Автор: Денис Сереченко, директор по развитию бизнеса Huawei Enterprise Business Group в России

Сам термин IoT («Интернет вещей») появился достаточно давно, в конце 90-х годов прошлого века. Его придумали, чтобы пиарить революционную на тот момент технологию RFID, и «вещами» на тот момент были в основном разные товары на складах и в магазинах, обклеенные радиометками. Но термин прижился, и в скором времени его «натянули» практически на все M2M (machine-to-machine) коммуникации, включая датчики и сенсоры в традиционных SCADA системах.

Следующие 10 лет, с 2000 по 2010 год, IoT существовал в состоянии полусна, он занимал свою небольшую нишу, но никто его особенно не продюсировал. В то время активно накатывал мобильный бум, у всех появлялись смартфоны и трафик рос такими темпами, что и операторы, и производители были заняты освоением этого нового рынка. Но вот случился кризис 2008 года, денег стало меньше, перекредитоваться стало сложнее и старая модель роста начала давать сбои. Дальновидные визионеры индустрии стали задумываться, а что же будет после эры смартфонов? Кто поведет индустрию, где будут основные деньги в мобильных коммуникациях году, так скажем, в 2020-м?

My dear, here we must run as fast as we can, just to stay in place.

And if you wish to go anywhere you must run twice as fast as that.

Lewis Carroll

И вот в 2009 году Ericsson опубликовал отчет, в котором между прочим, среди остальных 100 страниц полезной аналитики, упомянул, что, вообще-то, к 2020 году в мире будет 50 миллиардов подключений умных устройств (читай: «вещей») к Интернету. Все перевели это в деньги, облизнулись, и идея как-то сразу понравилась. «Интернет вещей» разбудили, стряхнули пыль и вытащили обратно на помост со словами: «Встречайте наше будущее! Скоро здесь будут основные потоки денег в мобильных коммуникациях».

Действительно, если трезво оценить перспективы индустрии, то налицо два факта:

  1. Операторы связи все больше превращаются в эффективную «трубу» для передачи данных, которые им не принадлежат;
  2. Основной вектор развития индустрии лежит в области интеллектуальных сервисов, и основные деньги крутятся сегодня там, не в «трубах».

А операторам очень хотелось бы прикоснуться к этим деньгам, тем более что голосовые сервисы, их основной «генератор денег», начинают быстро «подъедать» разные шустрые ребята из Facebook (с их WhatsApp-ом), Google и т. д. «Интернет вещей» в этом смысле выглядит многообещающе. На его основе можно создать огромное количество разных сервисов. Тут тебе и умные здания и офисы, которые сами заказывают любимый кофе и подстраивают климат на рабочем месте так, как ты любишь, и умное управление строительством, когда бетон на нужный объект приезжает точно в срок, и управление трафиком, и умное фермерство, и умные безопасные города, и ЖКХ, и здравоохранение, и... В общем, практически любую область человеческой жизни можно потенциально делать умной и сделать на этом деньги. И это всем в индустрии нравится.

На рисунке 1 приведены грубые оценки, сколько примерно денег может принести в индустрию «интернетизация» вещей. Если учесть, что весь ИТ-рынок сегодня весит примерно $3,5 триллиона, а рынок коммуникаций примерно $1,5 триллиона, то даже по этой скромной оценке от «Интернета вещей» ожидают как минимум удвоения этих денег.

Но это лирика, давайте теперь опустимся ближе к земле и попытаемся понять, а почему же за те 5 лет, что IoT активно продюсируют, он все еще не растет семимильными шагами и не забрал с рынка сколько-нибудь существенную часть денег, обозначенных на рисунке 1. На мой взгляд, есть проблемы двух типов, которые не дают пока «Интернету вещей» развиваться очень быстро, — технические и идеологические. Про технические проблемы поговорим чуть позже, а сейчас несколько слов про более фундаментальные сложности — идеологические.

