Thiết Kế Hệ Thống IoT Cảnh Báo Cháy Nổ Trên Hạ Tầng Amazon Cloud Services

Đồ án tốt nghiệp trình bày thiết kế hệ thống IoT cảnh báo cháy nổ trên hạ tầng Amazon Cloud Services, ứng dụng công nghệ hiện đại.

• Tác giả: Lê Đức Phong
• Người hướng dẫn: ThS. Trương Quang Phúc
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Hệ Thống Nhúng Và IoT
• Đề tài: Thiết Kế Hệ Thống IoT Cảnh Báo Cháy Nổ Trên Amazon Cloud
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.3. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
• 2. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 2.1. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 2.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
• 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4. BỐ CỤC ĐỀ TÀI
• 4.1. TỔNG QUAN VỀ NODEJS
• 4.1.1. Giới thiệu về NodeJS
• 4.1.2. Ưu nhược điểm của NodeJS
• 4.2. TỔNG QUAN VỀ NODEJS FRAMEWORK EXPRESS
• 4.2.1. Giới thiệu về ExpressJS
• 4.2.2. Ưu nhược điểm của ExpressJS
• 4.3. TỔNG QUAN VỀ HỆ QUẢN TRỊ CƠ SỞ DỮ LIỆU MONGODB
• 4.3.1. Giới thiệu về MongoDB
• 4.3.2. Cách thức hoạt động của MongoDB
• 4.3.3. Ưu nhược điểm của MongoDB
• 4.4. TỔNG QUAN VỀ REACT NATIVE VÀ EXPO
• 4.4.1. Giới thiệu về React Native và Expo
• 4.4.2. Những ưu nhược điểm của React Native và Expo
• 4.5. TỔNG QUAN VỀ FIREBASE CLOUD MESSAGING
• 4.6. TỔNG QUAN VỀ JWT - JSONWEBTOKEN
• 4.7. TỔNG QUAN VỀ DOCKER
• 4.7.1. Giới thiệu về Docker
• 4.7.2. Ưu nhược điểm của Docker
• 4.8. TỔNG QUAN VỀ KUBERNETES
• 4.8.1. Các thành phần chính của Kubernetes
• 4.8.2. Ưu và nhược điểm của Kubernetes
• 4.9. TỔNG QUAN VỀ AMAZON WEB SERVICE
• 4.9.1. Giới thiệu về AWS
• 4.9.2. Điểm mạnh của AWS
• 4.9.3. Nhược điểm của AWS
• 4.10. TỔNG QUAN VỀ TERRAFORM
• 4.10.1. Giới thiệu về Terraform
• 4.10.2. Ưu nhược điểm của Terraform
• 5. THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 5.1. YÊU CẦU HỆ THỐNG
• 5.2. ĐẶC TẢ HỆ THỐNG
• 5.2.1. Mô hình tổng quát của hệ thống
• 5.2.2. Sơ đồ khối hệ thống
• 5.3. THIẾT KẾ PHẦN MỀM
• 5.3.1. Thiết kế kiến trúc hệ thống máy chủ
• 5.3.2. Hệ thống mô phỏng cảm biến triển khai bằng AWS
• 5.3.3. Thiết kế chức năng hệ thống
• 5.3.4. Thiết kế cơ sở dữ liệu
• 5.3.5. Thiết kế giao diện ứng dụng
• 5.4. THIẾT KẾ KIẾN TRÚC CƠ SỞ HẠ TẦNG
• 5.4.1. Xây dựng ứng dụng Docker chạy trên môi trường Kubernetes
• 5.4.2. Triển khai lên môi trường Kubernetes
• 5.4.3. Xây dựng tài nguyên cơ sở hạ tầng Amazon Web Services
• 5.4.4. Thiết kế tự động hóa quy trình phát triển phần mềm
• 6. KẾT QUẢ THỰC HIỆN
• 6.1. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CẢM BIẾN
• 6.2. KẾT QUẢ PHẦN MỀM
• 6.2.1. Kết quả giao diện quản lý cảm biến
• 6.2.2. Kết quả của giao diện hiển thị màn hình chính của ứng dụng
• 6.2.3. Kết quả của giao diện màn hình thông báo hệ thống
• 6.2.4. Kết quả chức năng gọi điện khi có cảnh báo nổ
• 7. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 7.1. Kết quả đạt được
• 7.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Thiết Kế Hệ Thống IoT Cảnh Báo Cháy Nổ

Hệ thống IoT cảnh báo cháy nổ trên nền tảng Amazon Cloud Services đang trở thành một giải pháp hiệu quả trong việc phát hiện và cảnh báo sớm các nguy cơ cháy nổ. Với sự phát triển của công nghệ IoT, việc tích hợp các cảm biến thông minh vào hệ thống giúp nâng cao khả năng giám sát và phản ứng kịp thời. Hệ thống này không chỉ giúp bảo vệ tài sản mà còn đảm bảo an toàn cho tính mạng con người.

1.1. Khái Niệm Về IoT Và Hệ Thống Cảnh Báo

IoT (Internet of Things) là một mạng lưới các thiết bị kết nối với nhau, cho phép thu thập và trao đổi dữ liệu. Hệ thống cảnh báo cháy nổ sử dụng công nghệ IoT để phát hiện các dấu hiệu bất thường như khói, nhiệt độ cao, và khí gas, từ đó gửi cảnh báo đến người dùng.

