CÁC CÔNG NGHỆ MẠNG TRUYỀN THÔNG TIÊN TIẾN

HỆ THỐNG IOT CỦA CISCO

Nhóm tiểu luận
Số 15

Hà Nội, 12/2021


Thành viên nhóm

Đào Xn Thưởng

–

B17DCVT348

Nguyễn Quốc Ân

–

B17DCVT004

Trần Quang Chiến

–

B17DCVT036

Hồng Văn Nghĩa

–

B17DCVT261


Internet được kết nối để chúng có thể giao tiếp và tương tác với mọi người và các đối tượng khác. 
IoT là một q trình chuyển đổi cơng nghệ trong đó các thiết bị sẽ cho phép chúng ta cảm nhận và kiểm soát thế

1

giới vật chất bằng cách làm cho các đối tượng thông minh hơn và kết nối chúng thông qua một mạng thông minh.

GIỚI THIỆU HỆ THỐNG IOT

Cisco là thương hiệu nổi tiếng với sản phẩm bộ định tuyến, được người dùng biết đến ngày càng nhiều, với cách
thức hoạt động trên tổ hợp mạng TCP/IP1 và cơ chế vận hành giống như hệ thống giao thông để tạo ra Internet.

2
GIỚI THIỆU TẬP ĐOÀN CISCO


Hệ thống IoT của Cisco sẽ được thiết kết nhằm
đưa ra hướng giải quyết sự phức tạp của chuyển đổi
số hóa với cơ sở hạ tầng được tạo ra và phát triển để
quản lý các hệ thống quy mô lớn gồm các thiết bị đầu
cuối, nền tảng đa dạng cũng như lượng dữ liệu truy
cập khổng lồ mà người sử dụng có thể tạo ra. 

Hệ thống bao gồm sáu trụ cột công nghệ quan

trọng, khi kết hợp với nhau thành một kiến trúc, giúp
giảm bớt sự phức tạp của quá trình số hóa.

3
GIỚI THIỆU HỆ THỐNG IOT CỦA CISCO

Hình 1: 6 khía cạnh chính trong hệ thống IOT của Cisco


v

4

Kết nối mạng trong IOT không chỉ là kết nối một thiết bị với mạng Internet. Kết nối mạng trong IoT là một thuật ngữ định nghĩa việc kết nối giữa tất
cả các điểm trong hệ sinh thái IoT, chẳng hạn như cảm biến, gateway, bộ định tuyến, các ứng dụng, nền tảng và các hệ thống khác.

GIỚI THIỆU HỆ THỐNG IOT

Những yếu tố quan trọng trong việc lựa chọn phương án để kết nối mạng cho các thiết bị, có thể ảnh hưởng đến khả năng mở rộng của mạng:

4.1
KẾT NỐI MẠNG TRONG IOT

•

Lượng năng lượng tiêu thụ

•

Phạm vi phủ song


•

Băng thơng

•

Chi phí


v

Việc lựa chọn giải pháp ln liên quan đến tìm kiếm sự cân bằng giữa các yếu tố kể trên. Do đó, việc nhận ra các yêu cầu của dự án trong từng giai đoạn triển
khai và kiến thức chuyên sâu về từng loại kết nối IoT cụ thể sẽ hỗ trợ rất nhiều trong quá trình lựa chọn mạng kết nối phù hợp nhất cho dự án.

Ngồi ra, cịn một số yếu tố cần để tâm đến như:

4.1
KẾT NỐI MẠNG TRONG IOT

•

Khả năng mở rộng

•

Địa điểm triển khai


v


4.2.1 Mạng di động
mạng kết nối di động không dây từ lâu đã là xương sống cho nhiều hệ thống IoT và là một sự lựa chọn phổ biến cho nhiều nhà cung cấp dịch vụ cũng như là nhiều nhà
sản xuất thiết bị IoT.

4.2.2 WiFi
giải pháp kết nối có thể truyền tải tín hiệu với tốc độ cao, lưu lượng dữ liệu lớn, đánh đổi với đó là sự hạn chế về tầm phủ song

4.2.3 Bluetooth

4.2

Bluetooth là một chuẩn công nghệ truyền thông không dây tầm gần giữa các thiết bị điện tử. Công nghệ này hỗ trợ việc truyền dữ liệu qua các khoảng cách ngắn giữa
các thiết bị di động và cố định, tạo nên các mạng cá nhân không dây

CÁC GIẢI PHÁP KẾT NỐI MẠNG
TRONG IOT

4.2.4 Ethernet
Ethernet là công nghệ kết nối các mạng cục bộ có dây (LAN) và cho phép các thiết bị giao tiếp với nhau. Ngoài ra, Ethernet hoạt động như một giao thức điều khiển
quá trình truyền dữ liệu qua mạng LAN