Дело в том, что, несмотря на большой информационный поток по всем маркетинговым каналам про «Интернет вещей», основная бизнес-модель, по которой должен работать этот рынок, до сих пор не вполне ясна. Все разговоры, которые слышны про монетизацию IoT, сводятся либо к идее брать деньги за трафик по специальным тарифам, либо брать деньги за факт подключения датчика к инфраструктуре, либо брать деньги за сервис, который построен на базе IoT. Так как основным двигателем IoT сегодня являются все-таки операторы связи, то кажется, что самый простой вариант для них — это работать «по старинке», т. е. брать деньги за трафик или за подключение IoT-датчиков к сети. Но в этом случае возникает вопрос: а сколько стоит установить, аутентифицировать и провести по всем операторским системам этот датчик? Будет ли в нем SIM-карта? Или все будет pre-provision на фабрике? Сколько будет стоить просто прикрутить к системе и проверить датчик на работоспособность? Сколько будет стоить биллинг такого датчика? В конечном итоге, если посчитать бизнес-кейс, то получается, что при текущей модели бизнеса IoT-история начинает «всплывать», по разным оценкам, где-то при $25–30 в год ARPU (где U — user, это тот самый датчик, который подключен к системе).

Но при таких ценах никто не будет массово покупать и ставить датчики! В этом фундаментальная, идеологическая проблема «Интернета вещей» сегодня. И пока новая бизнес-модель IoT-сервиса не будет обкатана, массовое внедрение будет тормозиться.

 Что нужно делать, чтобы корова меньше ела и больше давала молока?

 Меньше кормить и больше доить.

Народная мудрость

Какие варианты выхода из этой ситуации видятся сейчас? По классике — сокращать расходы и искать дополнительные доходы. Чтобы максимально сократить расходы, нужно максимально упростить датчики, выкинуть из них все ненужное и максимально упросить процессы их обработки в операторских системах. Например, брать деньги upfront-ом за подключение к услуге IoT, без привязки к периоду, на все время жизни датчика(ков). Другая часть истории — повышение доходов — традиционно более сложна для операторов связи. Сложна потому, что влечет за собой исполнение операторами не свойственной им функции Application Provider-а, где, например, на их публичном облаке будет запущено интеллектуальное приложение по управлению специфическими областями народного хозяйства (парковками в городе, ЖКХ, умные здания и т. д.) и сдано в аренду на определенных условиях. Большим операторам такие проекты, безусловно, под силу. Но возникает вопрос, насколько удастся сделать эти сервисы от оператора массовыми, а саму платформу достаточно гибкой, чтобы удовлетворить основные «хотелки» всех групп потребления.

Но у медали всегда две стороны. Как раз здесь и сейчас возникает место для гибких и юрких, кто готов быстро крутиться на небольшой прибыли и делать инновационные сервисные проекты не столько за деньги, сколько за интерес и перспективу.

Теперь про технические проблемы, которые тоже мешают быстро развиваться «Интернету вещей». С техническими проблемами в некотором смысле проще, т. к. примерно понятно, как их следует решать и можно более-менее точно предсказать, какие могут быть финальные результаты. Кратко перечислю основные сложности, с которыми сталкивается внедрение IoT-проектов.

Проблемы с сенсорами

  • Существующие вещи, как правило, не имеют сенсоров.
  • Разные интерфейсы взаимодействия (ZigBee, 6LoWPAN, PLC, RS-485, Modbus, BACnet, Hart и т. д.).
  • Слабая совместимость между разными решениями.

Проблемы со связью

  • Огромное количество соединений от датчиков.
  • Много разных сценариев (Video Surveillance, Industrial Control, Autopilot, Smart Metering и т. д.) применения с разными требованиями к среде.

Проблемы с извлечением ценности из данных и монетизацией

  • Глубокое понимание предметной области.
  • Сохранение и обработка данных.