1.2. Lợi Ích Của Việc Sử Dụng Amazon Cloud Services

Amazon Web Services (AWS) cung cấp hạ tầng mạnh mẽ cho việc triển khai hệ thống IoT. AWS cho phép lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn từ nhiều cảm biến, đồng thời cung cấp các dịch vụ như Amazon SNS để gửi thông báo đến người dùng một cách nhanh chóng và hiệu quả.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Hệ Thống Cảnh Báo Cháy Nổ

Mặc dù hệ thống cảnh báo cháy nổ mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc triển khai và duy trì. Các vấn đề như độ tin cậy của cảm biến, khả năng kết nối mạng, và việc xử lý dữ liệu lớn cần được giải quyết để đảm bảo hiệu quả của hệ thống.

2.1. Độ Tin Cậy Của Cảm Biến

Cảm biến khói và nhiệt độ cần phải được kiểm tra định kỳ để đảm bảo hoạt động chính xác. Việc sử dụng cảm biến chất lượng kém có thể dẫn đến cảnh báo sai, gây hoang mang cho người dùng.

2.2. Khả Năng Kết Nối Mạng

Hệ thống cần có khả năng kết nối ổn định để truyền tải dữ liệu từ cảm biến đến trung tâm xử lý. Mất kết nối có thể làm giảm hiệu quả của hệ thống cảnh báo.

III. Phương Pháp Thiết Kế Hệ Thống IoT Cảnh Báo Cháy Nổ

Thiết kế hệ thống IoT cảnh báo cháy nổ bao gồm việc lựa chọn cảm biến phù hợp, xây dựng kiến trúc hệ thống, và triển khai trên nền tảng AWS. Các bước này cần được thực hiện một cách cẩn thận để đảm bảo tính hiệu quả và an toàn của hệ thống.

3.1. Lựa Chọn Cảm Biến Phù Hợp

Việc lựa chọn cảm biến khói, nhiệt độ và khí gas là rất quan trọng. Các cảm biến này cần phải có độ nhạy cao và khả năng hoạt động trong nhiều điều kiện khác nhau.

3.2. Xây Dựng Kiến Trúc Hệ Thống

Kiến trúc hệ thống cần được thiết kế để tối ưu hóa việc thu thập và xử lý dữ liệu. Sử dụng AWS IoT Core để kết nối các cảm biến và xử lý dữ liệu là một giải pháp hiệu quả.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Cảnh Báo Cháy Nổ

Hệ thống IoT cảnh báo cháy nổ đã được triển khai tại nhiều khu vực như chung cư, nhà trọ và các khu vực có nguy cơ cháy nổ cao. Việc ứng dụng công nghệ này giúp nâng cao khả năng phát hiện và phản ứng kịp thời, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản.

4.1. Triển Khai Tại Các Khu Chung Cư

Nhiều khu chung cư đã áp dụng hệ thống cảnh báo cháy nổ IoT để bảo vệ cư dân. Hệ thống này giúp phát hiện sớm các dấu hiệu cháy và gửi cảnh báo đến người dân ngay lập tức.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu Và Đánh Giá

Các nghiên cứu cho thấy hệ thống cảnh báo cháy nổ IoT đã giảm thiểu đáng kể thời gian phản ứng của lực lượng cứu hỏa, từ đó nâng cao hiệu quả trong việc ứng phó với các tình huống khẩn cấp.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Hệ Thống Cảnh Báo Cháy Nổ

Hệ thống IoT cảnh báo cháy nổ trên nền tảng Amazon Cloud Services không chỉ mang lại lợi ích trong việc bảo vệ tài sản mà còn đảm bảo an toàn cho tính mạng con người. Tương lai của hệ thống này hứa hẹn sẽ còn phát triển hơn nữa với sự tiến bộ của công nghệ.

5.1. Tương Lai Của Công Nghệ IoT

Công nghệ IoT sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới cho việc cải thiện hệ thống cảnh báo cháy nổ. Việc tích hợp AI và machine learning có thể giúp nâng cao khả năng phát hiện và phân tích dữ liệu.

5.2. Định Hướng Phát Triển Hệ Thống

Hệ thống cần được cải tiến liên tục để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng. Việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp mới sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Theo số liệu thống kê của Bộ Công an được trích dẫn trong văn bản, trong 5 năm gần đây trên toàn quốc đã xảy ra hơn 17.000 vụ cháy, làm hơn 433 người tử vong, hơn 700 người bị thương và gây thiệt hại về tài sản ước tính lên đến hàng nghìn tỷ đồng. Các vụ hỏa hoạn đặc biệt nghiêm trọng tập trung nhiều tại các khu vực đô thị có mật độ dân cư cao như chung cư, khu nhà trọ, nhà ở riêng lẻ và căn hộ mini — nơi tập trung người có mức thu nhập trung bình đến thấp.

Thực trạng ghi nhận các hệ thống báo cháy tại các khu vực này còn mang tính chất công nghệ cũ, việc kiểm tra và bảo dưỡng định kỳ đòi hỏi nhiều nhân lực nhưng hiệu quả quản lý tập trung chưa cao. Đồng thời, các cảnh báo chủ yếu xử lý cục bộ tại chỗ (còi, chuông), thiếu sự kết nối đa nền tảng tức thời đến người sử dụng và cơ quan chức năng khi xảy ra sự cố.

