Chương 1: Giới thiệu trình bày tổng quan về xu hướng IoT, Edge Computing. Qua đó phát biểu vấn đề và mục tiêu hướng đến, đưa ra phương pháp tiếp cận nghiên cứu, phạm vi và giới hạn của đề tài Chương 2: Các nghiên cứu và công nghệ liên quan trình bày về các nghiên cứu cũng như các công nghệ đã, đang được triển khai trên thế giới, các hướng tiếp cận và sơ lược các xu hướng nghiên cứu hiện nay. Bên cạnh đó, nhóm trình bày về cơ sở lý thuyết và hướng tiếp cận giải pháp kỹ thuật, công nghệ ma đề tài thực hiện. Chương 3: Chương này trình bày chỉ tiết các quá trình phân tích và thiết kế kiến trúc hệ thống dé xuất, là cơ sở dé hiện thực ở Chương 4.
Chương 4: Triên khai, kiểm tra, kết quả và đánh giá Chương này trình bày chỉ tiết các quy trình thực hiện kỹ thuật được sử dụng để hiện thực kiến trúc đã đề xuất và thiết kế ở Chương 3. Bên cạnh đó, Chương 4 còn trình bày cách xây dựng các kịch bản thử nghiệm cũng như kết quả đánh giá, so sánh khi ứng dụng hệ thống đã phát triển vào trường hợp cụ thé. Chương 5: Kết quả thử nghiệm và đánh giá Chương này trình bày về các đặc tả kỹ thuật, kịch bản thử nghiệm, đánh giá hệ thống và các kết quả thử nghiệm. Từ đó, nhóm có thê đưa ra kết luận và hướng phát triển ở chương tiếp theo Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Tổng kết dé tài và những hướng nghiên cứu dự kiến tiếp tục phát triển trong tương lai.
Cac nghiên cứu và công nghệ liên quan 2. Các nghiên cứu và xu hướng công nghệ trên thế giới Xu hướng nghiên cứu và ứng dụng công nghệ Edge Computing trên thế giới đang phát triển mạnh mẽ và đạt được nhiều thành tựu. Dự án Cloudlet Cloudlet [3] là dự án của một nhóm nghiên cứu thuộc trường Dai Hoc Carnegie Mellon, mục tiêu thiết kế của Cloudlet là đạt được sự hội tụ của Mobile Computing va Cloud Computing tại một vi trí gần với người dùng và các thiết bị IoT hon. Cloudlet được thiết kế gồm 3 tang: Mobile — Cloudlet — Cloud và sử dụng công nghệ ảo hóa dé triên khai.
Giống như các điểm truy cập wifi, Cloudlet linh hoạt trong việc triển khai tại một địa điểm và vì chỉ gần thiết bị người dùng nên nó cải thiện chất lượng dịch vụ với đỗ trễ thấp, băng thông cao. Cloudlet for loT MOBILE/IoT CLOUDLETS CLOUD 8 3/2 Hình 2.1: Minh họa Cloudlet 10 2. Hệ thống MAESTRO MAESTRO [4] là một hệ thống của một nhóm nghiên cứu từ Đại học Carnegie Mellon Qatar. MAESTRO là một hệ thống tận dụng hiệu quả nhiều FemtoCloud bằng cách tạo ra một hệ thống phân cấp và lập lịch dé quản lý chúng.
MAESTRO đề xuất hai bộ lập lịch là Best-Worker và Best FemtoCloud FemtoCloud [5] là một dự án của một nhóm nghiên cứu từ Viện Công nghệ Georgia. Đây là một bản tái cấu trúc của khái niệm Cloudlet. Ý tưởng cơ ban của FemtoCloud là một nhóm thiết bi di động (vi dụ: trong quán ca phê, lớp học hoặc rạp hát) có thé được nhóm lại và được điều khiển bởi một bộ điều khiển dé hoạt động như một cụm. Các tài nguyên máy tính nhàn rỗi từ các thiết bị di động này có thé được chia sẻ trong nhóm này cho một nhiệm vụ cụ thé do bộ điều khiển quản lý.