Безопасность

Все перечисленные выше сложности мешают запустить IoT, без датчиков в существующих вещах и совместимости между разными протоколами концепция IoT работать не будет. Но есть проблема, без решения которой принципиально невозможно двигаться дальше. Эта проблема — БЕЗОПАСНОСТЬ. До сих пор не разработано единого, унифицированного подхода к обеспечению безопасности в мире «Интернета вещей». Все подходы к безопасности, которые предлагают разные компании, основаны на старых принципах и не решают всех проблем «Интернета вещей». А если решают, то это становится так тяжело и дорого, что в итоге никому не нужно. Почему эта проблема ключевая? Потому что сама область применения «Интернета вещей» крайне чувствительна к нарушениям безопасности любого типа (нарушениям целостности, конфиденциальности или доступности). Представьте, например, что хакер получил доступ к системе, которая собирает данные и управляет кардиостимуляторами? Или, например, взломал чайник и затем включил его пустым... Можно придумать массу апокалиптических картин, как «Интернет вещей» разрушает чью-то отдельную жизнь или целый мир. Советую посмотреть на эту тему «Черное зеркало», 6-й эпизод третьего сезона. Там в красках показано, чем может обернуться история с нарушением конфиденциальности и доступности системы с массовым подключением электронных устройств. Так что, когда речь заходит об управлении системами жизнеобеспечения, слово БЕЗОПАСНОСТЬ должно стоять на первом месте.

Еще одна важная проблема на стыке техники и идеологии IoT — это проблема извлечения полезной информации из данных, которые будут передавать датчики. Проблема даже скорее не в технике вопроса, эффективные алгоритмы и методики data mining существуют достаточно давно. Вопрос в том, КАКИЕ данные следует собирать и КАК их потом монетизировать. Собственно, это опять вопрос бизнес-модели, но уже на другом уровне — на уровне приложения.

Так чем же в конечном итоге «Интернет вещей» представляется сегодня? Из каких частей он состоит и кто что в этой области делает? Глобально «Интернет вещей» состоит из трех частей — умных сенсоров, сетевой инфраструктуры и платформы, где обрабатывается информация с датчиков.

Самая затратная часть умных сенсоров — это чип. И чтобы «Интернет вещей» стал массовым, нужно, чтобы чип был дешевым, как вежливость. По оценке аналитиков, датчик IoT не должен стоить дороже нескольких долларов, при том что основной вес в стоимости датчика — это стоимость чипа.

Чтобы данные «потекли» от сенсоров к платформе, нужна сетевая инфраструктура. И требования к ней тоже вполне определенные. Учитывая специфику работы сенсоров (в среднем необходимость передачи нескольких сотен бит в минуту и 95% времени — жизнь в режиме ожидания), от сети требуется: 1) ультранизкая полоса пропускания и 2) ультранизкий overhead на разные служебные протоколы. На текущий момент традиционные мобильные технологии для этого плохо предназначены, так как несут в себе слишком большой служебный overhead. Это делает конечные устройства, во-первых, относительно дорогими и, во-вторых, потребляющими много энергии. Поэтому для реализации «Интернета вещей» придуманы специальные технологии, которые имеют низкий overhead и позволяют создавать датчики, которые потребляют мало энергии. Условно, по расстоянию, на котором можно располагать датчики от шлюза/базовой станции, технологии можно разделить на «длинные» — с дистанцией до датчика в километры и «короткие» — с дистанцией до датчика в сотни метров. И те и другие технологии решают проблемы с энергопотреблением датчиков, но требуют принципиально разных подходов к построению инфраструктуры для «Интернета вещей».

Все равны, но некоторые равнее.

Дж. Оруэлл

Обычно производители оборудования фокусируются на некоторых частях инфраструктуры «Интернета вещей» или на определенной технологии, например, определенном транспорте для «Интернета вещей». В этом плане компания Huawei отличается от других вендоров и разрабатывает продукты по всем трем инфраструктурным уровням реализации IoT, причем делает это на базе нескольких разных технологий.

Компания разработала свой чип, который потребляет мало энергии, стоит дешево и под который реализована специализированная программная платформа (LiteOS). У Huawei есть вся инфраструктура для сбора и передачи данных от сенсоров, начиная с мобильных сетей, во всех проявлениях, и заканчивая проводными технологиями типа Ethernet и GPON. Кроме того, у Huawei есть платформа для сбора, хранения и обработки больших данных — то самое место, где рождается добавленная стоимость истории с «Интернетом вещей».

