Internet của vạn vật” đã mang lại 613 tỷ USD lợi nhuận trong năm 2013 và những công ty tối ưu hóa được các kết nối giữa con người, quá trình, dữ liệu hoặc mọi vật sẽ sinh lờiở mức lớn nhất trong tương lai. Intel, đơn vị mới tham gia vào thị trường sản xuất chip cho các thiết bị thông minh phục vụ loT cũng đã thu về hơn 2 tỷ USD trong năm 2014 từ lĩnh vực này, tăng trưởng 19% so với năm 2013°. “Internet cua van vat có tiền năng thay đổi dang ké bộ mặt nên kinh tế của chúng ta và chuyển đổi những ngành công nghiệp chủ chốt”, Rob Loyd, chuyên gia của Cisco, nhận định.

“Câu hỏi đặt ra là ai sẽ là người dẫn đầu và chiến thắng trong nền kinh tế mới này. Thành công không phụ thuộc vào vị trí địa lý hay quy mô của công ty mà phụ thuộc vào yếu tố: ai là người có thể thích ứng nhanh nhất”. Nghiên cứu mới cũng cho thấy các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cũng tin tưởng rằng Internet của vạn vật - nơi mọi thứ tương tác với nhau - sẽ giúp thúc đầy an toàn thông tin tốt hơn. Ủy ban quản lý nghiên cứu Âu châu về ICT, trong chương trình EP7 về chuyên nganh “Internet of Things and Future Internet Enterprise Systems” d& thong bao sẽ tiếp tục hỗ trợ kinh phí và điều phối nghiên cứu việc phát triển các công nghệ lién quan dén Internet of Things and Future Internet Enterprise System.

Uy ban quan lý nghiên cứu Âu châu khởi đầu với thông báo hỗ trợ kinh phí cho các dự án nghién ciru vé Internet of Things trong Call 5 of FP7-ICT (2009-2010 Work Program), Call 7 (2011-2012 Work Program)’, và trong giai đoạn từ 2015- 2020 1a Horizon-2020/ICT-30-2015°. Huéng nghién cứu trọng điểm tập trung vào Internet của vạn vật va các nền tảng đề kết 5 http://www. vn/internet-of-things-la-gi-tai-sao-no-se-la-xu-huong- cua-tuong-lai-qvI-ylt41541.html 6 http://cordis.eu/fp7/ict/enet/home2_en.html 7 http://cordis.eu/fp7/ict/enet/d4-20101008-infoday_en.html http://ec.eu/research/participants/portal/desktop/en /opportunities/h2020/to pics/9091-ict-30-2015.html nối các thiết bị thông minh (Internet of Things and Platforms for Connected Smart Objects), bao g6m quan ly cac thiét bi hén hợp (sensor, RFID, actuator), quan ly ngudi dùng, quản lý mang, bao mật hệ thống mạng,.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Chủ đề

Công nghệ Internet of Things

Phát triển hệ thống IoT

Ứng dụng thực tiễn của IoT

Kiến thức nền tảng về IoT