Đề tài đặt ra các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

1. Thu thập và giám sát liên tục các thông số môi trường từ mạng lưới cảm biến liên quan đến cháy nổ, bao gồm nhiệt độ, khói, khí gas và lửa.
2. Thiết kế cơ chế phát hiện và kích hoạt cảnh báo đa kênh tức thời đến người dùng thông qua ứng dụng di động (thông báo đẩy - push notification, âm thanh cảnh báo, tin nhắn SMS, email và cuộc gọi thoại tự động).
3. Định vị chính xác tọa độ không gian xảy ra sự cố cháy nổ (phòng, tầng, số nhà, tòa nhà, khu vực dân cư) nhằm hỗ trợ lực lượng cứu hộ khoanh vùng nhanh chóng.
4. Xây dựng và triển khai kiến trúc hệ thống trên hạ tầng điện toán đám mây Amazon Web Services (AWS) để tối ưu hóa hiệu năng, tăng cường độ tin cậy và khả năng mở rộng quy mô.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống cảnh báo sớm sự cố cháy nổ dựa trên mạng lưới cảm biến IoT kết hợp hạ tầng đám mây và ứng dụng di động.
• Phạm vi không gian: Áp dụng cho các mô hình nhà ở dân cư, phòng trọ, khu chung cư cao tầng. Dữ liệu phần cứng cảm biến được thực hiện thông qua mô phỏng trên nền tảng AWS IoT Core.
• Phạm vi thời gian và học thuật: Đồ án tốt nghiệp đại học ngành Hệ thống Nhúng và IoT, thực hiện và bảo vệ vào tháng 06/2024 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng dựa trên sự tích hợp giữa các công nghệ phát triển phần mềm, giao thức mạng IoT và cơ sở hạ tầng đám mây hiện đại:

Nhóm thành phần	Công nghệ / Giao thức sử dụng	Vai trò trong hệ thống
Nền tảng máy chủ (Backend)	Node.js, ExpressJS	Xây dựng hệ thống máy chủ đơn luồng hướng sự kiện, xử lý API RESTful và luồng I/O không đồng bộ.
Cơ sở dữ liệu	MongoDB (NoSQL)	Quản lý dữ liệu dạng JSON/BSON, lưu trữ thông tin thiết bị, người dùng, tòa nhà và lịch sử sự kiện.
Ứng dụng di động	React Native, Expo	Phát triển ứng dụng di động đa nền tảng (iOS, Android) với giao diện trực quan cho người dùng cuối.
Xác thực & Thông báo	JWT (RFC 7519), Firebase Cloud Messaging (FCM)	Cung cấp cơ chế xác thực phiên làm việc an toàn và chuyển tiếp thông báo đẩy thời gian thực đến điện thoại.
Giao thức mạng	MQTT, HTTP, WebSocket	Truyền nhận dữ liệu từ cảm biến lên đám mây (MQTT) và truyền thông dữ liệu hai chiều thời gian thực (WebSocket, HTTP).
Dịch vụ đám mây AWS	AWS IoT Core, AWS SNS, AWS EC2, AWS S3, AWS DynamoDB, VPC	Tiếp nhận dữ liệu cảm biến, quản lý phân luồng cảnh báo đa kênh (SMS, Email, cuộc gọi), lưu trữ và vận hành cụm dịch vụ.
Hạ tầng & Điều phối	Docker, Kubernetes (K8s), Terraform	Đóng gói ứng dụng dạng container, tự động hóa điều phối cụm máy chủ và định nghĩa hạ tầng bằng mã (IaC).

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm và triển khai:

• Phương pháp phân tích - tổng hợp: Nghiên cứu các giải pháp báo cháy IoT trong nước và quốc tế, đánh giá ưu nhược điểm của các giải pháp truyền thống dựa trên module vi điều khiển (như ESP8266, Raspberry Pi qua mạng di động LTE) để xác định bài toán độ trễ và quản trị tập trung.
• Phương pháp thiết kế kiến trúc phần mềm: Áp dụng mô hình kiến trúc hướng sự kiện (Event-driven Architecture) tách biệt giữa khối xử lý API chính, khối xử lý thời gian thực và khối cảnh báo.
• Phương pháp mô phỏng và giả lập: Do tính chất an toàn và chi phí phần cứng, hệ thống sử dụng AWS IoT Core để giả lập môi trường phát sinh dữ liệu cảm biến nhiệt độ, khói và khí gas với các ngưỡng kích hoạt cảnh báo thực tế.
• Phương pháp kiểm thử: Đánh giá từng khối chức năng qua Unit Test và kiểm thử tích hợp toàn bộ chu trình từ lúc cảm biến vượt ngưỡng đến khi kích hoạt cảnh báo đa kênh trên ứng dụng di động.

---

Thiết kế và triển khai hệ thống

1. Kiến trúc hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo mô hình phân tầng hướng sự kiện, gồm ba thành phần cốt lõi:

• Tầng biên / Thu thập dữ liệu (Sensor Layer): Mạng lưới các node cảm biến mô phỏng gửi dữ liệu đo đạc (khói, nhiệt độ, khí gas) định kỳ hoặc khi có biến thiên đột ngột lên đám mây thông qua giao thức truyền thông MQTT.
• Tầng xử lý trung tâm (Cloud & Server Layer):
  • AWS IoT Core tiếp nhận gói tin MQTT, phân tích dữ liệu theo các tập luật (Rules Engine) để xác định trạng thái bất thường.
  • Cụm máy chủ Backend xây dựng trên Node.js/ExpressJS, tiếp nhận tín hiệu từ IoT Core, phân loại mức độ nguy hiểm và kích hoạt các kênh cảnh báo thông qua Amazon SNS và Firebase Cloud Messaging.
  • Hạ tầng cơ sở dữ liệu MongoDB lưu trữ thông tin có cấu trúc về người dùng, thiết bị, căn hộ, phòng và nhật ký sự kiện.
• Tầng ứng dụng người dùng (Application Layer): Ứng dụng di động viết bằng React Native kết nối với máy chủ qua RESTful API và WebSocket để cập nhật trạng thái thiết bị theo thời gian thực và hiển thị các cảnh báo khẩn cấp.