4.2.5 Vệ tinh


v

4.3.1 Các tiêu chí

4.3


A. Tầm: Có 3 mức tầm:
•. Tầm gần
•. Tầm trung
•. Tầm xa
Hình 2: các mức tầm

B. Băng tần
Các phổ tần thường được xem như một nguồn tài nguyên quan trọng. Phổ được cấp phép thường áp dụng cho các công nghệ truy nhập IoT tầm xa và được phân bổ cho
các cơ sở hạ tầng truyền thông được triển khai bởi các nhà cung cấp dịch vụ, dịch vụ cơng cộng và được cấp phép thì người dùng phải đăng ký dịch vụ khi sử dụng
ITU cũng đã xác định phổ không được cấp phép của băng tần vô tuyến cho các thành phần công nghiệp, khoa học và y tế (ISM).
Nhiều công nghệ hoạt động trong các băng ISM ở trong vùng dưới GHz như là IEEE 802.15.4, 802.15.4g, and 802.11ah, và các công nghệ LPWA.

KẾT NỐI MẠNG TRONG HỆ THỐNG
IOT CỦA CISCO


v

C. Năng lượng tiêu thụ: hai loại nút: Nút được cấp nguồn liên tục và nút chạy bằng pin.
D. Cấu trúc liên kết: ba dạng cấu trúc liên kết chính: Dạng sao, lưới và peer-to-peer.
Một nút trung gian hoặc còn được gọi là thiết bị có đầy đủ chức năng (Full-Function Device - FFD) chỉ đơn giản là một nút liên kết các nút khác. Một nút liên kết hoặc
chuyển tiếp lưu lượng của nút này sang nút khác khác được gọi là một nút là hoặc là một thiết bị giảm chức năng (RFD)

E. Các thiết bị hạn chế

4.3

•
•

•

Loại 0
Loại 1
Loại 2

KẾT NỐI MẠNG TRONG HỆ THỐNG
IOT CỦA CISCO

Hình 3: Các dạng cấu trúc liên kết


v

4.3.2 Các công nghệ truy nhập mạng trong IoT
Những đặc điểm cần được chú ý trong mỗi công nghệ truy nhập được đề cập đến bao gồm:

4.3

•

Lớp vật lý

•

Lớp MAC

•

Cấu trúc liên kết mà cơng nghệ hỗ trợ


•

Cơ chế bảo mật của cơng nghệ

•

Các cơng nghệ cạnh tranh với nó

A. IEEE 802.15.4
IEEE 802.15.4 triển khai các hệ thống IoT:

KẾT NỐI MẠNG TRONG HỆ THỐNG
IOT CỦA CISCO

•

Tự động hóa tịa nhà và ngơi nhà

•

Các mạng dùng cho xe tự lái

•

Các mạng cảm biến khơng dây cơng nghiệp

•

Trong đồ chơi, điều khiển từ xa



v

Lớp MAC thực hiện lập lịch và định tuyến các khung dữ liệu được vận chuyển nhờ lớp vật lý, có 4 khung với các tác dụng khác nhau:

•

Khung dữ liệu

•

Khung Beacon

•

Khung Xác nhận

•

Khung lệnh MAC

B. IEEE 802.15.4g và 802.15.4e
Các lĩnh vực IoT áp dụng hai cơng nghệ này là:

4.3

•

Hệ thống đèn cơng cộng


•

Cảm biến mơi trường trong thành phố thơng minh

•

Các trạm sạc xe điện
Trong IEEE 802.15.4g, lớp vật lý có tải tăng lên 2047 bytes từ 127 bytes của bản gốc, hỗ trợ nhiều tốc độ dữ liệu khác nhau, ở nhiều vùng có tần số được

phép sử dụng khác nhâu nên dữ liệu cũng được điều chế trên miền tần số, sinh ra một số cơ chế sau đây:
KẾT NỐI MẠNG TRONG HỆ THỐNG
IOT CỦA CISCO

•

MR-FSK

•

MR-OFDM

•

MR-O-QPSK


v

C. IEEE 1901.2a

Cơng nghệ truy nhập sử dụng dây có nguồn gốc từ các đặc điểm kỹ thuật chuẩn IEEE 1901 với những cập nhật bổ sung cho công nghệ Truyền thông bằng đường dây điện
băng hẹp
Ngành sử dụng NB-PLC là: Đo lường thông minh (tự động việc đo điện, nước, khí ga), giám sát và điều khiển mạng lưới điện, hệ thống chiếu sáng công cộng, năng lượng
tái tạo,…
D. 802.11ah
Wi-Fi IEEE 802.11 chắc chắn công nghệ không dây được triển khai thành cơng nhất.
Nhiệm vụ:

4.3

•

Cảm biến và máy đo bao phủ lưới điện thơng minh

•

Mạng trung tâm tổng hợp dữ liệu của cảm biến và máy đo trong công nghiệp: có tiềm năng là kết nối các mạng con 802.15.4g

•

Tăng tầm của Wi-Fi
Tốc độ dữ liệu chỉ bằng một phần mười so với tốc độ của chuẩn 802.11ac nhưng khiến cho tầm của nó tăng thêm.

