09 IoT Flashcards

(41 cards)

1
Q

Definition

Grundgedanke Internet der Dinge (IoT)

Zielbild

A

“Relevante Informationen aus der physischen Welt erfassen

auswerten und verfügbar machen; über Sensorik

geeignete Netze und Auswertung.”

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2
Q

Anwendung/Beispiele

Anwendungsgebiet: Tagging

RFID

A

“Waren haben elektronische Identität; erleichtert Logistik und berührungslose Kassen; Beispiel: RFID im Einzelhandel.”

Identifikation im Vordergrund.

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3
Q

Anwendung/Beispiele

Anwendungsgebiet: Industrial IoT (IIoT)

Industrie 4.0

A

“Produktionsprozesse erfassen und steuern; bessere Planung

Losgröße 1; Verwaltung tausender Sensoren (Big Data).”

Fokus auf Fertigung/Produktion.

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4
Q

Anwendung/Beispiele

Anwendungsgebiet: Automatisierung

Smart Home

A

“Umgebungsdaten erfassen und verarbeiten (Temperatur

Sonneneinstrahlung

kollabierter Senior); einfache Konfiguration; Netze mit niedrigem Stromverbrauch.”

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5
Q

Definition

Sensor: Begriff

Überblick

A

“Technisches Bauteil

das physikalische/chemische Eigenschaften messen kann; wandelt Messwerte in elektrische Signale; unterschiedliche Wirkprinzipien.”

Kein Konsens über exakte Definition.

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6
Q

Anwendung/Beispiele

Sensor: Wirkprinzipien (Auswahl)

Kategorien

A

“Mechanisch (Manometer)

thermoelektrisch (Thermoelement)

resistiv (Dehnungsstreifen)

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7
Q

Abgrenzung

Aktiver vs. passiver Sensor

Energie

A

“Aktiv: erzeugt ausreichend Energie (thermo-

piezo-

photoelektrisch)

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8
Q

Verständnis

Netzwerke im IoT: typische Probleme

Ressourcen/Firewall

A

“Sensoren sind ressourcenlimitiert; Energieverbrauch wichtig; Firewalls blockieren eingehende Verbindungen → Sensor als Server ungebräuchlich; typischerweise nur Upload geringer Datenmengen.”

Sicherheit unter Hardwaregrenzen bedenken.

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9
Q

Definition

ZigBee: Kennzahlen

802.15.4

A

“Reichweite: bis 100m; Datenrate: bis 250 kbit/s; Energieverbrauch: 360nJ/Bit; Frequenzband: 2

4Ghz oder Sub-1Ghz; Sicherheit: 128bit AES; vollvermaschtes Netzwerk; Kollisionen bei gleichzeitiger WLAN-Nutzung möglich.”

Heimautomatisierung/Sensornetze.

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10
Q

Definition

Bluetooth LE: Merkmale

Charakteristiken

A

“Reichweite: bis 50m (innen 10m); Datenrate: bis 2Mbit/s; Energieverbrauch: ~75nJ/bit (teils 158pJ/bit); 2

4Ghz; 128bit AES; Lesen

Schreiben

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11
Q

Rechnung/Denkaufgabe

BLE: Akkulaufzeit-Schätzung

gegeben → Ergebnis

A

“Gegeben: Handyakku 5.000mAh / 5V

1Mbit/s permanent.\n- Annahme gemäß Folie\nEndergebnis: ~15 Jahre Laufzeit.”

Faustzahl aus Folie, nicht hergeleitet.

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12
Q

Definition

IEEE 802.11ah (Wi-Fi HaLow): Merkmale

Niedrigenergie-WLAN

A

“Reichweite: bis 1km; Datenrate: 150kbit/s bis 347Mbit/s; Energieverbrauch: 200mW–1000mW; Frequenzband: 900 Mhz; Sicherheit: WPA3; unterstützt TCP/IP; Geräte oft zusätzlich 2

4Ghz-kompatibel.”

Einsatz: Smart Home, M2M.