2. Thiết kế cơ sở dữ liệu

Hệ cơ sở dữ liệu MongoDB được thiết kế thông qua 9 collections chính nhằm đảm bảo khả năng mở rộng dữ liệu:

Tên Collection	Mục đích quản lý
users	Thông tin định danh tài khoản, quyền hạn và chi tiết cá nhân người sử dụng.
keys	Khóa bảo mật phiên làm việc và mã xác thực API của người dùng.
notifications	Lịch sử thông báo hệ thống, nội dung cảnh báo cháy, thời gian và trạng thái gửi.
apartments	Thông tin chi tiết các căn hộ trong phạm vi giám sát.
apikey	Quản lý khóa truy cập API cho các phân hệ tích hợp ngoại vi.
rooms	Danh mục từng phòng cụ thể gắn liền với căn hộ và tầng.
verify	Quản lý mã OTP và quy trình xác thực tài khoản đăng ký.
sensors	Quản lý danh mục các cảm biến (loại cảm biến, ngưỡng giới hạn, trạng thái hoạt động).
building	Thông tin các tòa nhà, vị trí địa lý, địa chỉ cụ thể và cấu trúc tầng.

3. Triển khai hạ tầng và quy trình tự động hóa

• Container hóa với Docker: Đóng gói toàn bộ mã nguồn backend, các thư viện phụ thuộc và môi trường chạy vào Docker Image thông qua Dockerfile tối ưu hóa, đảm bảo tính nhất quán giữa môi trường phát triển và môi trường vận hành thực tế.
• Điều phối cụm bằng Kubernetes (K8s): Quản lý vòng đời các Pod dịch vụ thông qua kiến trúc phân chia Master Node (Control Plane gồm API server, etcd, scheduler, controller-manager) và Worker Node (Kubelet, Kube-proxy, CRI), hỗ trợ tự động mở rộng (auto-scaling) và duy trì tính sẵn sàng cao khi lưu lượng tăng đột biến.
• Hạ tầng dưới dạng mã (IaC) với Terraform: Toàn bộ tài nguyên trên đám mây AWS (bao gồm VPC, máy chủ EC2, S3, nhóm bảo mật Security Group và các cấu hình định tuyến) được định nghĩa và khởi tạo hoàn toàn bằng các tập tin mã khai báo Terraform, giúp chuẩn hóa và rút ngắn thời gian thiết lập môi trường.
• Quy trình CI/CD: Tự động hóa quá trình đóng gói, kiểm thử mã nguồn và triển khai ứng dụng cho cả hai phân hệ frontend di động và backend máy chủ.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 1 thiết lập cơ sở lý luận và thực tiễn của đề tài. Tác giả trình bày thực trạng gia tăng số lượng các vụ hỏa hoạn tại khu vực đô thị, phân tích nguyên nhân bắt nguồn từ sự thiếu chủ động phát hiện sự cố và các hệ thống báo cháy hiện hành đã lạc hậu, chậm được bảo trì. Đề tài xác định rõ 4 mục tiêu nghiên cứu cụ thể, tập trung vào việc áp dụng công nghệ IoT và cơ sở hạ tầng đám mây AWS nhằm tự động hóa quy trình cảnh báo cháy đa kênh. Trong phần tổng quan tài liệu, nhóm tác giả phân tích các nghiên cứu trong nước (nghiên cứu của Phạm Ngọc Pha & Nguyễn Trọng Hiếu; nghiên cứu của Trần Như Chí & Trần Hoài An) và nghiên cứu quốc tế sử dụng vi điều khiển ESP8266, Arduino Nano, module SIM900 truyền tin qua mạng 4G/LTE. Qua đó, tác giả chỉ ra hạn chế của các giải pháp trước đây là tính cục bộ, độ trễ truyền tin thực nghiệm còn cao (khoảng 20 giây) và thiếu cơ chế quản lý tập trung trên nền tảng đám mây.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày chi tiết các cơ sở công nghệ được sử dụng làm nền tảng cho việc xây dựng đồ án. Nhóm tác giả phân tích kiến trúc đơn luồng không đồng bộ dựa trên Event Loop và Thread Pool của Node.js, framework ExpressJS với hệ thống routing và middleware linh hoạt. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL MongoDB được giải thích qua cơ chế sharding, phân tán dữ liệu và tài liệu dạng BSON. Về phía giao diện, tác giả phân tích framework React Native kết hợp Expo CLI, cơ chế gửi thông báo đẩy qua Firebase Cloud Messaging (FCM) và chuẩn an toàn thông tin JSON Web Token (JWT RFC 7519). Ở tầng hạ tầng, chương này giới thiệu tổng quan về nền tảng đám mây AWS (EC2, S3, IoT Core, SNS), công nghệ đóng gói container Docker (Engine, Daemon, Image), cơ chế điều phối cụm Kubernetes (Master/Worker Nodes, vòng đời của Pod) và công cụ Infrastructure as Code Terraform.

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chương 3 là nội dung kỹ thuật trọng tâm của đồ án, bao gồm đặc tả yêu cầu, mô hình tổng quát và sơ đồ khối chức năng. Tác giả xây dựng chi tiết lưu đồ thuật toán cho 3 khối: khối xử lý thời gian thực (real-time), khối xử lý chính (API) và khối xử lý cảnh báo. Chương này trình bày chi tiết mô hình giải lập mạng lưới cảm biến trên AWS IoT Core; phân tích các lược đồ Use Case cho người dùng thông thường (User) và khách (Guest); chi tiết hóa các sơ đồ tuần tự (Sequence Diagrams) cho các luồng nghiệp vụ: đăng ký, đăng nhập, xem thông tin thiết bị, truy xuất lịch sử cảnh báo và cơ chế tiếp nhận thông báo đẩy. Cấu trúc 9 bảng dữ liệu trong MongoDB được thiết kế chi tiết kèm theo các thuộc tính định danh. Về kiến trúc hạ tầng, chương này mô tả chi tiết Dockerfile, mô hình triển khai cụm Kubernetes, sơ đồ mạng Virtual Private Cloud (VPC) trên AWS và các kịch bản mã hóa hạ tầng Terraform.