Matc:a-Centrellers FemtoClouds Manager | Jobs Manager _—— Network ||| ac e Communication Interfac | || 5` : FemtoClouds = a 1 | 7 Offloaders ef] Communication Interface lá | Communication Interface | Workers ————— ——. Manager Job Handler Local Resources Monitor | Micro-Controller Worker | Jobs Profiler | Hinh 2.2: Minh hoa MAESTRO 2. Một số nghiên cứu mở rộng Theo bài báo “NASA takes microbial research to outer space with edge computing” [6], NASA có kế hoạch sử dụng vệ tinh và khả năng tinh toán biên dé thực hiện phân 11 tích trình tự DNA và dữ liệu trực tiếp trên Trạm Vũ trụ Quốc tế (ISS). Làm như vậy sẽ cắt giảm thời gian xử lý dữ liệu theo tuần vì nó sẽ không còn phải gửi qua lại Trái đất nữa.
Ông Wallace giải thích tại sự kiện: “ Bằng cách có cơ sở hạ tầng tinh toán biên trên trạm, chúng tôi có thể thực hiện giải trình tự DNA của mình và sau đó dữ liệu đó được phân tích gần như gần thời gian thực, vì vậy các thành viên phi hành đoàn sẽ biết ngay thứ gì trong nước họ vừa uông. hoặc trên bê mặt mà họ mới tiêp xúc.” Theo nghiên cứu “Applied machine learning in greenhouse simulation; new application and analysis” [7]: cho rằng việc dự đoán chính xác các biến môi trường bên trong nhà kính là rất quan trọng, vì chúng đóng một vai trò quan trọng trong việc canh tác trong nhà kính và năng lượng dé bị mat đặc biệt là ở các vùng lạnh và nông. Vì thế bài nghiên cứu sẽ chọn ra một giải pháp tốt nhất giữa Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) va Máy vectơ hỗ trợ (SVM) trong việc ước tính biến môi trường nhà kính thông qua việc so sánh chúng. Tại Việt Nam, tính đến thời điểm hiện tại (11/2021), tổng công ty Viễn thông Mobifone đã nghiên cứu về Edge Computing với đề tài: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ cận biên (Mobile Edge Computing) cho triển khai 5G tại Mobifone [8].
Sau đó, quyết định 2117 của Thủ tướng Chính phủ ban hành Danh mục công nghệ ưu tiên nghiên cứu, phát triển và ứng dụng để chủ động tham gia cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư được Phó Thủ tướng Vũ Đức Dam ký ngày 16/12. Trong đó có Cloud Computing va Edge Computing [9]. Cơ sở lý thuyết và hướng tiếp cận đề tài 2. Một số ứng dụng IoT trong nhà kính.
Với sự phát triển mạnh mẽ của IoT, việc ứng dụng IoT vào nhà kính ngày càng phố biến vì tính hiệu quả và dé sử dụng của nó. Chính vi thé, các công ty đã nghiên cứu, 12 phát triển và cho ra đời các sản phẩm IoT nhằm quản lý năng xuất cây trồng trong môi trường nhà kính hiệu quả hơn. Một số sản pham IoT trên thé giới như: e Arable Mark 2 [10]: là một sản phâm đến từ công ty An Độ, nó thu thập dữ liệu chân thực theo thời gian thực từ hiện trường về phản ứng thời tiết, đất và cây trồng ở một địa điểm cụ thê với hơn 40 chỉ số về khí hậu và thực vật e Farmshield [11]: là một sản phẩm của công ty Synnefa đến từ Hy Lap, nó thu thập dữ liệu về trạng thái của đất như độ âm của đất, nhiệt độ môi trường xung quanh trang trại, cường độ ánh sáng và độ 4m, người nông dân có thé quản lý và giám sát thông qua điện thoại hoặc bảng điều khién. e Farmapp [12]: là san phâm của công ty Farmapp đến từ Colombia, phan mềm bao gồm sự kết hợp của các ứng dụng do thám và khử trùng với các cảm biến và đưa các thiết bị tự động hóa (IoTs) vào ngành nông nghiệp Tại Việt Nam, là nước có bề dày trong sản xuất nông nghiệp, vì vậy sẽ là mảnh đất đầy tiềm năng cho các doanh nghiệp công nghệ.