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13
Q

Definition

LoRa WAN: Merkmale

Proprietär

A

“Reichweite: 2km (urban) bis 15km; Datenrate: 0

3–50kbit/s; Frequenzband: 868Mhz; Sicherheit: 128bit AES; maximaler Payload länderabhängig (EU: 51 Byte

USA: 11 Byte); Netze von Telekommunikationsgesellschaften; Pakete an zentralen Server.”

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14
Q

Definition

NB-IoT (LTE-Cat-NB1): Merkmale

3GPP, 2016

A

“Reichweite: 2–15km; Datenrate: 0

3–4000kbit/s (typisch 200kbit/s); Frequenzband: 868Mhz; Sicherheit: 3GPP Security; Fokus: niedriger Energieverbrauch

jahrelanger Betrieb mit Knopfzelle; hohe Netzabdeckung (Signal 20dB schwächer ausreichend).”

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15
Q

Architektur/Zuordnung

Netztopologien im IoT

Zuordnung

A

“Stern: Beispiele LoRa

NB-IoT. Vermascht: Beispiele HaLow

ZigBee.”

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16
Q

Definition

Gateway: Zweck im IoT

Warum?

A

“Ausgleich der Limitierungen von Sensoren (Energie

Rechenleistung

fehlendes TCP/IP

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17
Q

Verständnis

Protokolle zur Datenübertragung: Überblick

Auswahl

A

“Industriestandards: OPC UA

ThingWorx Connection. Offene Standards: Publish/Subscribe (MQTT

AMQP

18
Q

Definition

MQTT: Überblick

Publish/Subscribe

A

“1999 entstanden

seit 2013 OASIS-Standard; aktuell MQTT 5.0 (2019); einfaches Publish-Subscribe für untypisierte Nachrichten in Topics; seit 5.0 Content-type (MIME) und Header; Broker als zentraler Vermittler; optional TLS; Varianten über UDP oder Bluetooth (MQTT-SN).”

Weit verbreitet im IoT.

19
Q

Definition

MQTT: Service-Qualitäten (QoS)

Semantik

A

“QoS 0: at-most-once (einmal senden). QoS 1: at-least-once (Warten auf Bestätigung

bei Ausbleiben erneutes Senden mit DUP-Flag). QoS 2: exactly-once (Bestätigung der Bestätigung). Subscriber kann anderen QoS angeben.”

Höhere QoS = mehr Overhead.

20
Q

Prozess/Handshake

MQTT: QoS 1 Ablauf

Nachrichtenfluss

A

“PUBLISH (QoS 1) → PUBACK.”

Einfache Quittung.

21
Q

Prozess/Handshake

MQTT: QoS 2 Ablauf

Nachrichtenfluss

A

“PUBLISH (QoS 2) → PUBREC → PUBREL → PUBCOMP.”

Exakt-einmal-Semantik.

22
Q

Definition

MQTT: Last Will

Verbindungsabbruch

A

“Client kann beim Verbindungsaufbau einen „letzten Willen“ hinterlegen; Broker publiziert ihn bei Verbindungsabbruch; Abonnenten erkennen Ausfälle und können reagieren.”

Signalisiert Verlust der Verbindung.

23
Q

Anwendung/Beispiele

MQTT: Broker (Auswahl)

Cloud/On-Prem

A

“Cloud: AWS IoT

Azure IoT

Google Cloud IoT Core

24
Q

Definition

CoAP: Überblick

„REST für Embedded“

A

“IETF-Standard (2014); übernimmt Grundideen von HTTP; binäres Nachrichtenformat; UDP als Transportschicht; Header (Optionen) binär kodiert; eigenes URI-Format; Sicherheit optional über DTLS (shared key oder X.509).”

Später auch TCP und SMS.