Chương 4: Kết quả thực hiện

Chương 4 công bố các kết quả thực nghiệm đạt được của đề tài qua hai phân hệ:

1. Mô phỏng cảm biến: Thiết lập thành công các kịch bản mô phỏng thông số cảm biến cho hệ thống báo cháy, bao gồm dữ liệu đo nhiệt độ và cảm biến khói được truyền nhận ổn định qua AWS IoT Core.
2. Giao diện và chức năng phần mềm:
   • Giao diện quản lý trạng thái cảm biến hoạt động chính xác khi có cảnh báo xuất hiện.
   • Ứng dụng di động hiển thị đầy đủ màn hình chính, màn hình chi tiết thông tin cảm biến, lịch sử sự kiện cảnh báo gần đây.
   • Kiểm thử thành công các phương thức kích hoạt thông báo: pop-up khẩn cấp trên ứng dụng, thông báo đẩy hệ thống và chức năng tự động thực hiện cuộc gọi điện thoại thoại đến người dùng khi có dấu hiệu cháy nổ.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 tổng kết lại toàn bộ khối lượng công việc đã hoàn thành so với mục tiêu ban đầu: xây dựng thành công hệ thống giám sát và cảnh báo cháy nổ hoạt động đa nền tảng, tích hợp hoàn chỉnh từ hạ tầng đám mây AWS đến thiết bị di động của người dùng cuối. Đồng thời, nhóm tác giả thẳng thắn chỉ ra các điểm còn tồn tại và đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao tính ứng dụng trong thực tiễn đời sống.

---

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả kỹ thuật đạt được

• Xây dựng thành công hệ thống phần mềm hoàn chỉnh cho bài toán phát hiện và phản ứng sớm với hỏa hoạn, kết hợp kiến trúc hướng sự kiện trên nền tảng Node.js và AWS.
• Thiết lập giải pháp mô phỏng mạng lưới cảm biến toàn diện (nhiệt độ, khói) truyền dữ liệu chuẩn hóa qua giao thức MQTT lên AWS IoT Core.
• Xây dựng ứng dụng di động đa nền tảng bằng React Native và Expo, cung cấp giao diện trực quan cho phép người dùng theo dõi chỉ số môi trường, xem vị trí cụ thể của đám cháy theo phân cấp tòa nhà - tầng - phòng.
• Hiện thực hóa thành công chu trình cảnh báo đa kênh: kích hoạt thông báo pop-up trên màn hình ứng dụng, gửi thông báo đẩy thông qua FCM và kích hoạt cuộc gọi thoại tự động đến số điện thoại khẩn cấp.
• Chuẩn hóa toàn bộ quy trình triển khai và vận hành hệ thống thông qua việc áp dụng công nghệ container Docker, điều phối Kubernetes và tự động hóa cung cấp hạ tầng bằng Terraform.

2. Đóng góp của đề tài

So với các đề tài nghiên cứu trước đây tại Việt Nam vốn chủ yếu dừng lại ở mức độ phần cứng cục bộ (chỉ kích hoạt còi tại chỗ hoặc gửi tin nhắn qua module SIM900/LTE với độ trễ cao lên tới 20 giây), đồ án này có những đóng góp rõ nét:

• Giải quyết bài toán tập trung hóa dữ liệu: Đưa toàn bộ việc tiếp nhận, phân tích dữ liệu cảm biến lên hạ tầng đám mây AWS, cho phép quản lý hàng loạt thiết bị từ nhiều tòa nhà khác nhau trên cùng một nền tảng.
• Tối ưu hóa phản ứng cảnh báo: Không phụ thuộc vào một kênh liên lạc đơn lẻ mà tích hợp đồng thời nhiều hình thức cảnh báo (thông báo đẩy trên app, tin nhắn, email và cuộc gọi thoại tự động), giúp gia tăng tỷ lệ tiếp cận người dùng trong các tình huống nguy cấp.
• Khả năng mở rộng cao: Việc áp dụng kiến trúc microservices/containerized với Kubernetes và IaC với Terraform cho phép hệ thống dễ dàng mở rộng quy mô phục vụ mà không cần tái cấu trúc mã nguồn.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên nội dung được trình bày trong văn bản báo cáo, các hạn chế và định hướng phát triển của đề tài được xác định như sau:

• Hạn chế: Hệ thống cảm biến thu thập thông số môi trường hiện tại mới dừng lại ở mức độ mô phỏng và giả lập các kịch bản dữ liệu trên nền tảng AWS IoT Core, chưa được triển khai thử nghiệm diện rộng trên các module phần cứng cảm biến vật lý thực tế tại các công trình.
• Hướng nghiên cứu tiếp:
  1. Chuyển đổi và kết nối hệ thống với các bo mạch phần cứng cảm biến vật lý thực tế đặt tại các khu dân cư, chung cư.
  2. Tích hợp thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI/Machine Learning) vào quá trình phân tích chuỗi dữ liệu cảm biến nhằm loại bỏ các tín hiệu nhiễu, hạn chế tối đa tình trạng cảnh báo giả (false alarm) và hỗ trợ ra quyết định cảnh báo chính xác hơn.
  3. Tối ưu hóa chi phí vận hành tài nguyên trên hạ tầng điện toán đám mây khi triển khai ở quy mô thương mại lớn.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và kỹ thuật đối với:

• Sinh viên ngành Hệ thống Nhúng, IoT, Kỹ thuật Máy tính và Công nghệ Phần mềm: Cung cấp tài liệu tham khảo thực tế về mô hình kết nối trọn vẹn từ thiết bị biên (IoT), máy chủ trung gian (Node.js/ExpressJS) đến ứng dụng di động (React Native).
• Kỹ sư và người nghiên cứu triển khai Cloud/DevOps: Phần thiết kế kiến trúc hạ tầng ở Chương 3 là tài liệu hữu ích cho việc học tập cách đóng gói ứng dụng Docker, thiết lập cụm Kubernetes và viết mã khai báo tài nguyên đám mây AWS bằng Terraform.
• Nhà phát triển các hệ thống giám sát an toàn đô thị: Cung cấp giải pháp tham khảo về mặt kiến trúc cơ sở dữ liệu (MongoDB) và giải pháp tích hợp thông báo khẩn cấp đa kênh (AWS SNS, FCM, cuộc gọi thoại) cho các bài toán cảnh báo thiên tai, sự cố môi trường.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sử dụng phương thức nào để giải quyết vấn đề dữ liệu cảm biến trong đồ án?

Trong đồ án này, nhóm tác giả tận dụng các dịch vụ của AWS để xây dựng môi trường mô phỏng và giả lập mạng lưới cảm biến (nhiệt độ, khói, khí gas). Dữ liệu mô phỏng từ các cảm biến ảo này được đẩy trực tiếp lên dịch vụ AWS IoT Core thông qua giao thức MQTT để kiểm thử khả năng phân tích và phản ứng của hệ thống.

2. Khi phát hiện chỉ số bất thường, hệ thống cảnh báo đến người dùng qua những hình thức nào?

Hệ thống kích hoạt cơ chế cảnh báo đa kênh thông qua dịch vụ AWS SNS và Firebase Cloud Messaging (FCM), bao gồm:

• Thông báo đẩy (push notification) xuất hiện trực tiếp trên màn hình điện thoại di động.
• Giao diện cảnh báo dạng pop-up khẩn cấp kèm âm thanh báo động trên ứng dụng di động.
• Gửi tin nhắn SMS và thư điện tử (email).
• Thực hiện cuộc gọi thoại tự động đến số điện thoại của người dùng được thiết lập sẵn trong hệ thống.

3. Cơ sở dữ liệu của hệ thống được tổ chức như thế nào?

Hệ thống sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL MongoDB với 9 collections chuyên biệt, bao gồm: users (người dùng), keys (khóa bảo mật), notifications (nhật ký thông báo), apartments (thông tin căn hộ), apikey (khóa truy cập API), rooms (danh mục phòng), verify (mã xác thực), sensors (thông tin cảm biến) và building (danh mục tòa nhà).

4. Công nghệ Infrastructure as Code (IaC) nào được sử dụng và có vai trò gì trong đồ án?

Công cụ Terraform được sử dụng để thực hiện phương pháp Infrastructure as Code. Terraform cho phép nhóm tác giả tự động hóa hoàn toàn việc khởi tạo, cấu hình và quản lý các tài nguyên hạ tầng đám mây trên AWS (như máy chủ EC2, VPC, cấu hình mạng và dịch vụ lưu trữ) bằng các tệp tin mã khai báo mang tính nhất quán và dễ tái sử dụng.

5. Tại sao đồ án lựa chọn kết hợp Kubernetes cùng với Docker?

Docker chịu trách nhiệm đóng gói ứng dụng và toàn bộ môi trường phụ thuộc thành các container nhẹ và độc lập. Trong khi đó, Kubernetes (K8s) đóng vai trò điều phối cụm (cluster orchestration), tự động hóa việc phân phối, kiểm tra trạng thái sức khỏe, mở rộng số lượng Pod (auto-scaling) và định tuyến mạng giữa các dịch vụ, đảm bảo hệ thống duy trì tính sẵn sàng cao khi tiếp nhận lượng lớn dữ liệu cảnh báo.

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế hệ thống IoT cảnh báo cháy nổ trên hạ tầng Amazon Cloud Services" của sinh viên Lê Đức Phong và Nguyễn Lương Phú Gia đã giải quyết bài toán phát hiện và phản ứng sớm sự cố cháy nổ tại các khu dân cư đô thị. Đề tài xây dựng hoàn chỉnh chu trình kết nối từ mô phỏng cảm biến IoT, xử lý dữ liệu hướng sự kiện trên nền tảng đám mây AWS, đến ứng dụng di động React Native tích hợp cảnh báo đa kênh tức thời. Nghiên cứu thể hiện tính ứng dụng cao về mặt kỹ thuật phần mềm và DevOps thông qua việc chuẩn hóa toàn bộ hạ tầng bằng Docker, Kubernetes và Terraform.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan. Chương này trình bày cái nhìn tổng quan về đề tài, bao gồm tính cấp thiết, lý do chọn đề tài, mục tiêu, tình hình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, và bố cục của đề tài. • Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Trong chương này giới thiệu sơ lược về công cụ phần mềm chính được sử dụng trong đề tài bao gồm MERN Stack, giao thức truyền thông HTTP, MQTT, Websocket, các dịch vụ Amazon Web Services như EC2, IoT Core, SNS, S3, DynamoDB.