KẾT NỐI MẠNG TRONG HỆ THỐNG
IOT CỦA CISCO

Cấu trúc liên kết được sử dụng là dạng sao, cộng thêm kỹ thuật bước nhảy phát lại để tăng thêm tầm


v


E. LoRaWAN
Công nghệ truy nhập không dây hoạt động ở những tần số dưới GHz không được cấp phép.
Một LoRa gateway là triển khai như là trung tâm của kiến trúc liên kết dạng sao. Nó sử dụng nhiều bộ thu pháp và kênh, có thể giải điều chế nhiều kênh cùng một lúc
hoặc thậm chí đồng thời giải điều chế nhiều tín hiệu trên cùng một kênh.
sử dụng mã hóa AES ở hai lớp, một lần ở lớp MAC sử dụng khóa NwkSKey, một lần ở lớp ứng dụng sử dụng khóa AppSKey
Cấu trúc liên kết LoRaWAN thường được mô tả như là cấu trúc sao của các cấu trúc sao.

4.3
KẾT NỐI MẠNG TRONG HỆ THỐNG
IOT CỦA CISCO

F. NB-IoT và các biến thể LTE khác
Các công nghệ là các cơng nghệ truy nhập ở những băng được cấp phép.

•

LTE Category 0

•

LTE- M

3 chế độ hoạt động được áp dụng cho NB-IoT:

•

Độc lập

•


Trong băng

•

Băng bảo vệ


v

Kiến trúc cho phép các nút sương mù thu thập phân tích và xử lý thơng tin rồi điều khiển ở điểm gần nhất có thể cịn cho ra hiệu năng tốt hơn đối với mạng các thiết bị
bị hạn chế.

Đặc điểm của tính tốn sương mù:

4.4

•

Nhận thức theo hồn cảnh, vị trí và độ trễ thấp

•

Phân bố theo địa lý

•

Triển khai gần các đầu cuối IoT

•


Kết nối khơng dây giữa sương mù và đầu cuối IoT

•

Ứng dụng cho tương tác thời gian thực

CƠNG NGHỆ TÍNH TỐN SƯƠNG MÙ

Hình 4: lớp sương mù trong Chồng tính tốn và quản lý dữ liệu IoT


v

Các hệ thống quản lý dữ liệu truyền thống đơn giản là không được chuẩn bị cho những yêu cầu của thứ đã được gọi là “Dữ liệu lớn”.
Giá trị thực sự của IoT nằm ở dữ liệu được tạo ra bởi những thứ đó, các dịch vụ mới mà bạn có thể kích hoạt thơng qua những thứ được kết nối đó và hiểu
biết kinh doanh thơng qua dữ liệu có thể tiết lộ.

4.5

•

Tổng quan về phân tích dữ liệu cho IoT

•

Dạy máy học

•


Cơng cụ và cơng nghệ phân tích dữ liệu lớn

•

Phân tích nguồn biên

•

Phân tích mạng

4.5.1 Tổng quan về phân tích dữ liệu trong IoT
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG IOT

Trong một hệ thống IoT khi mà tất cả các thiết bị được liên kết với nhau thì chúng tạo ra một khối dữ liệu khổng lồ, đây là một vấn đề khó khăn với IoT trong
việc quản lý và phân tích khối dữ liệu này. Trong khối dữ liệu thì được phân ra thành: Dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc, dữ liệu đang được truyền và dữ liệu
đang được lưu trữ.


v

A Dữ liệu khơng có cấu trúc và dữ liệu khơng có cấu trúc
Dữ liệu có cấu trúc có nghĩa là dữ liệu tn theo một mơ hình hoặc lược đồ xác định cách dữ liệu được biểu diễn hoặc tổ chức, có nghĩa là nó phù hợp tốt
với hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống (RDBMS).
Dữ liệu phi cấu trúc thiếu một lược đồ logic để hiểu và giải mã dữ liệu thông qua các phương tiện lập trình truyền thống
Các đối tượng thơng minh trong mạng IoT tạo ra cả dữ liệu có cấu trúc và khơng có cấu trúc.