Hiện có không ít các nhà đầu tư đã va đang nghiên cứu phát triển đưa IoT nông nghiệp vào trong sản xuất. Ví dụ tiêu biểu có thê kê đên là: ® Dự án Next Farm [13]: giải pháp ứng dụng CNTT vào Nông nghiệp thuộc Công ty Cổ phần HOSCO, một trong số các công ty hoạt động trong lĩnh vực công nghệ phần mềm đã có nhiều sản phẩm thương mại hóa thành công. Nền tảng điện toán đám mây (Cloud computing) Hiện nay, thuật ngữ điện toán dam mây không còn qua xa lạ với chúng ta, điện toán đám mây ra đời mang lại nhiều lợi ích to lớn và thúc đây các công nghệ khác phát 13 triển. Theo Amazon Web Services (AWS), điện toán đám mây là việc phân phối các tài nguyên CNTT theo nhu cầu qua Internet với chính sách thanh toán theo mức sử dụng.
Thay vì mua, sở hữu và bảo trì các trung tâm đữ liệu và máy chủ vật lý, có thê tiếp cận các dich vụ công nghệ, như năng lượng điện toán, lưu trữ và cơ sở dt liệu, khi cần thiết, từ nhà cung cấp dich vụ đám mây. Bang so sánh dưới đây cho ta thay một số lợi ích khi dùng điện toán đám mây.1: Bang so sánh điện toán đám mây va máy chủ vật lý. Tính năng Máy chủ vật lý Điện toán đám mây Cách thức hoạt động | Là một máy chủ vật lý. Lưu trữ và hoạt động trên hệ thống hạ tầng Cloud (điện toán đám mây).
Độ ốn định Khi máy chủ vật lý hỏng thì toàn | Công nghệ Cloud giúp hệ bộ hệ thống ngừng hoạt động. thống hoạt động én định, Ô cứng hỏng sé gây mat dữ liệu, | khả năng uptime 99. dường như không thê khôi phục. | Tất cả các thành phần đều được thiết lập dự phòng, và tự động thay thế khi bị hỏng đảm bảo hoạt động bình thường nên hệ thống thông tin của luôn an toàn và có tính sẵn sàng 24/7 14 Tính sẵn sàng Tất cả data sẽ được lưu trữ trên Data lưu trữ tập trung trên máy vật lý (Rủi ro cao) hệ thống SAN không lưu Chỉ cần 1 HDD bị hỏng có thể trên Server vật lý toàn bộ data của sẽ mất Data được backup đều đặn Việc triển khai backup tốn nhiều Nếu có 1 Server vật lý bị lỗi, chi phí Cloud Server của vẫn hoạt động én định Khả năng mở rộng Nâng cấp phức tạp vì phải mua Có thể mở rộng hoặc thu thiết bị phần cứng chuyên dụng.
hẹp ngay lập tức khi doanh Thời gian downtime khi cần nghiệp có yêu cầu. nâng câp khá lâu. Có thể mở rộng và thu hẹp nguồn tài nguyên không giới hạn dung lượng. Chỉ phí Tốn khá nhiều chi phí đầu tư cho Chỉ phải chỉ trả cho nhu cầu toàn bộ phần cứng.
thực tế sử dụng (CPU, Chi phí vận hành, bảo trì hệ RAM, HDD.được cấu thống cũng rất đáng kẻ. hình theo yêu cầu). Chi phí triển khai backup (sao Chỉ phí có thê linh hoạt thay lưu) cao. đổi theo yêu cầu của doanh nghiệp.
Câu hình lại server phải mua thêm các thiết bị như có thé thiết lập lại cau hình RAM, HDD trong trường hợp cho server 1 cách dé dàng nâng câp và việc găn thêm có thê trong khoảng thời gian ngăn. 15 gây ra nhiêu rủi ro không mong muôn Sao chép server Phúc tạp vì server vật lý khó mà | Don giản, nhanh chóng. đáp ứng được việc này. Bang 1: Cloud với máy chu vật lý Ngoài các tiện ích trên thì nên tảng điện toán đảm mây còn cung cap các dịch vụ hỗ trợ mạnh mẽ trong việc phát triển project lớn và nhỏ.