Đồng thời chương này cũng giới thiệu về Docker, Kubernetes và Terraform, các công cụ quan trọng để tự động hóa quy trình triển khai ứng dụng và quản lý hạ tầng của hệ thống. • Chương 3: Thiết kế hệ thống. Trình bày về thiết kế hệ thống, thiết kế mô phỏng dữ liệu của nhiều cảm biến, tính toán thiết kế từng khối hoạt động ở backend, giới thiệu giao diện frontend, chức năng của ứng dụng di động giao tiếp với người dùng, quy trình thực hiện một sản phẩm phần mềm IoT và triển khai trên môi trường Amazon Cloud Services. • Chương 4: Kết quả.

Chương này trình bày kết quả các thành phần chức năng của hệ thống, phương thức phát hiện, cảnh báo và thông báo về ứng dụng của người dùng. • Chương 5: Kết luận và hướng phát triển. Tóm tắt những kết quả chính và kết luận về đề tài nghiên cứu, đồng thời đề xuất những hướng mở rộng, phát triển tiếp theo của đề tài trong tương lai, bao gồm cả những ý tưởng mới và tiềm năng ứng dụng thực tế.1 TỔNG QUAN VỀ NODEJS 2.1 Giới thiệu về NodeJS NodeJS là một môi trường chạy mã nguồn mở phổ biến được sử dụng cho các ứng dụng web và đa nền tảng. NodeJS cho phép các nhà phát triển và tận dụng nó để tạo các ứng dụng web có tính linh hoạt và mạnh mẽ nhờ sử dụng đồng bộ hóa, xử lý đa luồng và xử lý dữ liệu trên máy chủ.

Ngoài ra, NodeJS, một nền tảng JavaScript, cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng web bằng cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến như JavaScript, HTML và CSS [6]. • Lịch sử hình thành của NodeJS Node.js là một phần của Công cụ JavaScript V8 của Google Chrome. Ryan Dahl đã phát triển Node.js vào năm 2009 và nó sử dụng vòng lặp sự kiện và API I/O cấp thấp để quản lý nhiều kết nối đồng thời. Điều này làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng liên quan đến thời gian thực, chẳng hạn như trò chuyện trực tuyến và trò chơi trực tuyến.js đã trở thành một trong những nền tảng phổ biến nhất để tạo ứng dụng web.

Netflix, Uber và PayPal là một số công ty lớn đã sử dụng nó [7]. Dưới đây là một số mốc quan trọng trong lịch sử phát triển của Node.js được phát hành lần đầu tiên. - 2010: Trình quản lý gói npm được giới thiệu. - 2011: Phiên bản Windows gốc của Node.js được phát hành.

- 2012: Ryan Dahl bước sang một bên và Isaac Schlueter trở thành người quản lý dự án.js, một nhánh của Node.js, được tạo ra.js Foundation được thành lập và Nodejs và io.js được hợp nhất lại với nhau. - 2018: Demo, một thay thế Node.js dựa trên TypeScript, được phát hành. - 2019: JS Foundation và Node.js Foundation hợp nhất để tạo thành OpenJS Foundation.js vẫn đang được phát triển và cải thiện và là một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt có thể được sử dụng để xây dựng nhiều loại ứng dụng web [6]. • Kiến trúc của NodeJS Hình 2.

1 Kiến trúc của NodeJS [6].js áp dụng mô hình xử lý đơn luồng dựa trên sự kiện, khác với mô hình đa luồng mà nhiều môi trường runtime khác sử dụng. Trong mô hình đa luồng, mỗi yêu cầu sẽ được xử lý bởi một luồng riêng lẻ cho đến khi tất cả các luồng có sẵn bị chiếm dụng, buộc máy chủ phải chờ đợi cho đến khi một luồng trở nên rảnh rỗi. Điều này có thể làm chậm ứng dụng và giảm hiệu quả, gây ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm người dùng. Ngược lại, Node.js xử lý tất cả các yêu cầu từ ứng dụng bởi duy nhất một luồng xử lý chính, sử dụng vòng lặp sự kiện để thực hiện các hoạt động I/O không đồng bộ, từ đó tăng cường hiệu suất xử lý đồng thời cải thiện tốc độ, phản hồi về ứng dụng [7].

• Một số khái niệm: - Event Queue: hàng đợi sự kiện là nơi tất cả các sự kiện (event) đã đi vào sẽ lần lượt được xử lý theo cơ chế FIFO, tức là các sự kiện đến server trước sẽ được NodeJS xử lý trước, các sự kiện đến server sau sẽ được xử lý sau. - Callbacks: là các thao tác, các xử lý, các hàm sẽ được thực hiện sau khi đã thực thi hoàn thành một hàm định nghĩa callback. Việc sử dụng callback giúp cho lập trình viên quản lý các vấn đề về. - Message: nội dung thông báo tương ứng với từng callback.

10 - Blocking I/O: là một cơ chế được sử dụng trong nhiều ngôn ngữ bên cạnh server. Nó quản lý các yêu cầu gửi đến server và lần lượt thực hiện các yêu cầu của yêu cầu tiếp theo sau khi yêu cầu đang xử lý đã hoàn thành. - Thread Pool là một chương trình được viết bởi ngôn ngữ lập trình C++, được tích hợp vào NodeJS cho phép xử lý nhiều luồng. Đây là môi trường xử lý chung và đóng vai trò chính cho tất cả các tác vụ được xử lý bởi server NodeJS, và các tác vụ này được xử lý trên nhiều luồng.