4.5

B Dữ liệu đang được truyền và dữ liệu đang được lưu trữ
Dữ liệu trong mạng IoT hoặc đang được truyền (“dữ liệu đang chuyển động”) hoặc đang được lưu giữ hoặc lưu trữ (“dữ liệu ở trạng thái nghỉ”).

dữ liệu từ các đối tượng thông minh được coi là dữ liệu chuyển động khi nó đi qua mạng trên đường đến đích cuối cùng của nó.
Khi dữ liệu đến trung tâm dữ liệu, có thể xử lý nó trong thời gian thực, giống như ở rìa, trong khi nó vẫn đang chuyển động.

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG IOT


v

C. Phân tích dữ liệu
Mơ tả: Phân tích dữ liệu theo mơ tả cho ta thấy
rằng điều gì đang xảy ra trong hiện
Chuẩn đốn: Sau khi nhận được thơng tin và muốn
biết lí do tại sao nó lại xảy ra thì phân tích dữ liệu
chuẩn đốn sẽ thu thập các thông tin cần thiết để đưa ra
kết quả. tại hay q khứ.
Dự đốn: Phân tích dự đốn được đưa nhằm cảnh

4.5

báo trước các vấn đề hoặc sự cố có thể xảy ra sau này.
Đề xuất: Phân tích đề xuất sẽ đưa ra các đề xuất
cho các dự đoán đã được đưa ra trước đó

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG IOT

Hình 5: Các loại kết quả phân tích dữ liệu


v


D Thách thức của phân tích dữ liệu IoT
Dữ liệu của IoT đưa ra hai vấn đề lớn cụ thể trên cơ sở dữ liệu quan hệ: Vấn đề về mở rộng qui mô: lượng xử lý thông tin càng ngày càng khó dẫn đến việc hiệu suất giảm
Vấn đề về biến động của dữ liệu:
cần độ chính xác cực cao ngay lúc đầu

4.5

4.5.2 Dạy máy học
dạy máy học là một phần của một tập hợp lớn hơn các công nghệ thường được nhóm lại theo thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (AI). AI bao gồm bất kỳ công nghệ nào cho phép hệ
thống máy tính bắt chước trí thơng minh của con người bằng bất kỳ kỹ thuật nào, từ logic rất nâng cao đến các vòng quyết định cơ bản “nếu-thì-khác”. Bất kỳ máy tính nào sử
dụng các quy tắc để đưa ra quyết định đều thuộc về lĩnh vực này
Dạy máy học là một lĩnh vực rộng lớn nhưng có thể được chia đơn giản thành hai loại chính: học có giám sát và khơng giám sát.

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG IOT


v

A. Học tập có giám sát
Máy được huấn luyện với đầu vào mà có một câu trả lời đã có kết quả đúng sai đã biết rõ ràng từ trước
“Ví dụ, giả sử rằng chúng ta đang đào tạo một hệ thống để nhận biết khi nào có người trong phòng. Một bộ cảm biến được trang bị một máy ảnh cơ bản có thể chụp

các hình dạng và đưa chúng trở lại một hệ thống máy tính chịu trách nhiệm xác định xem hình dạng đó là người hay thứ gì khác (chẳng hạn như chú chó, con mèo hay là
một rơ bốt thơng minh nào đó). Với các kỹ thuật học tập có giám sát, hàng trăm hoặc hàng nghìn hình ảnh được đưa vào máy và mỗi hình ảnh được dán nhãn (trong trường
hợp này là con người hoặc không con người). Đây được gọi là tập huấn luyện.”

B. Học tập khơng giám sát

4.5
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG IOT


Trong một số trường hợp, học có giám sát khơng phải là phương pháp tốt nhất để máy móc giúp đưa ra quyết định của con người. Kiểu học này khơng được giám sát vì
khơng có câu trả lời “tốt” hay “xấu” được biết trước. Đó là sự biến đổi từ một hành vi của nhóm cho phép máy tính biết rằng có điều gì đó khác biệt


v

C. Mạng thần kinh
Mạng lưới thần kinh là phương pháp dạy máy học mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não con người
Mạng nơ-ron bắt chước cùng một logic. Thơng tin đi qua các thuật tốn khác nhau (được gọi là các đơn vị), mỗi người phụ trách xử lý một khía
cạnh của thơng tin.
Hiệu quả tuyệt vời của mạng nơ-ron là mỗi đơn vị xử lý một bài kiểm tra đơn giản và do đó việc tính tốn diễn ra khá nhanh.