Расскажу чуть подробнее про второй, сетевой уровень. Как сказано выше, на уровне инфраструктуры доступа есть два фактически конкурирующих подхода к реализации сети — на базе «длинных» или «коротких» технологий. Вариант № 1 — использовать транспорт мобильного оператора, у которого, как сказано выше, реализована специализированная технология (NB-IoT, например). Но с этим вариантом пока есть определенные вопросы:

  1. Специализированный IoT-транспорт в мобильных сетях только запускается -> пока не везде и не у всех есть;
  2. Пользователь услуги привязывается к инфраструктуре оператора, с непонятной пока бизнес-моделью продаж этой услуги —> плохо прогнозируемыми операционными затратами (см. выше), чего многие опасаются.

Вариант № 2 — построить свою транспортную инфраструктуру под IoT, без мобильного оператора, например, на базе «коротких» технологий типа ZigBee и 6LoWPAN. Такая инфраструктура доступа, «заточенная» под выполнение одной конкретной услуги, получается гораздо легче и проще сети мобильного оператора, рассчитанной на широкий спектр услуг. Для реализации своей транспортной инфраструктуры под IoT нужны по большому счету две вещи:

  1. Специализированный IoT-шлюз, который примет на себя соединения от датчиков;
  2. Контроллер, который управляет сетью шлюзов и агрегирует на себе информацию.

Работает такая инфраструктура тоже достаточно просто — шлюз собирает данные с определенного набора датчиков, как правило, собранных в Mesh-сеть. Дальше собранные данные через контроллер передаются в приложение, которое решает специализированную задачу, например задачу управления светом в городе. В обратную сторону все работает аналогичным образом:

  • Приложение, обработав полученные данные, формирует управляющий сигнал и передает его через открытый интерфейс на сетевой контроллер;
  • Сетевой контроллер через соответствующий шлюз отправляет сигнал в датчик, который выполняет переданную команду.

На рисунке 4 показан пример, как может быть реализована система умного управления городским освещением без участия мобильного оператора. Специализированные датчики, встроенные в LED-лампы освещения, формируют локальные Mesh-сети по специальному протоколу (ZigBee или 6LoWPAN). Каждая такая локальная Mesh-сеть замыкается на IoT-шлюзе, который общается через контроллер с приложением, управляющим освещением в городе. В приложении весь город размечен на группы светильников, наглядно представленных на подложенной под них карте. Операторы системы задают политики управления светом в городе (на какой интенсивности освещения включать лампы, на какой выключать, какие лампы горят все темное время, какие выключаются глубокой ночью, какой интенсивности должно быть освещение в разное время суток и т. д.). Политики управления загружаются через транспортную инфраструктуру в датчики, и управление освещением в городе идет по заданным операторами правилам.

Какие плюсы есть у такой реализации: вся инфраструктура никак не зависит от конкретного оператора мобильной сети. Сервисная компания сама владеет транспортной инфраструктурой, контролирует все операционные расходы и может извлекать из этого дополнительную прибыль. Какие минусы: как обычно, обратная сторона плюсов — нужно обслуживать транспортную инфраструктуру самому и делать это достаточно профессионально. Иначе вместо дополнительной гибкости и прибыли будут дополнительные убытки.

В заключение хотелось бы подчеркнуть два момента:

  1. Стоимость транспортной инфраструктуры составляет несколько процентов от общего объема затрат на реализацию инфраструктурных проектов с «Интернетом вещей»;
  2. Для тех, кто не желает отдавать IoT-транспорт на сторону мобильных операторов и хочет сам строить и управлять всей инфраструктурой «Интернета вещей», сегодня есть уникальное «окно возможностей», которое закроется, как только все операторы запустят IoT-транспорт на своих сетях и окончательно определятся с бизнес-моделью предоставляемых услуг.

На правах рекламы

Версия для печати (без изображений)   Все предложения