- Event Loop: là một vòng lặp vô tận chuyển các yêu cầu đã nhận được sang Threadpool đồng thời tự động đăng ký một Callback cho mỗi yêu cầu. Mỗi khi yêu cầu được xử lý xong, hàm Callback tương ứng sẽ được thực thi [8].2 Ưu nhược điểm của NodeJS • Ưu điểm của NodeJS Node.js được thiết kế dựa trên mô hình hướng sự kiện, điều này nhằm giúp I/O không đồng bộ nhưng vẫn hoạt động hiệu quả, xử lý nhiều sự kiện đồng thời trong một luồng đơn. Điều này giúp Node.js trở nên nhẹ, nhanh, có thể mở rộng và hiệu quả trong việc xử lý các tác vụ I/O và dữ liệu lớn, rất phù hợp cho một số ứng dụng web nhất định. Với những lợi thế này, Node.js được sử dụng rất phổ biến trong các ứng dụng, nghiên cứu về lĩnh vực IoT [9].

Dưới đây là một số ưu điểm nổi bật của Node.js: - Internet of Things (IoT): IoT là một mạng lưới các thiết bị như cảm biến, các thiết bị nhúng có chứa các vi xử lý, vi điều khiển, cho phép tạo ra nhũng kết nối giữa các thiết bị này và trao đổi dữ liệu lẫn nhau nhằm phục vụ các ứng dụng IoT trên nền tảng từ các thiết bị điện tử. Với kiến trúc dựa trên sự kiện và xử lý không đồng bộ, các máy chủ Node.js rất thích hợp cho các tác vụ I/O nặng trong hệ thống IoT, có thể bao gồm hàng nghìn thiết bị.js được sử dụng nó đại diện một lớp ứng dụng giữa các thiết bị, cảm biến tạo ra cơ sở dữ liệu lưu trữ dữ liệu giúp hiệu suất được cải thiện đáng kể. - Trò chuyện thời gian thực: Node.js cung cấp mọi thành phần cần thiết để xây dựng các ứng dụng trò chuyện thời gian thực với mức độ phức tạp khác nhau. API sự kiện mạnh mẽ của Node.js cho phép tạo các bộ phát sự kiện và sau đó phân tán 11 các sự kiện được đặt tên cho bộ xử lý sự kiện.

Tính năng này hỗ trợ triển khai các thông báo đẩy, thường được sử dụng trong nhắn tin trong ứng dụng cần tính nhanh chóng, lập tức. - Fullstack JavaScript: Trước khi Node.js ra đời, JavaScript chỉ được sử dụng cho phát triển phía khách hàng. Việc sử dụng các ngôn ngữ lập trình khác nhau cho phía máy chủ và máy khách là cần thiết. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của Node.js, JavaScript đã trở thành một ngôn ngữ fullstack, cho phép các nhà phát triển sử dụng cùng một ngôn ngữ cho cả front-end và back-end.

Điều này làm cho việc phát triển ứng dụng web trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn nhiều [9]. • Nhược điểm của NodeJS Bên cạnh những lợi ích mà NodeJS mang lại, nó cũng có một số nhược điểm, bao gồm: - Đa luồng chưa tốt: NodeJS được biết đến là một platform đơn luồng, vì vậy nó chỉ xử lý tất cả các yêu cầu bằng một luồng. Nói cách khác, NodeJS xử lý kém các ứng dụng có các tình huống cần xử lý đa luồng. - NodeJS thường được sử dụng để phát triển các ứng dụng nhiều I/O.

Do đó, nó không phù hợp với các ứng dụng sử dụng nhiều CPU. NodeJS sẽ không phù hợp với các ứng dụng sử dụng nhiều CPU. - Quản lý bộ nhớ kém và cấu trúc mã lệnh phức tạp: NodeJS chạy trên môi trường JavaScript, vì vậy nó có thể dễ dàng gây ra tình trạng "bộ nhớ rò rỉ", khiến bộ nhớ máy tính bị kín. Cấu trúc mã lệnh của NodeJS khá phức tạp, đặc biệt là khi so sánh với các nền tảng phát triển web khác như PHP hoặc Ruby on Rails [9].2 TỔNG QUAN VỀ NODEJS FRAMEWORK EXPRESS 2.1 Giới thiệu về ExpressJS Một framework phổ biến được xây dựng dựa trên Nodejs là Expressjs.

Nó cung cấp các khả năng vượt trội cho phát triển web và ứng dụng di động. Các API mạnh mẽ và dễ sử dụng được tạo ra bởi Expressjs, được hỗ trợ bởi các phương pháp HTTP và middleware [8]. 12 • Tính năng của ExpressJS: - Phát triển máy chủ: ExpressJS có khả năng cung cấp nhiều phương thức và các hàm, thư viện để xử lý các nhu cầu tạo ra tác vụ lập trình web phổ biến, đồng thời tối ưu hóa cú pháp lập trình. - Hệ thống định tuyến (Routing): Hệ thống định tuyến mạnh mẽ của ExpressJS cung cấp khả năng xác định các tuyến đường để xử lý yêu cầu và phản hồi từ người dùng một cách hiệu quả.

Điều này giúp dễ dàng sắp xếp, quản lý các phần của ứng dụng, và nâng cao trải nghiệm người dùng. - Middleware: Hỗ trợ việc sử dụng middleware cho các công việc thêm chức năng trung gian trong các quá trình xử lý yêu cầu và phản hồi. Middleware mang tính linh hoạt cao, hỗ trợ nhiều nhiệm vụ như xác thực người dùng, xử lý lỗi, nén dữ liệu, và nhiều tác vụ khác. - Cấu hình môi trường: ExpressJS không chỉ cung cấp phương tiện để cấu hình môi trường cho cả giai đoạn phát triển và sản xuất, mà còn cho phép người dùng linh hoạt thiết lập các biến môi trường, định dạng và quy tắc cấu hình.