25
# Architektur/Zuordnung CoAP: Parallelität | Token
"Requests tragen ein Token (ähnlich Stream ID in HTTP/2.0) | um Responses zuzuordnen; ermöglicht Parallelitätstransparenz." ## Footnote Token-Länge im Header.
26
# Architektur/Zuordnung CoAP: Methoden/Statuscodes | Fixierung
"Methoden ähnlich HTTP (GET | POST ## Footnote PUT
27
# Definition CoAP: Nachrichtenaufbau | Felder
"Header mit Version | Typ ## Footnote Token-Länge
28
# Definition CoAP: Zuverlässigkeit (Typ-Feld) | 2-bit Typ
"CON (confirmable: Empfang bestätigen) | NON (non-confirmable: keine Bestätigung) ## Footnote ACK (Acknowledgement)
29
# Anwendung/Beispiele CoAP: Discovery-Endpunkt | Selbstbeschreibung
"Standardisierter Endpunkt „/.well-known/core“ für die Selbstbeschreibung von Ressourcen." | Erleichtert Auffindbarkeit.
30
# Definition OPC UA: Einführung | Informationsmodell
"Server bestehen aus Knoten | die Ressourcen repräsentieren; Informationsmodell basiert auf Ontologien; Geräte als Objekt-Knoten mit Referenzen auf Variablen- ## Footnote Methoden- und Event-Knoten; Typ-Knoten definieren die Struktur optional."
31
# Anwendung/Beispiele OPC UA: Operationen | Zugriff
"Variable setzen/abrufen | Methode ausführen ## Footnote Objekt erzeugen
32
# Architektur/Zuordnung OPC UA: Einsatzgebiete | Industrie 4.0
"Verzeichnisse smarter Geräte in der Produktion; geläufigster Standard in der Industrieautomatisierung." | Fokus Fabrikumgebungen.
33
# Verständnis Sensorwert-Verarbeitung: zentralisiert | Warum Cloud?
"Endgeräte limitiert (Hardware | Wissen); zentrale Analyse üblich; Verarbeitung muss erreichbar sein (Firewall) → häufig Cloud-Dienste." ## Footnote Erreichbarkeit als Randbedingung.
34
# Definition Monitoring: Ziel und Reaktionen | Grenzwerte
"Überwachung eines Sensorwertes auf Wertebereich; Reaktion bei Verstoß (E-Mails | Push-Notifications ## Footnote Web-Hooks …); Reaktion auch bei Sensorausfall je nach Transport."
35
# Definition Aggregation: Ziel | Zeitfenster
"Darstellung von Sensorwerten über längeren Zeitraum; Zeitpunkt der Messung erzeugt Kontext; z. B. Durchschnitt/Summe der letzten Tage/Monate/Jahre | pro Sensor oder gruppiert." ## Footnote Berichtsorientiert.
36
# Definition Zeitreihen-Auswertung: Ziel | Abhängigkeiten
"Betrachtung über längere Zeit; Sensorwerte nicht stochastisch unabhängig von eigenen früheren Werten; algorithmische Verfahren (Machine Learning | Autokorrelationen); DB-Unterstützung für Zeitreihen." ## Footnote Trends und Vorhersagen.
37
# Definition Data Mining: Ziel | Zusammenhänge
"Erkennt Zusammenhänge zwischen Sensorwerten verschiedener Sensoren (gleich/ähnlicher Zeitpunkt); Verfahren: Clustering (z. B. k-Means | projektives Clustering) ## Footnote Frequent Itemset/Association Mining
38
# Verständnis Big Data im IoT: Einordnung | Kritik
"Viele Sensoren → viele Daten; Idee: verteilte Datenhaltung/-aggregation (Map-Reduce | NoSQL ## Footnote Cloud Warehouse); Kritik: günstige Cloud-Server
39
# Definition Remote Updates (SOTA) | Motivation
"Software-Sicherheitslücken erfordern Remote-Update-Schnittstelle; „Software-over-the-air“; oft höhere Datenraten nötig → ggf. separates Netzwerk." | Aktualisierbarkeit als Muss.
40
# Anwendung/Beispiele IoT-Plattformen (Auswahl) | Bündelung
"Plattformen bündeln Konnektivität | Device-Organisation ## Footnote Datenspeicherung und Analyse; Beispiele: Microsoft Azure IoT
41
# Zusammenfassung IoT: Kernaussagen der Einheit | Überblick
"Erfassen: Sensoren (Hardware/Software). Übertragen: spezialisierte Netze (hohe Reichweite | niedrige Energie ## Footnote geringe Bandbreite) – z. B. ZigBee