D. Dạy máy học và nhận thông minh từ “dữ liệu lớn”

4.5

Hai nhóm con lớn:

•
•

Học tập tại địa phương
Học tập từ xa
Các ứng dụng phổ biến của ML cho IoT đều xoay quanh bốn miền chính:

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG IOT

•
•

•
•

Giám sát
Kiểm sốt hành vi
Tối ưu hóa hoạt động
Tự phục hồi, tự tối ưu hóa


v

3 Cơng cụ và cơng nghệ phân tích dữ liệu lớn
Phân tích dữ liệu lớn có thể bao gồm nhiều phần mềm khác nhau cùng nhau thu thập, lưu trữ, thao tác và phân tích tất cả các loại dữ liệu khác nhau.
Ngành công nghiệp hướng tới “3 Vs” để phân loại dữ liệu lớn:

4.5

•

Vận tốc: Vận tốc đề cập đến tốc độ dữ liệu được thu thập và phân tích

•

Đa dạng: Đa dạng đề cập đến các loại dữ liệu khác nhau.

•

Âm lượng: Âm lượng đề cập đến quy mơ của dữ liệu.

A. Cơ sở dữ liệu NoSQL

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG IOT

lớp cơ sở dữ liệu hỗ trợ dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc, ngoài dữ liệu có cấu trúc được xử lý bởi các kho dữ liệu và MPP
NoSQL là một thuật ngữ chung bao gồm một số loại cơ sở dữ liệu khác nhau, bao gồm:

•.

Kho tài liệu

•.

Các kho lưu trữ tài liệu

•.

Kho khóa-giá trị

•.

Cửa hàng cột rộng

•.

Cửa hàng đồ thị


v

B. Hadoop
dự án có hai yếu tố chính


•

Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS

•

MapReduce

NameNodes: Đây là một phần quan trọng trong việc thêm, di
chuyển, xóa và đọc dữ liệu trên HDFS. Chúng điều phối nơi dữ liệu
được lưu trữ và duy trì bản đồ về nơi lưu trữ từng khối dữ liệu và nơi

4.5

nó được sao chép
Hình 6: Cụm Hadoop phân tán

DataNodes: Đây là những máy chủ nơi dữ liệu được lưu trữ theo
hướng của NameNode. Thơng thường có nhiều DataNodes trong một
cụm Hadoop để lưu trữ dữ liệu.

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG IOT

Hình 7: mối quan hệ giữa NameNodes và DataNodes và cách các khối dữ liệu được phân phối trên toàn bộ
cụm.


v


Để thực hiện phân tích trong thời gian thực, APU cần thực hiện các chức năng
4 Phân tích dịng biên
ba giai đoạn đơn giản:

•
•
•

Dữ liệu đầu vào thơ
Đơn vị xử lý phân tích (APU)
Các luồng đầu ra

•

Lọc

•

Biến đổi

•

Thời gian

•

APU

•


Tương quan

•

Phù hợp với các mẫu

•

Cải thiện trí tuệ kinh doanh

4.5
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG IOT

Hình 8: Ghi tệp sang HDFS


v

5 Phân tích mạng
Phân tích mạng có khả năng phân tích chi tiết các mẫu truyền thơng được thực hiện bởi các giao thức và tương quan điều này trên toàn mạng.

Quản lý mạng được phân ra thành nhiều phần:

4.5
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG IOT

•

Giám sát và lập hồ sơ lưu lượng mạng


•

Giám sát và lập hồ sơ lưu lượng ứng dụng

•

Lập kế hoạch năng lực

•

Phân tích bảo mật

•

Kế tốn

•

Kho dữ liệu và khai thác dữ liệu


v

1 Đặc điểm mạng OT ảnh hưởng đến bảo mật

•

Mạng CNTT

•


Mạng OT
Mạng CNTT thường trưởng thành hơn và sử dụng các công nghệ cập nhật. Những thực hành mạng hiện đại trưởng thành này là rất quan trọng để đáp

ứng mức độ linh hoạt cao cần thiết trong môi trường CNTT. Các mạng công nghiệp thường vẫn dựa trên các cơng nghệ truyền thơng nối tiếp hoặc có hỗn

4.6

hợp nối tiếp và Ethernet.

2 Các ưu tiên bảo mật
Các ưu tiên bảo mật được thúc đẩy bởi bản chất của tài sản trong mỗi môi trường. Trong lĩnh vực CNTT, yếu tố quan trọng nhất và là mục tiêu của các
cuộc tấn công là thông tin. Trong một không gian hoạt động, sự an tồn và tính liên tục của những người tham gia quá trình được coi là mối quan tâm quan
BẢO MẬT IOT

trọng nhất.